Ein Gastbeitrag von  John Tyrrell / Jürgen Sprenzinger im Rahmen unserer Medienpartnerschaft mit DataCenter-Insider anlässlich des Fujitsu Forum 2013.

Kennen Sie die US-Serie „Person of Interest“? Eine „Maschine“ sammelt von jedem und allem Daten und kann so vorhersagen, welche Person wann in ein Vebrechen verwickelt wird. Ein Schelm, der hier an die NSA denkt. Und alles Mumpitz! Denn hier ist keine „Maschine“, sondern Big Data am Werk. Ansonsten überholt die Wirklichkeit die Fiktion – längst.

Der Begriff „Big Data“ ist noch relativ jung – nichtsdestoweniger wird er für Viele bereits ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Hochkarätige Unternehmen wie Google, Amazon oder Facebook dienen vielen kommerziellen Organisationen als Beispiel dafür, wie man das Potenzial der Big-Data-Analyse entschlüsselt, um damit Voraussagen für die wirtschaftliche Zukunft zu treffen.

Für ein E-Commerce-Unternehmen wie Amazon ist es geschäftsentscheidend, vorher zu wissen, was die Kunden möchten, und zwar wenn es noch potenzielle Kunden sind. Google oder Facebook wiederum sind an der Vorhersage interessiert, welche Informationen Menschen suchen – momentan oder auch zukünftig – und auf welche Art Anzeigen oder Werbung sie wahrscheinlich reagieren werden.

Screenshot FallingFruits.org (Bild: FallingFruits.org)

Große, nicht-kommerzielle Institutionen, die das Potenzial von Big Data erkannt haben und deren Interesse nicht darin liegt, Produkte oder Dienstleistungen an den Mann/die Frau zu bringen, sehen hier ebenfalls den allgemeinen Nutzen für die Gesellschaft und springen auf diesen Zug auf. Eine dieser Institutionen ist das Los Angeles Police Department, aber auch die Universität of California in Los Angeles, die in einem Pilotprojekt etwa 13 Millionen Daten von vergangenen Verbrechen über einen Zeitraum von 80 Jahren auswertet – um eine Vorhersage treffen zu können, wo Verbrechen als nächstes geschehen werden.

Fallingfruit.org, die Webseite einer Community, kombiniert Daten des amerikanischen Landwirtschaftsministeriums mit Google Maps, mit dem Ergebnis, dass man dadurch speziell auch in städtischen Gebieten jeden Baum, der essbare Früchte trägt, finden könnte. Projekte solcher Art verbinden einen gewaltigen und oft völlig konträren Datenbestand in bereits industriellen Maßstab zu einem Wissen, das man auf andere Weise kaum erlangen könnte.

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