Inhaltsverzeichnis. Die Autoren Vorwort Einleitung... 17

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2 Inhaltsverzeichnis Die Autoren Vorwort Einleitung Strategische Ziele von Unternehmen mit Big Data Erkenntnisse, Wertschöpfung und Geschäftsmodelle Analytical Competitor Informationsvorherrschaft und Deutungshoheit Zusammenfassung Kapitel Allgemein gesellschaftliche Aspekte von Big Data Big Data als Spiegelbild gesellschaftlichen Wandels Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung Eigenverantwortung in Zeiten des Internets Klassen des»datenbewusstseins« Big Data und der»schwarm« Exkurs zur Schwarmintelligenz Big Data und die»open-bewegung« Social Business und Social Enterprise Enquete-Kommission»Internet und digitale Gesellschaft« »Stiftung Datenschutz«der Deutschen Bundesregierung Zusammenfassung Kapitel Die Bedeutung allgemein-gesellschaftlicher Aspekte für Unternehmen Big Data und die Unternehmenskultur

3 3.2 Social Software und Enterprise Big Data und der Wandel der Kundenbeziehung Der moderne Kunde hat die Wahl Transparenter Kunde Transparentes Unternehmen Datenschutz als Wettbewerbsfaktor Big Data Strategie und Management Big Data Management vs. Business Intelligence Management Veränderungs- und Kommunikationsmanagement Zielkonflikte und interne Widerstände Mandat Unternehmen im Zentrum des Wandels Digitalisierung und Arbeitswelt Zusammenfassung Kapitel Big Data ist mehr als Business Intelligence Komplexitätsanstieg bei Big Data gegenüber Business Intelligence Neue Datenstrukturen Generische Schlüssel Neue Datenklassen und Speichertechnologien Datenqualität in Zeiten von Big Data Business-Intelligence-Analytik vs. Big-Data-Analytik Data Mining Predictive Analytics Prescriptive Analytics Paradigmenwechsel Redundante Datenhaltung mit Hadoop Hadoop vs. Single-Point-of-Truth Unschärfen in Analysen

4 4.4.4 Big Data und der Datensammler Big Data direkt analysieren Zusammenfassung Kapitel Big Data und InMemory Die neue Dimension des Machbaren Was ist»inmemory«? Beispiele für Big-Data-und InMemory-Anwendungen Fraud Management Verkehrssteuerung Von Einparkhilfen und Google-Automobilen Big Data in der Steckdose Big Data, Schlaglöcher und Delinquenten Ist das technisch Machbare immer sinnvoll? Zusammenfassung Kapitel Welche Bedeutung hat Big Data für unser Unternehmen? Müssen wir uns mit Big Data auseinandersetzen? Welche Risiken beinhaltet Big Data? Welche Chancen bietet uns Big Data? Kundenzentrierung und Innovation als Wachstumstreiber Neue Wertschöpfungslogiken und Digitale Geschäftsmodelle Die Big-Data-Checkliste Zusammenfassung Kapitel Big Data im Unternehmen Big Data und das Data Analytics Competence Center (DACC) Schulungen Big-Data-Verständnis im Unternehmen Mitarbeiter und Kundendaten

5 7.2.3 Technologie Schutz vor Datensabotage Big-Data-Projektmanagement Business Intelligence Lessons Learned Pragmatismus und Agilität Zusammenfassung Kapitel Die Deutungshoheit über Big Data im Unternehmen Grenzen der Interpretation Das Ende der Theorie? Das Ende der Stichprobe? Scheinkorrelationen Das Ende der unsicheren Prognose? Wer»darf«Big Data im Unternehmen analysieren und interpretieren? So wichtig wie nie: Individualität und Softskills Interdisziplinäre Teams und Data Scientists Die richtigen Datenquellen identifizieren Datenprovider & Service Level Agreements (SLA) Fachbereiche und Gamifizierung Data Story Telling Zusammenfassung Kapitel Big Data und das Marketing in Zeiten des Internets Kommunikationskultur im Internet Die»Sinus Milieus«Nutzergruppen im Internet Social Media Internetnutzer als Datenerfasser Wichtige soziale Netzwerke Facebook Twitter Flickr Pinterest

6 9.5 Ein Sammelsurium an Daten Die Auswertung sozialer Netzwerke Auswertungen bei Facebook Auswertungen bei Twitter Auswertungen bei Flickr Social Media Marketing Der»Fake«als Marketinginstrument Was ist echt im Internet? Personalisierte Werbung Hype means everything Social Media und der»return On Marketing Investment«(ROMI) Das Marketing als Treiber von Big Data Trends und Ausblick Self Tracking und Quantified-Self-Bewegung Technischer Ausblick Zusammenfassung Kapitel Big Data Fluch oder Segen? Big Data und das Ende der Intuition Big Data, die Experten und der Schwarze Schwan A Literaturverzeichnis B Verzeichnisse Stichwortverzeichnis

7 Einleitung Inhalt dieses Kapitels Einführung in das Thema Allgemeine Begriffsklärung und Definitionen Der»Big-Data-Primärkreislauf«Die Eigendynamik von Big Data Wir alle sind»big Data«Für den Begriff»Big Data«gibt es noch keine allgemein verbindliche Definition, aber einige Versuche, das Phänomen sehr großer, exponentiell anwachsender Datenmengen mit seiner Vielschichtigkeit und seinen Hintergründen zu erfassen. Die Vorstellung, was Big Data genau ist, bleibt noch schwammig. Diese Tatsache macht deutlich, dass wir noch gar nicht genau wissen können, was Big Data für Unternehmen, aber auch für ganze Gesellschaften und jeden von uns tatsächlich bedeutet. Es herrscht eine Art Aufbruchsstimmung, in der die weltweite community gerade dabei ist, sich ein Bild von der Situation zu machen und Optionen für den sinnvollen Umgang mit Big Data zu entwickeln. Dieser Meinungsbildungsprozess zu der Frage, was Big Data eigentlich genau ist und wie wir damit umgehen wollen, verläuft parallel zur Entwicklung des Themas selbst oder besser gesagt, er hinkt dieser Entwicklung ständig hinterher. Denn die technologischen und gesellschaftlichen Veränderungen, die zum»phänomen Big Data«geführt haben, prägen es mit hoher Dynamik weiter aus. Mit Sicherheit lässt sich zurzeit nur ganz Grundsätzliches feststellen: 17

8 Einleitung Das»Phänomen Big Data«existiert. Wir alle sind in unterschiedlichen Rollen von Big Data betroffen, und niemand kann sich dessen Einfluss entziehen auch nicht durch das Abschalten oder die Nichtnutzung bestimmter Technologien. Das»Phänomen Big Data«hat eine Eigendynamik angenommen, die von niemandem gesteuert oder kontrolliert werden kann. Es ist erforderlich, die Wirkmechanismen dieser Eigendynamik zu verstehen, um vorhandene Chancen zu nutzen und mögliche Gefahren abwehren zu können. Der eine oder andere mag an dieser Stelle vielleicht anmerken, dass er Big Data bereits seit Jahren technisch umsetzt und die Integration großer Datenmengen in die IT-Infrastrukturen und Prozesse von Unternehmen zumindest auf Expertenebene inzwischen zur Routine gehört. Was also ist so neu und unkalkulierbar daran? Die Antwort auf diese Frage lautet, dass eine rein technische Sicht auf Big Data zu kurz greift und diesem vielschichtigen Thema nicht gerecht werden kann. D.J. Patil, Chief Data Scientist von Greylock Partners in San Francisco und 2011 hinter dem Google-Gründer Larry Page Nummer zwei der Forbes-Liste renommierter Data Scientists, zitierte auf der DLD- Konferenz (Digital-Life-Design Conference) in München Dan Ariely, Professor für Psychologie und Verhaltensökonomik an der Duke University in den USA, wie folgt:»mit Big Data ist es wie mit Sex im Teenager-Alter: Jeder spricht darüber. Keiner weiß wirklich, wie es geht. Alle denken, dass die anderen es tun, also behauptet jeder, dass er es auch tut.«d.j. Patil selbst formuliert im weiteren Verlauf seiner Rede die wesentliche Herausforderung von Big Data so:»es geht darum, im Datenwust Muster zu erkennen und richtig zu deuten. Wir selbst sind jetzt ein Datenprodukt.«Die Formulierung»[...] Muster zu erkennen und richtig zu deuten.[...]«in Patils Aussage deutet bereits an, dass wir bei Big Data weit davon entfernt sind, auf rein technischer, rationaler Basis Daten durchge- 18

9 Wir alle sind»big Data«hend automatisiert zu analysieren und dabei qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Es geht vielmehr um Erkennen und Deuten, also um sehr vage Formen der Analyse. Und das Objekt dieser Analyse sind wir selbst:»wir selbst sind jetzt ein Datenprodukt«, so Patil, sind also das Produkt, um das sich bei Big Data alles dreht. Oder doch eher das Produkt, zu dem wir durch Big Data erst werden? Interessante Fragen auf geradezu philosophischer Ebene, in jedem Fall aber weit über Technologie und Rationalität hinausgehend. Von einem»ende der Intuition«gar, wie es bereits in einigen Kommentaren zu Big Data postuliert wird, kann jedenfalls keine Rede sein. Das genaue Gegenteil ist der Fall. Massendaten und die Ergebnisse ihrer Analysen müssen interpretiert werden. Je heterogener, aggregierter, anonymisierter also insgesamt abstrakter Daten sind, desto interpretativer werden sie und desto mehr Intuition und Kreativität erfordert ihre Deutung. Diesen Aspekt werden wir in verschiedenen Kapiteln immer wieder aufgreifen. Auf dem von der EU initiierten»safer Internet Day«diskutierten Verbraucherministerium und der Hightech-Verband Bitkom mit Experten in Berlin über die Frage:»Big Data Goldmine oder Dynamit?«. Und in zwei sehr wesentlichen Punkten waren sich Unternehmen und Politik einig: 1. Big Data birgt nicht nur große wirtschaftliche Potenziale, sondern kann helfen, gesellschaftliche Probleme zu lösen. So können zum Beispiel Mobilitätsdaten analysiert werden, um die Verkehrssicherheit zu erhöhen und Staus zu vermeiden. Die systematische Auswertung medizinischer Informationen kann helfen, Therapien zu verbessern. 2. Das Lösen solcher gesellschaftlichen Probleme mithilfe von Big Data erfordert von uns allen allerdings die Bereitschaft zur Bereitstellung persönlicher Daten und zur Einwilligung in deren Analyse und Weiterverarbeitung durch Dritte in einem historisch noch nie da gewesenen Maße. Diese Bereitschaft werden wir als Gesellschaft und als Individuen nur zeigen, wenn unsere Daten und damit unsere Privatsphäre entsprechend geschützt werden. 19

10 Einleitung Damit ist Big Data über wirtschaftliche und unternehmerische Aspekte hinaus ein Thema mit allgemein-gesellschaftlicher Relevanz. In einem kurzen Vorgriff auf Kapitel 2 lässt sich feststellen, dass wir alle bereits Teil des Phänomens sind, das mit dem Begriff»Big Data«umschrieben wird. Wir alle sind in unseren unterschiedlichen Rollen in Beruf und Privatleben zugleich Erzeuger und Nutzer von Big Data egal ob wir das wollen und wissen oder nicht. Und die technische Entwicklung geht permanent und sehr schnell weiter, woran wir als Verbraucher mit unseren Wünschen nach neuen technischen Geräten, Vernetzung und Kommunikation wiederum erheblichen Anteil haben. Internet und Fernsehen, Haushaltsgeräte aller Art sowie die Haushaltsinfrastruktur wie Strom-, Gas- und Wasserversorgung (Stichwort:»Smart Metering«), aber auch mobile Geräte mit Geo-Informationen werden weiter miteinander verschmelzen. Das»Internet der Dinge«wird immer mehr Daten aus der Sensorik von Geräten liefern, die wir zum Teil selbst betreiben und ständig bei uns tragen und deren Daten uns zumindest theoretisch durch verfügbare Technologien auch persönlich zugeordnet werden können. In der Konsequenz werden immer mehr Daten über jeden Einzelnen von uns zur Verfügung stehen gerade auch aus persönlichen Lebensbereichen. Das Bild vom»gläsernen Kunden«und»Gläsernen Bürger«ist längst keine Zukunftsvision mehr, sondern Realität. Die Assoziation»Big Data Big Brother«drängt sich auf und löst Befürchtungen im Zusammenhang mit Datenmissbrauch aus. In Kapitel 2 erörtern wir daher Fragen, die sich aus dieser allgemeingesellschaftlichen Relevanz von Big Data ergeben, wie zum Beispiel die Aspekte Datenschutz und»schutz der Privatsphäre«, die ja von Unternehmen zu beachten sind, aber auch die»eigenverantwortung in Zeiten des Internets«. Diese Themen haben direkten Einfluss auf Unternehmen im Umgang mit Big Data, und zwar nicht nur in restriktiver Form durch die Notwendigkeit zur Beachtung von Regeln, sondern auch in Form von Big Data als Wettbewerbsfaktor, der neue Chancen eröffnet. Diese Einflüsse allgemein-gesellschaftlicher Aspekte von Big Data auf Unternehmen untersuchen wir in Kapitel 3. 20

11 Wir alle sind»big Data«Um einen ungefähren Eindruck zu vermitteln, aus welchen Quellen das»phänomen Big Data«bereits heute gespeist wird: hier eine grobe Sammlung von Datenquellen ohne Anspruch auf Vollständigkeit. In einem rein technischen Sinne könnte man alle diese Datenquellen auch als»datengeneratoren«bezeichnen, die den unablässigen»big- Data-Datenstrom«erzeugen. Diesen Datenstrom bezeichnen wir auch als»big-data-primärkreislauf«. Internet Unverschlüsselte s SMS Mitteilungen aller Art in sozialen Netzwerken wie Facebook, Twitter, LinkedIn, XING, Google+... (Texte, Fotos, Videos usw.) Persönliche Profile mit persönlichen Informationen, die in beliebigen Internetportalen angelegt wurden Anfragen an Suchmaschinen Internetrecherchen aller Art Bestell-, Kauf- und Bezahlvorgänge Buchungsvorgänge wie Reisebuchungen (z.b. Hotelaufenthalte, Flugdaten) Sendungsverfolgungsdaten, RFID-Daten Downloads aller Art wie Musik, Videos usw. Daten aus Lernportalen Persönliche Endgeräte mobil Daten aus Apps Smartphones inkl. Ortungsdaten Daten der Sensorik von Endgeräten aller Art Kommunikations- und Kontaktinformationen Navigationsgeräte inkl. Bewegungsdaten Fahrzeugdatenelektronik und -sensorik, soweit über das Internet vernetzt Alle möglichen Arten persönlicher Sensoren, z.b. im Kontext der»quantified-self-bewegung«(vgl. Wikipedia, Quantified Self, 2013) 21

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