Wie genau sind die Algorithmen in der Vorhersage? Wem nützt der Big Data Hype? Bis jetzt hat sich noch kein Big Data Analyst getraut zu uns in die Sendung zu kommen. Ist Big Data nur heiße Luft? Darüber diskutieren wir mit dem bwlzweinull-Blogger Matthias Schwenk. Fragen über die F&A App auf Google+ oder über twitter mit dem Hashtag #bloggercamp
Die Position von Matthias:
Der Hype um das Thema geht von Unternehmen wie Facebook aus, die damit ihr Werbegeschäft ankurbeln wollen. Die Verheißung lautet, dass mit den genauen Einblicken in das Leben der Facebook-Nutzer eine sehr gezielte und hochwirksame Werbung möglich wird. Big Data muss funktionieren – sonst verkaufen sich die Anzeigen nicht! 😉
Beweisen kann ich das freilich nicht. Ich denke aber dass hier um des Geschäftes willen das Potenzial von Big Data übertrieben optimistisch dargestellt wird. Dabei darf nicht übersehen werden, dass Facebook inzwischen eine Aktiengesellschaft ist, die von Quartal zu Quartal steigende Umsätze verkünden muss, um nicht bei Analysten und Anlegern in Ungnade zu fallen.
Auf der anderen Seite spielen die übertriebenen Darstellungen wunderbar den Netz-Kritikern in die Hände: Sie nehmen die wenigen Beispiele für bare Münze und als Beleg für ihre Kritik an den aktuellen Entwicklungen.
Die Wahrheit wird irgendwo in der Mitte liegen oder schlimmer noch: Unternehmen wie Google oder Facebook tappen bezüglich der Interpretation der vielen Daten, die sie über die Nutzer sammeln, weitgehend im Dunkeln, weil sich wichtige Korrelationen nicht herstellen lassen (es fehlen vielfach die entscheidenden Kontextinformationen).
Ein kleines Beispiel der letzten Tage: Ich war in Berlin und wurde in der Nähe des Potsdamer Platzes von Touristen gefragt, wo denn hier die Gemäldegalerie sei. Weil ich das nicht wusste, habe ich auf meinem Smartphone in Google Maps nachgesehen und den Leuten damit den Weg gezeigt. Später, als ich wieder im Hotel war, meldet sich Google Now auf dem Smartphone um mir zu verkünden, dass wenn ich jetzt von hier aus zur Gemäldegalerie mit dem Auto fahren würde, ich soundsoviel Zeit dafür benötigen würde!
Google hat weder verstanden, dass ich nicht mit dem Auto in Berlin war (sondern mit der Bahn), noch dass ich gar nicht selbst zur Gemäldegalerie wollte, als ich in Google Maps nach der Adresse suchte!
Auch Foursquare schafft es nicht, wirklich sinnvolle Empfehlungen oder Hinweise zu geben. Hier in der schwäbischen Provinz behelligt mich dieser Dienst nur wenig, in Berlin dagegen auf Schritt und Tritt. Da werden wahllos Empfehlungen in den Raum geworfen – als ob man den ganzen Tag nur Essen oder Trinken möchte…
Genügend Stoff für die Diskussion. Man hört und sieht sich um 16 Uhr.
Siehe auch:
Sensationelle Big Data-Erkenntnis: Wassermänner neigen zu Angina Pectoris.
wohl wahr. aber alles fängt klein an.
der mittelfristige Trend ist unverkennbar.
Wenn erstmal die Server alle quasi zusammengeschaltet oder parallel ausgewertet werden (Quantencomputer!!) sowie die schnelle Netz-Infrastruktur (zumindest für zahlungskräftige Organisationen !) auch überall vor Ort verfügbar ist, dann sind v.a. die Metadaten und Algorithmen mächtiger als alles andere…
AI/KI kommt ganz stark !!
Auch bei Prognosen von Einzelentscheidungen?
Weiterer Kommentar auf Facebook: „Offenbar hat noch niemand den potentiellen Mehrwert, den eigentlichen Nutzen deutlich und praxisrelevant formulieren können? Big Data, BI (Business Intelligence) und individuelle Dashboards sind die Komponenten des Systems, die den Nutzen erschliessen und den Mehrwert bringen. In der Praxis sehe ich das bisher noch nicht, aber mithilfe des technologischen Trends der selbstlernenden Software sollte sich das relativ zeitnah und sowohl extrem effizient wie auch extrem flexibel umsetzen lassen.“
Hat dies auf http://www.ne-na.de rebloggt.
Hat dies auf Toms Gedankenblog rebloggt.
Wie Big Data mal funktionieren kann, lässt sich anhand des Berlin Beispieles zeigen. Reise in Berlin. Abgriff der Kreditkarten, EC Karten und Bahnportal Daten und es lässt sich schon eher feststellen, wie jemand reist. Bahncard im Einsatz gewesen oder Tankstellenbesuch, Flugbuchung, Reisebusbuchung etc. Also wie man unterwegs ist, lässt sich herausfinden. Selbst der Trip per Anhalter oder Fahrrad, sofern man digitale Unterstützung nimmt lässt sich analysieren. Frage nach der Gemäldegalerie. Jetzt wird´s ein bisschen kniffeliger. Voraussetzung Mikrofon des smart phone ist eingeschaltet und das phone erkennt die fremde Stimme, kann also das Informationsbedürfnis einem externen zuweisen. Restauranttips etc. lassen sich aus Verhaltensmustern ablesen und einschätzen. Gab es schon mehrere Berlin Besuche mit evlt. gleichen Mustern Essen in bestimmter Region zu bestimmter Uhrzeit, wie sieht es sonst im Alltag aus, wann werden Suchanfragen bzgl. Restaurant etc. durchgeführt. In welche Vergleichsgruppe könnte man gehören, wie verhalten sich diese in Berlin zu bestimmten Uhrzeiten etc. und die Tips nehmen wahrscheinlich schon einen besseren Bezug zum eigenen Bedürfnis. Natürlich wird hierfür eine riesige Datenmenge unterschiedlichster Quellen offline und online benötigt und eine Zusammenführung dieser Daten, wie sie wahrscheinlich legal nicht stattfinden kann. Aber wenn man bedenkt, dass selbst behördliche Einrichtungen ein Stück weit das Recht haben Datensätze zu verkaufen… wer weiß was die Zukunft bringt big data ohne bi ist jedenfalls nichts wert mit bi und predictive behavour modellanalysen oder wie es sich auch immer schimpfen mag, macht den Menschen, so wenn er denn will, ein Stück weit digitaler als es ihm vielleicht lieb ist.
Will ich gar nicht bestreiten. Das Verhalten des Menschen lässt sich allerdings mit Big Data nicht determinieren. Bei Zukunftsprognosen versagen diese Systeme kläglich.