Big Data: Trend oder Innovation?

Der Begriff „Big Data“ ist gerade in Zeiten von Facebook, Google, Twitter oder auch Amazon in aller Munde. Ist es nur, wie es übersetzt bedeutet, eine große Datenmenge oder steckt wirklich mehr dahinter? Dieser Blogeintrag versucht diese Frage zu beleuchten und verständlicher zu machen.

Die Menschheit hatte schon immer das Bedürfnis, Informationen auszutauschen und abzuspeichern. Vor den Zeiten des World Wide Web hat man telefoniert, sich verabredet oder auch Briefe geschrieben. Auch damals wurden schon Daten abgespeichert. Briefe wurden abgelegt, Gespräche wurden mitgeschrieben. Doch so wirklich hatte man noch keine Idee, wie man mit den Daten weiterarbeiten kann. Als am 17.Mai 1991 das World Wide Web startete, konnte der offizielle Erfinder Tim Berners-Lee sicherlich auch noch nicht erahnen, wie sich diese Innovation in den nächsten 25 Jahren weiterentwickelt. Dies belegt auch ein sehr schönes Zitat von Ihm selber, wo er sagte: „Innovation is serendipity, so you dont know what people will make“ (Lohr, 2009). Innovationen entstehen unerwartet/zufällig und man weiß nie genau, was die Menschen daraus machen. Der Grundgedanke des World Wide Webs war es, Wissenschaftler zu verbinden und eine neue Art der Kommunikation bzw. eine einfachere Art der Kommunikation zu entwickeln (Hildebrandt, 2009). Als sich dann das World Wide Web weiterentwickelte und immer mehr Menschen diese Plattform nutzten, um sich zu informieren und zu kommunizieren, entstanden plötzlich eine Menge Daten. Doch noch lange war der Begriff „Big Data“ nicht geboren. Also muss mehr hinter dem Begriff „Big Data“ stecken, als nur eine große Datenmenge, wie es übersetzt heißt.

Als 2004 Mark Zuckerburg mit der Plattform „Facebook“ an den Start ging, gab es plötzlich eine neue Art der Kommunikation. Man konnte das Leben von anderen Menschen bzw. Freunden verfolgen, kommentieren, liken oder auch teilen. Plötzlich war es nicht mehr nötig, sich mit allen Freunden zu treffen oder auch SMS zu schreiben, um Ihnen zu erzählen, wie toll doch mein Urlaub war, man konnte es auf Facebook mit allen Teilen und man erreichte sogar eine größere Masse. Es gab plötzlich eine Verbindung aus Sozialen Praktiken(Beziehungen) die Menschen schon immer hatten und dem World Wide Web. In den Folgejahren entstanden neue Plattformen wie Twitter, Pinterest oder Instagram, wo Leute ihr Leben teilen und sich informieren können. Diesen Sachverhalt beschreibt Friedrich Krotz in seinem Buch „Die Mediatisierung Kommunikativen Handelns“ sehr schön in dem er sagt, dass sich die Kommunikation gewandelt hat und immer mehr mediatisiert wird (Krotz, 2001). Als sich die sozialen Plattformen bei der Bevölkerung etablierten, wurde auch langsam der Begriff „Big Data“ geboren. Es sind aber nicht nur soziale Plattformen die Daten generieren, auch Smartphones, Netflix oder auch Amazon Echo generieren eine Masse an personalisierten Daten.

Definition:
Data that is complex in terms of volume, variety, velocity and/or its relation to other data, which makes it hard to handle using tradition database management or tools (Mouthaan, 2012).

Es gibt viele Definitionen zu dem Begriff „Big Data“, jedoch hat sich noch keine klare Definition herauskristallisiert. Wie schon im oberen Abschnitt angedeutet wurde, ist „Big Data“ mehr als eine große Datenmenge. Es gibt sozusagen 3 Kerneigenschaften die „Big Data“ von „normalen Daten“ unterscheidet. Die Masse (Volume), die Geschwindigkeit (Velocity) und die Vielfältigkeit (Variety) an Daten (McAffee & Brynjolfsson, 2012). Gerade die Masse an Daten ermöglicht Unternehmen mit diesen zu arbeiten und Rückschlüsse auf das mögliche Kaufverhalten von Konsumenten zu ziehen. 
Der Bereich Daten gehört bei vielen Unternehmen und gerade auch bei Start-Ups zur Wertschöpfungskette dazu. Dieser Sachverhalt wird in meinem vorangegangen Blogeintrag „ Die Mediennutzung bei Berliner Lifestyle Start-Ups“ beschrieben (Busch, 2017). In dem Fachtext „Big Data: The Management Revolution“ wird aufgezeigt, wie man die Daten analysiert und welchen Nutzen man daraus ziehen kann. Die Unternehmen können aus den Daten nicht nur analysieren was verkauft wurde, sondern auch ersehen, nach welchen Produkten und Dienstleistungen Ausschau gehalten wurde (McAffee & Brynjolfsson, 2012). Des Weiteren wird ausgewertet, wie der Kunde auf die Seite gelangt ist und wie z.B. Werbung, Rezessionen oder auch das Layout der Seite Ihn beeinflusst haben (McAffee & Brynjolfsson, 2012). Durch Algorithmen kann man auch Zukunftsvorhersagen treffen, welche Güter für den jeweiligen Konsumenten in Zukunft Interessant sein könnten.

Wie wird Big Data verarbeitet?
Vor den Zeiten von „Big Data“ wurde meist nach dem Prinz „der mit dem größten Gehalt entscheidet“ Entscheidungen getroffen (McAffee & Brynjolfsson, 2012). Dies befindet sich immer mehr und mehr im Wandel. Die Technik um Daten zu analysieren ist nicht unheimlich teuer, die Tools sind sogar teilweise kostenlos (McAffee & Brynjolfsson, 2012). Da stellt sich natürlich die Frage, warum noch nicht alle Unternehmen datenbasierte Entscheidungen treffen. Gerade bei etablierten Unternehmen herrscht meist noch die Einstellung „bei uns aber nicht“, denn wo mal Unternehmensstrukturen herrschen, ist es nicht leicht diese umzustrukturieren (McAffee & Brynjolfsson, 2012). Deshalb setzen meist auch Start-Ups die im B2C Bereich kostenlos sind, auf die Analyse von Daten, um diese gewinnbringend zu Nutzen. Diesen Sachverhalt beschrieb Verena Hubertz (Founderin Kitchen Stories) in meinem vorangegangen Blogeintrag wie folgt:

„wenn du mit einem weißen Blatt Papier startest ist es immer einfacher Dinge zu gestalten, als Dinge zu ändern die schon Jahre lang so laufen, ob das jetzt in einem 40 Jahre bestehendem Unternehmen, sei es in der Politik, im Sportverein, egal wo es schon mal Prozesse gibt Dinge zu ändern, Change Management bedeutet natürlich auch offen sein dafür, auch mal irgendwie hinzufallen und zu merken hmmm, dass läuft noch nicht so ganz so gut und Co. und natürlich auch Leute die Angst haben, dass Prozesse, Arbeitsplätze wegfallen. Wenn jetzt irgendwas anders strukturiert wird, du brauchst vielleicht nicht mehr den der den Posteingangsstempel draufhaut und Co. ne auf jeden Fall ist es viel viel einfacher.“ (Hubertz, 2017)

Gerade Unternehmen die es verstehen Expertenmeinungen mit Daten zu untermauern oder zu beschreiben, sind den Konkurrenten immer voraus, da datenbasierte Entscheidungen meist die besseren sind (McAffee & Brynjolfsson, 2012).

Fazit:
Das Thema „Big Data“ wird uns in den nächsten Jahren weiter begleiten und immer wichtiger in der Wertschöpfungskette von Unternehmen werden.

Quellenverzeichnis:

Busch, J. (2017). Die Mediennutzung bei Berliner Lifestyle Start-Ups. Retrieved from: https://medium.com/@jandavidbusch/mediennutzung-bei-berliner-lifestyle-start-ups-4030badf0d16

Hildebrandt, T. (2009). Geschichte des World Wide Web. Retrieved from: http://www.vorlesungen.info/sites/default/files/Geschichte%20des%20World%20Wide%20Web.pdf

Hubertz, V. (2017, May 6). Personal interview

Krotz, F. (2013). Die Mediatisierung kommunikativen Handelns: der Wandel von Alltag und sozialen Beziehungen, Kultur und Gesellschaft durch die Medien. Springer-Verlag.

Lohr, S. (2009). The Web’s Inventor Regrets One Small Thing. American Journal of Preventive Medicine, 5, 2–7. . Retrieved from: https://bits.blogs.nytimes.com/2009/10/12/the-webs-inventor-regrets-one-small-thing/

McAfee, A., & Brynjolfsson, E. (2012). Big data: the management revolution. Harvard business review, 90(10), 60–68.

MOUTHAAN, N. (2012). Effects of big data analytics on organizations’ value creation. University of Amsterdam.

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