Datenanalyse als technische und wirtschaftliche Herausforderung

Prof. Dr. Gunter Dueck

Was kann ich wissen? Was muss ich wissen? Datenanalyse als technische und wirtschaftliche Herausforderung

Die Datensammelwut steigt, wir fürchten uns gerade vor Geheimdiensten. "In Daten sind Erkenntnisschätze verborgen", heißt es nun schon seit etwa 1990. Seitdem sind "Data Mining", "Business Intelligence" und neuerdings "Big Data" propagiert worden. Gibt es veritable Erfolge zu berichten? Hat man Erfolg damit an der Börse? Kennt man jetzt die Kunden oder Terroristen? Ist die Datenqualität nun so, wie man sie in Lehrbüchern empfiehlt? 

Der Vortrag beleuchtet Zweifel. Börse ist ein "Spiel", da wird man nicht prognostizieren können, höchstens Algorithmenaufrüstungsspiralen in Gang halten. Den Kunden muss man verstehen WOLLEN, meist aber wird nur nach Möglichkeiten gesucht, ihm mehr zu verkaufen - das führt in die Irre. Datenanalyse müsste Chefsache sein, wie so unendlich vieles andere. Wie also entstehen denn die Datenanalysen? "Der Chef will neue Zahlen, aber anders darstellen. Was genau, wissen wir nicht." 

Anders ist die Lage bei der Nutzung von Daten zur Prozessteuerung. Hier sollte das gerade entstehende Internet der Dinge eine explodierende Entwicklung hervorbringen. "Sensoren überall" und Industrie 4.0 werden unser Leben steuern helfen, aber durch die Datenflut technische Probleme aufwerfen. 

Was bedeutet das für die Berufe und Professionen rund um Datenanalysen? Die Technologie verbessert sich, die Algorithmen auch, viele Geschäftsprozesse werden teilautomatisiert oder ganz - reines Abhaken und Checken wird in die IT verlagert. Das Auswerten von Daten durch Menschen bleibt wichtig und wird wohl noch wichtiger, aber es werden wirkliche Qualifikationen verlangt - der Mensch steht hier im Wettlauf mit der automatischen Analyse. "Weil jeder selbst Googeln kann" oder "weil es automatisch geht", verlieren heute fast alle Berufe (Medizin, Juristen, Lehrer, Berater) den einfachen Teil ihres Jobs - der wird nicht mehr bezahlt. Was bezahlt wird, ist das über "die Maschine hinaus", das aber verlangt immer höhere Qualifikation, vor allem eine komplexe Kenntnis des ganzen Business.