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Big Data - Fluch oder Segen?

Book Description

Big Data ist in aller Munde. Die Erwartungen an das Öl des 21. Jahrhunderts sind enorm. Aber bringt uns Big Data wirklich die Schöne neue Welt? Wie realistisch sind die Erwartungen? Welchen Preis nicht nur monetärer Art müssen wir alle für die zivilisatorischen Chancen bezahlen, die Big Data uns bietet?
Und letztlich die Frage: Ist Big Data Fluch oder Segen?Dieser Frage geht das Autorenteam Bachmann, Kemper, Gerzer anhand einer ganzheitlichen Betrachtung nach, die über technologische und wirtschaftliche Aspekte hinausgeht. Nach einer Betrachtung allgemeiner Effekte der auf Hochtouren laufenden Digitalisierung der Welt werden deren Auswirkungen auf Unternehmen untersucht, um danach Vorgehensmodelle für den sinnvollen Umgang mit dieser vielschichtigen Thematik abzuleiten.

Eine zentrale Erkenntnis in Bezug auf Unternehmen lautet denn auch folgerichtig: Big Data ist das Spiegelbild eines technologie- und bottom-up-getriebenen gesellschaftlichen Veränderungsprozesses, in dem Unternehmen mit Menschen in ihren unterschiedlichen Rollen als Kunden, Mitarbeiter und Bürger in wechselnden gegenseitigen Abhängigkeiten auf Augenhöhe interagieren.Mit dieser Erkenntnis befinden sich die Autoren im Einklang mit der Enquête-Kommission des Deutschen Bundestages Internet und digitale Gesellschaft, die in ihrem Abschlussbericht im April 2013 feststellt: […] dass die Veränderungen, die die Digitalisierung der Gesellschaft mit sich gebracht hat, tiefgreifend und unumkehrbar sind. Sie sind in ihren Auswirkungen vergleichbar mit den Umwälzungen der Industrialisierung im 19. oder der Erfindung des Buchdrucks im 16. Jahrhundert.Diese Erkenntnis macht Big Data zu einem so ungemein spannenden Thema.

    Aus dem Inhalt:
  • Allgemeingesellschaftliche Aspekte von Big Data und deren Bedeutung für Unternehmen
  • Big Data und die Unternehmenskultur
  • Social Business und Social Enterprise
  • Big Data und der Wandel der Kundenbeziehung
  • Big Data-Strategie und Management
  • Digitalisierung und Arbeitswelt
  • Datenqualität in Zeiten von Big Data
  • Data Mining, Predictive Analytics. Prescriptive Analytics
  • Hadoop vs. Single-Point-of-Truth
  • Big Data & InMemory
  • Beispiele für Big Data & InMemory-Anwendungen
  • DACC: Data Analytics Competence Center
  • Data Science, Data Story Telling
  • Deutungshoheit über Big Data im Unternehmen
  • Kommunikationskultur im Internet, Social Media
  • Marketing als Treiber von Big Data

Table of Contents

  1. Impressum
  2. Die Autoren
  3. Vorwort
  4. Einleitung
  5. Kapitel 1: Strategische Ziele von Unternehmen mit Big Data
    1. 1.1 Erkenntnisse, Wertschöpfung und Geschäftsmodelle
    2. 1.2 Analytical Competitor
    3. 1.3 Informationsvorherrschaft und Deutungshoheit
    4. 1.4 Zusammenfassung Kapitel 1
  6. Kapitel 2: Allgemein gesellschaftliche Aspekte von Big Data
    1. 2.1 Big Data als Spiegelbild gesellschaftlichen Wandels
    2. 2.2 Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung
    3. 2.3 Eigenver​antwortung in Zeiten des Internets
    4. 2.4 Kl​assen des »Datenbewusstseins«
    5. 2.5 Big Data ​​und der »Schwarm«
      1. 2.5.1 Exkurs zur Schwarmint​elligenz
    6. 2.6 Big Data und die »Open-​Bewegung«
    7. 2.7 Socia​l Business und Social​ Enterprise
    8. 2.8 Enquete-Kommis​sion »Internet und digitale Gesellschaft«
    9. 2.9 »Stiftung Datenschutz« der Deutschen Bundesregierung
    10. 2.10 Zusammenfassung Kapitel 2
  7. Kapitel 3: Die Bedeutung allgemein-gesellschaftlicher Aspekte für Unternehmen
    1. 3.1 Big Data und die Unternehmenskultur
    2. 3.2 Social ​Software und Enter​prise 2.0
    3. 3.3 Big Da​ta und der Wandel der Kundenbeziehung
      1. 3.3.1 Der moderne Kunde hat die Wahl
      2. 3.3.2 Transparenter Kunde – Transparentes Unternehmen
      3. 3.3.3 Datenschutz als Wettbewerbsfaktor
    4. 3.4 Big Data – Strategie und Management
      1. 3.4.1 Big Data Management vs. Business Intelligence Management
      2. 3.4.2 ​Veränderungs-​ und Kommunikationsmanagement
      3. 3.4.3 Zielkonflikte und interne Widerstände
      4. 3.4.4 ​Mandat
    5. 3.5 Unternehmen im Zentrum des Wandels
    6. 3.6 Digitalisierung und Arbeitswelt
    7. 3.7 Zusammenfassung Kapitel 3
  8. Kapitel 4: Big Data ist mehr als Business Intelligence 2.0
    1. 4.1 Komplexitätsanstieg bei Big Data gegenüber Business Intelligence
      1. 4.1.1 Neue Datenstrukturen
      2. 4.1.2 ​Generische Schlüssel
      3. 4.1.3 Neue Datenklassen und Speichertechnologien
    2. 4.2 ​Datenqualität in Zeiten von Big Data
    3. 4.3 Business-Intelligence​-Analytik vs. Big-Data-Analytik
      1. 4.3.1 Data Mining
      2. 4.3.2 Predi​ctive Analytics
      3. 4.3.3 Pre​scriptive Analytics
    4. 4.4 Paradigmenwechsel
      1. 4.4.1 Redundante Datenhaltung mit Hadoop
      2. 4.4.2 ​Hadoop vs. Single-Point-of-Truth
      3. 4.4.3 Unschärfen in Analysen
      4. 4.4.4 Big Data und der Datensammler
      5. 4.4.5 Big Data direkt analysieren
    5. 4.5 Zusammenfassung Kapitel 4
  9. Kapitel 5: Big Data und InMemory – Die neue Dimension des Machbaren
    1. 5.1 ​Was ist »InMemory«?
    2. 5.2 Beispiele für Big-Data-und InMemory-Anwendungen
      1. 5.2.1 ​Fraud Management
      2. 5.2.2 Verkehrssteuerung – Von Einparkhilfen und Google-Automobilen
      3. 5.2.3 Big Data in der Steckdose
      4. 5.2.4 Big Data, Schlaglöcher und Delinquenten
    3. 5.3 Ist das technisch Machbare immer sinnvoll?
    4. 5.4 Zusammenfassung Kapitel 5
  10. Kapitel 6: Welche Bedeutung hat Big Data für unser Unternehmen?
    1. 6.1 Müssen wir uns mit Big Data auseinandersetzen?
    2. 6.2 Welche Risiken beinhaltet Big Data?
    3. 6.3 Welche Chancen bietet uns Big Data?
    4. 6.4 Kundenzentrierung und Innovation als Wachstumstreiber
    5. 6.5 Neue Wertschöpfungslogiken und Digitale Geschäftsmodelle
    6. 6.6 Die Big-Data-Checkliste
    7. 6.7 Zusammenfassung Kapitel 6
  11. Kapitel 7: Big Data im Unternehmen
    1. 7.1 Big Data und das Data Analytic​s Competence Center (DACC)
    2. 7.2 Schulungen
      1. 7.2.1 Big-Data-Verständnis im Unternehmen
      2. 7.2.2 Mitarbeiter und Kundendaten
      3. 7.2.3 Technologie
      4. 7.2.4 ​Schutz vor Datensabotage
    3. 7.3 Big-Data-Projektmanagement
      1. 7.3.1 Business Intelligence Lessons Learned
      2. 7.3.2 Pragmatismus und Agilität
    4. 7.4 Zusammenfassung Kapitel 7
  12. Kapitel 8: Die Deutungshoheit über Big Data im Unternehmen
    1. 8.1 Grenzen der Interpr​etation
      1. 8.1.1 Das Ende der Theorie?
      2. 8.1.2 Das Ende der Stichprobe?
      3. 8.1.3 Scheinkorrelationen
      4. 8.1.4 Das Ende der unsicheren Prognose?
    2. 8.2 Wer »darf« Big Data im Unternehmen analysieren und interpretieren?
      1. 8.2.1 So wichtig wie nie​: Individualität und Softskills
      2. 8.2.2 Interdisziplinäre Teams und Data Sci​entists
      3. 8.2.3 Die richtigen Datenquellen identifizieren
      4. 8.2.4 Datenprovider ​& Serv​ice Level Agreements (SLA)
      5. 8.2.5 Fachb​ereiche und Gamifizierung
      6. 8.2.6 Data Story Telli​ng
    3. 8.3 Zusammenfassung Kapitel 8
  13. Kapitel 9: Big Data und das Marketing in Zeiten des Internets​
    1. 9.1 Kommunikationskultur im Internet
    2. 9.2 Die »Sinus Milieus« – Nutzergruppen im Internet
    3. 9.3 Social Media – Internetnutzer als Datenerfasser
    4. 9.4 Wichtige soziale Netzwerke
      1. 9.4.1 Facebook
      2. 9.4.2 Twi​tter
      3. 9.4.3 Flickr
      4. 9.4.4 Pinterest
    5. 9.5 Ein Sammelsurium an Daten – Die Auswertung sozialer Netzwerke
      1. 9.5.1 Auswertungen bei Facebook
      2. 9.5.2 Auswertungen bei Twitter
      3. 9.5.3 Auswertungen bei Flickr
    6. 9.6 Social Media Marketing
    7. 9.7 Der »Fake« als Marketinginstrument – Was ist echt im Internet?
    8. 9.8 Personalisierte Werbung – Hype means everything
    9. 9.9 Social Media und der »Return On Marketing Investment« (ROMI)
    10. 9.10 Das Marketing als Treiber von Big Data
    11. 9.11 Trends und Ausblick
      1. 9.11.1 Self Track​ing und Quantified-Self-Bewe​gung
      2. 9.11.2 Technischer Ausblick
    12. 9.12 Zusammenfassung Kapitel 9
  14. Kapitel 10: Big Data – Fluch oder Segen?
    1. 10.1 Big Data und das Ende der Intui​tion
    2. 10.2 Big Data, die Experten und der Schwarze Schw​an
  15. Anhang A: Literaturverzeichnis
  16. Anhang B: Verzeichnisse