Artikelserie Web 3.0: Was ist Big Data?

Web 3.0 ist ein Begriff, der gleichermaßen aufgebauscht und unscharf klingt – eigentlich weiß niemand so richtig, worum es dabei geht. Wenn von Web 3.0 geredet wird klingt das nach Utopie, nach intelligenter Technik, die uns versteht und uns alle Sorgen und Lästigkeiten des Alltags abnimmt. Es klingt nach den hippen Mitarbeitern von Startups mit Apple Watch am Handgelenk und nach Silicon Valley.

Aber was verbirgt sich dahinter? Wann kommt das Web 3.0? Woraus besteht es? Worin unterscheidet es sich von dem Web 2.0? Das Web 2.0 hat sich bekanntermaßen dadurch definiert, dass Websites interaktiv wurden und Social Media populär wurde, und die User nicht mehr lediglich den Content konsumiert haben; den Website-betreiber Ihnen aufgetischt haben, sondern eigenen Content erstellt haben – den User Generated Content.

Wie bereits erwähnt existiert keine feste Definition von Web 3.0, es zeichnen sich aber einige Trends ab, was wir uns darunter vorstellen. Unter anderem gehören das Internet der Dinge und Big Data dazu. Was sich dahinter verbirgt erklären wir Ihnen in unserer Artikelserie zum Web 3.0 um Licht ins digitale Dunkel zu bringen. Heute setzen wir unsere Artikelreihe fort und behandeln das Thema „Big Data“. Zum ersten Teil gelangen sie hier.

Inhalt

Was ist Big Data und warum ist es so wichtig?

Für Unternehmen jeder Größe ist Big Data zu einer wichtigen Kompetenz geworden, deren Beherrschung über Gewinner und Verlierer auf dem Markt entscheidet. Die erfolgreichsten Firmen der Welt und öffentliche Einrichtungen profitieren mittlerweile von den Errungenschaften der Web-Pioniere. Diese Firmen bilden neue Strategien und wägen alte Strategien ab um herauszufinden, wie sie Big Data gewinnbringend verwenden können. Im Laufe dieses Prozesses lernen sie, dass Big Data keine einzelne, spezifische Technologie ist. Es ist mehr ein Trend, der Dinge aus verschiedenen Bereichen des Geschäftsbetriebs und Technologien umspannt.

Big Data beschreibt ein Konzept, das Daten beinhaltet die zu divers und zu groß sind, als dass sie mit den konventionellen Methoden, Technologien und Infrastrukturen erfasst werden können. Anders gesagt sind das Volumen, die Schnelligkeit und die Vielfalt der Daten zu groß. Im Englischen sind das die drei Vs, die im Zusammenhang mit Big Data genannt werden: Volume, Velocity und Variety.

Heutzutage ermöglichen es uns neue Technologien, den Nutzen aus Big Data zu ziehen. Beispielsweise können die Betreiber von Onlineshops die einzelnen Klicks der Nutzer verfolgen um Muster in deren Verhalten zu erkennen und ihr Angebot und ihre Webseiten dementsprechend anzupassen. Regierungsbehörden und sogar Google können mit Hilfe von sozialen Netzwerken herausfinden, wo Krankheiten ausbrechen. Ölgesellschaften können die Daten aufzeichnen, die die Sensoren in den Bohrmaschinen liefern und damit effizienter arbeiten und sichere Entscheidungen treffen.

Volumen, Schnelligkeit und Vielfalt

Der Begriff Big Data umfasst die Erstellung, die Sicherung, das Wiederfinden und die Analyse von Daten die in Hinsicht auf Volumen, Schnelligkeit und Vielfalt bemerkenswert sind:

Volumen

Im Jahr 2000 hatte ein typischer Computer vielleicht 10 GB Speicherplatz zur Verfügung. Heutzutage nimmt Facebook täglich 500 Terrabyte an neuen Daten auf und eine Boeing 737 produziert 240 Terrabyte Flugdaten bei einem einzigen Flug. Durch die Verbreitung von Smartphones werden Milliarden von Dateneinheiten produziert – mit Umgebungsinformationen, Videostreams und vielem mehr.

Schnelligkeit

Trackingsoftware zeichnet das Nutzerverhalten mit Millionen Events pro Sekunde auf, Handelsalgorithmen zeigen die Veränderungen der Trends pro Millisenkunde, Kommunikationsprotokolle tauschen Daten zwischen Milliarden von Geräten aus, Plattformen für Onlinespiele bieten Unterstützung für Millionen von Spielern gleichzeitig – das sind nur ein paar Beispiele dafür, wie schnell neue und raue Mengen an Datenvolumen entstehen.

Vielfalt

Big Data besteht nicht nur aus Zahlen und Strings. Big Data sind auch geografische Daten, 3D-Daten, Audio und Video und unstrukturierter Text wie Logfiles und Daten aus sozialen Medien. Traditionelle Datenbankensysteme wurden so konzipiert, dass sie kleinere Mengen an strukturierten Daten oder Daten in festgelegten Formaten erhalten. Traditionelle Datenbankensysteme wurden auch dafür erschaffen, auf einem einzelnen Server zu laufen, was die Erhöhung der Kapazität begrenzt. Die Benutzung von relationalen Datenbanken wurde damit zu einem begrenzenden Faktor für Unternehmen, da neuere Anwendungen für die Benutzung von einer großen Anzahl an Nutzern ausgelegt wurden.

Das Verpuffen von Daten vermeiden

Durch die stetige Zunahme des Datenstroms bleibt vielen Unternehmen heutzutage keine andere Wahl, als die Daten zu ignorieren die potentiell sehr wertvoll sein können, da ihnen die Mittel fehlen um diese Daten entsprechend auszuwerten. Die wenigsten Firmen haben IT-Systeme, die die schiere Menge an Datenvolumen interpretieren und aufbereiten können. Als Konsequenz davon wird der größte Teil der Daten die ein Unternehmen umgeben ignoriert. Selbst von den Daten die aufgezeichnet werden wird wiederum ein großer Teil nicht aufbereitet, so dass eine wesentliche Menge der nützlichen Daten einfach verpufft.

Damit gehen Unternehmen und Kunden viele Vorteile verloren. Beispielsweise nehmen zwar Krankenhäuser oft standardmäßig Operationen mit der Kamera auf, diese Daten werden allerdings nach einigen Wochen gelöscht. Durch das Auswerten und Verknüpfen der Informationen aus den Videos könnten nicht zu unterschätzende Vorteile für die Gesundheit von einzelnen Patienten und das Gesundheitswesen im Allgemeinen gewonnen werden. Bis sich die Technologien für die Aufbereitung von Big Data verbreitet haben, ist das jedoch Zukunftsmusik.

Die Auswirkungen von Big Data

Auch wenn das Aufnehmen von Datenmengen in Größenordnungen von Terrabytes, Petabytes oder sogar Exabytes technisch äußerst anspruchsvoll ist, bietet es ebenfalls großartige Chancen. Schließlich können mit Big Data auch komplett neue Geschäftsbereiche entstehen. Google, Amazon und Facebook sind die besten Beispiele, die bereits gezeigt haben wie effektiv hochgradig personalisierte Suchergebnisse, Werbung und Produktempfehlungen sein können. Ohne die fortschrittliche Technologie, die es diesen Firmen möglich gemacht hat die riesigen Datenvolumen die ihre Nutzer erzeugen auswerten zu können, würden die Unternehmen in dieser Form nicht existieren. Mit diesem konkreten Nutzen wandelt sich auch das Bild von der Datenspeicherung, wo früher Daten in der digitalen Ablage verstaubt sind generieren sie heute einen neuen Mehrwert nach der Auswertung.

Auch die Regierungen von verschiedenen Ländern sehen die Vorteile von Big Data, die US-Regierung hat 2012 angekündigt 200 Millionen Dollar in Big Data Projekte zu investieren. Die Behörde für Forschung und Technologie hat diese Investition sogar als eine der wichtigsten öffentlichen Investitionen in Technologie seit der Verbreitung des Internets bezeichnet. Ziel der Investition soll sein, schneller neue wissenschaftliche und ingenieurtechnische Entdeckungen zu ermöglichen.

Ein anderes beeindruckendes Beispiel für den Einsatz von Big Data ist die Erfassung von Aktivität auf Twitter. Durch das Aufzeichnen von 12 Terabytes an Tweets täglich ist es möglich eine Echtzeit-Stimmungsanalyse zu fast jedem Thema durchzuführen um herauszufinden was die Welt darüber denkt. Auf http://www.sentiment140.com/ können Sie das mit einem Twitter-Account selbst ausprobieren. Das ist jedoch nur der Anfang, mit Big Data bestehen viele weitere Möglichkeiten die Angebote von Firmen zu verbessern.

Es wird beispielsweise geschätzt, dass der Einsatz von Big Data europaweit im Gesundheitswesen 130 Milliarden Euro an Verwaltungskosten einsparen könnte.

Insbesondere bei sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen kommt beim Einsatz von Big Data jedoch oft die Angst von Datenspionage und fehlendem Datenschutz auf. Nichtsdestotrotz überwiegen die positiven Potentiale von Big Data die negativen, schließlich würden damit erhebliche Verbesserungen in unserem Alltag möglich. Es könnte beispielsweise der Verkehr in modernen Städten intelligent gesteuert werden um den stressigen Stau im Berufsverkehr aufzulösen oder kluge Elektrizitätswerke könnten Strom genau dort produzieren wo er gebraucht wird, ohne dass der Überschuss ohne Speicherung verschwindet.

Fazit

Im Endeffekt können wir mit Big Data Ressourcen genau dort bereitstellen wo wir sie brauchen – und nicht nur dort wo wir es für die Zukunft blind abschätzen. Anders gesagt können wir, je mehr wir über die Aktivitäten von Menschen wissen, erhebliche logistische Kosten einsparen um Güter dorthin zu transportieren wo sie nicht gebraucht werden. Auch wenn das Thema derzeit für die Industrie und Unternehmen besonders interessant ist, wird Big Data in Zukunft für uns auch gesellschaftliche Auswirkungen bereithalten. Damit ist es ohne Zweifel Bestandteil des Web 3.0, in dem die Welt durch intelligente technische Steuerung etwas einfacher wird.