Daten sind ‘nur’ Daten

Gerade in dem Moment, in dem das Schlagwort Big Data im Bewusstsein vieler Entscheider und in den Vorstandsetagen angekommen ist, muss heute eindeutig festgestellt werden: Big Data ist tot.

(Bild: ©Akela999/pixabay.com)

Auch bei der Data-Science-Beratung Alexander Thamm geht es in den Projekten um etwas Anderes: Für das Unternehmen sind Big Data, Small Data, Little Data, Fast Data oder Smart Data einfach nur Daten – also ‘Just Data’. Die erfolgskritischen Faktoren für die Nutzung von Daten sind unabhängig von deren Menge, Struktur und Geschwindigkeit – es gehe darum, aus Daten echten Mehrwert zu schaffen.

Erfolgreiche Projekte ohne Big Data

Dass Data-Science-Projekte ohne Big Data erfolgreich sein können, erfährt das Unternehmen in der Praxis: Etwa am Beispiel eines Premium-Autoherstellers, der mit der Aufgabe an das Beratungsunternehmen herantrat, die Wiederkaufsquote im Leasing-Bereich zu steigern. Dadurch stand man bei Alexander Thamm vor der Herausforderung, den Zeitpunkt des Wiederkaufs vorherzusagen. Das Problem, vor dem die Autohändler bislang standen, war, dass die Kundenansprache oft zum falschen Zeitpunkt erfolgte. Um die Genauigkeit bei der Prognose zu steigern, wurde nicht einfach die Datenmenge erhöht. Bei der Analyse fiel vielmehr auf, dass die Datenbasis selbst für die Ungenauigkeit der Vorhersagen verantwortlich war. Das Modell, das auf Diagnose- und Fahrzeugdaten basierte, führte nicht nur dazu, dass der Hersteller 25 Prozent der nicht plausiblen Eingaben korrigieren und diese Kunden zum richtigen Zeitpunkt ansprechen konnte. Im gleichen Zuge konnten auch unzuverlässige Händler identifiziert und deren Prozesse anhand von Best-Practice-Methoden der Top-Händler nachhaltig verbessert werden. Ein Fall der zeigt, dass die Prognosegüte nicht von der Menge der Daten abhängig ist. Just Data bedeutet, dass vor allem die richtigen Daten in die Analyse einbezogen werden müssen. Der Begriff Big Data kam in einer Zeit auf, in der es immer schwieriger wurde, die exponentiell wachsende Datenmenge mit der damals verfügbaren Hardware zu verarbeiten. Dabei umfasste das Phänomen von Beginn an mehr als die reine Datenmenge. Vielmehr wurde damit ein ganzes Ökosystem bezeichnet.

Was macht Big Data aus?

Wie bereits erwähnt, ging es bei Big Data nie wirklich um die größtmögliche Datenmenge. Vielmehr ging es darum, die für den jeweiligen Anwendungsfall relevanten Daten auszuwählen, zu bereinigen und mit entsprechenden Methoden auszuwerten. In vielen Fällen verfügen Unternehmen vor allem deswegen über große Datenmengen, weil sie um jeden Preis Daten sammeln. Das Resultat sind gigantische Data Lakes, in denen die Unternehmen alle möglichen strukturierten und unstrukturierten Daten sammeln. Die Konzentration auf die Datenmenge verstellt jedoch oft den Blick auf den Wesenskern von Big-Data-Projekten: Den analytischen Umgang mit Daten. Wer sich dieser, auf ihr Wesentliches reduzierten Aufgabe widmet, wird sehr schnell merken, dass die erfolgskritischen Faktoren für solche Projekte nicht ausschließlich technologischer Natur sind. Um Daten in wertvolle Informationen zu verwandeln, benötigten Unternehmen auch ein entsprechendes Mindset, das die gesamte Unternehmenskultur betrifft.

 

Das könnte Sie auch interessieren

Der Nutzen neuer Technologien kommt nur dann zum Tragen, wenn diese von den Menschen mindestens toleriert, besser aber gesamtgesellschaftlich angenommen werden. Dafür braucht es Dialog und Möglichkeiten für gemeinsame Gestaltung. Welche Kommunikationsformate sich hierfür eignen und welche Wirkung sie bei den Beteiligten erzielen, das hat das Acatech-Projekt 'Technologischen Wandel gestalten' bei den Themen elektronische Patientenakte, digitale Verwaltung und Katastrophenschutz untersucht. Jetzt hat das Projektteam die Ergebnisse vorgelegt.‣ weiterlesen

Der Fachkräftemangel erfordert einen möglichst intelligenten und flexiblen Personaleinsatz. KI spielt dabei eine wichtige Rolle. Der Industriesoftware-Spezialist Augmentir zeigt sechs Ansatzmöglichkeiten auf.‣ weiterlesen

Eine aktuelle Studie von Reichelt Elektronik betrachtet den aktuellen Stand der Digitalisierung und stellt die Frage, wie Deutschland im Vergleich zu anderen europäischen Ländern abschneidet.‣ weiterlesen

Können Roboter dabei helfen, dem Fachkräftemangel in der Logistik-Branche Herr zu werden? Der Branchenverband IFR meint ja - und zwar mit Hilfe von Robotik, die durch künstliche Intelligenz unterstützt wird.‣ weiterlesen

Künstliche Intelligenz (KI) lässt sich auch für die automatische Qualitätsüberwachung in Roboterschweißzellen nutzen. Oft fehlen hier jedoch Daten zum Trainieren und Ausführen der Algorithmen. Insbesondere für Bestandsanlagen existieren meist keine passenden Standardsysteme, da Geräte über uneinheitliche Datenmodelle und Schnittstellen verfügen. IoT-Baukästen können helfen.‣ weiterlesen

Nach Angaben der Eclipse Foundation verzeichnete die IoT-Einführung im Jahr 2023 einen sprunghaften Anstieg. 64 Prozent der Befragten setzen mittlerweile entsprechende Lösungen ein - ein Plus von 11 Prozentpunkten.‣ weiterlesen

2023 blockierte Trend Micro mehr als 161 Milliarden Cyberbedrohungen weltweit - 10 Prozent mehr als im Jahr zuvor und fast 107 Milliarden mehr als noch vor fünf Jahren. Der Security-Spezialist berichtet zudem davon, dass Cyberkriminelle gezieltere Attacken setzen. Auch Cloud-Umgebungen rücken zunehmend in den Fokus.‣ weiterlesen

Ein Forschungsteam vom Fraunhofer IPA und vom Campus Schwarzwald hat eine Roboterzelle aufgebaut, die Brennstoffzellen in Sekundenschnelle und automatisiert stecken kann. Brennstoffzellensysteme könnten so günstiger werden und den Verbrenner im Schwerlastverkehr ablösen.‣ weiterlesen

Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA und das Technologieunternehmen Q.ANT haben einen Vertrag zur Gründung des Kompetenz-Zentrums Mensch-Maschine-Schnittstelle unterzeichnet.‣ weiterlesen

Der Digitale Zwilling einer Produktionsanlage ermöglicht die Simulation des Verhaltens aktueller Konfigurationen. Die Implementierung neuer Produktionskonfigurationen kann so bereits im Vorfeld getestet werden. Die Integration der benötigten Simulationsmodelle einzelner Komponenten ist jedoch mit Aufwand verbunden. Hier kann die Verwaltungsschale helfen.‣ weiterlesen

Logicalis veröffentlicht seinen zehnten Jahresbericht, basierend auf den Erfahrungen von 1.000 CIOs weltweit. Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und neue Cyberbedrohungen dominieren darin die Prioritäten der CIOs.‣ weiterlesen