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#BigData – auch nur wieder ein Hype, der irgendwann untergeht?


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Gastbeitrag von Conny Dethloff, Diplom-Mathematiker

Ich habe in vielen meiner BI Ausführungen meiner Reise des Verstehens angedeutet, dass BI-Initiativen und -Projekte in Unternehmen nicht ansatzweise das Potential heben, was notwendig wäre und wozu sie bei einem richtigen, nämlich ganzheitlich vernetzten Ansatz, im Stande wären, um die Herausforderungen, vor den Unternehmenslenker heute stehen, anzugehen.

Nun wurde mit dem Hype um Big Data scheinbar ein Ansatz gefunden, den verborgenen Schatz aus den Daten zu heben, um daraus Informationen für die Unternehmenssteuerung zu generieren. Da aber aus meiner Sicht, das Muster, denen bislang die BI-Initiativen aufgesessen waren, nicht durchbrochen wurde, wird auch dieser Hype bald abklingen und der Begriff „Big Data“ ebenso in Misskredit fallen wie die Begriffe „SOA“ oder „Balanced Scorecard“, um hier nur zwei vergangene Hypes zu nennen.

Eines ist bei diesen Hypes augenfällig. Sie sind stets technologisch geprägt. Unsere Denkmuster werden dabei niemals hinterfragt. Das ist meines Erachtens aber unerlässlich, um einen Quantensprung in der Unternehmensführung zu vollführen. Bevor ich das aber ausführe, möchte auf den Begriff „Big Data“ eingehen.

Was ist „Big Data“?

Sehr häufig wird der Ursprung des Begriffes „Big Data“ mit dem massiven Anstieg des Datenvolumens in Verbindung gebracht. Das ist auch ein Aspekt, aber nicht der Alleinige. Es ist ebenfalls zu beobachten, dass die Daten in immer mannigfaltigerer Form vorliegen und verarbeitet werden müssen und dass diese Verarbeitung schneller als früher von statten gehen muss, um diese Daten für die Unternehmensführung wertvoll werden zu lassen.

Folgende neue Datentypen sind an dieser Stelle zu nennen.

  1. Webdaten: Clickstreamdaten, e-Commerce Protokolldaten(„Fußabdruck“), Daten aus Onlinespielen, Daten aus sozialen Netzwerken (Facebook, Twitter, Xing, …)
  2. Semistrukturierte Daten: e-Mails, EDI, XML
  3. Unstrukturierte Daten: Text aus Kunden- und Lieferantenaustausch (Beschwerden, Verträge, Bestellungen, …)
  4. Sensordaten: Temperatur, Licht, Geodaten, Druck etc.
  5. Branchenspezifische strukturierte Transaktionsdaten: Aufzeichnungen aus Telefongesprächen, Transaktionsdaten aus dem Handel

Da diese Daten nun einmal in der Interaktion zwischen Menschen entstehen, macht es natürlich auch Sinn, diese zu nutzen, um Unternehmen effektiver und effizienter gegenüber dem Markt auszurichten. Das ist genommen. Allerdings wird in „Big Data“ zu viel hinein gelegt. Dazu jetzt einige Bemerkungen.

Was wird mit „Big Data“ verbunden?

Einer der anscheinend größten Feinde der Führungskräfte und Manager in Unternehmen ist die Unsicherheit und Ungewissheit, die die Zukunft in sich birgt. Entscheidungen, die gefällt werden müssen, erweisen sich erst in der Zukunft als richtig oder falsch. Zum Zeitpunkt des Entscheidens ist die Bewertung ungewiss und unsicher. Eine vorhersagbare Zukunft wäre an dieser Stelle der Ausweg. Und genau an dieser Stelle kommt „Big Data“ ins Spiel. Mit „Big Data“ soll das Ende des Zufalls eingeläutet werden. Die Zukunft soll vorhersagbar werden, damit sich die Manager und Führungskräfte sicher in ihren Entscheidungen fühlen. Quellen zu diesen Thesen findet man zu Hauf im Netz.

Ich möchte an dieser Stelle das Buch Das Ende des Zufalls: Wie Big Data uns und unser Leben vorhersagbar macht von Rudi Klausnitzer anführen. Der Autor hat auch eine Homepage zu seinem Buch eröffnet: http://www.dasendedeszufalls.at

Dass diese Sichtweise über die Potentiale von Big Data ein Trugschluss ist möchte ich jetzt darlegen.

Ist Big Data nur ein Hype der vergeht?

Gehen wir mal den Weg und glauben an diese Big Data Illusion. Woran müssten wir dann auch glauben? Die Zukunft ist vorhersagbar, wie oben bereits kurz angedeutet. Denn nur dann könnten wir Optionsräume vollumfänglich in Algorithmen abbilden. Nur Entscheidungen, die wir irrtümlich als solche bezeichnen, die wir zum Zeitpunkt der Entscheidung also in richtig und falsch kategorisieren können, können wir in Algorithmen abbilden. Ein Beispiel wäre die Aufgabe „1+1“. Diese muss nicht mehr entschieden werden. Sie ist bereits entschieden. Für diese können wir Wissen aufbauen, welches in IT übersetzt werden kann, was ja auch bereits sehr oft erfolgreich praktiziert wurde. Nur hier bewegen wir uns stets im Raum der Kompliziertheit und verlassen diesen nicht. Wir haben es mit toten Systemen zu tun. Damit wird die Wirtschaft entmenschlicht und trivialisiert. Wirtschaft ist aber komplex und nicht tot, da sie ja von, für und Menschen gemacht ist. Hier hilft Wissen nicht weiter. Hier ist Erfahrung, Können und Talent entscheidend.

Ein Muster im Thema rund um Entscheidungen ist immer wieder zu erkennen: das Abgeben von Verantwortung. Wie oben angedeutet, sind solche Situationen, in denen Verantwortung abgegeben werden kann, keine Entscheidungssituationen. Nehmen wir wieder das Beispiel der Rechenaufgabe „1+1“. Für das Ergebnis „2“ muss ich keine Verantwortung übernehmen. Auf Basis der uns geläufigen Mathematik und den Axiomen ist die Aufgabe bereits entschieden und muss von mir nicht mehr entschieden werden. Ich folge den Axiomen und gebe die Verantwortung ab. Für das Befolgen der Axiome und das damit einhergehende richtige Nennen der Lösung benötige ich Wissen. Dieses Wissen ist beispielsweise in Rechenmaschinen technologisiert worden.

Bei Big Data wollen wir aber mehr. Hier geht es um noch nicht vorher im Konsens vereinbarte Situationen, die entschieden werden sollen. Diese reichen in die Zukunft. Hier kann man kein Wissen in Technologie übertragen, denn wir haben kein Wissen über die Zukunft. Hier helfen Erfahrungen weiter, die in ähnlichen, niemals gleichen (da es diese nicht gibt) Situationen der Vergangenheit gemacht wurden, weiter. Diese Erfahrungen spiegeln aber keine 100%-ige Sicherheit über die Zukunft wieder, was damit die in ihnen umgesetzten Algorithmen ebenfalls nicht tun. Hier muss Verantwortung übernommen werden, von den Schaffern als auch von den Nutzern, und damit den Entscheidern,  der Algorithmen.

Big Data kann den Menschen und seine Entscheidung niemals voll ersetzen. Versuchen Manager und Führungskräfte in Unternehmen dies zu tun, deklarieren sie ihr Unternehmen bereits als tot, da nur im Raum der Kompliziertheit Algorithmen einen Optionsraum vollumfänglich ausfüllen können. Die Umwelt des Unternehmens wird trivialisiert.

Das soll nicht bedeuten, Big Data gar nicht einzusetzen. Hier gilt wieder das Motto „sowohl als auch“ anstatt „entweder oder“. Big Data hilft, mehr Information aus den Daten zu generieren und damit eine bessere Basis für Entscheidungen in Unternehmen zu schaffen. Entscheiden muss am Ende aber immer noch der Mensch.

Und um abschließend die Frage zu beantworten. Ja, ich wette darauf, dass Big Data nur ein Hype ist, der irgendwann untergeht. Da Unternehmenslenker den Irrglauben nicht auflösen wollen, dass Unsicherheit und Ungewissheit in Entscheidungssituationen grundsätzlich vollends aufgelöst werden kann, wird dieser Fehler in Big Data gesucht. Damit wird dann Big Data als Heilsbringer zu Grabe getragen und einem neuen hinterher gehechelt.

Folgende weitere Quellen möchte ich Ihnen zu diesem Thema anreichen, die meine Gedanken und Ideen aus einem anderen Blickwinkel beleuchten.

  • Andreas Zeuch, ein Wegbegleiter auf meiner Reise des Verstehens, bezeichnet in einem seiner Posts Big Data als Big Illusion.
  • Eine hochgradig interessante Diskussion liefern sich John Gray, Nassim Nicholas Taleb, R. Dobelli und Tomáš Sedláček. Sie thematisieren Ideen und Gedanken zu ökonomischen, politischen und religiösen Utopien. Das Gespräch ist gespickt von absolut faszinierenden Sichtweisen. Hier nur eine, die zum Thema Big Data und Vorhersagbarkeit der Zukunft passt: „Meine Utopie besteht darin, dass es eine Vielzahl wirtschaftlicher Systeme gibt, in denen Leute dazu fähig sind, maximal aus ihren Fehlern zu lernen. Voraussetzung hierfür ist, dass Leute für ihre Entscheide haften und für ihre Fehler bezahlen.“

Begriffe Im Zuge der Zeit: Demnächst werden Zombie-Bezeichnungen wieder belebt ganz Im Zuge der Zeit…

Über den Autor:

conny-privat-2Conny Dethloff Diplom-Mathematiker und in der Wirtschaft tätig seit 1999. Berater und Manager mit Fokussierung auf die Themenbereiche Information Management und Change Management. Autor der beiden Bücher The Race – Change Management mit dem ChangeModeler und Von einem der auszog die Wirtschaft zu verstehen: Auszüge aus dem Logbuch der Reise sowie seines Logbuchs der Reise des Verstehens.

 

 

 

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Ich bigdatele das mal! Big Data wie Google nutzen


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Nehmen wir an wir könnten Herrn Big Data Fragen stellen und es funktioniere wie Google. Ich bin softdrinkhersteller, und mein Umsatz ging kontinuierlich zurück:

“Hallo Herr Biggy, sagen Sie mir mal wie die Konsumenten zu diesem Thema drauf sind.”

Ich tippe “Softdrinks” dort ein, zack und Tadaaahh! Die Ergebnisse wären hier natürlich keine Links. Heraus kommt beispielsweise eine Wortwolke-Informationstabelle nach Relevanz zugeordnet, so wie: ”Nee…Lieber smoothies”, “Kokosnusswasser schmeckt besser” oder “Premium Cola ist die beste”.

Man könnte durchaus bestimme Verhaltensmuster erkennen: Was die Konsumenten bewegt oder wohin die Tendenzen und Trends aktuell hinführen. Wenn man einen schönen Filter bei der Suche dazu einbaut, könnte man jegliche Art von Infos darausholen. Im Grunde wichtige Informationen für Unternehmen. Jeder könnte Big Data beliebig etwas fragen. Öffentlich zugänglich und frei von Besitztanspruchsstoffen. Es wäre eine Art Spielglein an der Wand aus dem Märchenland.

Das Ende der Marktforschungsinstitute…

Ich liebe das Internet!!!

Venetzt Euch!

Nachtrag: Peter Kruse zeigt den Weg…

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