Go Big or Go Home

Vom Hype zum Produkt – worum geht es bei Big Data und welcher Nutzen steckt drin? Und wie lässt sich das mit VR verknüpfen?

Big Data – auch wieder so ein Begriff, den ich zwar schon ein paar mal gehört, aber nicht richtig verstanden habe. Zum Glück gibt’s auch hier einen Experten, der uns das wunderbar erklärt: Markus Neubauer von Silbury.

Markus stellt erst mal klar, dass „big“ in Bezug zur Gesamtmenge zu sehen ist. Aha.
Für Menschen wir mich fangen wir ganz vorne an, mit der Historie. Seit der Dampfmaschine hat sich einiges getan und mit der Informatisierung der Fertigungstechnik, also Industrie 4.0, sind wir mittlerweile bei der vierten industriellen Revolution (wobei es darüber kontroverse Diskussionen gibt, aber das würde hier zu weit führen).  Bei Industrie 4.0 geht es unter anderem um die Herstellung von kundenspezifischen Produkten.

„Digitalisierung entscheidet darüber, wer eine 1 und wer eine 0 ist.“

Wie man Digitalisierung wie eine Eins für sich nutzt, erklärt Markus an einem Beispiel von Target. Dank geschickter Analyse der zur Verfügung gestellten und gesammelten Kundendaten, weiß man dort manchmal noch vor der Kundin selbst von deren Schwangerschaft. Diese Info kann man dann nutzen, um dieser Kundin auf ihre spezielle Situation zugeschnittene Werbung zu schicken. Weil das natürlich schnell etwas gruselig wirkt, bettet man die entsprechenden Angebote in einen unverfänglichen Gesamtkontext ein. Und wenn die Kundin dann erst mal voller Vorfreude ihren Einkaufswagen mit Schokolade und Essiggurken vollgeladen hat, findet sie auch später bei allen anderen Bedürfnissen immer wieder zurück in den Laden. So die Theorie.

Man könnte jetzt darüber streiten, wie man das finden will. Bevor wir das bewerten, befassen wir uns aber erst mal mit der Frage, wie das überhaupt funktioniert.

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Ohne die richtigen Stifte geh ich gar nicht erst los:)

datafication of the world

Datafication beschreibt eine organisationsbezogene Entwicklung, bei der sich das Kerngeschäft in einer grundsätzlichen Abhängigkeit von Daten und der an sie angebundenen Infrastruktur auszeichnet. Und diese Entwicklung schreitet überall rasant voran – was für manche schon Mitte der Sechzigerjahre vorhersehbar war:

Der Intel-Mitbegründer Gordon E. Moore sagte damals voraus, dass sich alle 18 bis 24 Monate die Anzahl der Transistoren*  in Microchips und damit auch deren Geschwindigkeit verdoppeln würde – bei gleichzeitig sinkenden Kosten. Ohne dieses als “Mooresches Gesetz” bekannte Phänomen würde unsere Welt ganz anders aussehen, denn wir könnten Daten nicht so schnell erfassen, verarbeiten und weiterverwenden.

Schon heute liegt nur noch 1%  aller Daten analog vor, der gigantische Rest ist schon digital. Und jeden Tag sprudeln immer neue, hauptsächlich unstrukturierte Daten aus unerschöpfteren Quellen, gespeist von uns oder unseren vernetzten Geräten („Internet of Things“, kurz IoT).

Dabei ist Datenerhebung an sich gar nichts Neues, schon im 3. Jahrtausend v. Chr. erfanden die Sumerer neben der Keilschrift auch die Bürokratie. Weil man selbst bei aller Freude daran aber nicht immer alles ganz genau auszählen konnte, bediente man sich irgendwann statistischer Hochrechnungen.

Diese wiederum funktionieren nur, wenn die der Hochrechnung zugrunde liegenden Daten korrekt erhoben wurden, also die Stichproben absolut zuverlässig ausgewählt werden. Zudem liegen die interessantesten Daten oft außerhalb von Norm und Durschnittswerten.

Große Veränderungen durch große Datenmengen

Durch immer neue Möglichkeiten der Datenerfassung, wie etwa durch Sensoren, und immer bessere Möglichkeiten, diese Daten zu verarbeiten, ergeben sich drei wesentliche Veränderungen im Umgang mit Daten:

  1. Statt Stichproben relevanter Daten sammelt man jetzt also einfach alles.
  2. Dabei besteht keine Notwendigkeit für Exaktheit mehr.
    Fehler gehen in der Gesamtmenge unter.
  3. Es findet eine Abkehr von der Frage nach Kausalitäten statt.
    Das „warum“ ist nicht mehr so wichtig.

Außerdem geht es nicht nur um Big, sondern auch um Fast und Smart Data. Im Idealfall wird dann eine Auswertung in Echtzeit möglich („real time decision“). Auf Basis der zur Verfügung gestellten Daten kann ich zum Beispiel entscheiden, dass eine genervte Person, die ein Problem hat und ein guter Kunde ist der Warteschleife meiner Hotline vorrückt.

Das alles zu verstehen überfordert mich ein bisschen. Ich muss das aber auch nicht können. Viel wichtiger ist es, Fragen nach möglichen Szenarien, relevanten Daten und deren Verwertung formulieren zu können. Wir probieren das mit Hilfe des SMART-Models am Beispiel Pädagogik und der Frage, wie man Kleinkinder gezielter fördern kann, aus.


Fazit des Vormittags: Es gibt keine Branche, die wir nicht mit Hilfe von Daten optimieren können. Dass man sich im Zusammenhang mit Daten auch immer mit dem Thema Datenschutz beschäftigen muss, erwähne ich hier nur der guten Ordnung halber.

Neben Marketing (Ja, ich weiß, buh!) kann man Big Data auch für das Erkennen von Zusammenhängen in der medizinischen Diagnostik nutzen und damit dazu beitragen, Krankheiten zu heilen. Epidemien können vorhersehbarer werden, womit Chancen geschaffen werden, rechtzeitig Impfstoffe an die richtigen Stellen zu schaffen. Arbeitsbedingungen für Mitarbeiter können verbessert werden, etwa durch die Vermeidung von Belastungen im Zusammenhang mit Veränderungsprojekten.

Smarte Erlebnisse

Am Nachmittag macht Thomas Fickert von Dexperio deutlich, wie man Big Data visualisieren kann: kombiniert mit allgegenwärtigen Digital-Technologien werden intelligente, personalisierte Umgebungen und eine Verschmelzung von Real und Digital ermöglicht. Die HoloLens etwa ergänzt die Umwelt durch Hologramme und ist ein Beispiel für Augmentes Reality. So sieht das in der Praxis aus:

 

Neben Hologrammen gibt es z.B. noch 2D-oder 3D-Einblendungen. Die Steuerung von Geräten wie der HoloLens erfolgt z.B. durch Bewegung, Stimme oder Gesten. Erfolgskritisch ist dabei immer die Anwenderlogik. Also die Frage, ob ich als Kunde ohne groß darüber nachzudenken einen Nutzen aus der Sache ziehen kann.

In der Industrie gibt es bereits relativ viele Einsatzmöglichkeiten, bei denen IoT-Daten mit VR verknüpft werden. Bei der Anlagenwartung beispielsweise spielt auch die Optik keine so große Rolle, so richtig schick finde ich diese Brillen nämlich noch nicht. Wenn man allerdings eh schon im Arbeitskittel zwischen Maschinen steht, ist das aber egal. Irgendwann wird es vermutlich Kontaktlinsen geben, die das gleiche können. Ich fang schon mal an zu sparen:)

Die Cardboard Brille, die wir dann zusammenbasteln, ist auch nicht ganz so fancy. Dafür ist sie aber auch zu einem Preis zu haben, der unter den Versandkosten der HoloLens liegt.

Obwohl mein verwöhntes Gehirn bei den auf meinem Smartphone flimmernden Bildern schnell Übelkeit auslöst, ist es doch sehr beindruckend, wie simpel das funktioniert. Auf jeden Fall etwas, um kleine und große Menschen in den Weihnachtsfeiertagen zu unterhalten.

Ganz allgemein war das ein unglaublich voller Samstag. Neben ganz vielen Möglichkeiten und Ideen sind auch Grenzen deutlich geworden, die vielleicht in Zukunft gar nicht mehr da sein werden. Da geht noch was – wenn man sich traut, sich auf den Weg zu machen.

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*Danke, Kevin, für den Nachhilfeunterricht:)

Ein Kommentar zu „Go Big or Go Home

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