Big Data Big Brother Big Confusion

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1 Big Data Big Brother Big Confusion Dr. Wolfgang Martin Analyst Wenn ein Thema zum Hype geworden ist, dann wird es sehr gerne zerredet, zerpflückt und vor allem so dargestellt, als habe es das schon immer gegeben. Da sagt sich leicht, man brauche das Zeugs nicht, weil man das ja längst mache oder weil man bereits erfahren habe, dass das Ganze in eigenen Unternehmen nichts bringe. So hofft man, dass man den neuen Trend aussitzen kann. Er wird uns (hoffentlich) weder betreffen noch treffen. Genau da sind wir mit Big Data angekommen. Zugegeben, wie jedes andere Thema hat auch Big Data eine Vorgeschichte. In der Tat kam der Begriff Big Data bereits in den 90er Jahren auf. Zugegeben, einige der Big Data-Technologien gibt es auch bereits seit Ende der 80er Jahre wie beispielsweise spalten-orientierte Datenbanken. Zugegeben, Big Data ist keine Wunderwaffe ( silver bullet ), die Unternehmen auf einmal eine Kristallkugel gibt, die Allwissenheit verschafft. Insofern kommen wir zum Kern der Sache: Was ist und soll Big Data? Warum der Hype? Vor den Antworten auf diese Fragen möchte ich zuerst mit ein paar Missverständnissen aufräumen. Viele meinen Hadoop sei Big Data. Zu kurz gedacht! Denn Hadoop ist zwar eines der neuen technologischen Rahmenwerke für Big Data, aber Big Data geht auch ohne Hadoop. So kann eine traditionelle Oracle 10g Datenbank 8 PB speichern und relationale Datenbanken können Text oder Bilder als große Binärobjekte speichern. Das heißt also auch ganz klar, Big Data geht u.u. auch mit relationalen Datenbanken, aber das Problem ist: Wie und in welcher Geschwindigkeit können wir diese Daten speichern und abfragen. Wenn wir hier an die Grenzen stoßen, dann kommen die neuen Big Data-Technologien ins Spiel. Viele denken, Big Data meine In Memory-Verarbeitung. Natürlich ist In-Memory- Verarbeitung eine der Technologien, die Big Data ermöglicht, aber es ist halt nur eine unter vielen. In der Tat nutzt Big Data eine Kombination aus Mathematik, Software- und Hardware-Methoden. Gerade eine solche Kombination von Methoden und Technologien aus unterschiedlichen Disziplinen macht Big Data aus. Viele glauben, Big Data beschränke sich auf statische Daten à la Data Warehouse- Auswertungen. Das stimmt nicht, denn zu Big Data gehören auch Datenströme, wie sie beispielsweise in Produktionsanlagen anfallen, wo mittels Sensoren die operativen Prozesse überwacht werden. Da geht es um Echtzeitdaten und Echtzeitanalysen. Hier stößt übrigens Hadoop an seine Grenzen, denn Hadoop kann nur Auswertungen im Batch fahren. Für solche Echtzeitanalysen von Datenströmen ist dagegen In Memory- Verarbeitung gut geeignet. Seite 1 von 5 Seiten

2 Viele verstehen Big Data als eine Herausforderung in der Datenspeicherung. Das stimmt nicht, denn bei Big Data geht es um Analytik. Mittels Big Data will man Einsichten gewinnen, die man vorher nicht hatte, so dass bessere Entscheidungen getroffen und umgesetzt werden können. Big Data ist insofern eigentlich Big Data-Analytik, also eine Fortsetzung und Fortschreibung von Business Intelligence und Analytik. Viele setzen Big Data mit Social Media-Daten gleich. Wieder zu kurz gedacht! Natürlich gehören Social Media Daten zu Big Data, aber Big Data beschreibt noch wesentlich mehr. Das macht man sich am besten klar, wenn man Daten klassifiziert in Transaktionsdaten, Interaktionsdaten und Beobachtungsdaten. Transaktionsdaten hatten wir schon immer, seit dem wir IT betreiben. Die Analyse von Transaktionsdaten allein kann schon ein Big Data-Thema sein, wenn wir an Kassenbon-Datenauswertung denken (Das ist dann der alte Wein in neuen Schläuchen, denn mit diesem Problem kämpfen wir schon lange). Die Analyse von Interaktionsdaten kennen wir auch schon seit einiger Zeit im Marketing, aber mit den Social Media-Daten explodieren hier die Datenvolumen plus es kommen unstrukturierte Daten hinzu. Und jetzt kommt die Big Data-Herausforderung: Es geht um gemeinsame Analysen von Transaktions- und Interaktionsdaten. Und es geht noch um mehr: Beobachtungsdaten. Das war bisher hauptsächlich eine Domäne von wissenschaftlich orientierten Analysen wie in Genf am CERN, wo die Beobachtungsdaten des Teilchenbeschleunigers Big Data liefern. In der Tat hat die Wissenschaft bei Big Data auch Pate gestanden, denn viele der Big Data-Technologien wurden im wissenschaftlichen Bereich entwickelt. Wo haben wir aber im Unternehmen Beobachtungsdaten? Die liefern uns Smart Meter, Sensoren, RFID-Chips und viele andere Messgeräte-Typen. Eine relativ neue Klasse von Beobachtungsdaten sind die Lokalisierungs- und Navigationsdaten beispielsweise von Smartphones. Big Data heißt jetzt kombinierte Analyse von Transaktions-, Interaktions- und Beobachtungsdaten. Viele meinen, Big Data spiele nur im Handel eine Rolle. Und nochmal zu kurz gedacht! Denn in vielen anderen Branchen spielt Big Data eine große Rolle. Beobachtungsdaten fallen per Smart Meter in der Versorgungsbranche an und per Sensoren in der Industrie, wo man jetzt beispielsweise im Rahmen von proaktiver Wartung Maschinen und Anlagen überwachen kann. Die Telekommunikation sitzt auf riesigen Datenmengen von Call Detail Records, Bewegungsdaten und weiterer Log-Daten. Finanzdienstleister überwachen Handel und Zahlungsverkehr. Dabei geht es um Fragen wie Aufdecken von Insiderhandel, Missbrauch und Geldwäsche. Das sind alles Herausforderungen, die man zwar schon lange kennt, die man aber heute mit Big Data-Analytik besser denn je in den Griff bekommt. Nicht vergessen sollte man Big Data in der öffentlichen Verwaltung (Vorbeugen und Aufdecken von Verbrechen, Terrorismusbekämpfung und Transparenz in der Verwaltung sind hier einige der Herausforderungen), im Gesundheitswesen (Big Data-Analytik hilft beispielsweise der Krebsforschung und hilft auch Missbrauch im Gesundheitswesen wie falsche Abrechnungen aufzudecken), in der Politik (beispielsweise der erfolgreiche Einsatz von Big Data-Analytik in Obamas Präsidentschaftskampagne) und im Sport (Analyse von Mannschaftsspielen). Als letztes Beispiel nenne ich noch den Einsatz von Big Data-Analytik in Medien und Unterhaltung. So speichert beispielsweise der Münchner Browser-Spiele-Anbieter Travian Games die Seite 2 von 5 Seiten

3 Clickstream-Daten aller Spieler in Hadoop, um mittels aus diesen Daten gewonnener Information den Kundenwert zu steigern und Kündigungen vorzubeugen. Jetzt können wir zur Beantwortung unserer Fragen kommen, in dem wir Big Data definieren. Dabei folge ich der Definition von Gartner: Big data is high-volume, -velocity and -variety information assets that demand costeffective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making. 1 Die drei Vs (volume, velocity, variety) haben wir ja inzwischen alle kennengelernt, aber die Definition geht darüber hinaus. Im Teil 2 der Definition geht es um kosten-effektive und innovative Wege zur Informationsverarbeitung. Hier geht es um die Verarbeitung und Speicherung von strukturierten und unstrukturierten Daten, die Kombination von Daten unterschiedlicher Typen, aus unterschiedlichen Quellen und unterschiedlicher Produktionsgeschwindigkeit. Schließlich gehört hier noch die Analyse solcher kombinierten Daten dazu. Das sind neue Fähigkeiten, die man bisher so nicht hatte. Der Teil 3 der Definition ist das eigentliche Ziel von Big Data: Der Wert von Big Data besteht in Einsichten und Erkenntnissen, die man früher nicht hatte. Dazu gehört natürlich auch das Treffen und Umsetzen von Maßnahmen auf Basis dieser Entscheidungen. Ich hoffe, ich konnte mit diesem Beitrag die Big Confusion zu Big Data entwirren. Schließen möchte ich hier mit einem Tweet von Stephen Shelton 28. März): Many Businesses fail to have analytics as its cultural core. This is why Big Data confuses many. Bei Big Data geht es eben um Analytik und den Nutzen von Analytik zur Wertschöpfung im Unternehmen. Aber Analytik als Unternehmenskultur heißt nicht, den Daten und abgeleiteten Fakten blind zu folgen. Natürlich werden wir mehr und mehr von Daten getrieben sein, aber dabei dürfen Intuition, Instinkt und Kreativität nicht auf der Strecke bleiben. Diese Eigenschaften sind und bleiben weiterhin gefragt, wenn es um das Interpretieren der Daten und Ergebnisse geht. Da hilft der Rechenknecht und Statistiker nicht mehr weiter, aber er hilft, Fakten zu bekommen, da wo man früher rein auf das Gefühl angewiesen war. Wo Licht ist, ist aber auch Schatten: Jetzt kommt das große ABER, denn wie bei allem Neuen gibt es natürlich auch Risiken und Nachteile durch Big Data-Analytik. Hier wird heute an erster Stelle das Überwachungsprogramm PRISM der US-Behörde NSA (National Security Agency) als Beispiel genannt, bei dem Daten vor allem von Telefongesprächen und Webseiten gesammelt und analysiert werden. Das alles geschieht unter der Maßgabe von nationaler Sicherheit und Terrorismusbekämpfung, also ganz legal im Sinne der amerikanischen Gesetze. In Europa führte das nicht nur in den Kreisen von Datenschützern zu einem Aufschrei. Wollen wir als Verbraucher oder Bürger, dass Unternehmen und Staat wirklich alles über uns wissen? Wir sind doch mit Big Data längst bei Big Brother 2 angekommen. Wo bleibt der Datenschutz, wo bleibt die Privatsphäre? Gerade die Tatsache, 1 siehe Forbes Zugriff am Der Begriff Big Brother stammt aus dem Roman 1984 von George Orwell und bezeichnet den Diktator des totalitären Staates Ozeanien, der die Kontrolle und Unterdrückung seiner Bürger zur Perfektion getrieben hat. Seite 3 von 5 Seiten

4 dass man bei Big Data-Analytik unterschiedliche Quellen miteinander verbindet und im Kontext auswertet, verstößt gegen fundamentale europäische Datenschutzgrundsätze. Das sieht man in den USA ganz anders: Fred Cate, Direktor des Center for Applied Cybersecurity Research an der Indiana University, sieht die Anwendung von Big Data- Analytik auf PRISM-Daten als zwingend notwendig an. FBI und CIA haben schon immer Soziale Netze genutzt, um die Beziehungsgeflechte um Terroristen herum aufzufächern. Mit Big Data-Analytik geht das jetzt schneller und detaillierter. There is an old joke about the FBI investigating a lot of pizza delivery places, sagt Fred Cate. People in hiding tend to have food delivered, and make a lot of calls for pizza. 3 Da im amerikanischen Sinne alles legal ist, zuckt man beim Sammeln von Daten nur mit den Schultern, geht aber inzwischen einer anderen Frage nach. Für den Autoren Victor Mayer- Schönberger 4 ist das Sammeln von Daten gar nicht die dunkle Seite von Big Data. Die richtige Gefahr sei nicht das Ausspionieren eines einzelnen Individuums, sondern die Transformation eines Individuums in ein Teilchen eines großen Musters, mittels dessen man Ereignisse vorhersagen kann. What we need to fear from Big Data is not necessarily old-fashioned surveillance, but probabilistic predictions that punish us not for what we have done, but what we are predicted to do, meint Victor Mayer-Schönberger. Es klingt auf den ersten Eindruck sehr überzeugend, Straftaten mittels Vorhersage zu vermeiden, wer sie wann und wo begehen wird, aber das steht in klarem Wiederspruch zu den Grundprinzipien unsere Justiz. Allerdings werden diese Grundprinzipien schon seit einiger Zeit ausgehöhlt: Kreditkartenunternehmen blockieren eine Kreditkarte, wenn eine Transaktion außerhalb des üblichen Rahmens stattfindet. Versicherungen und Banken bestimmen individuell Kundenrisiken auf Basis von Millionen anderer Leute gleichen Alters. Als in Deutschland die Profile der Freunde in sozialen Netzen zur Ableitung von individuellen Kreditrisiken verwendet werden sollten, gab es zwar einen Aufschrei, aber wer sagt denn, dass jetzt nicht ein anderes Institut diesen Auftrag bearbeitet. Im Zeitalter von Big Data geht es daher nicht mehr um den Schutz der Privatsphäre im traditionellen Sinne. Datenschutz sei tot, so sahen es die Kapitäne im Silicon Valley schon vor langer Zeit. Die sollten es wissen, denn sie haben alles versucht, den Datenschutz umzubringen. Scott McNealy sagte bereits vor 14 Jahren: "You have zero privacy anyway -- get used to it." 5 Die gute Frage heute lautet vielmehr: Wie können wir sicherstellen, dass Big Data-Analytik nur zum Wohle von Bürgern und Kunden genutzt wird und konform mit den Grundrechten angewendet wird? Auf diese Frage gibt es aber noch keine wirklichen Antworten. Auf amerikanischer Seite herrscht aber ein gewisses Einverständnis darüber, dass man nicht zu viel Energie für die 3 Big Data s big deal - The power of pattern in collective human behavior, Farah Stockman, The Boston Globe, Zugriff am Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think, Revolution-Transform-Think/dp/ , Zugriff am Siehe InfoWorld ?source-twitter, Zugriff am Seite 4 von 5 Seiten

5 Frage aufwenden sollte, wer alles Daten sammelt und ob er das darf. Denn diese Frage ist inzwischen nahezu bedeutungslos geworden, denn das Datensammeln geschieht überall und geschieht ohne unsere Kontrolle. Das ist zum Teil sogar notwendig, denn solche Daten brauchen Mobil-Telefonanbieter zum Betrieb ihrer Netzwerke. Ortsbezogene Services funktionieren nicht ohne Ortsangaben. Und schließlich geben wir alle freiwillig all unsere Daten Unternehmen wie Google, die uns für unsere Daten Information geben, die wir sonst nur schwerlich oder gar nicht bekommen hätten. Außerdem geben die meisten von uns auch ihre Bewegungsdaten an Apple oder Google. Mit anderen Worten: Wenn wir ein Sammeln von Daten verbieten wollen, dann müssen wir auch auf all die Vorteile verzichten, die uns aus gesammelten Daten entstehen können. Daher sollte der Fokus der Diskussion auf der Frage liegen, wie man gute und griffige Regeln aufstellen kann, für welche Fragestellungen Big Data-Analytik eingesetzt werden kann und sollte. If I use that data to save your life, you are not going to care how it was collected, meint Sicherheitsexperte Fred Cate. But if I use that data to track you down, then it is going to bother you. In diese Richtung zielt auch ein Bericht des World Economic Forum Unlocking the Value of Personal Data: From Collection to Usage 6 : Es sei wichtiger den Nutzen von Daten als das Sammeln von Daten zu regulieren. There s no bad data, only bad uses of data, so formuliert es Craig Mundie von Microsoft, einer der Mitarbeiter an diesem Positionspapier. Hier sind wir alle gefordert. Vielleicht ist das ja auch das Neuland von Frau Bundeskanzlerin Angela Merkel, das wir jetzt betreten. Es gilt es im Sinne einer Realpolitik einen Kompromiss zu finden zwischen einem zu harten Verhinderungskurs des Datenschutzes und der mangelnden und unzureichenden Verantwortung und Ethik der Datenbarone, der Unternehmen, die Daten-zentrische Produkte und Dienste anbieten. Als Ergebnis sollte ein solcher Kompromiss uns akzeptierbare und vernünftige Regeln und Richtlinien geben, wer wie wann warum und wozu mit unseren Daten Nutzen erzielt. Davon sind wir aber noch weit entfernt. 6 Siehe auch den Artikel in der New York Times, Zugriff am Seite 5 von 5 Seiten

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