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

Open-Data-Bewegung bringt, brauchen wir unterschiedliche Formen der Auseinandersetzung mit diesen Daten – und dazu gehört, davon ist Cliquet überzeugt, auch die Umsetzung in den realen physischen Bereich. Datatainment kann wesentlich dazu beitragen, dass auch mathematisch nicht so begeisterte Menschen Verständnis und Interesse für datenbezogene Inhalte bekommen.
    Ab September 2013 bietet Professor Cliquet an seiner Hochschule in Nantes auch den neuen Ausbildungsweg „Master of Information Design“ an. Ein Teil innerhalb dieses Programms wird Datatainment gewidmet sein. Vielleicht werden sich einige der Studenten, die diese Ausbildung machen, später mal als „Datatainer“ bezeichnen.
     
    The Human Face of Big Data
    Eine der beeindruckendsten Umsetzungen von Data-Design und damit ein Musterbeispiel für Datatainment ist das Projekt The Human Face of Big Data von Rick Smolan, einem „Time“-, „Life“-, und „National Geographic“-Fotografen, und seiner Partnerin Jennifer Erwitt. Für die Kombination aus Buch und Touchpad-App haben seit März 2012 rund 100 der führenden Fotografen der Welt in über 30 Ländern faszinierende Bilder geschossen, die das menschliche Antlitz von Big Data illustrieren. Viele der auch in unserem Buch angesprochenen Themen sind hier in konkreten Beispielen visualisiert worden. Eine hochemotionelle Reportage von der Front der großen Datenrevolution. 157
     
    Ob Data-Designer, Data-Journalist oder „Datatainer“ – sie alle werden eine wesentliche Rolle spielen, um die Bedeutung der Datenflut, die wir täglich produzieren, auch für jene intuitiv nachvollziehbar zu machen, die mit Statistik und mathematischen Formeln nichts am Hut haben. Ihnen obliegt die wichtige und verantwortungsvolle Aufgabe, die Datenflut in verständliche, leicht aufnehmbare Bilder und Geschichten zu übersetzen. Das ist auch wichtig, um Gerechtigkeit in den Zugangschancen zu schaffen, enthält aber natürlich ein ungeheures Potenzial an Manipulationsmöglichkeiten. Durch Verbindung mit Symbolen, Bildern oder Animationen können Zahlen und statistische Informationen völlig unterschiedliche Interpretationen unterstützen oder den Fokus des Betrachters auf bestimmte, eventuell völlig nebensächliche Aspekte lenken. Gerade weil es hier um die Umsetzung komplexer Ergebnisse in einfache Bilder geht, ist wegen der konkreten Gefahr von Manipulation eine Involvierung der Medien als unabhängige Instanz in diese neue Form der Dateninterpretation unverzichtbar.

Die schöne neue Datenwelt –
der Blick in die Big-Data-Zukunft
     
     

Schluss mit Zufallsdiagnosen – smarte Daten, die reich, schön und gesund machen
    Also zugegeben, das mit dem „schön“ ist vielleicht etwas übertrieben. Obwohl auch in der Schönheitschirurgie Prognosemodelle helfen, den Zufall auszuschalten. Und über die Zaubereien der Fotobearbeitungs-Software brauchen wir hier wohl kein Wort zu verlieren. Aber das mit dem „reich und gesund“ – das stimmt in jedem Fall. Durch entsprechende Vorhersage-Tools und die Vermeidung unerwünschter Zufälle können nicht nur Unternehmen Geld machen, sondern auch wir als Gesellschaft insgesamt profitieren. Ich werde das gleich in konkreten Beispielen nachvollziehbar machen. Die Studien der großen Institutionen und Beratungsfirmen zu Big Data und Predictive Analytics nennen ziemlich übereinstimmend die gleichen Bereiche, die in erster Linie von den neuen Technologien und Prognosemodellen profitieren werden. Wir wollen einige dieser Felder näher betrachten.
     
    Big-Data-Transformations-Potenzial und Datenzuwachs pro Jahr
1. IT, Telcos, Media
50–60%
2. Gesundheitswesen
40–50%
3. Logistik & Mobilität
40–50%
4. Finanzen & Versicherung
30–40%
5. Handel
20–30%
6. Government & Bildung
10–20%
Quelle: Experton Group 2012
     
     
    Gesundheit, der Big-Data-Gewinner
     
    Der Gesundheitsbereich kann einer der großen Gewinner werden, wenn mittels Big Data die Möglichkeit besteht, in immer mehr Bereichen der Medizin und der Gesundheitsvorsorge den negativen Zufall weitgehend auszuschalten. Das betrifft die Möglichkeit neuer Diagnosemodelle genauso wie das Problem der Reduktion unnötiger Ausgaben. McKinsey schätzt in einer Studie 158 das Einsparpotenzial für das Gesundheitswesen allein in den USA mit rund 300 Milliarden Dollar jährlich ein, zwei Drittel davon durch Vermeidung unnötiger Gesundheitsausgaben. Voraussetzung dafür ist die Einführung der notwendigen technologischen