Zu unserem Alltag gehören schier unendliche Mengen an Daten: Jeder Schritt im Netz hinterlässt beispielsweise Spuren. Aus solchen Informationen könnten Rückschlüsse für Online-Verkäufe, den Webshop allgemein oder die Reichweite innerhalb der Zielgruppe gezogen werden. Allerdings sind Daten wertlos, wenn sie nicht zeitnah und korrekt interpretiert werden können. Bei großen Datenmengen kommt „Data Mining“ ins Spiel. Doch was steckt eigentlich hinter dem Begriff und welche Tools eignen sich für welchen Zweck?
Sie möchten wissen, warum ein Kaufabschluss fehlschlägt, wie sich ein Wertpapier entwickelt oder wann Sie Auslastungsspitzen für Ihr Leistungsangebot erwarten sollten? Dann sind Big Data und Data Mining interessante Themen für Sie. Je mehr Daten verfügbar sind, desto wichtiger ist es, diese systematisch auszuwerten, damit sie sinnvoll interpretiert werden können. Einen Überblick zu diesem Thema lesen Sie im Feolgenden.
Schätzungen zufolge werden weltweit derzeit etwa 40 Zettabyte (40 Milliarden Terabyte) pro Jahr an Daten produziert. Dies entspräche der Datenmenge, die auf etwa 800 Milliarden BluRay-Disks passt. Übereinander gestapelt würden diese bis in eine Höhe von 960.000 km reichen – das entspricht in etwa dem Zweieinhalbfachen der Entfernung zwischen Erde und Mond.
Das KI-Computersystem Watson von IBM unterstützt Ärzt:innen bei der Diagnose, Börsianer:innen bei der Aktienanalyse und Pharmazeut:innen bei der Suche nach neuen Wirkstoffen. Der Sportausrüster Under Armour wertet mit Watson seine Fitness-Tracker mit Online-Gesundheitschecks auf. Beim Haushaltsroboter Pepper von Softbank liefert Watson die sprachanalytische Komponente, die den kleinen Hausknecht befähigt, auf Sprachbefehle von Familienmitgliedern zu hören. Auch wenn IBM Teile der Watson Health-Sparte inzwischen an eine Investmentgruppe verkauft hat (jetzt: Merative), gilt Watson weiterhin als Erfolg und ist einer der Wegbereiter des heutigen KI-Hype – nicht zuletzt dank des Watson-Sieges bei der US-Quizshow Jeopardy im Jahr 2011. Digitale Technologien bestimmen immer mehr den Arbeitsalltag. Menschen nutzen Daten, um am Arbeitsplatz bessere Entscheidungen zu treffen. Laut einer VMware-Studie sehen 59 Prozent der Befragten in datengestützter Entscheidungsfindung einen entscheidenden Faktor, um Marktanteile zu gewinnen. Etwa 64 Prozent der Unternehmen wiederum nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Innovationen zu fördern und Daten bestmöglich zu nutzen – unter anderem dank Systemen wie IBM Watson.
