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Kundenrezensionen

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am 24. Oktober 2013
Fazit für Schnell-Leser: kurzweilige Einführung in das Thema "Big Data" mit ziemlich viel Hype und inhaltlichen Schwächen im letzten Drittel des Buchs.

Festplatten haben mittlerweile gigantische Kapazitäten, der Preis für Speichermedien verfällt rapide. Dies macht die Speicherung extrem großer Datenmengen sehr günstig. Das nutzen insbesondere die Major Player des Internets, zuvorderst Google, Facebook und amazon, die in Ihren Rechenzentren gigantische Mengen an Daten speichern.

Die beiden Autoren Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier geben in Ihrem Buch "Big Data" nun eine Einführung in das Thema. Sie schildern, welche Möglichkeiten und Potenziale sich aus der Gewinnung und der Analyse solch großer Datenmengen ergeben. Nicht, so erfahren wir, aus der primären Nutzung der Daten (d. h. für den Zweck, für den sie eigentlich erhoben wurden). Sondern aus der späteren Zweit- oder Drittnutzung von extrahierten Informationen, die sich aus zusätzlichen Analysen ergeben.

Die aus ihrer Sicht revolutionäre Andersartigkeit dieses neuen Ansatz erläutern die Autoren zunächst. Hierzu arbeiten sie sich an drei beschränkenden Paradigmen altmodischer Datenerfassung und -verarbeitung aus den Zeiten vor "Big Data" argumentativ ab.

"N=all"
Dies beschreibt den Umstand, dass in früheren Zeiten nur jeweils ein beschränktes "Sample", d. h. ein Teil einer Datengesamtheit erfasst und verarbeitet werden konnte. Im Big Data nun gibt es diese Einschränkung nicht mehr, wird doch die komplette Datengesamtheit erfasst und auch gespeichert, eben "N=all".

"Ungenauigkeiten akzeptieren"
Ebenso in alter Zeit versuchte man, möglichst genaue Daten zu erfassen und etwaige Fehlmessungen oder auch fehlende Messungen auszumerzen bzw. aus der Datenanalyse auszuschließen. Im "Big Data"-Szenario nun kann man diese Ungenauigkeit der Daten durchaus akzeptieren. Denn diese "Messiness" spielt durch die schiere Menge an erhobenen Daten statistisch gesehen keine große Rolle mehr.

"Korrelationen anstatt Kausalität"
Zu guter Letzt fällt der alte Ansatz, kausale Zusammenhänge aus Daten zu ermitteln. Im "Big Data"-Szenario reicht es aus, für die Beurteilung von Datengesamtheiten nur Korrelationen zu betrachten. Deren Ursache, so die Autoren, muss man in diesem Szenario nicht notwendigerweise verstehen.

Im Nachfolgenden erläutern die Autoren die Chancen, die "Big Data" für Unternehmen bietet. Immer wieder garniert durch anschauliche Beispiele, z. B. die Vorhersage lokaler Grippe-Epidemien mithilfe der Analyse von Google-Suchen. Mögliche Epidemien lassen sich damit sehr viel zeitnaher ermitteln als durch das (in den USA) etablierte Meldewesen der Ärzte an das CDC (Center for Disease Control). Oder die zahlreichen Unternehmungen von Ören Etzioni. Er ermittelt z. B. aus der Big Data Analyse von Reservierungsdatenbanken der Fluggesellschaften Vorhersagen, welcher Zeitpunkt der Günstigste für den Kauf eines Flugtickets ist.

Hierauf aufbauend diskutieren die Autoren, welche neue Nutzungszenarien und Geschäftsmodelle zukünftig entwickelt werden können z. B. indem man Probleme und Fragestellungen "datafiziert", also zu einer "Big Data"-Fragestellung umwandelt.

Alle Kapitel sind flüssig geschrieben und lassen sich gut lesen, insbesondere die enthusiastischen Visionen der Autoren. Allerdings mutet das Geschriebene manchmal ziemlich "Hypig" an. Es erinnert mich an die Executive Summaries der Businesspläne gescheiterter Internet Start-ups. Genau hier ist mir das Buch zu unreflektiert und zu unkritisch.

Die Einschätzung und Bewertung der etwaigen Probleme finden nur im letzten Drittel des Buches statt, in den Schlusskapiteln.

Übliche Effekte, die man in der Datenerhebung und Analyse immer hat, auch im "Big Data"-Szenario, werden gar nicht erwähnt. Hier liegt die Vermutung nahe, dass beide Autoren, der eine Jurist und Internet-Governance-Experte, der andere Technik-Journalist und -Publizist sich nie wirklich selber ausgiebig mit Datenerhebungen und Analysen beschäftigt haben.

Mayer-Schönberger und Cukier erheben beispielsweise jede Messung, jeden Datenpunkt zum Juwel, zur digitalen Kostbarkeit, den es lediglich abzuspeichern gilt. Hier hatte ich den Eindruck, für beide Autoren gilt die Gleichsetzung Daten=Information. Dies ist nicht so, auch nicht im Internet. Denn selbstverständlich spielen hier sowohl quantitative als auch qualitative Aspekte eine Rolle.

Quantitativ:
-----------------
Daten müssen "reduziert" werden, um Information zu gewinnen. Information erschließt sich nicht sofort mit der Messung von Daten, sondern muss aus diesen ermittelt werden. Mal aufwendiger, mal weniger aufwendig.

Qualitativ:
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Manchmal hat man wenig "Messiness" , manchmal viel, manchmal bestehen Daten aus sehr viel "Schrott" und wenig "Information". Der Fachmann spricht vom Signal-zu-Rausch Verhältnis. Dieser Begriff und das zugrunde liegende Konzept werden im Buch nicht erwähnt.

Fazit
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Eine kritische Sicht von "Big Data" und eine Diskussion der Gefahren folgt, wie schon gesagt, im letzten Drittel des Buchs. Wie oben bereits ausgeführt, ergeben sich die vermutlich größten Potenziale in der Nutzung von "Big Data" aus der Zweit- oder Dritt-Analyse von Daten. Genau dieser Nutzen ist aber zum Zeitpunkt einer Datenerfassung nicht absehbar. Just in diesem Moment aber gibt man als Individuum oftmals das Einverständnis zum Nutzen seiner Daten. Was Unternehmen oder Drittverwerter dann nachfolgend mit diesen Daten anfangen, bekommt der Einzelne dann nicht mehr mit.

Das Buch wurde vor den diversen Datenskandalen, NSA und Prism recherchiert und geschrieben. Insofern werden die Gefahren, die sich aus der Nutzung durch staatliche Institutionen ergeben nur gestreift und nicht in der Tiefe diskutiert.

Interessant und diskussionswürdig sind die Lösungsansätze, die die Autoren zu den auftretenden Problemen vorstellen. Zum einen ist dies der Ansatz, dass Datenerfassende und -verarbeitende Unternehmen sich die Zweit- und Drittnutzung von Daten von unabhängigen Institutionen überprüfen und freigeben lassen. Darüber hinaus wird die Institutionalisierung einer Berufsgruppe diskutiert, die quasi als "Daten-Obleute" diese Überprüfung übernehmen könnten. Die in Deutschland etablierten Datenschutzbeauftragten werden explizit genannt als Keimzelle einer solchen neuen Berufsgattung.
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am 21. April 2014
Der Titel lässt mehr erwarten. Alles in allem eher enttäuschend. Die Darstellung ist einerseits viel zu langatmig und andererseits viel zu oberflächlich. Somit nur wenig überzeugend. Ich würde dieses Buch nicht noch einmal kaufen.
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am 29. März 2016
Vorhersagen aufgrund von Korrelationen bilden das Fundament von Big Data. Das ist die Kernaussage des Buches. Denn: »Korrelationen sind viel leichter und billiger aufzuspüren und daher oft zu bevorzugen.« Und: »zu wissen was, ohne zu wissen warum, ist … vollkommen ausreichend.« Ursachenforschung ist also irrelevanter geworden.

Es mag im anglo-amerikanischen Raum üblich sein, Informationen durch lockeren und oberflächlichen Erzählstil zu vermitteln. Mayer-Schönberger und Cukier gelingt das mit amüsanten exemplarischen Geschichten ausgezeichnet. Leider unterscheiden sie wenig zwischen Fakten, Meinungen und Ideen. Selbst ein hilfreiches Glossar fehlt, trotz fast 50 Seiten Danksagungen, Anmerkungen, Literatur- und Schlagwortverzeichnis. Damit wäre zumindest ein klare Abgrenzung einzelner grundlegender Begriffe wie 'Algorithmus', 'Algorithmiker' oder 'mathematisches Modell' erzielbar; Begriffe, die von den Autoren sehr individuell verwendet werden.

Die beiden Autoren streifen das Thema der Risiken, die mit Big Data verbunden sind. Ihr Vorschlag, für die Kontrolle und Sicherheit der privaten Daten eine Art Dienstleister, vergleichbar mit den bekannten Ratingagenturen, einzusetzen, ist unfreiwillig kurios. Dass die Autoren im Nachwort ihren speziellen Dank an Google und Deloitte aussprechen ist bei diesen Aussagen mehr als nachvollziehbar. So zeigt sich auch, dass der Fokus der beiden Autoren fast ausschließlich auf der monetär erfassbaren Seite der Verarbeitung großer Datenmengen liegt und weniger an möglicher gesellschaftlicher Entwicklung auf Basis relevanter Daten.

Mittels der Verarbeitung großer Datenmengen könn(t)en Aussagen über die Wahrscheinlichkeit von Fehlern oder Problemen gemacht und rechtzeitig etwas dagegen unternommen werden. Da aber weniger Ursachenforschung betrieben wird, liegt das Interesse primär nicht mehr z.B. an der Verbesserung von Produkten - das wäre wohl nicht im Interesse der Produzenten - sondern im Verkauf teurer Wartungsverträge. Ein echter Fortschritt?

So liest sich das Buch wie eine dicke Werbebroschüre von Google, Amazon, Facebook und Co, um der Datafizierung aller Lebensbereiche das Wort zu reden. Big Data ist auch keine Revolution, im Gegenteil: es ist alter Wein in neuen Schläuchen. Ich halte es mehr mit Einstein, der meinte: »Probleme kann man niemals mit derselben Denkweise lösen, durch die sie entstanden sind.«
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TOP 100 REZENSENTam 2. November 2013
Obwohl es für Big Data keine einheitliche Definition gibt, versteht man darunter meist Informationsmengen, die zu groß sind für den Arbeitsspeicher des verarbeitenden Computers. Mit neuen Technologien können heute aber schon größere Arbeitsmengen als je zuvor verarbeitet werden. Das wird sich auf unsere Lebensweise und auf unsere Weltsicht auswirken, prophezeien die Autoren. Vor allem muss sich die Gesellschaft gewohnten Vorstellungen von Kausalität entledigen und sich stattdessen mehr auf Korrelationen verlassen - oder einfacher gesagt: man wird zukünftig nicht mehr wissen, warum etwas passiert, sondern nur noch, dass es passiert.

Hier nur ein Beispiel aus dem Buch: das Empfehlungssystem von Amazon. Schon von Beginn an hatte Amazon alle möglichen Daten über seine Kunden gesammelt und gespeichert: etwa welche Bücher sie kaufen, welche sie sich ansehen ohne sie kaufen oder sogar, wie lange sie sich Informationen über bestimmte Bücher anschauen. Aus dieser riesigen Datenflut entwickelte Amazon einen Algorithmus der aufzeigt, aufgrund welcher Vorlieben der einzelne Kunde Bücher auswählt und machte auf dieser Basis gezielte Buchempfehlungen. Rational waren diese Empfehlungen eigentlich nicht zu erklären. Den ein Computer weiß ja nicht, warum ein Henningway-Leser sich auch für die Bücher von F. Scott Fitzgerald interessiert. Aber das System funktioniert! Heute wird ein Drittel der Umsätze bei Amazon auf das personalisierte Empfehlungssystem zurückgeführt.

Fazit: Man muss die Entwicklung zum Sammeln immer größerer Datenmengen nicht immer gutheißen - gerade im Hinblick auf die jüngsten NSA-Enthüllungen. Aber die Vervielfachung der Datenmengen lässt sich nicht mehr aufhalten - das ist nun mal die Zukunft. Den Leser mit dieser Zukunft vertraut zu machen, mit allen Vor- und Nachteilen die zu erwarten sind, dies ist das Verdienst des Buches.
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am 5. Juni 2014
Big Data – das ist doch das da draußen in der Wolke. Für alle, die es genauer wissen wollen, gibt es dieses Buch. Es erklärt, welche Potenziale Big Data hat. Da nun sehr große Datenmengen analysiert werden können, kann man sich zum Beispiel auf Unschärfen und Korrelationen verlassen, statt auf Exaktheit zu bestehen, und erhält dennoch präzise Ergebnisse. Gleichzeitig zeigen die Autoren die neue Qualität der Gefährdung unserer Privatsphäre durch Big Data. Nämlich dann, wenn Daten, die heute gesammelt werden, morgen für einen ganz anderen Zweck benutzt werden. Wer unsere heutige Welt verstehen will, kommt an diesem Buch nicht vorbei.

Redaktion Das Büro
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am 26. Oktober 2014
Wenn man sich im Bereich Big Data einliest bekommt man meistens entweder reine Technik oder Buzzword-Sales. Diese Buch ist keines von beidem. Es ist ein packender Überblick über diese neue Welt der endlosen Daten mit einer breiten Zielgruppe.
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am 27. Dezember 2014
Das Buch bietet einen guten und kurzweiligen Einstieg in das Thema BIG DATA. Alle wchtigen Aspekte sind beleuchtet, auch wenn man hin und wieder den Eindrucvk hat das die Inhalte sich von Zeit zu Zeit wiederholen.
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am 4. März 2014
zum Inhalt haben die anderen Rezensionen schon genug gesagt.

Was mich stört ist der Teil, wo auf die Risiken eingegangen werden soll. Ich finde die Risiko Betrachtung viel zu oberflächlich und sie wird in keiner Weise der Bedrohung gerecht, die von Big Data ausgeht.

Vor dem Hintergrund der neusten Enthüllungen über Staatsversagen bei NSA und GCHQ
* Zitat aus Snowden Enthüllungen "wie der GCHQ etwa falsches Material ins Internet lädt, um die Reputation einer Zielperson zu zerstören"

oder zivilen Verfehlungen:
* Veröffentlichung von Leistungsdaten österreichischer Schüler (nur noch die von Herrn Mayer-Schönberger verpönte Anonymisierung bewahrte die Schüler vor dem Schlimmsten)

maßt es geradezu naiv an, wenn der Autor als Lösung Testate nach den Vorbildern von Wirtschaftsprüfungsgesellschaften vorschlägt. Das diese Testate in der Finanzindustrie nicht das Papier wert sind auf dem sie stehen, wurde in der Bankenkrise eindrucksvoll unter Beweis gestellt, als über Nacht hunderte von Banken Pleite gingen, die alle vorher positiv testiert worden sind.

Hier hilft nur Kontrolle und bei Verstößen eine spürbare Bestrafung, aber darauf geht Herr Viktor Mayer-Schönberger mit keinem Wort ein, vielleicht wollte er den GCHQ nicht verärgern?
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am 14. März 2014
Ein gutes Buch für jemanden, der einen kurzen, schnellen Einstieg in das Thema sucht. Das Buch ist gut strukturiert und lässt sich fliessend lesen.
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am 26. Dezember 2013
Das Buch gibt einen guten Überblick, betrachtet das Thema von verschiedenen Blickwinkeln und gibt Anregungen zum Nachdenken. Ich finde es deswegen empfehlenswert für jemanden, der sich für dieses Thema etwas tiefgreifender interssiert.
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