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Technologie und Gesellschaft

Big Data

Soll Facebook ruhig wissen, wie viele Kilometer ich heute gelaufen bin. Soll Foursquare ruhig abspeichern, in welchen Cafés ich am liebsten Kuchen esse. Soll Googlemail sich ruhig merken, welche Sorgen ich mit meinem besten Freund bespreche. Sind wir zu unserer eigenen Überwachungskamera geworden, ohne es zu merken? Sind wir bald nur noch so viel wert wie unsere Daten in der Cloud? In diesem Kanal wollen unsere piqd-Experten gemeinsam mit euch nach Wegen suchen, um das geistige Eigentum jedes Einzelnen zu schützen. Denn nur weil wir digital sind, müssen wir noch längst nicht open source werden.

Weitere Informationen zum Thema Big Data

Big Data bezeichnet riesige Datenmengen, die immer größer werden, aber auch die IT-Systeme, welche zur Verarbeitung dieser Datenmengen genutzt werden. Die Menge produzierter Daten wächst ununterbrochen. Die miteinander vernetzten, eingebetteten Systeme erzeugen eine permanente Flut von Daten, die nicht mehr ohne weiteres verarbeitet werden kann. Stets sind wir mit der Erzeugung, Erfassung und Übermittlung von Daten konfrontiert. Die Bedeutung großer Datenmengen wird durch ihren Nutzwert definiert. Deshalb ist ihre ständige Analyse notwendig. Immer häufiger entdecken Unternehmen und Organisationen, dass ihre gesammelten Daten in lukratives Wissen umgewandelt werden können. Ohne Analyse sind die Daten jedoch nutzlos. Big Data Analytik kann nur branchenspezifisch funktionieren, was kompetente Fachkräfte erfordert. Auch der Forschungsbedarf zu Big Data Analytik steigt. Nicht umsonst entstehen in Deutschlands Großstädten Big Data Kompetenzzentren, in denen Mitarbeiter befähigt werden, besser mit großen Datenmengen umzugehen.

Visualisierungen vertiefen die Analyse von Big Data. Ob Finanzsektor, Vertrieb oder Marketing, da die riesigen Datenmengen nur schwer erfassbar sind, werden Big Data mittels Infografiken visualisiert. Sie machen die Kernaussage der Daten auf einen Blick verständlich. Anschauliche Grafiken können den Betrachter deutlich mehr fesseln als Zahlenkolonnen und geben schnell Auskunft über Verteilungen, erkennbare Muster und Zukunftstrends. Die Visualisierung bedeutet Zeitgewinn, denn nun ist sofort erkennbar, wann welcher Kunde beispielsweise auf ein bestimmtes Banner geklickt hat. Mit einer einzigen Grafik lässt sich visualisieren, ob eine Funktion besser beim Kunden ankommt als eine andere. Interaktive Grafiken sind statischen Diagrammen deutlich vorzuziehen, denn sie sind immer aktuell und geben Auskunft über Datensätze in einem bestimmten Kontext.

Big Data Erhebung und Verarbeitung ist auch ein wesentlicher Bestandteil der Medizinforschung, die nur aufgrund von Datenauswertungen Zukunftsprognosen erstellen kann. Unsere Patientendaten ergeben einen riesigen Datenpool, der nicht nur für Ärzte und Krankenkassen, sondern auch gesellschaftspolitisch eine herausragende Rolle spielt. Die Analyse der Daten kann zum Beispiel zur Bekämpfung von großen Volkskrankheiten wie Diabetes mellitus herangezogen werden. Diabetes Typ 2 ist die häufigste Stoffwechselerkrankung in Industrienationen und ihre Bekämpfung eine volkswirtschaftlich vorrangige Aufgabe. Um hierfür ein Konzept aufstellen zu können, müssen Erkenntnisse aus Ursachenforschung und Therapieverlauf herangezogen werden. Die Analysemethoden von Big Data sind hierfür besonders geeignet, denn sie können zwischen unüberschaubar großen Datenmengen Zusammenhänge herstellen. Obwohl schon in den Datenbänken der Krankenkassen und statistischen Landesämtern riesige Datensammlungen vorhanden sind, müssten für die Big Data Forschung in der Medizin erheblich Geldsummen bereitgestellt werden. Letztendlich kann eine fundierte Datenerhebung und Auswertung der Datenmengen zur Bekämpfung der Volkskrankheit Diabetes beitragen.