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NOTE
Untertitel zu „Big Data einfach erklärt“ (Erklaerexperten, 2014), https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Big_Data_einfach_erkl%C3%A4rt.webm
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Lizenz: CC BY-SA 3.0, https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/

00:00:01.140 --> 00:00:06.740
Der Begriff Big Data bezeichnet
Datenmengen, die so groß sind, dass man

00:00:06.740 --> 00:00:10.940
sie mit normaler Soft- oder Hardware-
beziehungsweise herkömmlichen Methoden der

00:00:10.940 --> 00:00:13.520
Datenverarbeitung nicht mehr bewältigen
kann.

00:00:13.860 --> 00:00:15.980
Wie entstehen solche Datenmengen?

00:00:16.360 --> 00:00:17.380
Ganz einfach.

00:00:17.600 --> 00:00:22.820
Wir alle speisen sie mit jedem Klick,
jedem Online-Einkauf, jeder Eingabe ins

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Navigationsgerät, jeder Finanztransaktion,
jedem Telefonat, jedem

00:00:27.920 --> 00:00:32.220
Fitnessstudio-Besuch, jedem neuen Freund
im sozialen Netzwerk.

00:00:32.740 --> 00:00:36.720
Das bedeutet, die Datenberge wachsen, und
zwar rasant.

00:00:38.590 --> 00:00:43.050
Die gleiche Menge an Daten, die die
Menschheit von ihrem Ursprung an bis zum

00:00:43.050 --> 00:00:48.910
Jahr 2002 geschaffen hat, entsteht im Jahr
2014 bereits in der Zeit, in der

00:00:48.910 --> 00:00:49.990
sie einen Kaffee trinken.

00:00:50.550 --> 00:00:52.110
Innerhalb von 10 Minuten.

00:00:52.110 --> 00:00:52.250
Minuten.

00:00:53.870 --> 00:00:59.030
Mit dem Begriff Big Data sind aber häufig
nicht nur die Daten an sich, sondern auch

00:00:59.030 --> 00:01:01.370
deren Analyse und Nutzung gemeint.

00:01:01.670 --> 00:01:06.350
Das bedeutet, dass man die Datenmenge
nutzt, indem man darin automatisiert

00:01:06.350 --> 00:01:08.570
Muster und Zusammenhänge sucht.

00:01:09.230 --> 00:01:12.470
Ein Beispiel dafür kennt fast jeder vom
Online-Shopping.

00:01:13.350 --> 00:01:18.170
Empfehlungen à la Kunden, die das kauften,
kauften auch, basieren auf auf der

00:01:18.170 --> 00:01:21.710
Echtzeitauswertung von Millionen von
Kaufdaten anderer Kunden.

00:01:22.170 --> 00:01:26.690
Mithilfe dieser Daten wird errechnet,
welche Produkte den Käufer mit hoher

00:01:26.690 --> 00:01:28.390
Wahrscheinlichkeit noch interessieren
könnten.

00:01:29.390 --> 00:01:33.750
Ein ganz anderes Beispiel für die Analyse
von Big Data kommt aus den USA.

00:01:34.710 --> 00:01:38.630
Dort wurde über die automatisierte
Auswertung von Tweets die Verbreitung

00:01:38.630 --> 00:01:41.370
einer Grippewelle vorhergesagt und
eingedämmt.

00:01:41.570 --> 00:01:46.570
Es sind unendlich viele Bereiche denkbar,
in denen Big Data zum Einsatz kommen kann.

00:01:46.570 --> 00:01:51.130
In der medizinischen Forschung können
Massendaten helfen, die besten Therapien

00:01:51.130 --> 00:01:52.710
für Krankheiten wie Krebs zu finden.

00:01:54.030 --> 00:01:58.130
Maschinen können ihre eigenen
Betriebsdaten nutzen, um daraus zu lernen

00:01:58.130 --> 00:01:59.950
und effizienter zu werden.

00:02:02.060 --> 00:02:06.680
Unternehmen können Big Data nutzen, um
ihre Kunden besser kennenzulernen und

00:02:06.680 --> 00:02:10.420
Produkte, Dienstleistungen und Werbung auf
sie zuzuschneiden.

00:02:10.640 --> 00:02:12.880
Und das sind nur einige Beispiele.

00:02:13.360 --> 00:02:15.860
Aber Big Data wirft auch Fragen auf.

00:02:16.500 --> 00:02:19.060
Wem gehören die, häufig persönlichen,
Daten?

00:02:19.480 --> 00:02:23.560
Ist es gefährlich, wenn nur wenige große
Unternehmen sie kontrollieren?

00:02:24.060 --> 00:02:28.700
Wollen wir, und das ist ein reales
Beispiel, wirklich von einem Onlineshop

00:02:28.700 --> 00:02:32.120
auf Basis des Kaufverhaltens erfahren,
dass jemand schwanger ist?

00:02:32.700 --> 00:02:37.780
Und kommt irgendwann der Zeitpunkt, an dem
auch menschliches Verhalten voraussagbar

00:02:37.780 --> 00:02:38.060
wird?

00:02:40.080 --> 00:02:43.900
Also, Big Data bietet enorme Chancen, aber
auch Risiken.

00:02:43.900 --> 00:02:47.940
Es ist ein wenig wie bei der Entdeckung
des Feuers durch die Steinzeitmenschen.

00:02:48.280 --> 00:02:52.620
Man kann sich daran die Finger verbrennen
oder eine Zivilisation darauf begründen.