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1 SIGNIFICANT CORNEL BRÜCHER TOOLS SEARCH LOGG CASE STORAGE DEFINITION ORGANIZATION VOLUME RESEARCH SOFTWARE NETWORKS TIME ARCHIVES MAT ONE CAPTURE DEFINITION ANALYTICS VELOCITY MANAGEMENT SHARED VARIETY DATABASES WIRELESS CAPACITY BITS INCLUDE RECORDS USE INDEXING STORE INFORMATION DESKTOP SETS TECHNOLOGIES SOCIAL

2 1 Big Hype Es gibt zwei Arten von Narren. Die einen sagen:»das ist alt, folglich ist es gut«; die anderen sagen:»das ist neu, folglich ist es besser.«(dean William Ralph Inge) 1.1 Der aktuelle Hype Big Data ist»in«. Der Begriff eignet sich wie kaum kein anderer zuvor für einen Hype. Big Data, Big Business, Big Profit.»Daten sind das neue Öl/Gold/whatever!«Goldgräberstimmung! Wer dabei sein will, weiß oft noch nicht wozu, aber dass man es mit Hadoop machen muss. Dabei ist das Neue an Big Data vor allem der Begriff selbst. Die Arbeit mit großen Datenmengen war in der IT schon immer Routine. Jetzt sind die Datenmengen etwas größer als vorher. Na und?»there is no Hype«11

3 Kapitel 1 Big Hype Natürlich hat Big Data mit großen Datenmengen zu tun. Datenmengen, die noch vor zehn Jahren unvorstellbar waren, und die auch heute noch ausgefuchsten Datenbankspezialisten die Schweißperlen auf die Stirn treiben. Die pure Masse kann aber nicht das einzige Kriterium sein, denn auch vor zehn Jahren wurde mit Datenmengen gearbeitet, die ausgefuchsten Datenbankspezialisten die Schweißperlen auf die Stirn trieben und die weitere zehn Jahre davor unvorstellbar waren. Eine entscheidende Voraussetzung für den Hype ist wohl der coole englische Begriff»Big Data«. Die früher in der EDV verwendete Bezeichnung»Massendatenverarbeitung«hätte niemals den gleichen Level an Ekstase in den Führungsetagen und Redaktionsbüros dieser Welt hervorrufen können. Wirklich in den Führungsetagen? Oder eher bei den Technikfreaks? Wie bei jedem mit technischen Neuerungen einhergehenden Hype ist das Thema anfangs völlig technikgetrieben und eine Spielwiese für Nerds, Geeks und sonstige Techies. Die Motivation für das neue Thema bewegt sich zwischen technischem Spieltrieb und der Suche nach neuen technischen Herausforderungen. Es macht eben mehr Spaß, statt der üblichen ETL-Prozeduren einen Map-Reduce-Algorithmus zu programmieren. Der Spieltrieb wird dann gerechtfertigt mit dem Argument, ohne Big Data sei man nicht mehr wettbewerbsfähig. Das ist natürlich einleuchtend, schließlich war man ohne Unix/C/SQL/Java/.NET/SOA/Cloud auch nicht mehr wettbewerbsfähig und hatte den sicheren Untergang vor Augen. Erste Strategiebesprechungen zu Big Data driften meist auf die technische Ebene ab. Aus der Technik heraus wird dann versucht, einen Nutzen zu konstruieren. Um eine solche Besprechung früher zu beenden und wenigstens einen Nutzen daraus zu ziehen, spielen Sie doch eine Runde»Big Data Buzzword Bingo«. Spielregeln: Bei einer Big Data-Strategiebesprechung auf das Auftauchen der folgenden Buzzwords oder Redewendungen warten und diese von der Liste streichen. Bei einer gefüllten Reihe, Spalte oder Diagonale aufstehen und laut»hadoop!«rufen. Mit der Zeit relativiert sich das alles wieder, sinnvolle Technologien bleiben übrig, und wer mit aller Gewalt an irgendeiner Hype-Technologie festhält, hat vielleicht eher den Untergang seines Projekts vor Augen. 12

4 RETHINK BIG DATA Hadoop Speicherplatz ist billig Social Network(s) High Performance -DBMS Im Zusammenhang mit Big Data ist so oft vom»gartner Hype Cycle«die Rede, dass man schon von einem»gartner-hype-cycle-hype«sprechen könnte, also einem Hype zum Quadrat. Gemeint ist aber im Big Data-Kontext stets der»gartner Hype Cycle for Big Data«aus dem Jahr Das ist nur ein Hype Cycle und mitnichten der Gartner Hype Cycle. Der Hype Cycle als Methode zur Bewertung neuer Technologien wurde von der Gartner-Beraterin Jackie Fenn schon 1995 aus der Taufe gehoben und hat mit der Vorhersage des Dotcom- Crashs seine Feuertaufe bestanden. Er ist völlig unkompliziert und nicht das Ergebnis einer mathematischen Superformel eher einer guten Beobachtungsgabe. Der Gartner Hype Cycle besteht aus fünf Phasen, die wir im Folgenden etwas erläutern: 1.»Technology Trigger«: Die erste Phase ist der»technologische Auslöser«, ein technologischer Durchbruch, eine gelungene Produkteinführung oder ein vergleichbares Event, das signifikantes Interesse in der Fachpresse und im Fachpublikum auslöst. Veröf- Realtime...-Analytics Data Scientist in-memory Semantic Web Predictive- Context- Smart Cloud- Petabytes Enriched VVV Internet of Things Map-Reduce Fraud Intelligent Devices Hybrid- Key-Value Mongo-DB Grid NoSQL Tabelle 1.1: Big Data Buzzword Bingo Woran erkennen wir eigentlich, dass es sich bei Big Data um einen Hype handelt? Die Marktforscher von Gartner haben dazu einen»hype Cycle«veröffentlicht. 1.2 Der Gartner Hype Cycle 1 1. Bilder und Beschreibungen mit freundlicher Genehmigung von Gartner, Inc. 13

5 Kapitel 1 Big Hype fentlichungen zum Thema werden von Personen geschrieben, die Ahnung vom Thema haben. Die Technologie spricht sich herum. 2.»Peak of Inflated Expectations«: In der nächsten Phase, dem»gipfel der überzogenen Erwartungen«, erreicht der übertriebene öffentliche Enthusiasmus seinen Höhepunkt. Die neue Technologie ist die Zukunft der Menschheit, kann den Welthunger besiegen und zum Mars fliegen. Es gibt erfolgreiche Projekte mit der neuen Technologie, aber die gescheiterten Projekte werden bald die Mehrheit erringen. Veröffentlichungen zum Thema werden von Personen geschrieben, die glauben, Ahnung vom Thema zu haben. Fast alle loben die neue Technologie, weil alle anderen es auch tun. Skeptikern wird die Kompetenz abgesprochen. Das ist die Phase der»trittbrettfahrer«. 3.»Trough of Disillusionment«: Die neue Technologie enttäuscht in der»talsohle der Ernüchterung«die überzogenen Erwartungen, was auch zu erwarten war. Sie gerät aus der Mode, und die Presse berichtet negativ oder wendet sich ab. Befürwortern der Technologie wird die Kompetenz abgesprochen. 4.»Slope of Enlightenment«: Außerhalb des Blickwinkels der Presse entwickelt sich auf dem»pfad der Erleuchtung«über erste erfolgreiche Geschäftsmodelle das Verständnis für praktische Anwendbarkeit und echte Vorteile der neuen Technologie. Abbildung 1.1: Gartner Hype Cycle 14

6 RETHINK BIG DATA 5.»Plateau of Productivity«: Auf der»hochebene der Produktivität«wird die Technologie stabiler, reift zur 2. und 3. Generation und beweist im Breiteneinsatz Nutzen und praktische Anwendbarkeit. Laut Gartner zielen die Hype Cycles darauf ab, einen Hype von der Realität zu trennen, und so den CIOs und CEOs eine Entscheidungshilfe zu geben, wann eine Technologie zum praktischen Einsatz bereit ist. 1.3 Der Gartner Hype Cycle for Big Data Auf dem Gartner Hype Cycle for Big Data (Stand Juli 2012) sind die Big Data-Anwendungen und -Technologien (und sonstige Buzzwords) eingeordnet. Einzelne Punkte wie beispielsweise Predictive Analytics haben sich bereits im Praxiseinsatz bewährt, während NoSQL den Gipfel der überzogenen Erwartungen noch nicht erreicht hat. Abbildung 1.2: Gartner Hype Cycle for Big Data (2012) 15

7 Kapitel 1 Big Hype 1.4 Bedeutung des Hype Cycle für Ihr Business Wenn Sie Ihr Geschäftsmodell nicht auf einem der Punkte des Gartner Hype Cycle for Big Data wiederfinden, gibt es keinen Grund, nervös zu werden. Wenn Sie eine der dort erwähnten Big Data-Technologien einsetzen, auch nicht. Wenn die bestimmte Technologie für Ihr Business einen echten Mehrwert liefert, ist es völlig unerheblich, ob der Hype um diese Technologie noch zulegt oder abstürzt. Wenn ein Big Data-Projekt keinen Mehrwert liefert, können Sie auf der anderen Seite auch nicht damit argumentieren, dass Sie sich damit auf der»hochebene der Produktivität«befinden. Die Kernaussage des Hype Cycle an sich ist einfach gesagt, dass es einen Hype gibt, dem Sie nicht nachlaufen müssen, und dass die wirklich nützlichen Technologien überleben werden. Der Gartner Hype Cycle for Big Data zeigt Ihnen mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit, welche Anwendungen und Technologien noch überbewertet sind. Ohne die»trittbrettfahrer«, die einen Hype erst möglich machen, würden wahrscheinlich nur die letzten beiden Phasen des Hype Cycle existieren, und die Kurve hätte in etwa dieses Aussehen: f(x)= x. 1.5 Eine neue Sicht auf die Welt Die neuen Daten sind nicht einfach aufgetaucht. Niemand hat auf einen Knopf gedrückt und Big Data eingeschaltet. Die Daten waren eigentlich schon immer da, haben nur niemanden interessiert oder konnten noch nicht in diesen Mengen gemessen oder verarbeitet werden. Das Schiff von Captain Hornblower hat ununterbrochen Positions-»Daten«erzeugt, genauso viele wie jedes moderne Schiff auch. Nur wurde die Position nicht ununterbrochen gemessen, denn dafür benötigte man: einen Sextanten (zur Ermittlung des Breitengrades), eine genaue Uhr (zur Ermittlung des Längengrades), eine Menge Rechnerei, 16

8 RETHINK BIG DATA gutes Wetter (auf einem stark schaukelnden Schiff kann man den Sextanten nicht ruhig halten, und mit Wolken kann man nicht navigieren). Hornblower wäre schon froh gewesen, hätte er jeden Tag die genaue Position ermitteln können. Deswegen hat er bei gutem Wetter trotzdem nicht jede Viertelstunde die Position bestimmt. Wozu auch? Bleiben wir beim Wetter. Das Wetter erzeugt eigentlich seit dem Beginn der Erdgeschichte immer die gleiche Menge an»daten«. Nur die Anzahl geographischer Messorte und zeitlicher Messpunkte nimmt in unserer Zeit immer mehr zu. Nehmen wir mal ein gutes altes Quecksilberthermometer. Wie viele»daten«erzeugt das pro Tag? Antwort: Es kommt darauf an, wie oft Sie ablesen. Wenn Sie einmal am Tag die Temperatur ablesen und in den Kalender eintragen, ergibt das ein Stück»Daten«pro Tag. Sie können die Taktrate auch gerne steigern und jede Sekunde die Temperatur ablesen und aufschreiben. Das Thermometer zeigt die Temperatur immer an, egal wie oft Sie es ablesen. Wie viele Daten dabei anfallen, hängt in diesem Fall von der Taktrate der Ablesung ab. Wer erzeugt denn jetzt die Daten? Das Thermometer oder Sie? Erinnern Sie sich noch an die Momente Ihrer Schulzeit, in den Sie vor einer Tafel mit Formeln standen und»den Wald vor lauter Bäumen«nicht sehen konnten? Trat man dann ein oder zwei Schritte zurück, wurde das Bild klarer. Genau das machen wir jetzt auch mit Big Data: Wir treten einen Schritt zurück und denken noch mal über Daten nach. Daten sind nicht die Realität, sondern nur ein Abbild davon. Die Zahlen in einer Buchhaltung sind nicht die finanziellen Werte, sondern nur deren Abbildung. Sie können nicht 3 Euro aus dem Konto»Hilfs- und Betriebsstoffe«nehmen und damit einen Kaffee kaufen. Das geht nur mit dem realen Geld aus der Kasse. Wenn Sie 3 Euro aus der Kasse nehmen, dann nehmen Sie keine Daten da raus, sondern Geld (Geld ist eigentlich auch nur ein Datenträger, aber wir wollen es ja nicht unnötig kompliziert machen ). Daten werden aus diesem Vorgang erst, wenn er»gebucht«, also erfasst wird. Dabei können natürlich Fehler passieren. Ein Buchhalter konnte sich verrechnen, oder es war jemand heimlich an der Kasse. Schon haben wir eine Differenz zwischen der Realität und der Abbildung der Realität 17

9 Kapitel 1 Big Hype in der Buchhaltung. Schon bevor der Begriff»Daten«existierte, war man bemüht, die in der Buchhaltung abgebildeten Finanzen genau und aktuell zu halten. Aber erst die Verarbeitung der Buchhaltung im Computer hat das Spaßpotenzial etwas erhöht und schon mehr als eine komplette Buchhaltungsabteilung auf die Suche nach dem verlorenen Rundungspfennig geschickt (dabei heißt es doch immer, beim Geld hört der Spaß auf ). Abbildung 1.3: Rundungspfennig (US-Version)2 Mit der Verbreitung des Begriffs»Big Data«geht eine Veränderung des Umgangs mit dem Begriff»Daten«einher. Die Daten, die ein ICE während der Fahrt tatsächlich erzeugt, ist nur das, was von Fahrzeugsensoren gemessen und gespeichert oder anderswo erfasst wird, wie z.b. die aktuelle Position auf der Strecke. Daten sind nur gespeicherte Fakten. Schiffe und Thermometer können keine Daten erzeugen. Sie erzeugen Fakten, die erst mit der Messung oder Erfassung zu Daten werden, gleich ob automatisch oder manuell. Wenn im Kon2. istockphoto.com/photo-dave 18

10 RETHINK BIG DATA text von»big Data«von Daten gesprochen wird, sind oft die Daten gemeint, die man messen oder erfassen könnte, also die realen Fakten als theoretisch mögliche Datenmenge. Um beim Beispiel ICE zu bleiben, wären das permanente Aufzeichnungen aller Messdaten, auch jener, die sonst nur bei Wartungen abgegriffen werden (z.b. Zustand der Räder und Achsen), dazu noch Personendaten der Fahrgäste, deren Sitzposition sowie Ein- und Ausstiegsbahnhof und die aktuelle Verspätung. Zu den realen Fakten gehört aber auch die Anzahl der Fliegen auf der Frontscheibe. Will man tatsächlich alles zu Daten machen? Captain Hornblower hat in seinem Logbuch vielleicht zwei Positionseinträge pro Tag erzeugt, weil das ausgereicht hat. Ein modernes Schiff könnte jede Sekunde einen Positionsdatensatz erzeugen. Die Taktrate, mit der aus Fakten Daten werden, bestimmt hier im Falle von Messdaten die Datenmenge. Wir sind jetzt mit der digitalen Datenverarbeitung so schnell, dass wir gedanklich beginnen, Fakten mit Daten gleichzusetzen und die analoge Welt zu digitalisieren. Kluge Köpfe, die eine solche Sichtweise schon vor Jahrzehnten hatten, wurden als»nerds«belächelt. Ein paar Beispiele gefällig? Sie haben doch sicher schon vom»internet der Dinge«gehört. Drucker, die neue Tintenpatronen nachbestellen, Kühlschränke, die Milch bestellen, und Kaffeemaschinen, die Bescheid geben, dass der Kaffee alle ist, sind»in«. Der Begriff»Internet of Things«entstand etwa , und die berühmteste Kaffeemaschine der Welt, der»trojan Room Coffee Pot«4 der University of Cambridge, zeigte ihren Nutzern schon 1991 ihren Füllstand an. Ende lief hier die erste Webcam des Internets. Der viele Jahre ältere Cola-Automat des Carnegie Mellon University Computer Science Departments informierte seine durstigen Kunden, ob er noch Coke vorrätig hatte 6, und ob diese schon ausreichend gekühlt war viele Jahre, bevor der erste Webbrowser existierte. Die Abfrage funktioniert sogar noch, wahrschein

11 Kapitel 1 Big Hype lich aus reiner Nostalgie heraus, nur der Automat selbst ist nicht mehr online: Beide Basteleien hatten das sinnvolle Ziel, Informationen dorthin zu bringen, wo sie benötigt werden. Die Anwender haben Zeit gespart, also hatten diese Anwendungen schon einen wirtschaftlichen Nutzen. Bei vielen Big Data-Anwendungen geht es eigentlich um das Gleiche: Informationen vom Ort des Entstehens dorthin zu bringen, wo sie benötigt werden. Der Lokführer eines Zuges weiß, wo er sich befindet. Die Leitzentrale muss es aber auch wissen, und es interessiert gelegentlich auch die wartenden Fahrgäste an den Unterwegsbahnhöfen, wann der Zug eintreffen wird. Der Fahrer eines LKWs weiß, wo er sich befindet. Es nützt aber nichts, wenn der Disponent es nicht weiß. Flugzeugtriebwerke werden auch immer wieder als Big Data-Beispiele genannt, weil sie extrem viele Messdaten produzieren. Solange die Daten im Triebwerk bleiben, sind sie aber nutzlos. Sie müssen mit allen anderen Messdaten zur Wartungsmannschaft transportiert werden 7, damit diese sich ein Bild vom Zustand des Triebwerks machen kann 8. Wenn Sie im Stau stehen, dann muss man Ihnen das nicht extra sagen, das wissen Sie schon selbst. Trotzdem kamen früher die Staumeldungen über das Autoradio mit erstaunlicher Treffsicherheit, kurz nachdem man im Stau stand und an der rettenden Ausfahrt vorbei war. Mit der Big Data-Anwendung Google Maps ist das kein Problem mehr. Wer während der Fahrt Google Maps (mit GPS) verwendet und zugestimmt hat, dass die Standortdaten an Google überhal9000:~ # finger [cs.cmu.edu/ ] One entry found for exact uid match Login: coke Directory: /afs/cs.cmu.edu No Plan Name: Drink Coke monitoring_systems.jsp 20

12 RETHINK BIG DATA mittelt werden, liefert zusammen mit vielen anderen Nutzern die Daten, mit denen die Fahrtrouten je nach Verkehrsfluss eingefärbt werden, sobald man in der Anzeige den Layer»Verkehr«aktiviert hat. Abbildung 1.4: Google Maps mit aktueller Verkehrslage Die Daten werden dort erfasst, wo sie entstehen, und dorthin transportiert, wo sie benötigt werden. Die Leistungsfähigkeit der heutigen Hard- und Software erlaubt es scheinbar, die ganze Welt zu digitalisieren und auf Knopfdruck abzuspeichern. Damit ist die Arbeit, nützliche Fakten von nutzlosen zu trennen, aber nicht erledigt, sondern nur nach hinten geschoben. Wir suchen also nicht die Nadel im Heuhaufen und speichern diese dann ab, sondern wir speichern den ganzen Heuhaufen und suchen dann nach der Nadel. Das ist so verrückt wie es sich anhört. Wenn man beim Speichern der Daten nicht wählerisch ist, wird die Datenmenge irgendwann doch zu einem Problem. Die Speicherung der Daten geschieht ja nicht nur einmal. Änderungen wollen auch erfasst werden, aber natürlich möchte man die vorherige Version nicht verlieren. Und schon haben wir eine Historisierung, die Ihnen schnell zeigt, dass Speicherplatz noch nicht so billig ist, wie im Kontext von Big Data immer behauptet wird. 21

13 Kapitel 1 Big Hype Gehen wir noch einmal zurück zu Captain Hornblower. Bei der Positionsbestimmung mittels seines Sextanten über Sternmessung musste er sich erst zwei bis drei Fixsterne aussuchen und hat sie erst dann mit dem Sextanten angepeilt. Er hat also erst die Datenmenge beschränkt und dann mit der verbleibenden Datenmenge gearbeitet. Er hat seine Zeit nicht mit unwichtigen Daten vergeudet. Das ist auch heute noch die richtige Vorgehensweise, auch das CERN filtert zuerst die Daten des Teilchenbeschleunigers und verarbeitet anschließend das gefilterte Ergebnis. 1.6 Smart»Smart«als Adjektiv oder Vorsilbe hat so viele positive Bedeutungen, dass die smarteste Entsprechung im Deutschen»smart«ist. Ein Smartphone kann mehr als nur telefonieren. Es unterstützt den Benutzer in vielen Situationen des täglichen Lebens, Tendenz steigend. Ein Smart Car nimmt die Umwelt mit Sensoren wahr und warnt den Fahrer, wenn er kreuzende Fahrzeuge oder Fußgänger zu spät erkennt oder die Fahrspur nicht einhält. Es kommuniziert mit anderen Smart Cars, um vor Glätte oder Stau zu warnen oder gewarnt zu werden. Smarte Produkte sind intelligent und vernetzt; sie machen unser Leben leichter. Ich bezweifle zwar, dass in nächster Zeit meine Kaffeemaschine mit dem Küchenschrank über die Auswahl und Zubereitung der Kaffeesorten diskutieren wird, aber das»smart Home«hat es schon bis zur Marktreife geschafft. Auch hier ist die kluge Begriffswahl ein wichtiger Schritt zum Erfolg.»Smart Home«klingt viel cooler als»hausautomatisierung«. Licht, Heizung und Sonstiges aus der Ferne über das Smartphone zu bedienen, ist auch nicht schlecht, besonders in Verbindung mit den Fenster- und Türsensoren. So kann man im richtigen Moment das Licht ausschalten, damit der Einbrecher die Treppe herunterfällt. Smart Home allein zu Haus. Und falls es nicht der Einbrecher war, vergessen Sie nicht, Ihrer Haushaltshilfe Blumen ins Krankenhaus zu schicken. Der Fernzugriff auf das eigene Haus hat eher emotionalen Nutzen. Die typischen Fragen am ersten Urlaubstag, ob Licht/Herd/Waschmaschine/Heizung etc. ausgeschaltet wurden, können endlich sicher 22

14 RETHINK BIG DATA beantwortet werden, und eine vorgeheizte Wohnung nach dem Winterurlaub fühlt sich auch besser an. Auch die Hacker haben so eine neue Spielwiese. Wenn schon über Internet administrierbare Industrieanlagen Sicherheitslücken aufweisen 9, dann liegt zumindest die Vermutung nahe, dass auch Smart Homes Schwachstellen haben könnten. Dem Nachbarn das Licht auszuschalten, macht sicher Spaß, und die Einbrecher fühlen sich gleich besser, wenn sie nachsehen können, ob jemand zu Hause ist und sie die Alarmanlage vorsorglich abschalten können. Die Smart-Things im Consumermarkt erleichtern das Leben oder machen Spaß, aber man kommt mühelos ohne sie aus. Smarte Lösungen werden an anderer Stelle viel dringender gebraucht Smart Port Logistics Hassen Sie es, lange vor einer roten Ampel zu stehen? Natürlich! Wie muss es dann erst der Kapitän eines Containerschiffes hassen, lange vor einer Klappbrücke zu warten? Jenseits der Coolness und noch außerhalb der alltäglichen Sichtbarkeit arbeiten Experten an smarten Lösungen im weitaus größeren Maßstab, so wie im Hamburger Hafen. Gäbe es das Sprichwort»Zeit ist Geld«noch nicht, an dieser Stelle würde es erfunden. Hier lässt sich Zeit in Geld umrechnen. Reedereien wissen, was ein Tag oder eine Stunde Wartezeit eines Containerschiffs auf Abfertigung oder eines leeren Kais bei Verspätung des Schiffes kostet. Jedes Mal, wenn in einem so komplexen Logistikgebilde wie dem Hamburger Hafen irgendwer auf irgendwen warten muss, verlieren Firmen Geld. Finanzieller Druck ist also vorhanden, und die simple Maßnahme des größeren Flächenausbaus steht nicht mehr zur Verfügung. Intelligente Maßnahmen müssen her. In einer Pressemitteilung 10 der Hamburg Port Authority vom mit Titel»Container schneller an Bord: Hamburg nimmt Pressemitteilung aspx 23

15 Kapitel 1 Big Hype Kurs auf Hafen der Zukunft«wird der Erfolg des gemeinsamen Pilotprojekts»Smart Port Logistics«beschrieben.»In einer dreimonatigen Testphase wurden 30 LKW mit Tablet-PCs ausgerüstet und in Smart Port Logistics eingebunden.«hafen TV steuert einen Videobericht 11 bei und zeigt,»wie die moderne Technik im Arbeitsalltag von Speditionen genutzt wird«. Zwischen etwas Selbstbeweihräucherung wird dann die Disposition der LKWs über Datenkommunikation gezeigt, inklusive Darstellung auf dem Ortungsbildschirm. Derartige Lösungen gibt es seit annähernd 20 Jahren 12. Den Nutzen für die Disposition dürfte inzwischen auch die letzte Spedition begriffen haben. Die früheren Dispositionslösungen mussten sich allerdings noch mit teuren und speziell gefertigten Endgeräten und mit Mobilfunknetzen herumschlagen, für die das Internetprotokoll TCP/IP ein Fremdwort war. An weitere Integration mit anderen Unternehmen dachte wahrscheinlich noch niemand. Es gab kein flächendeckendes Internet, und die meisten kleinen Unternehmen hatten weder Internet noch Webpräsenz. Es ist das Konzept der Vernetzung aller Komponenten wie LKWs, Eisenbahnen und Schiffe, was den Hafen nach der Umsetzung zum Smart Port machen wird. Eine Klappbrücke ist dann»smart«, wenn sie rechtzeitig hochfährt, weil sie schon vorher weiß, wann ein Schiff sie passieren möchte, und nicht erst, wenn das Schiff schon am Brückengeländer angehalten hat oder der Zeitplan es vorsieht. Smarte Containerschiffe, Züge und LKWs kommunizieren miteinander, damit keiner der am Frachtverkehr Beteiligten unnötig warten muss und den anderen im Weg ist. Man mag über den ersten kleinen Schritt noch lächeln, aber nicht über die Umsetzung des Gesamtkonzepts. Schon jetzt werden pro Jahr über 9 Millionen Container im Hamburger Hafen umgeschlagen, und pro Tag passieren bis zu LKW und 200 Züge die Hafenterminals. Das Ziel bis zum Jahr 2025 ist die Abfertigung von ca. 25 Millionen Containern pro Jahr

16 RETHINK BIG DATA 1.7 Eine neue Sicht auf den Kunden In B2C 13 -Märkten wurden Kunden bisher in Gruppen mit bestimmten Eigenschaften unterteilt. Das beruhte auf Erfahrung, Annahmen, Studien usw. Egal, was die Marktforschung anstellt, sobald man ins Detail geht und Personen befragt, wird die Datenbasis sehr überschaubar. Jede Umfrage kann nur eine Stichprobe sein, egal wie groß die Teilnehmerzahl ist. Auch die repräsentative Auswahl der Befragten hat einen beträchtlichen Einfluss auf die Genauigkeit einer Umfrage 14. Eine Umfrage mit sehr hoher Teilnehmerzahl kann im Ergebnis weit neben der Realität liegen, wenn die Auswahl der Teilnehmergruppen zu beschränkt ist 15. Die bisherigen Möglichkeiten, auch der Kombination verschiedener Einzelstudien oder Umfragen, sind bereits ausgereizt, auch wenn man damit schon zu erstaunlichen Ergebnissen kommen kann. Wenn Sie diese auf eine gesamte Kundengruppe hochprojizieren, werfen Sie viele (potenzielle) Kunden»in einen Topf«. Marketingmaßnahmen, die auf Kundengruppen zielen, wie Fernsehwerbung und Printanzeigen, arbeiten nach dem Gießkannenprinzip. Vielleicht kommt die Werbung noch bei der angepeilten Kundengruppe an, aber was ist mit Kundengruppen, von denen Sie noch nichts wissen, für die Ihre Produkte aber attraktiv wären? Die aktuellen Möglichkeiten der IT, mit oder ohne Big Data-Plakette, gestatten es, sich von der Stichprobe zu verabschieden und den Kunden als Individuum zu sehen. Einem Individuum können sie mehr und präziser definierte Eigenschaften zuordnen als einer Kundengruppe. Sie können unterschiedliche Datenbestände kombinieren und ihre schon vorhandenen und neuen Kunden besser kennen lernen als je zuvor. Über die Eigenschaften der Individuen können Sie tatsächliche Kundengruppen ausfindig machen. Diese Ergebnisse beruhen auf der gesamten Datenbasis aller möglichen Kunden und entstammen als reale Fakten der Praxis. Die bisherige Marktforschung ist damit verglichen nur Theorie. 13. Business to Consumer

17 Kapitel 1 Big Hype Auch im Webshop kann man besser auf den einzelnen Kunden eingehen, als nur Bestellungen entgegenzunehmen. Amazon macht es seit Jahren vor. Wenn Sie sich ein Buch auch nur ansehen, bietet Amazon Ihnen weitere Bücher an, die andere Kunden sich vor oder nach diesem Buch angesehen haben, die andere Kunden gekauft haben, nachdem sie dieses Buch angesehen haben, die oft mit diesem Buch zusammen gekauft wurden. Muss man das jetzt unbedingt Big Data nennen? 26

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