Big Data und Digitalisierung sind in erster Linie Themen, die die Wirtschaft betreffen, würde man annehmen. Dabei wird übersehen, dass es sich in beiden Fällen um so genannte Basisinnovationen handeln. Ihre Besonderheit: Sie durchdringen sämtliche Bereiche im Alltag der Menschen und verändern ihn – in der Regel nachhaltig, manchmal radikal aber oft schleichend. Führt man sich den eigenen Arbeitsplatz oder die Unterhaltungsecke im Wohnzimmer vor fünf Jahren nochmals vor Augen vor, wird einem spätestens dann bewusst, dass man ganz oben auf der Welle eines Megatrends schwimmt.
Die Erkenntnis, dass Big Data, predictive analytics oder Business Intelligence für die Wirtschaftsbetriebe im Allgemeinen aber für den Mittelstand im Besonderen ganz wichtige Themen sind, hat sich inzwischen durchgesetzt. Immer mehr mittelständische Unternehmen suchen Wege und Zugänge in eine nachhaltige Digitalisierungsstrategie, die von der Vision einer Industrie 4.0 angetrieben werden. Aber wo sind Big Data, Analytics und Data Intelligence noch wichtig? Welche anderen Bereiche einer lebendigen und vielfältigen Gesellschaft betreffen sie noch? In welchen anderen Disziplinen breitet sich Data Mining und Maschinelles Lernen noch aus? So zum Beispiel an einer interessanten Stelle an der Technischen Universität München (TUM).
Dort befindet sich die Hochschule für Politik München, bei der es sich um eine institutionell selbständige Einrichtung an der TUM handelt, wie man es auf der Website nachlesen kann. Dort erfährt man von der langen Geschichte dieser Institution, die erst 2013 im Rahmen der Hochschulreformen an die TUM angeschlossen wurde. Viel spannender hingegen sind zwei Professuren, die erst in diesem Jahr eingerichtet worden sind. Simon Hegelich wurde zum Professor für Political Data Science und Jürgen Pfeffer zum Associate Professor für Computational Social Science und Big Data berufen. Beide verbindet der Brückenschlag zwischen Geisteswissenschaft und Computerwissenschaft.
Der Schwerpunkt von Prof. Dr. Hegelich liegt dabei auf der Politikwissenschaft. “Wir erleben gerade eine digitale Revolution”, heißt es auf seiner Profilseite. “Um diese Veränderungen kompetent analysieren zu können, brauchen wir Methoden aus dem Bereich Data Science.” Aktuelle Forschungsprojekte sind die so genannten Social Bots, die öffentliche Diskussionen in den Sozialen Netzwerken manipulieren können. Ein Querschnittsthema seiner Forschung bildet die Künstliche Intelligenz. “Hier geht es darum, wie Ansätze aus der politischen Philosophie und Maschinelles Lernen kombiniert werden können und welche politischen Auswirkungen eine solche Entwicklung hätte.“, heißt es auf seiner Profilseite.
Prof. Dr. Pfeffer hingegen befasst sich mit der “Analyse großer und dynamischer sozialer, politischer und wirtschaftlicher Systeme”, heißt es verkürzt auf seiner Profilseite. Seine persönliche Website hingegen bietet umfassende und zum Teil beeindruckende Einblicke in seine Forschungsarbeiten. Dabei wird vorweg eins klar: Er ist global vernetzt. Er betreibt dabei Grundlagenforschung und arbeitet an Messinstrumenten und -methoden. So geht er der Frage nach, wie man die verzerrten und unscharfen Daten aus den Sozialen Medien präzisieren kann. Auch interessiert er sich für Methoden der Datenvisualisierung. Seine Website bietet dazu einige spannende wie unterhaltsame Grafiken, die neugierig machen.
Und was hat man davon? Digitalisierung ist nicht mehr reine Technologie, die Ingenieure und Informatiker voraussetzt. Viele Anbieter von Business Intelligence bringen ausgereifte und erprobte Technologien mit, die in Unternehmen schnell eingeführt werden können. Die besten Tools zeichnen sich durch intuitive Bedienung aus, wodurch Mitarbeiter damit schnell und nutzstiftend arbeiten können. Die Herausforderungen liegen also nicht nur in der virtuellen Welt des Internets. Digitalisierung setzt Managementmethoden, Organisationskulturen, Kommunikationswege voraus, um aus den digitalen Daten richtige Entscheidungen und Strategien in der realen Welt umzusetzen. Die digitalen Vorarbeiter wie Prof. Dr. Hegelich und Prof. Dr. Pfeffer bauen nicht nur eine Brücke zwischen Sozialwissenschaft und Big Data, Analytics, Visualization. Vielmehr errichten sie eine gemeinsame Plattform, um Online- und Offline-Welten dauerhaft zu verknüpfen. Vor allem aber demonstrieren ihre Arbeiten, dass Business Intelligence und advanced analytics ihren eigentlichen Höhepunkt noch lange nicht erreicht haben.
Autor: Kamuran Sezer, Geschäftsführer des futureorg Institut, das auf sozioökonomische Trendanalysen und Innovationskommunikation spezialisiert ist.
Die digitale Transformation der Wirtschaft, die auch unter dem Begriff Industrie 4.0 diskutiert wird, ist ein Megatrend, der alle Arbeits- und Lebensbereiche durchdringt und sie verändert. Sie betrifft das Bildungssystem genauso wie das Gesundheitswesen, die Kommunen ebenso wie den Handel und selbstverständlich auch die industrielle Hochtechnologie, die das Herzstück des deutschen Standorts bildet. Umso wichtiger ist es, diese vielfältigen und dynamischen Entwicklungen der digitalen Transformation übersichtlich darzustellen und verständlich zu erklären. Wie wichtig dies ist, kennen wir aus unserer täglichen Arbeit bei der Iodata GmbH. Als Daten-Spezialisten strukturieren, analysieren und visualisieren wir Unternehmensdaten, damit das Management begründete und fundierte Entscheidungen treffen kann. Um die vielfältigen Entwicklungen der Digitalisierung zu beschreiben und zu verstehen, müssen ergänzend zu den quantitativen Daten auch qualitative Indikatoren beachtet werden. Denn heute blicken wir auf dem Fundament von Business Intelligence auf neue Herausforderungen: Smart Data, künstliche Intelligenz, autonome Fertigungsbetriebe, vernetzte Fabriken, Mensch-Roboter-Kollaborationen, predictive analytics, Internet der Dinge oder virtuelle Realitäten, um nur einige Highlights zu nennen. Iovolution.de ist daher nicht nur ein Online-Magazin, das sich an Entscheider aus Wirtschaft, Verbände, Politik und Wissenschaft wendet. Es ist eine Erweiterung des Angebots der Iodata GmbH: ein Instrument zur Trend- und Innovationsbeobachtung.
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