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Big Data, Big Brother, Big Question

Depositphotos Big DataQuelle: DepositphotosEs gibt deutlich mehr Events zu Big Data als Big Data für Events. Denn für Algorithmen ist unsere Community einfach zu klein. Erst bei einem hippen Content-Festival mit 432.500 Teilnehmern wie beim  SXSW Conference & Festival fängt Data-Mining an sinnvoll zu werden. Aber welcher Event hat schon so viele Besucher.

Big Data ist ein Riesenthema für eine Riesenbranche mit Riesenzielgruppen wie zwei Milliarden Facebook-Nutzer, eine Milliarde WhatsApp-User, 330 Millionen Twitter-Fans oder zig Milliarden Amazon-Kunden. Big Data funktioniert dort relativ einfach und erfolgreich mit vergleichsweise simplen Algorithmen, die aus dem Kauf- und Wunschverhalten der Nutzer entsprechende Kauf- oder Werbevorschläge machen. Da geht es um Hard Selling und die Rechenformeln sind nicht viel smarter, als die Tricks analoger Staubsaugervertreter. Wenn ich zum Beispiel nur wegen des numerischen Alters Rollatoren oder Treppenlifte vorgeschlagen bekomme, aber aus den Posts hervorgeht, ich laufe noch Marathon, dann zeugt das von einer noch beschränkten künstlichen Intelligenz. Aber angesichts der großen Datenmengen sind die Streuverluste offensichtlich nicht weiter tragisch. Big Data bleibt für die Live-Kommunikation ein Nebenkriegsschauplatz in dem globalen Battle Digitaler Transformation. Daher werden wirkliche Innovationen anderswo entstehen.

Interessanter wird es, wenn es darum geht wirkliche Erkenntnisse über jeden Einzelnen einer Eventzielgruppe zu gewinnen: ob zwanzig, zweihundert oder 2.000 Teilnehmer. Hier mal ein Beispiel: Bei den globalen Motorjournalisten und -Bloggern ist die Gruppe eigentlich überschaubar und auch bekannt. Kann dann zum Beispiel das Scannen von deren privaten oder beruflichen Social-Media-Aktivitäten für eine Automobilmarke wirklich einen Mehrwert bieten? Das bezweifele ich, denn man kennt doch ohnehin deren Lieblingsweine oder das bevorzugte Kite-Surf-Revier. Die zentrale Frage ist zudem, was mache ich überhaupt mit den aus Big Data gewonnenen Erkenntnissen? Dazu mache ich mir im nächsten Blogbeitrag Gedanken, wenn es um die mögliche Personalisierung geht.

Autor: Stephan Schäfer-Mehdi

 

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