Gastbeitrag von Dr. Dirk Mahnkopf, SAS Deutschland

Big Data: ein Phänomen, seine Definition und Anwendungsfälle in der Finanzbranche

Big Data

13. Dezember 2013

Big Data ist in aller Munde und hat es wahrscheinlich schon in jeder Tageszeitung oder großen Wochenzeitschrift auf die Titelseite gebracht. Häufig werden zuerst Social Media und Web-Datenverkehr als Datenquellen genannt. Beides ist korrekt, aber das sind nur zwei Beispiele für Big Data.

Andere Anwendungsgebiete sind deutlich relevanter: Denn ihren Beitrag zu Big Data leisten eine Vielfalt an „smart devices“ wie Smartphones, Sensorik, RFID-Chips (umgangssprachlich auch „Funketiketten“ zur automatischen Identifizierung/Lokalisierung von Gegenständen), aber beispielsweise auch „connected-Cars“. Sie führen in vielen Bereichen zu einem rapiden Anstieg des Datenvolumens aus denen Informationen gewonnen werden können.

Beflügelt durch den aktuellen Hype werden die bereits großen Erwartungen noch weiter empor getrieben. Es gibt aber Grenzen für Big Data, insbesondere in Bezug auf den Datenschutz und die Achtung der Privatsphäre. So lohnt es sich durchaus, das Thema sachlich zu betrachten und einen rationalen Blick auf das Phänomen zu werfen.

Big Data – alles neu, alles bunt?

Big Data ist nichts völlig Neues, sondern die logische Weiterentwicklung der Themen Business Intelligence und Business Analytics. Neue Schlüsseltechnologien ermöglichen eine erheblich kostengünstigere und schnelle Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen – in bisher nicht vorstellbaren Größenordnungen. Die Begriffe haben Sie vielleicht schon einmal gehört: Gerade die Entwicklung von Hadoop (die Google-Technologie, also die Verarbeitung intensiver Rechenprozesse verteilt auf mehrere Rechner) und der In-Memory-Technologie (Daten werden nicht mehr in der Datenbank bearbeitet, sondern in einem Arbeitsspeicher). Man könnte sagen zusammengenommen ist die Entwicklung dieser Technologien vergleichbar mit der Entwicklung von EC-Karten für den bargeldlosen Zahlungsverkehr.

Big DataFür Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung ist das bloße Sammeln bzw. Speichern großer Datenmengen jedoch nicht zielführend. Mehr Daten aus unterschiedlichen Quellen bedeutet nicht zwangsläufig bessere Entscheidungen. Obwohl viele Unternehmen heute über teils erheblich Datenmengen verfügen, steht deren Nutzung oftmals erst am Anfang. Typische Big Data Anwendungsbeispiele sind dort zu finden, wo großer Datenmengen (Volume), aus vielfältigen Quellen (Variety) mit hoher Geschwindigkeit der Datengenerierung oder -verarbeitung (Velocity) analysiert werden, um daraus einen Nutzen zu erzeugen. Ein großer Mehrwert entsteht immer dann, wenn genau definiert ist, welche Daten für welchen Aufgabenbereich bzw. welche Fragestellung relevant sind und wie diese zur Verfügung gestellt werden können.

Im Praxistest: Wo werden Big Data Verfahren und Technologien bereits heute eingesetzt?

Die Beispiele für Big Data Szenarien sind vielfältig: Analysen für Vertriebs- und Servicesteuerung, Marktforschung und Kundenbeziehung, Entdeckung von Unregelmäßigkeiten bei Finanztransaktionen (Fraud-Detection), Auswertung von Datenströmen aus Sensoren  für Produktionsmonitoring, Qualitätssicherung und Produktentwicklung, Erkennen von Zusammenhängen in der medizinischen Forschung und Diagnostik und vieles mehr. Selbst Hollywood hat das Thema schon aufgegriffen: Der Film „Moneyball, die Kunst zu gewinnen“ schildert, wie bei der Neubesetzung einer Baseball-Mannschaft ein neuer Weg auf Basis eines computergestützten Statistik- und Analyseverfahren gegangen wird, der die Welt des Baseballs revolutioniert.

Vor allem der Traum von Marketingexperten: „den Kunden kennen, den Kunden verstehen“ rückt durch den Einsatz von Big Data näher. Der oft zitierte Fall einer Supermarktkette, die Anhand von Mustern beim Verkauf von Produkten herausfinden konnte, welche Ihrer Kundinnen schwanger war, mag Belustigung oder Kopfschütteln auslösen. Dabei zeigen Unternehmen wie beispielsweise Google, Amazon, Facebook, LinkedIn und Netflix, wo die enormen Potentiale von Big Data liegen, also z.B. entwickelt Netflix komplette, sehr erfolgreiche TV-Formate auf der Basis von Big Data Analytics. Sie haben dank ausgefeilter Analytics eine sehr gute Kundenansprache, sind dadurch schneller und können ihre Wettbewerber zum Teil weit hinter sich lassen.

Davon können die Unternehmen lernen. Viele haben bereits verschiedene Big-Data-Projekte initiiert, werten die Ergebnisse jetzt aus und entwickeln ihre Projekte weiter. Beispielsweise können Mobilfunkanbieter auswerten, bei welchen Kunden aufgrund ihres Telefonverhaltens eine Abwanderung droht und analysieren mit welchen gezielten Verkaufsmaßnahmen dem entgegen gewirkt werden kann.

Big Data bei Banken

Ein weiteres Beispiel sind Projekte bei Finanzinstituten: Fast schon traditionell ist die Verbesserung des Zielgruppenmarketings anhand der Analyse von Kunden-, Konten- und Transaktionsdaten. Neu ist die Vergabe von (Mini-)krediten basierend auf Scoring Verfahren, die Ausfallwahrscheinlichkeiten kurzfristig anhand von im Internet verfügbaren Daten ermitteln.

Die Grenzen für Big Data sind nicht nur technisch und finanziell, sondern auch rechtlich. Die Verarbeitung der Daten muss unseren Datenschutzgesetzen entsprechen. Big Data durchdringt alle Lebensbereiche und eröffnet vielfältige Chancen. Aber Big Data fordert uns auch heraus, Antworten für den Schutz der Privatsphäre zu finden.

ZUM AUTOR

Dirk-Mahnkopf-web_gerDr. Dirk Mahnkopf arbeitet als Business Advisor bei SAS Institute. Schwerpunkte seiner Tätigkeit sind Themen, die unter dem Schlagwort „Big Data“ zusammen gefasst werden können. Das umfasst IT-Architekturen und -Strategien, Information Management und IT-Governance, IT-Service-Management sowie Technologien und Lösungen für Big Data Analytics. Der promovierte Wirtschaftswissenschaftler schreibt als regelmäßiger Autor im Blog „Mehr Wissen“: blogs.sas.com/content/sasdach

Über das Unternehmen:

SAS ist im Business-Intelligence-Markt führend. Die Software-Lösungen für eine integrierte Unternehmenssteuerung helfen Unternehmen an weltweit mehr als 60.000 Standorten dabei, aus ihren vielfältigen Geschäftsdaten konkrete Informationen für strategische Entscheidungen zu gewinnen und damit ihre Leistungsfähigkeit zu steigern. Mit den Softwarelösungen von SAS entwickeln Unternehmen Strategien und setzen diese um, messen den eigenen Erfolg, gestalten ihre Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabel, steuern die gesamte Organisation und erfüllen regulatorische Vorgaben. Mehr über SAS in der Finanzbranche: http://sas-competence-network.com/financial-intelligence/content/index_ger.html

Dirk Mahnkopf

DIRK MAHNKOPF

Business Advisor bei SAS Institute; GASTAUTOR


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