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

schließlich zur resignierenden Schlussfolgerung: „Ah, ich versteh’, so was wie Buchhalter?!“ – „Na ja, eigentlich nicht, aber … willst Du noch eine Cola?“
    2006 kämpfte ein Unternehmen mit einem Datenproblem der besonderen Art. Es hatte zu viele Daten, mit denen es nichts Rechtes anzufangen wusste. Das soziale Business-Network „LinkedIn“, heute einer der ganz großen Player im Big-Data-Business, verzeichnete fast acht Millionen User, und diese Zahl wuchs tagtäglich. Aber eines funktionierte nicht: Die neuen Teilnehmer suchten innerhalb des Netzes nicht so intensiv nach Verbindungen mit anderen Usern, wie man sich das bei LinkedIn gewünscht hätte.
    Ein junger Physiker aus Stanford namens Jonathan Goldman machte sich daran, einen neuen Zugang zu diesem Problem zu finden. Er begann, Theorien zu entwickeln und Muster zu suchen, die es ihm ermöglichten, vorherzusagen, zu welchen Gruppen von anderen Usern ein bestimmtes Profil affin ist und wie daraus zusätzlicher Nutzen für die User zu generieren wäre.
    Die Geschichte verlief ähnlich wie bei „Moneyball“. Jonathan Goldman, gerade mal ein paar Wochen beim Unternehmen, stieß auf keine große Begeisterung beim LinkedIn-Establishment. Ein Klassiker! Aber LinkedIns Mitgründer und CEO Reid Hoffman vertraute der Kraft der Analysen des jungen Physikers, denn schon bei PayPal hatte er mit ähnlichen Zugängen gute Erfahrungen gemacht. Er erlaubte Goldman, abseits der traditionellen Updates, seine Theorien auszutesten. Rasch wurde ein Modul integriert, das den LinkedIn-Usern andere User vorschlug, mit denen sie noch nicht in Kontakt waren, die sie aber aufgrund der Datenauswertung der Nutzerprofile eigentlich kennen sollten. Innerhalb von wenigen Tagen zeichnete sich eine Revolution ab. Die Klick-Rate dieser Module war die höchste, die je bei LinkedIn gemessen wurde. „People you may know“ wurde ein Mega-Erfolg, kreierte Millionen an neuen Seitenaufrufen und sorgte für zusätzliches Wachstum.
    Dem jungen Datendoktor Jonathan Goldman ist es gelungen, Daten in einem neuen Konzept so zu verwenden, dass zusätzlicher Wert für die User geschaffen wurde. Wenn Du Peter und Maria kennst, dann ist die Wahrscheinlichkeit gegeben, dass auch Peter und Maria einander kennen. Also warum nicht den beiden die Verbindung miteinander ermöglichen? Und das mit nur einem Klick.
    Der „Harvard Business Review“ hat Jonathan Goldman im letzten Jahr als Beispiel für einen Beruf präsentiert, der im Zuge der Big-Data-Bewegung plötzlich ins Scheinwerferlicht geraten ist. 132
     
    „Ich sage immer, Statistiker zu sein, wird der sexy Job der nächsten zehn Jahre. Die Leute glauben, ich mache Witze. Aber wer hätte geglaubt, dass Computeringenieur ein sexy Job der 1990er-Jahre wird?“ 133
    Google-Chief-Economist Hal Varian
     
    Aber ein richtiger Hype rund um die neuen jungen Informatiker, Mathematiker, Statistiker und Ökonomen entstand erst im letzten Jahr. Waren in den 1980er-Jahren die Wall Street und in den 1990ern dann Computer-Technologie und Internet die coolen Biotope der Shootingstars, so werden es in den nächsten Jahren Typen wie Jonathan Goldman sein, für die Unternehmen viel Geld auf den Tisch legen. Data-Scientists, Mathematiker, Statistiker, Informatiker: Menschen, die mit den neuen Frameworks und Technologien wie Hadoop und MapReduce, mit Cloud Computing und Daten-Visualisierung umgehen können. Tausende von ihnen arbeiten bereits bei etablierten, datenorientierten Unternehmen wie Google und Facebook, in Banken und Versicherungen, beim CIA oder bei einem der vielen Start-ups. Die Job-Beschreibung für die neue Art der Datenmeister sieht Emily Waltz in ihrem Blog TechTalk ungefähr so: „Mache Entdeckungen, während Du in Daten schwimmst. Sei ungeheuer neugierig. Bring Ordnung in unstrukturierte Daten und ermögliche ihre Analyse. Und das alles mit einem Gefühl für Business-Aspekte und Einfühlsamkeit gegenüber den Kunden.“ Und welche Fähigkeiten braucht man dafür? „Die Kombination aus Hacker, Analyst, Kommunikator und vertrauenswürdigem Berater, und das alles gerichtet auf die Verbesserung von Technologien oder Produkten“, meint Waltz. 134
     
    Die Nachfrage nach den Datenfachleuten
    „Bis 2015 werden weltweit rund 4,4 Millionen IT-Jobs entstehen, die dem Bereich Big Data zuzuordnen sind. Allein in den USA werden es 1,9 Millionen Stellen sein“, so Peter Sondergaard, Senior Vice President bei Gartner und Chef der weltweiten