Ein Weinbauer, der seine Lagen mit der Drohne überfliegt, um den Überblick über seine Trauben zu behalten, ist das schon Big Data? Das Internet, lenkt es uns nur ab, oder ist es bares Geld wert? Suchen wir uns Streaming-Serien selbst aus, oder konsumieren wir, was vorgeschlagen wird.
Ein großes Beispiel am Anfang
Bereits kurz nach dem Beginn der Covid-Pandemie standen Daten zur Ausbreitung des Virus und zum Infektionsgeschehen in einem überraschenden Ausmaß zur Verfügung. Praktisch für jedes Land der Welt wurden taggenau die Zahl der positiv Getesteten, der Reproduktionsfaktor, etc., bereitgestellt.
Wir als Erste Asset Management haben bald begonnen, das Material grafisch aufzubereiten und unseren Kunden als Newsletter weiterzuleiten. Zusätzlich flossen die Zahlen in unsere Investitionsentscheidungen ein, da die unterschiedlichen Phasen, in denen sich die Länder befanden, auf das Wirtschaftsgeschehen und auf die Börsen Auswirkungen zeigten.
Zugleich wurde in den sozialen Medien aber kontroversiell diskutiert, ob die existierenden Daten den Behörden eine wirklich verlässliche Grundlage für die Steuerung der Maßnahmen (Lockdowns, Gesichtsmasken, etc.) liefern können.
Damit ist die Pandemie ein Beispiel für unterschiedliche Aspekte von Big Data: Die Verfügbarkeit großer Datenmengen und das Bemühen, sie sinnstiftend aufzubereiten; aber auch das Risiko zum anderen, dass die Datengüte nicht jede erwünschte Auswertung zulässt.
Auf der Habenseite findet sich weiters die enorme Zahl der bereits weltweit geimpften Personen, durch welche die Aussagekraft zur Wirksamkeit und Verträglichkeit der Impfstoffe stetig aussagekräftiger wird.
Big Data im Alltag
Medizinische Forschung und Gesundheitsvorsorge – die Medizin ist eines der naheliegendsten Anwendungsfälle für Big Data. Von der computerisierten Auswertung von Forschungsergebnissen und Studien, um Zusammenhänge zu erkennen, die andernfalls nicht zu Tage getreten wären, bis zur automatisierten Auswertung von bildgebenden Befunden, die nachfolgend von menschlichen Medizinern überprüft werden, aber in diese Zahl und dieser Detailgenauigkeit nicht erst machbar gewesen wären.
Besser schlafen und aufwachen – sogenannte „Schlaftracker“ können es ermöglichen, den richtigen Zeitpunkt zum Einschlafen, die Schlafdauer und fürs Aufwachen zu finden. Wie wir wissen geht abends nur gelegentlich ein verlässlicher Zug ins Träumeland, etwa alle 60-90 Minuten, und da möchten wir einsteigen.
Fitness und Wohlbefinden – eine Fitness-App, ein Schrittzähler, ein Kalorienzähler, das Mitverfolgen und Teilen von Laufstrecken und Radtouren in sozialen Medien ist heute normal. Zugleich führt Big Data hier mitunter zu verblüffenden Ergebnissen, denn natürlich sind diese Daten nicht wirklich privat: Das Tōhoku-Erdbeben in Japan 2011 hat sich frühzeitig und klar in den plötzlich unterbrochenen Schlafdaten der Bevölkerung gezeigt. Und, kürzlich hat ein Fitnesstracker einen Mörder überführt, indem die gespeicherten Bewegungsprofile des Opfers und eines vermeintlichen Opfers, das sich später als Täter herausgestellt hat, nicht den ursprünglichen Angaben entsprochen haben. (Quelle: Futurezone).
Sendungsverfolgung – auch wenn der perfekte Zeitpunkt für die Lieferung eines Paketes genau dann, wenn wir zuhause und nicht abgelenkt sind, noch nicht entdeckt scheint, so es ist doch hilfreich, den Verlauf der Lieferung online mitverfolgen zu können.
Wetter- und Stauprognose – die Vorhersage des Wetters, die für uns alle wichtig ist, und die Warnung vor Staus wächst in ihrer Verlässlichkeit mit dem Umfang der in die Prognose einfließenden Daten. Die Qualität der Wetterprognose und die beste Route ans Ziel spielen nicht nur für den erholsamen Urlaub eine Rolle, sondern sind auch entscheidend für die Landwirtschaft, bis hin zur Vermeidung von Hungersnöten, oder für den Weg, den Hurrikans nehmen. Dat hat damit eine enorme Bedeutung.
Erfolgreiches Online-Shopping – wir ächzen unter den in unseren Internet-Browsern geschalteten Anzeigen und wundern uns, wieso wir so verblüffend einschätzbar wirken (die Antwort darauf lautet: Big Data!). Andererseits könnte es doch sein, dass die Vorteile überwiegen: Wir profitieren von Preisvergleichen, dem einfachen Zugang zu allem und davon, dass wir auf besondere Angebote überhaupt erst aufmerksam werden.
McKinsey hat das in einer globalen Studie versucht zu beantworten: Der finanzielle Nutzen scheint deutlich zu überwiegen. Nämlich sind die Kosten für das Bewegen im Internet vergleichsweise gering (der Vertrag mit einem Datenprovider, gelegentliche Bezahldienste, die man eingegangen ist), der Nutzen durch den „großen Überblick“ bringt uns aber erheblich mehr ein. Vergleichen kann man im Internet schließlich alles im Rahmen einer globalen „Schnäppchenjagd“ – Stromanbieter, Flüge, Hotels, Autos,… Der Ertrag, den das Internet (auch) für die Konsumenten abwirft, wird in der Studie mit ca. 100 Milliarden Euro pro Jahr festgemacht. (Quelle: McKinsey)
Über 80% der Serien, die wir streamen, gehen auf die Vorschläge zurück, die der Anbieter aufgrund unseres bisherigen Streaming-Verhaltens zusammenstellt, und die wir gerne annehmen, weil sie bestens passen. Man kennt uns schließlich schon! (Quelle: Mentionlytics)
Schutz für die Kreditkarte – Kreditkartenzahlen sind eine weitere, eigentlich „aufgelegte“ Anwendung für Big Data. Kreditkartenfirmen scannen die hunderte Millionen Zahlungen, die täglich passieren, automatisiert nach bestimmten Kriterien. Nicht um uns zu überwachen, sondern um Auffälligkeiten herauszufiltern. Beispiele sind unplausible Zahlungen, die der Karteninhaber eigenlich nicht getätigt haben kann oder gewollt hat, oder Zahlungen in minimaler Höhe, die aber gleichzeitig vielfach auftreten, und so verdächtig werden. Auf diese Weise ist die Kriminalität durch Kreditkartenbetrug zurückgegangen.
Bürgerdienste – das sogenannte „e-Government“ ist in verschiedenen Ländern unterschiedlich weit entwickelt. Im besten Fall fällt für die meisten Behördenwege die Präsenzanforderung weg, und man kann anstelle dessen online die erforderlichen Daten zur Verfügung stellen, und diese Dinge von zuhause erledigen.
Big Data für die Wirtschaft
„Nowcasting“ ist das Stichwort, das „Forecasting“ ablösen soll. Wirtschaftlich und gesellschaftspolitisch sind Prognosen von größter Bedeutung. Dabei wird aber stets dazugesagt, dass in Vorhersagen nur die bereits bekannten Daten einfließen, die durchaus eine Frist zurückliegen können, aber frische, unerwartete Entwicklungen die Prognose einschränken oder sogar wertlos machen können. Nowcasting ist der Prozeß, alle verfügbaren Daten in Echtzeit und unterbrechungsfrei in das Modell einfließen zu lassen. So sollen beispielsweise im Fall von wirtschaftlichen Krisen die staatlichen Eingriffe punktgenauer und belastbarer werden, und weniger unerwünschte Nebenwirkungen zeigen. Natürlich bleibt es wichtig, wie die Daten in ihrer Bedeutung priorisiert werden – hier ist Erfahrung und Fachkenntnis gefragt.
Ein Beispiel ist das „MIT Billion Prices Project“ von US-Universitäten, das eine Vielzahl von online-Einzelhändlern anzapft und vernetzt, um Echtzeit-Daten zur Inflation zu gewinnen. Inflation ist eine Maßzahl, die sehr wichtig ist (für die Steuerung der Zinsen durch die Notenbanken), aber bis zu einem gewissen Grad vergangenheitsbezogen bleibt. In ihrer Höhe wird die Inflation sogar immer wieder kontroversiell diskutiert – nämlich, ob sie die tatsächliche Preisentwicklung unterschätzt.
Interessant sind beispielsweise das „Spending Pulse“-Projekt von Mastercard für einen Echtzeit-Überblick über den Einzelhandel, und natürlich „Google Trends“, deren Auswertung heute fast Alltag geworden ist. Wenn eine Präsentation vorbereitet wird, darf eine Folie zu einem Google Trend eigenlich gar nicht fehlen!
„Nowcasting“ bedeutet „predict the present” – also, salopp formuliert, sofort zu wissen, was läuft.
Datenanalyse ist ein eigenes Berufsbild geworden, für das händeringend Leute gesucht, und sehr gut bezahlt werden. Erforderlich sind nicht nur Datenbank- und allgemeine IT-Kenntnisse, sondern Kreativität darin, ein fast unbegrenztes Datenvolumen auf innovative Weise auszuwerten, und Zusammenhänge zu erkennen, die bisher niemand aufgefallen sind.
Das Chartered Financial Analyst (CFA) Programm, als eines der renommiertesten Ausbildungsprogramme für Finanzanalysten, enthält seit einigen Jahren ein eigenes Modul für Big Data und Datenauswertung auf Basis von künstlicher Intelligenz.
Dass Daten als „Neue Anlageklasse“ bezeichnet werden, kommt dann nicht mehr überraschend.
Unbeabsichtigte und unerwünschte Folgen von Big Data
Gesichtserkennung ist ein Phänomen, das mit Vorteilen und Nachteilen gleichermaßen kommt, und Anklänge an „Big Brother“ weckt. Letztlich wollen wir nicht, dass immer bekannt ist, wo wir gerade sind, für eine Stelle, die Mittel und Technologie besitzt, um das auszuwerten. So wie auch Autokennzeichen fast lückenlos lokalisiert werden können. Ein flächendeckender Einsatz der Gesichtserkennung möge ein zu hoher Preis für gelegentliche Fahndungserfolge sein, auch im Zusammenhang mit einer nicht vermeidbaren Fehlerquote dieser Programme. Die Technologie ist bekannt und einsetzbar, geht also nicht mehr weg – hier sollte es Aufgabe einer demokratischen Gesellschaft sein, das Ausmaß festzulegen und Missbrauch zu verhindern.
Der Wahlerfolg von Donald Trump 2016 bei der US-Präsidentenwahl hat die Aufmerksamkeit noch stärker auf „Social Profiling“ gelenkt: Die Möglichkeit, aufgrund des persönlichen online-Auftretens und des Verhaltens in sozialen Medien überraschend zielsichere Rückschlüsse nicht nur auf das Konsumverhalten, sondern das Wählerverhalten gewinnen zu können.
So kann Wahlwerbung und das gezielte Ansprechen von Personen, das aus Kostengründen immer nur für eine Teil der Wahlbevölkerung möglich ist, viel ertragreicher eingesetzt werden. So könnten demokratische Entscheidungsprozesse davon beeinflusst und entschieden werden, wer die bessere Technologie besitzt, und sie massiver einsetzt.
„CEO Fraud“ ist eine Vorgehensweise von Kriminellen, aus der für Firmen in Einzelfällen bereits hohe Schäden entstanden sind. Dabei enthalt die Finanzabteilung die dringliche Anweisung ihrer vermeintlichen Leiterin oder des Leiters, eine Überweisung zu tätigen. Das kann über Email eingeleitet werden, oder sogar über eine Sprachnachricht. Es ist vorgekommen, dass Investoren-Calls von Firmen aufgezeichnet, und die Stimme der CEOs neu geschnitten und missbraucht werden. (Quelle: BBC)
Der „Echo Chamber Effect“ beschreibt den Effekt, dass sich eine in ihren Meinungen homogene Gruppe zusammenfindet und vernetzt, und nachfolgend den Eindruck gewinnt, dass sie wieder auf Gleichgesinnte stößt, von denen ihre Meinungen wie ein Echo reflektiert und verstärkt werden. Dieser Effekt ist zwar ein allgemeines Phänomen einer vernetzten Gesellschaft, sollte aber beim Einsatz und der Analyse von Big Data berücksichtig werden. Ebenso kann es sein, dass zwei vermeintlich unabhängige Datensätze, die zur wechselweisen Bestätigung herangezogen werden, tatsächlich voneinander abhängig sind und auf eine gemeinsame Ursache zurückgehen.
Fazit
Big Data und ihre Nutzung bietet der menschlichen Erfindungsgabe eine reichhaltige Spielwiese, wodurch im besten Fall für alle Beteiligten Vorteile entstehen, ob diese nun ökonomischer Natur sind oder unsere persönliche „work-life-balance“ verbessern.
Nicht übersehen werden dürfen unbeabsichtigte Konsequenzen, durch die gesellschaftliche Gruppen Nachteile erfahren können, oder ein unreflektiertes verhängnisvolles Vertrauen auf Resultate, die sich aus der Auswertung von Daten ergeben, so „big“ diese auch sein mögen. Selbst wenn Big Data allgegenwärtig scheint, hat man es zu einem guten Teil selbst in der Hand, welche Daten man teilen möchte und welche nicht.
Wichtige rechtliche Hinweise:
Prognosen sind kein verlässlicher Indikator für künftige Wertentwicklungen.