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Schon länger geistert der Name »Big Data« durch die Medien. Was versteht man unter Big Data? Hierbei werden Daten aus vielen Quellen in einer Datenbank zusammengeführt, und man kann dann über alle Daten Auswertungen fahren …

Artikel vom 10. 4. 2021
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Schon länger geistert der Name »Big Data« durch die Medien. Was versteht man unter Big Data? Hierbei werden Daten aus vielen Quellen in einer Datenbank zusammengeführt, und man kann dann über alle Daten Auswertungen fahren.

Je mehr unterschiedliche Quellen in einer Datenbank zusammenlaufen, umso bessere Ergebnisse kann man erzielen. In erster Linie geht es bei Big Data darum, anhand von Mustern bestimmte Vorhersagen für Ereignisse in der Zukunft zu treffen.

Vor Jahren hatte einmal ein Hersteller von Windeln mit einem großen Suchmaschinenanbieter zusammengearbeitet und anhand der Suchanfragen versucht, Schwangere zu identifizieren. Dieses Unternehmen hat dann jeder identifizierten Frau ein Willkommenspaket für die ersten Tage nach der Geburt geschickt.

Prompt wurde das Unternehmen von einem Vater verklagt, dessen minderjährige Tochter ein solches Paket bekommen hatte. Zum Prozess kam es allerdings nie, da sich inzwischen herausstellte, dass seine Tochter wirklich schwanger war. Denn Frauen, gerade diejenigen, die zum ersten mal schwanger sind, suchen meistens nach den gleichen Themen.

Aber Big Data geht noch viel weiter. Während Google früher Grippewellen anhand von Anfragen vorhergesagt hat, versucht die Branche, anhand von Sozial-Media-Posts und Kommentaren Wahlvorhersagen zu machen. Man sagt, dass man heute schon anhand von mindestens 20 Posts und Kommentaren Geschlecht, politische Ausrichtung, Stadt- oder Landbewohner et cetera auslesen kann. Das heißt, je mehr ein Mensch in sozialen Netzwerken aktiv ist und Freunde mit ähnlichen Interessen sammelt, desto mehr kann man über ihn erfahren und eine Aussage darüber treffen, was er in Zukunft machen will.

Aber Big Data wird nicht nur für Menschen genutzt. Man kann anhand solcher riesigen Datenmengen und der passenden Algorithmen ebenso Vorhersagen über die Haltbarkeit von Materialien oder Lebensmitteln machen.

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