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in-sights: the future of management

Über die „Vermessung der Welt"

Ein Interview mit dem Big Data-Experten Viktor Mayer-Schönberger

 

Warum Datafizierung ein alter Hut ist


Der Triebwerkhersteller Rolls-Royce hat in den letzten zehn Jahren sein Geschäftsmodell grundlegend verändert, indem er die Motoren nicht mehr nur herstellt, sondern auch noch deren Daten analysiert, wenn sie schon in Betrieb sind. Von seinem Sitz in Großbritannien aus überwacht das Unternehmen ununterbrochen die Leistungsdaten von über 3.700 Flugzeugtriebwerken, die weltweit im Einsatz sind - mit dem Ziel, Probleme zu erkennen, lange bevor ein Triebwerk tatsächlich ausfällt. Rolls-Royce verkauft also nicht nur die Hardware, sondern bietet auch deren laufende Überwachung an. Diese Dienstleistung macht inzwischen etwa 70 Prozent des Umsatzes im Zivilflugbereich von Rolls-Royce aus. [1]  Das ist eines von vielen Beispielen aus dem Buch von Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier, das aufzeigt, wozu Big Data unter anderem genutzt werden kann: in diesem Fall zum Innovieren eines Geschäftsmodells.


Doch was ist „Big Data“ - ein Begriff, der seit ein paar Jahren in aller Munde ist - genau? Ist es tatsächlich so neu, Dinge zu vermessen, um darauf aufbauend Analysen bzw. Prognosen zu erstellen? Und weshalb ist es so wichtig, sich in diesem Zusammenhang auch mit Korrelationen – also mit Wechselbeziehungen und dem „Was“ – zu beschäftigen, und nicht nur mit Ursachenforschung: dem „Warum“?

Das alles und noch vieles mehr verriet uns Viktor Mayer Schönberger im Gespräch.

 

„Datafizierung“ wird schon seit Jahrtausenden betrieben!

MAYER-SCHÖNBERGER: Der Begriff „Big Data“ entstand erstmals in den Naturwissenschaften, wo die Datenexplosion um die Jahrtausendwende erstmals sichtbar wurde. Doch Datafizierung als solche – also die „Vermessung der Welt“ -  ist nichts Neues. Einfaches Zählen und Messen von Länge und Gewicht gehört zu den ältesten Techniken der Menschheit und wird schon seit Jahrtausenden praktiziert. In Kombination mit der Erfindung der Schrift eröffnete sich daraus für die frühen Hochkulturen die Möglichkeit, die Wirklichkeit mit den damaligen Methoden zu vermessen und aufzuzeichnen, um die Welt berechenbar zu machen. Damit wurde erstmals menschliches Handeln im größeren Stil planbar, wiederholbar und in gewisser Form auch vorhersagbar.

Die Datafizierung – als Begriff für das Verfahren, Objekte unserer Wahrnehmung und Vorstellung in ein „Format“ zu bringen, sodass sie zahlenmäßig erfasst und analysiert werden können – war somit schon damals geboren. Geeignete Messtechniken und Möglichkeiten der Aufzeichnung der Messergebnisse stellen seit jeher das Fundament der Datafizierung dar, und aus den verwerteten Informationen konnte ein enormer Nutzen bzw. Erkenntnisgewinn gezogen werden. Doch warum sprechen wir jetzt nicht mehr „nur“ von Datafizierung, sondern von Big Data?

 

Durch die Erfindung des Computers wurde die Datafizierung so richtig befeuert!

MAYER-SCHÖNBERGER: Vor einem halben Jahrhundert hielt der Computer Einzug in die Gesellschaft. Damit stieg auch die Anzahl der in der Welt vorhandenen Informationen rasant an. Noch nie standen uns dermaßen große Datenmengen zur Verfügung wie im digitalen Zeitalter. Erst die Erfindung des Computers ermöglichte also digitale Mess- und Speichergeräte, welche die Datafizierung so richtig befeuerten. Heute können wir mit immer besser werdenden Technologien nahezu alles vermessen: Wörter, Orte, Interaktionen, die Vibration eines Motors, die statische Belastung einer Brücke, unser Einkaufsverhalten im Internet usw. Die täglich daraus generierten und gespeicherten Daten haben also unvorstellbare Ausmaße angenommen und sind das sprichwörtliche „Öl“ der Big Data-Ära.

Über eine Unmenge an Daten zu verfügen – aus mehr oder weniger allen Lebensbereichen – ist das eine. Aber diese auch sinnvoll zu nutzen, das andere. Und genau an dieser Stelle eröffnet das statistische Verfahren der KORRELATION einen „neuen“ Blick auf die Welt.

Erst die Erfindung des Computers ermöglichte also digitale Mess- und Speichergeräte, welche die Datafizierung so richtig befeuerten.

Viktor Mayer-Schönberger

Mit Big Data und Musteranalysen können neue Lösungswege aufgezeigt werden

MAYER-SCHÖNBERGER: Radikal gesprochen, bedeutet dieser „neue“ Blick eine Abkehr von der jahrtausendealten Suche nach KAUSALEN Zusammenhängen. Wir Menschen suchen bei allem nach den Ursachen – fragen nach dem „Warum“, auch wenn diese Suche oftmals schwierig ist und uns mitunter auf falsche Fährten lockt. In der Welt der schier unendlichen Datenmengen müssen wir uns nun nicht mehr nur auf Kausalitäten festlegen, sondern können viel öfter nach Mustern und Korrelationen (!) in den vorliegenden Daten Ausschau halten, die uns ebenfalls wertvolle Erkenntnisse bieten.

Korrelationen sagen uns zwar nicht, WARUM etwas geschieht, aber sie zeigen uns, DASS etwas geschieht. Und in vielen Fällen genügt das bereits. Wenn Millionen elektronischer Patientenakten zeigen, dass krebskranke Menschen, die eine bestimmte Kombination von Aspirin und Orangensaft einnehmen, eine Remission der Krankheit erfahren, dann ist die genaue URSACHE dieses Phänomens im ersten Schritt nicht so wichtig wie die TATSACHE, dass diese Patienten überleben. Bei Big Data geht es mittels Korrelation also um das „Was“, nicht um das „Warum“.


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Drei Beispiele aus dem Buch zur besseren Vorstellung, warum dem „Was“ mehr Bedeutung beigemessen werden sollte

 

1. MILLIONEN EINSPAREN [2]

Das Logistikunternehmen UPS nutzt seit den späten 2000ern Vorhersage-Analysen für seinen Fuhrpark von 60.000 Fahrzeugen in den USA, um kritische Teile auszutauschen, bevor sie kaputtgehen. Seit der Umstellung auf diese Vorhersage-Analysen hat das Unternehmen mehrere Millionen allein dadurch eingespart, dass es Fahrzeugteile nicht nach einem starren Fahrplan, sondern nur dann ersetzt, wenn dies tatsächlich nötig ist.

2. THERAPIEFORMEN VERÄNDERN [3]

Dr. Carolyn McGregor vom Institute of Technology der University of Ontario konnte mit Big Data-Analyse Korrelationen aufzeigen, die in mancher Hinsicht der anerkannten ärztlichen Meinung widersprachen. So fand sie zum Beispiel heraus, dass es bei Frühgeborenen vor schweren Infektionen oft zu einer Stabilisierung der Vitalfunktionen kommt. Das ist überraschend, denn eigentlich würde man eine langsame Verschlechterung durch das Einsetzen einer schweren Infektion erwarten. McGregors Daten legen nahe, dass stabile Vitaldaten bei Frühgeborenen weniger ein Zeichen von Gesundheit sind als eher für die Ruhe vor dem Sturm. Dementsprechend kann durch diese Erkenntnisse erst jetzt der richtige Startpunkt für eine lebensrettende Therapie gesetzt werden.

3. KAUFVERHALTEN VORHERSAGEN [4]

Das Unternehmen MasterCard Advisors sammelt und analysiert 65 Milliarden Transaktionen von 1,5 Milliarden Kreditkarteninhabern in 210 Ländern und Regionen zur Vorhersage von Wirtschafts- und Konsumtrends, um diese Informationen dann wieder zu verkaufen. MasterCard Advisors fand unter anderem heraus, dass jemand, der gegen 16 Uhr seinen Wagen volltankt, in der folgenden Stunde mit hoher Wahrscheinlichkeit zwischen 35 und 50 Dollar in einem Supermarkt oder Restaurant ausgeben wird. Eine Marketingabteilung könnte diese Erkenntnis nutzen, um zur betreffenden Tageszeit Gutscheine für einen nahegelegenen Supermarkt auf die Rückseite der Tankquittung zu drucken. 

Hier gäbe es noch unzählige Beispiele. Denn noch nie existierte eine solche Menge an Daten, und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination innerhalb der Datenflut dermaßen schnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Und das ermöglicht es uns, mittels Korrelationen Vorhersagen zu machen, die bisher undenkbar waren.

Das bedeutet aber auf keinen Fall, die Ursachenforschung aufzugeben. Ganz im Gegenteil! Wir müssen jedoch – bildlich gesprochen – zuerst gehen lernen, bevor wir laufen. Es geht also darum, interessante Muster mittels Korrelationen aufzudecken, die vermuten lassen, dass es sinnvoll ist, weiter zu forschen, tiefer zu gehen und daraus mögliche KAUSALE Schlussfolgerungen abzuleiten: nicht aus Willkür, sondern weil die Daten entsprechende Hinweise geben. Wenn sich bei weiteren Untersuchungen herausstellt, dass es keinen kausalen Zusammenhang gibt, dann hat man eben Pech gehabt. Aber zumindest hat man aus Millionen möglicher Hypothesen ein paar herausgefiltert, die es wert waren, genauer betrachtet zu werden.[5]

Korrelationen sagen uns zwar nicht, warum etwas geschieht, aber sie zeigen uns, dass etwas geschieht. Und in vielen Fällen genügt das bereits.

Viktor Mayer-Schönberger


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HINWEIS UND LESETIPPS:
  • Das Interview ist in seiner gesamten Länge der Zeitschrift IMP Perspectives, Ausgabe 7 zu entnehmen: Bailom, F., Matzler, K. Storf, J. (2016). Big Data. Oder: Die Revolution, die unser Leben verändert. IMP Perspectives 7, Strategiearbeit der Zukunft: Wohin des Weges? (S. 49-59)
  • Mehr Einblicke in das Denken und Arbeiten von Viktor Mayer-Schönberger erhalten Sie hier: https://www.oii.ox.ac.uk/people/viktor-ms/
  • Buchtipp: Mayer-Schönberger, Viktor und Cukier, Kenneth:  Big Data – Die Revolution, die unser Leben  verändern wird, Redline Verlag, München, 2013.
QUELLEN

[1] Vgl. Mayer-Schönberger, V. & Cukier, K. (2013). Big Data – Die Revolution, die unser Leben  verändern wird, Redline Verlag, München, S. 183 f

[2] Ebenda, S. 78

[3] Ebenda, S. 80

[4]  Ebenda, S. 160

[5] Bailom, F., Matzler, K. Storf, J. (2016). Big Data. Oder: Die Revolution, die unser Leben verändert. IMP Perspectives 7, Strategiearbeit der Zukunft: Wohin des Weges? (S. 49-59)

 

Der Autor

Portrait von DR. FRANZ BAILOM, Ein Vordenker mit internationaler Beratungserfahrung
Franz Bailom
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Franz Bailom hat zahlreiche Unternehmen bei ihren Strategie- und Innovationsprozessen begleitet. In seinen Beiträgen gibt er "in-sights" in die Welt des Management 4.0. Im Kern geht es dabei um die Nutzung von digitalen Assistenten und Tools in der Strategie- und Führungsarbeit.