Wenn Big Data zu Smart Data wird

Du kannst fast keinen Schritt mehr tun, ohne Sie zu hinterlassen: Deine Daten. Jeder Mensch, der mit Smartphone, Laptop oder Smartwatch im Internet unterwegs ist, legt seine Spuren ins Netz. Die Fülle an Daten ist dann am Ende eines Tages vor allem eines: Ziemlich „big“.

Für Unternehmen ist Big Data schon lange relevant. Sie nutzen es zum Beispiel in der Produktion oder in der Logistik. Aber am meisten interessiert sind sie daran, dich durch dein Netzprofil besser kennen zu lernen. So können sie dir immer schneller, immer individueller Produkte anbieten. Eine große Masse an Daten wirkt da natürlich erst mal wie eine Goldgrube…

Klasse statt Masse

Nur weil es Unternehmen technisch mittlerweile möglich ist, so viele Daten zu sammeln, wie sie möchten, heißt es nicht, dass sie damit automatisch bessere Beziehungen zu ihren Kunden haben. Denn was nützt es Zalando, zu wissen, was du gestern gefrühstückt hast, womit du dir die Zähne putzt oder wie dein Haustier heißt, wenn es eine Ewigkeit dauert herauszufinden, welche Schuhe du am liebsten trägst. Die Lösung dieses Problems heißt: Smart Data.

Es geht hier darum die riesige Menge an Daten, durch intelligente Filterung einzuschränken. Der Fokus wird vom Sammeln und Auswerten jeder noch so kleinen Information auf das Verständnis der Daten gelegt.  Big Data kann also als eine Art Rohstoff betrachtet werden. Dieser muss dann „nur noch“ aufbereitet werden, damit er zu Smart Data veredelt werden und sein gesamtes wirtschaftliches Potenzial entfalten kann. So gibt Smart Data dem Datenberg aus Big Data einen konkreten Verwendungszweck.

Dein Verhalten wird vorhersagbar

Mit Smart Data versuchen einige Unternehmen sogar in die Zukunft zu blicken. Denn während Big Data sich nur mit den bestehenden Daten beschäftigt, geht Smart Data einen Schritt weiter. Es wird versucht aus den vergangenen Daten Muster erkennbar zu machen und Abläufe vorher zusagen.

Aufgrund deiner früheren Bestelldaten, Umtäusche und Wunschzettel weiß die Bestellplattform Amazon zum Beispiel schon bevor du auf den „Kaufen“-Button drückst, dass du etwas bestellen möchtest und schickt die Ware bereits in ein Versandzentrum in deiner Nähe.

Ob dieses System wohl irgendwann auch bei der Pizza-Lieferung funktioniert, erklärt dir der Big-Data-Experte Stefan Huber in unserem Video:

Von der Haarstruktur zum perfekten Shampoo: wie werden Daten aufbereitet?

Eines ist uns jetzt klar: erst durch eine intelligente Verarbeitung wird Big Data zu Smart Data. Voraussetzung dabei ist die Verwendung sogenannter semantischer Technologien. Doch das Hauptproblem ist meist die fehlende Datenqualität. Deshalb muss die Qualität von Daten und Metadaten zukünftig für die Nutzer messbar, nachvollziehbar und dokumentierbar gemacht werden. Also quasi vom Wollknäuel zum einzelnen Faden. Die wohl größte Herausforderung jedoch ist der Aspekt der Sicherheit und des Datenschutzes. Dazu gehören zum einen technische Lösungen zur Einhaltung von Datenschutz und Sicherheit, aber auch die Klärung rechtlicher Fragen, z.B. hinsichtlich des Urheberrechts und des „Besitzes“ von Daten. Also nicht so einfach wie gedacht, aaaaaaber…

Es gibt kein Smart Data ohne Big Data

Smart Data kann Big Data auf keinen Fall ersetzten. Es ist viel mehr eine Erweiterung zu Big Data. Denn würden die Daten nicht erst einmal gesammelt werden, gäbe es auch nichts zum Filtern, Anwenden und Vorhersagen. Es ist also nicht die Frage, ob ein Unternehmen auf „Smart“ oder „Big Data“ setzt, sondern wie gut diese beiden Techniken miteinander verknüpft werden.

In diesem Sinne: Be big and smart!

Kathi und Sarah

 

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Sarah Estor Verfasst von:

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