Das Ende des Zufalls - Wie Big Data uns und unser Leben vorhersagbar macht (German Edition)

ungeheure Bedeutung von Geodaten und Geoinformatik für die Etablierung der Big-Data-Prognose-Tools zeigt sich in allen Bereichen, die wir in diesem Buch ansprechen. Ganz besonders ist davon der Gesundheitsbereich betroffen.
    Geografische Informationssysteme eröffnen die Möglichkeit, Faktoren der Umwelt eines Menschen mit seinen medizinischen Charakteristiken zu verbinden, daraus wertvolle Informationen zu gewinnen und auch Rückschlüsse auf zukünftige Entwicklungen zu ziehen.
    Ein anderer Bereich für den Einsatz von Geodaten wird in immer stärkerem Ausmaß die Sportanalyse. Ein legendäres Beispiel ist die Bewegungsanalyse des Finalkampfes um olympisches Gold 2012 in London zwischen Roger Federer und Andy Murray. Erst dadurch wurde es möglich, die Bewegungsstrategie jedes Spielers nachvollziehbar zu machen und bessere Analysen zu ermöglichen. 101

Datenhandel und Analyse-Tools
    Rund 40,7 Milliarden Pfund jährlich wird der Datenwert von Unternehmen in Großbritannien im Jahr 2017 insgesamt ausmachen. Durch datengetriebene Start-ups werden bis dahin rund 58.000 neue Jobs entstanden sein. 102
    Der Informationsgehalt, der in Daten steckt, stellt einen Wert dar, der mittlerweile genauso als Firmenwerte betrachtet werden kann wie Rohstoffe, Gebäude oder andere Anlagewerte. Realisierbar wird der Wert der Daten aber erst dann, wenn sie durch Analyse in Smart Data umgewandelt werden. Erst dann eignen sie sich als Treiber eines Smart Data Feedback Loops, durch den bereits existierende Prozesse verbessert oder neue Dienstleistungen und Produkte geschaffen werden.
    Daten sind in Unternehmen in jeder Verarbeitungsstufe vorhanden: als rohe Daten, also Rohstoff, wie etwa unverarbeitete Kaffeebohnen, als bereits bearbeitete und strukturierte beziehungsweise mit Metadaten versehene Daten, also wie die gerösteten Kaffeebohnen, oder als bereits durch Analyse zu relevanten Informationen verarbeitete Smart Data. In diesem Stadium können sie schon eine Art Produkt darstellen – wie eine bestimmte Kaffeesorte oder lösliches Kaffeepulver. Und wie Markenartikler aus dem Grundprodukt eigene Marken herstellen und manchmal parallel dazu aus dem gleichen Grundprodukt auch noch Handelsmarken produziert werden, so werden Unternehmen diese Daten für eigene Prozesse und Produkte selbst nutzen – und gleichzeitig für andere Produkte zur Verfügung stellen.
    Manchmal werden aber auch Daten anfallen, die man selbst nicht wirklich sinnvoll nutzen kann, da man sie nicht braucht oder die Verarbeitung zu aufwendig ist. Oder aber sie sind erst in Kombination mit anderen Daten, die man selbst nicht hat, sinnvoll zu verwerten. Dafür gibt es Datenmärkte und Händler, die eine Aggregations- und Vermittlerposition wahrnehmen – damit der allfällige zusätzliche Wert, der in diesen Daten steckt, auch realisiert werden kann. Jedes Unternehmen mit größeren Datenmengen wird daher zusätzlich zur eigenen Nutzung mit entsprechender Kreativität auch einen Handelswert zumindest eines Teils seiner Daten ansetzen können. So wie in anderen Geschäftsfeldern werden auch hier durch Ideen, wie man aus bisher nicht genützten oder nicht entsprechend veredelten Daten neue Produkte oder Dienstleistungen generieren kann, neue Business-Modelle entstehen.
    Die Technologie-Research Firma Gartner Inc. ermittelte, dass Unternehmen, die der neuen Datenwelt durch aktiveren Umgang mit dem Erwerb, der Verarbeitung und dem Management des Datenwerts begegnen, eine Chance auf um 20 Prozent höhere Ergebnisse haben als ihre Mitbewerber, die das nicht tun. 103 Da zu erwarten ist, dass dieser Austausch und Handel sich in vielen Bereichen der Geschwindigkeit von Big Data anpassen müssen, werden sich noch viel stärker als bisher Online-Datenhandels-Plattformen etablieren, die zusammen mit Analyse-Plattformen desktopfähige Komplettangebote anbieten können. Früher waren nur größere Unternehmen und Organisationen Kunden der Datenhändler, die es schon seit Mitte des 19. Jahrhunderts gibt, als Paul Reuter damit begann, Börsenkurse telegrafisch gegen Geld bereitzustellen. Mit den neuen Möglichkeiten, Daten zu sammeln, zu speichern und auszutauschen, geht der Einfluss der großen Daten-Aggregatoren wie Thomson Reuters oder Bloomberg zurück und Online-Datenbörsen entstehen, die den Entwicklern von Software und Smart-Data-Start-ups den Zugang zu entsprechenden Datensets zu günstigen Konditionen (oft sogar ohne Kosten) ermöglichen. Diese Online-Datenmarktplätze