Data Analysis | | von Irmela Schwab

Big Data-Hype - und warum weniger mehr ist

Das Big Data-Gespenst geht um - und, wie sich herausstellt, braucht man sich nicht vor ihm zu fürchten. Immer mehr Unternehmen kommen zu dem Schluss, den auch Analysten preisgeben: Je mehr Daten gesammelt werden, desto verwirrender fällt oft das Ergebnis aus. Wie Business Insider feststellt, greifen selbst Tech-Giganten wie Facebook und Yahoo insbesondere auf ihre internen Daten-Schätze zurück, um User-Verhalten zu clustern. Und dieses geringe Datenmaterial lässt sich meist von einem einzigen Computer im Alleingang bewältigen. Oftmals geht es nur um eine Menge im Bereich zwischen Megabyte und Gigabyte. 

Weniger ist, wie so oft: mehr. Und das gilt auch im Fall von den sogenannten "Big Data". Ein Ausdruck, der Data Analysis meint und - wie Business Insider vermutet - vor allem von Dienstleistern eingesetzt wird, die dabei ein Geschäftsmodell wittern. Am effektivsten dagegen ist es, die bereits im Unternehmen vorhandenen Daten in Beziehung zu stellen und Korrelationen auszumachen, die es erlauben Handlungsanweisungen abzuleiten. Ein Mehr an zusätzlichen Daten dürfte dagegen eher schaden. "Die Informationen, die man von Big Data gewinnt verringert sich, je mehr Volumen zusammenkommt", beschreibt es Michael Wu, Data Scientist bei der Social Media Analysis-Firma Lithium. Zusätzliche Daten zu erheben würde einzig Zeit und Geld verschwenden. "Der Wert von aller Art von Daten ist nur so wertvoll als es die Informationen und Erkenntnisse sind, die wir daraus ableiten können", so Wu. Dabei seien diese Informationen und Erkenntnisse gemeint, die dabei helfen bessere Entscheidungen zu treffen und dem Unternehmen im Wettbewerbsumfeld einen Vorteil verschafften. Dabei ginge es darum, die "richtigen Daten" zu analysieren. Nach dem Motto: Qualtität vor Quantität.

Genauso sieht das auch Shah Karim (Bild). Der CEO des New Yorker Technologie-Beraters Saferock rät Unternehmen dazu, eher auf Small Data zu fokussieren und darauf aufbauend mehrere Experimente in kleineren Testmärkten durchzuführen. Wie Shah LEAD digital erklärt, können Unternehmen daraus "am effektivsten Schlüsse daraus ziehen, welche Maßnahmen für sie wichtig sind und wie die Konsumenten darauf reagieren.”

Big Data-Hype - und warum weniger mehr ist

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