Big Data Day

von Christoph Schenek
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Wohl kaum ein Begriff findet derzeit eine solche inflationäre Verwendung wie Big Data. Die meisten, so unsere Auffassung, vermögen jedoch nur wenig mit dem Begriff anzufangen und besitzen ein unscharfes Verständnis von den Chancen und Risiken die mit Big Data – sowohl aus unternehmerischer als auch gesellschaftlicher Sicht - einhergehen. Deshalb hat sich die an der Zeppelin Universität ansässige studentische Initiative „Code Cats“ dazu entschlossen den ersten „Big Data Day“ zu organisieren. Mehr als dreißig Teilnehmer und insgesamt vier Gastredner diskutierten am 15.08.2015 an der Zeppelin Universität die zahlreichen Facetten von Big Data.

Als erster Gastredner präsentierte Johannes Start, Mitarbeiter bei der in München ansässigen Design- und Innovationsfirma Vectorform, einen Überblick über die Definition, Entstehung und den betriebswirtschaftlichen Nutzen von Big Data. Big Data, so Start, beziehe sich zunächst einmal auf Datensätze die aufgrund ihrer Größe nicht mehr mit herkömmlichen Datenbankapplikationen zu verarbeiten seien. Das exponentielle Datenwachstum in den vergangenen Jahren – so verzeichnete beispielweise Google USA im Jahr 2014 mehr als 18,7 Milliarden Suchanfragen – verlange deshalb nach Applikationen mit der Fähigkeit in Echtzeit sich durchgehend verändernde Datensätze zu verarbeiten. Die zentrale Herausforderung sei dabei zunächst einmal den intrinsischen Wert von jedweder Art von Daten anzuerkennen und im zweiten Schritt Prozesse zu entwickeln, um aus der Masse an vorhandenen Daten Wert zu generieren – wie beispielsweise die Entwicklung von neuen Geschäftsmodellen. Diese Möglichkeit zur Wertschöpfung, so Start, sei jedoch keinesfalls nur großen Unternehmen vorbehalten, sondern könne auch von kleinen und mittleren Unternehmen genutzt werden, um ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu verbessern.

Eine netzwerktheoretische Auseinandersetzung mit dem Phänomen Big Data erfolgte im Vortrag von Dr. Malte Döhne, Postdoctoral Fellow am Munich Center for Mathematical Philosophy, mit dem Titel „Big Data und Du: Digitale Spuren sozialer Beziehungen im Netz“. Anhand einer Vielzahl von anschaulichen Darstellungen konzentrierte sich seine Analyse auf die Frage inwiefern große Datenstrukturen Rückschlüsse auf die Formierung, als auch die Positionierung von Individuen innerhalb bestimmter Netzwerke erlauben. So zeigte sein Vortrag unter anderem, dass die Verlinkung auf Blogseiten in den USA Rückschlüsse auf die Struktur des politischen Systems liefern kann (im konkreten Fall die klare Trennlinie zwischen denjenigen Blogs die der Demokratischen und der Republikanischen Partei zuzuordnen sind). Seine Analyse verwies jedoch auch mit Nachdruck auf die negativen Konsequenzen – wie beispielweise die Identifizierung von politischen Oppositionellen, die als Bindeglied verschiedener politische Gruppen fungieren - die eine umfassende Analyse von Big Data aus netzwerktheoretischer Perspektive mit sich bringen könne.

Um ein besseres Verständnis von den unterschiedlichen Verfahren zur Bearbeitung und Aufteilung von großen Datenmengen zu gewinnen, erläuterte Dr. Barbara Pampel, Dozentin für Grundlagen und Didaktik der Informatik an der Universität Konstanz, die historische Entstehung und Verwendung von verschiedenen Arten von Algorithmen. Anhand von Verfahren wie „Map Reduce“ erfolgte eine anschauliche Erläuterung wie bestimmte Algorithmen Daten sortieren und filtern – und worin deren Vor- und Nachteile bestehen.

Im letzten Vortrag des „Big Data Day“ skizzierte der amerikanische Sozialwissenschaftler Dr. Quintance von der Bundeswehruniversität in München schließlich eine große Bandbreite an Bereichen in denen Big Data bereits Anwendung findet und die es zumindest in Teilen erlauben, so Quintance, die Gegenwart vorherzusagen und entsprechende Konsequenzen daraus zu ziehen. Als Beispiel führte er unter anderem die Nutzung von Google Suchanfragen zur Vorhersage von Grippe-Epidemien in den USA heran, oder aber die Nutzung von Daten zum Einsatz von sogenannten „Predictive Policing-Methoden“, die eine ressourcensparende Kriminalitätsbekämpfung ermöglichen sollen.

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