Das letzte Big Data-Puzzleteil: Sinn und Zweck von unstrukturierten Daten Das letzte Big Data-Puzzleteil: Sinn und Zweck von unstrukturierten Daten - Computerwelt

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25.10.2016 *Adam Howatson

Das letzte Big Data-Puzzleteil: Sinn und Zweck von unstrukturierten Daten

Nie zuvor gab es so viele Informationen über Geschäftsprozesse und Privatpersonen wie heute.

Um in der digitalen Welt bestehen zu können, müssen Unternehmen die gewonnenen Informationen bestmöglich verarbeiten und verstehen.

Um in der digitalen Welt bestehen zu können, müssen Unternehmen die gewonnenen Informationen bestmöglich verarbeiten und verstehen.

© CC0 Public Domain - pixabay.com

Laut einer Schätzung von Google gab es im Januar 2015 weltweit 300 Exabytes (das ist eine 300 gefolgt von 18 Nullen) an Daten, die von Menschen generiert wurden. Im Jahr 2011 waren es gerade mal 30 Exabytes. Anders ausgedrückt: Die Menge an von Menschen generierten Daten stieg in nur 48 Monaten um 1000 Prozent. Damit wurden in den letzten Jahren mehr Informationen erzeugt als in der gesamten Menschheitsgeschichte zuvor.

Ein weiteres Beispiel verdeutlicht den rasanten Anstieg: YouTube erklärte 2015, dass in einer Minute 400 Stunden an Videos hochgeladen werden. Schaut ein Mensch also eine Stunde lang YouTube-Videos, ist er bereits 23.999 Stunden hinterher – also ungefähr drei Jahre! Verstärkt wird diese Entwicklung vom Internet der Dinge. Der massive Anstieg vernetzter Geräte und benutzergenerierter Inhalte, die exorbitante Zunahme von Videos und Social Media – all das führt zu einem immensen Datenwachstum.

Aus geschäftlicher Sicht gibt es zwei Datentypen, die verstanden, analysiert und durchforstet werden müssen: strukturierte und unstrukturierte Daten. Die Analyse strukturierter Daten ist für Unternehmen keine allzu große Herausforderung mehr. Selbst Unmengen an Daten, die ordentlich und sogfältig in Datenbanken gespeichert sind, lassen sich mühelos interpretieren und verarbeiten. Schwieriger wird es bei unstrukturierten Daten wie etwa E-Mails, Sprachnachrichten, Videos, Verträgen, Briefen oder Beiträgen in sozialen Medien. Solche unstrukturierten Informationen weisen keine klaren Muster oder Strukturen auf. Kontext spielt hier eine wichtige Rolle. Ein Beispiel: Verträge sind „Endprodukte“, denen Verhandlungen und Änderungen vorausgegangen sind. Werden Verträge also einzeln betrachtet, fehlen Informationen: Es ist nicht ersichtlich, was bei Verhandlungen besprochen wurde oder was Vertragspartner im Sinn hatten.

Früher gab es hingegen die Möglichkeit, Einblicke in einen Stapel Dokumente zu erhalten oder Verhaltensmuster in Beschwerdebriefen, etwa bei Problemen mit Lieferantenzahlungen, zu erkennen. Mitarbeiter mussten die Dokumente manuell durchforsten und auf ihr Wissen, ihre Sorgfalt und Intuition bei deren Interpretation vertrauen. In einer digitalen Welt ist diese Vorgehensweise nicht mehr praktikabel. Die Menge an Daten und potentiellen Informationen überfordert Unternehmen allerdings. Wo soll man anfangen, wenn doch eh schon feststeht, dass man nie hinterherkommt? Unternehmen müssen sich also anpassen und das Tempo steigern, um die Informationsflut zu meistern.

Dank neuer Analysetools und der Weiterentwicklung von semantischem Verständnis und maschinellem Lernen haben Unternehmen nun Möglichkeiten, unstrukturierte Daten auszuwerten und zu nutzen: Bei der Analyse heißt es dann nicht mehr nur "Ich glaube", sondern vielmehr "Ich weiß". Zusätzlich gewinnen Prognosen immer weiter an Bedeutung: "Ich weiß, was passieren wird" löst "Ich weiß, was passiert ist" ab.

Dieses Wissen ist beispielsweise im Marketing sehr wertvoll: Die Digitalisierung hat den Kontakt mit aktuellen und potentiellen Kunden verändert und dabei neue Möglichkeiten des strategischen Marketings hervorgebracht. Das Kundenprofil wird nicht mehr nur von Internet- oder Shopping-Verläufen geprägt. Viel entscheidender sind Kommentare in sozialen Medien oder Daten aus einem Support-Anruf, die ein genaues 360-Grad-Bild des Kunden ergeben. Die Kombination aus Echtzeitwissen über Kunden (Identität, Geschichte und Vorlieben) und Kundenkontext (Anwesenheit, lokale Gegebenheiten, biografisch Angaben) und Vorhersagen ermöglichen Kunden den höchsten Erlebniswert.

Daten, die ein Unternehmen dafür anzapfen könnte, gibt es wie Sand am Meer. Allerdings sind diese Daten nutzlos, wenn sie nicht in brauchbare Informationen umgewandelt werden können. Mit Hilfe von Analysen unstrukturierter Daten können Marketiers das Kampagnen-Messaging, den ROI sowie die Kundenzufriedenheit verbessern. Dabei nutzen sie Daten, die bereits in internen und externen Systemen vorhanden sind. Darüber hinaus können sie dank der Technik die gesetzten Ziele wesentlich schneller erreichen als Mitbewerber, die die Digitalisierung noch nicht angenommen haben.

Um in unserer digitalen Welt als Marktführer bestehen zu können, müssen Unternehmen die gewonnenen Informationen bestmöglich verarbeiten und verstehen. Sie müssen die Digitalisierung heute annehmen – tun sie es nicht, bleiben sie auf der Strecke.

* Der Autor Adam Howatson ist Chief Marketing Officer at OpenText.

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