Expert Insights 26.09.2017, 08:06 Uhr

Datensammeln 2.0: Durch Data Mining von Big Data zu Smart Data

Das weltweit generierte Datenvolumen steigt kontinuierlich an und scheint keine Grenzen zu kennen. Doch es kommt nicht alleine auf das Sammeln an, sondern vor allem auf die Auswertung. Wie wird Big Data zu Smart Data?
Christian Kohn, Managing Director bei Performics
"Die Welt wartet nicht auf Deutschland": So warnte Bundeskanzlerin Angela Merkel Mitte Juni beim Digitalgipfel in Ludwigshafen erneut davor, bei der Digitalisierung den Anschluss zu verlieren. Vorhandene Datenmengen müssten für neue Produkte genutzt werden. Gary King, Politikprofessor an der Harvard-Universität, wird das Zitat "Big data is not about the data" zugeschrieben - es komme nicht allein auf das Sammeln der Daten an, sondern auch und vor allem auf deren Auswertung. Muss also Big Data zu Smart Data werden?
Das weltweit generierte Datenvolumen steigt kontinuierlich an und scheint keine Grenzen zu kennen - es wird prognostiziert, dass sich das Volumen der jährlich angehäuften digitalen Datenmenge bis zum Jahr 2025 mehr als verzehnfachen wird, auf insgesamt 163 Zettabyte. Das entspricht 163 Trilliarden Bytes oder - in Ziffern ausgeschrieben - 163.000.000.000.000.000.000.000 Bytes.
Um diese bereits unvorstellbare Menge etwas anschaulicher zu machen: Die geschätzte Menge aller Worte, die jemals von der Menschheit gesprochen wurden, würde digitalisiert rund 42 Zettabyte ergeben. Diese wiederum würde nach Schätzungen der 58-fachen Menge an Sandkörnern aller Strände der Erde entsprechen - und die Datenmenge verdoppelt sich zum gegenwärtigen Zeitpunkt etwa alle zwei Jahre.

Umsätze mit Big-Data-Lösungen

Analog zu dieser Entwicklung steigen auch die Umsätze mit Big-Data-Lösungen: Allein deutschlandweit liegen diese jährlich bei rund zwei Milliarden Euro. Advertiser und Agenturen haben somit Zugang zu einer Vielzahl an Daten, die beispielsweise durch Web Analytics, gewonnene Kundendaten, AdServer-Daten oder Social Media gewonnen werden können.
Dennoch scheint es, als würden die Unmengen gewonnener Daten häufig nicht ausreichend und vor allem nicht zielgerichtet genug genutzt, um Business Insights aus ihnen ableiten und einen Wettbewerbsvorteil erlangen zu können. Häufig erfolgt eine zu dogmatische Auswertung der Datenmengen, beispielsweise dadurch, dass ausschließlich ein Teilbereich beziehungsweise fest abgesteckter Kanal wie AdWords analysiert und ausgewertet wird. Um aus Big Data jedoch Smart Data werden zu lassen, bedarf es der Aufstellung, des Vergleichs und der Auswertung von Korrelationen zwischen den unterschiedlichen zur Verfügung stehenden Kennzahlen. Zu diesem Zweck reichen jedoch die zuvor genannten "klassischen" Wege der Datengewinnung nicht aus.
Im Zuge der Digitalisierung, die inzwischen in fast allen Bereichen des Lebens Einzug gehalten hat, steht eine deutlich größere Anzahl an Daten zur Verfügung, die zur Erstellung von Kampagnen genutzt werden können.
Kennzahlen, die sich digital analysieren und in Relation zum Nutzerverhalten setzen lassen, sind beispielsweise Wetterdaten, Börsenkurse, große Sportevents oder Ausnahmesituationen wie Finanzkrisen. Bei der Analyse sollte jedoch nicht mehr ausschließlich der reine Umfang (Big) im Vordergrund stehen, sondern der wertvolle Nutzen, der sich daraus erschließen kann (Smart).




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