Das Ende des Zufalls ...
Eines vorab: Ich halte das Buch für eine der besten Einführungen in das Themengebiet "Big data". Rudi Klausnitzer erklärt in verständlicher Sprache, was mit "Big data" gemeint ist und welchen Einfluss es auf unser aller Leben hat und potentiell noch haben wird. Dabei verfällt der Autor nicht in die normalerweise skizzierten Schreckensszenarien oder Panikmache, sondern zeigt vielmehr den Einfluss von "Big Data" an gut verständlichen Beispielen auf.
Das eindrücklichste Ausflug in die Praxis war für mich, dass ein Mathematiker, der für eine grosse Supermarktkette arbeitete anhand von nur 25 gekauften Produkten relativ genau den Status einer Schwangerschaft und mit relativ hoher Wahrscheinlichkeit auch den potentiellen Geburtstermin eines Kindes feststellen konnte. Um hier nur ein Produkt zu nennen, ist bei der Auswertung von tausenden von Einkäufen aufgefallen, dass Frauen im zweiten Drittel ihrer Schwangerschaft dazu neigen, unparfürmierte Körperlotionen zu kaufen. Dieses gewonnenen Wissen wurde durch den Konzern dazu genutzt, passgenaue Werbung an die Kunden zu senden.
Mit Punktesammelkarten lässt sich ein solches Wissen sogar unternehmensübergreifend generieren.
Dabei geht es primär gar nicht darum, bestimmte Personen auszuspionieren, sondern vielmehr das Verhalten von Menschen und Menschenmassen vorherzusagen.
Aufgrund der Unmenge an Daten, die jeder einzelne von uns generiert, können so vorurteilsfreie Schlüsse gezogen werden.
Beim Thema "vorurteilsfrei" sei hier auf den Abschnitt im Buch verwiesen, der die letzte Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten zum Thema hatten. Die sogenannten Experten entscheiden sich immer für eine Menge an Indikatoren, die sie für relevant halten, einen Einfluss auf die Wahl des Präsidenten zu haben. So haben die meisten dieser Experten sehr früh Romney als Sieger gesehen. Nate Silver, ein Mathematiker, nahm im Gegenzug alle zur Verfügung stehenden Daten und versuchte vorurteilsfrei alle potentiellen Faktoren zu berücksichtigen. Dabei sagte er (auch schon 2008) einen Sieg von Obama voraus. Er wurde für verrückt gehalten, lag mit der nächsten Wahl aber wieder richtig.
Und das ist das Wesen von Big Data: Mathematische Modelle und Prognosen über alle verfügbaren Daten anzuwenden und mit historischen Daten zu testen. Sowohl die Speicherkapazität wie auch die Leistungsfähigkeit von vernetzten Computern bieten heute diese Möglichkeit.
An dem Buch hat mich vor allem die kluge Wahl der Beispiele und der gute Überblick über Big Data fasziniert. So spielen beispielsweise die Auswertungsform "Predictive Policing" (Vorhersage, wo sich Verbrechen ereignen könnten), die "Quantified Self"-Bewegung (Daten über sich selber sammeln) und auch die "Smart Data Feedback Loop" (Rückkopplungsmodell auf Basis von Big Data) eine Rolle.
All das bietet Chancen und Risiken. Krankenkassen könnten beispielsweise Kunden rauswerfen, deren Profil Anlass zur Sorge gibt oder im Gegenzug Vorsorge-Massnahmen einleiten, die eine Krankheit eventuell verhindern.
Big Data ist vor allem das Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten, was natürlich auch zu Fehlschlüssen führen kann.
Das Buch kann ich uneingeschränkt empfehlen, auch ein Besuch der Webseite zum Buch (inklusive Blog) lohnt sich.
Am Rande: Ich habe das Buch als Rezensionsexemplar vom Verlag erhalten.
Das eindrücklichste Ausflug in die Praxis war für mich, dass ein Mathematiker, der für eine grosse Supermarktkette arbeitete anhand von nur 25 gekauften Produkten relativ genau den Status einer Schwangerschaft und mit relativ hoher Wahrscheinlichkeit auch den potentiellen Geburtstermin eines Kindes feststellen konnte. Um hier nur ein Produkt zu nennen, ist bei der Auswertung von tausenden von Einkäufen aufgefallen, dass Frauen im zweiten Drittel ihrer Schwangerschaft dazu neigen, unparfürmierte Körperlotionen zu kaufen. Dieses gewonnenen Wissen wurde durch den Konzern dazu genutzt, passgenaue Werbung an die Kunden zu senden.
Mit Punktesammelkarten lässt sich ein solches Wissen sogar unternehmensübergreifend generieren.
Dabei geht es primär gar nicht darum, bestimmte Personen auszuspionieren, sondern vielmehr das Verhalten von Menschen und Menschenmassen vorherzusagen.
Aufgrund der Unmenge an Daten, die jeder einzelne von uns generiert, können so vorurteilsfreie Schlüsse gezogen werden.
Beim Thema "vorurteilsfrei" sei hier auf den Abschnitt im Buch verwiesen, der die letzte Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten zum Thema hatten. Die sogenannten Experten entscheiden sich immer für eine Menge an Indikatoren, die sie für relevant halten, einen Einfluss auf die Wahl des Präsidenten zu haben. So haben die meisten dieser Experten sehr früh Romney als Sieger gesehen. Nate Silver, ein Mathematiker, nahm im Gegenzug alle zur Verfügung stehenden Daten und versuchte vorurteilsfrei alle potentiellen Faktoren zu berücksichtigen. Dabei sagte er (auch schon 2008) einen Sieg von Obama voraus. Er wurde für verrückt gehalten, lag mit der nächsten Wahl aber wieder richtig.
Und das ist das Wesen von Big Data: Mathematische Modelle und Prognosen über alle verfügbaren Daten anzuwenden und mit historischen Daten zu testen. Sowohl die Speicherkapazität wie auch die Leistungsfähigkeit von vernetzten Computern bieten heute diese Möglichkeit.
An dem Buch hat mich vor allem die kluge Wahl der Beispiele und der gute Überblick über Big Data fasziniert. So spielen beispielsweise die Auswertungsform "Predictive Policing" (Vorhersage, wo sich Verbrechen ereignen könnten), die "Quantified Self"-Bewegung (Daten über sich selber sammeln) und auch die "Smart Data Feedback Loop" (Rückkopplungsmodell auf Basis von Big Data) eine Rolle.
All das bietet Chancen und Risiken. Krankenkassen könnten beispielsweise Kunden rauswerfen, deren Profil Anlass zur Sorge gibt oder im Gegenzug Vorsorge-Massnahmen einleiten, die eine Krankheit eventuell verhindern.
Big Data ist vor allem das Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten, was natürlich auch zu Fehlschlüssen führen kann.
Das Buch kann ich uneingeschränkt empfehlen, auch ein Besuch der Webseite zum Buch (inklusive Blog) lohnt sich.
Am Rande: Ich habe das Buch als Rezensionsexemplar vom Verlag erhalten.