Besser, effizienter, sicherer: Big Data verändert die Welt

Alles wird gut – dank immer mehr Anwendungen für Big Data, die unser Leben sicherer, Produkte besser und Dienstleistungen günstiger machen sollen. Daten in jeglicher Form gibt es längst in unvorstellbaren Ausmaßen. Heute lässt die intelligente Analyse und Aufbereitung von Big Data immer genauere Vorhersagen von Ereignissen zu: Unfälle, Einbrüche, Terrorismus, Naturgewalten, Krankheiten, Brände, Staus, Kundenverhalten und vieles mehr.

Quelle des Aufmacherbildes: (C) Blockpeek GmbH

„Gute Entscheidungen sind ohne das Zusammenführen von Informationen nicht möglich. Es käme einem unentschuldbaren Versäumnis gleich, all die Daten nicht zu nutzen, die heutzutage verfügbar sind, wenn sie Hunderte Menschenleben retten können.“
Sascha Knopp, Geschäftsführer AVA

Dass Sascha Knopp, Geschäftsführer und Gründer des Berliner Startups AVA, mit dieser Aussage zitiert wird, ist kein Wunder: AVA berechnet die statistische, gegenwärtige und prädikative Sicherheit eines beliebigen Ortes in Echtzeit. Dazu analysiert das Startup eine große Zahl von Datenquellen und versucht, darin sicherheitsrelevante Muster und Risiken zu erkennen.

„AVA ist wie Meteorologie – nur eben nicht für das Wetter, sondern für die grundlegende Sicherheit von Orten“, erklärt Knopp. „Ähnlich wie Klimadiagramme und Wettervorhersagen stellen wir nachvollziehbare Informationen bereit, mit denen unsere Partner und Kunden die physische Sicherheit von Menschen, Dingen, Gebäuden, Organisationen, Orten und Gesellschaften aktiv und präventiv sicherstellen und verbessern können.“

Big-Data-Analysen so schnell und präzise wie noch nie

Neben öffentlich zugänglichen Informationen („Open Data“), wie Statistiken, Daten von Behörden und Unternehmen, integriert AVA auch Informationen von sozialen Medien wie Facebook oder Twitter und erkennt dabei dank selbstlernender Algorithmen relevante Verdachtsfälle und Ereignisse – nach eigener Aussage „mit noch nie da gewesener Geschwindigkeit und Präzision“. Die errechneten Sicherheits- und Risikobewertungen werden dann auf einer Benutzeroberfläche für Sicherheitsexperten, auf Smartphone-Apps oder über universelle Programmierschnittstellen (API) bereitgestellt.

AVA will Ereignisse schneller als die Polizei erkennen und schickt Warnmeldungen in Minutenschnelle zu den Nutzern. (C) Blockpeek GmbH

So lassen sich AVA-Daten beispielsweise auch in intelligenten Gebäuden, vernetzten Automobilen, Hotel-Suchmaschinen, Versicherungsprozessen oder im Hochfrequenzhandel einsetzen. AVA passt sich dabei dem situativen Kontext an („adaptives Scoring“) und kann so beispielsweise auch Besitzer von Luxuslimousinen warnen, wenn sie an Orten mit erhöhter Vandalismus-Gefahr parken wollen. Auch Nutzer kann dieses Scoring mit einbeziehen, sofern entsprechende Informationen, etwa zu Geschlecht, Alter oder Hautfarbe, für AVA freigeschaltet werden. AVA verspricht, alle EU-Richtlinien für Datenschutz und Privatsphäre einzuhalten.

Seine Feuertaufe hatte das System im März 2017, als in London ein Attentäter auf der Westminster-Brücke in eine Menschenmenge gefahren war. AVA sagt, dass man bereits drei Minuten vor der Polizei von dem Anschlag wusste — unter anderem durch Reaktionen in sozialen Medien. Heute gehört nicht nur London zu den Kunden von AVA, auch zahlreiche große Unternehmen aus den Bereichen Tourismus, Mobilität und Sicherheit.

Zahlreiche Anwendungen für Big Data

AVA ist nur ein Beispiel dafür, wie Big Data die Welt verändern kann. „Massendaten“, wie in Deutschland der Begriff gerne übersetzt wird, bringen viele Vorteile – bis hin zu potenziellen Einnahmen und Kosteneinsparungen im erwarteten Milliarden-, wenn nicht gar Billionenbereich.

Im Folgenden stellen wir einige weitere spannende Big-Data-Anwendungen. Dabei liegt unser Schwerpunkt auf den verfolgten Zielen – Fragen zu Datenschutz und Moral oder wie realistisch manche Algorithmen die formulierten Ziele wohl erreichen können, bedürfen einer weiter und tiefer gehenden Betrachtung.

Sicherheit: Als Ergänzung zu AVA seien Einbrüche und Brände genannt. Über „Predictive Policing“ beispielsweise wurde schon viel berichtet: Durch die Auswertung verschiedener Datenbanken können Ermittler Verbrechen vorhersagen. So sucht das System „Precobs“ – entwickelt vom Oberhausener Institut für musterbasierte Prognosetechnik (IfmPt) – in den Daten der Einbrüche der vergangenen Jahre nach Mustern und berechnet die Wahrscheinlichkeit, mit der in einem bestimmten Gebiet ein Einbruch geschehen könnte. Seitdem die Polizei ihre Präsenz in den markierten Gegenden konzentriert, ist die Zahl der Fälle zurückgegangen.

In einem 10-minütigen Beitrag widmet sich das Video-Blog „digitalegesellschaft“ diesem Thema:

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https://www.youtube.com/watch?v=kghgvxi5XPw

Die New Yorker Feuerwehr wiederum nutzt „Firecast“, das die Wahrscheinlichkeit von Bränden vorhersagen kann. Auf Basis der Daten verschiedener Behörden wird für jedes Gebäude ein Feuerrisiko errechnet. Und der britische Telekommunikations-Konzern BT optimiert Routinefahrten von Polizisten durch „Assure Analytics“, um den organisierten Diebstahl von Telefonkabeln zu minimieren.

Selbst für Haftentlassungen gibt es einen Algorithmus: Immer mehr Regionen in den USA lassen die Wahrscheinlichkeit berechnen, ob ein Häftling nach einer eventuellen Entlassung wieder straffällig wird – um dann zu entscheiden, ob er das Gefängnis überhaupt verlassen darf.

Die Datenschnittstelle von AVA für die Anbindung an Unternehmen und Behörden. (C) Blockpeek GmbH

Krankheiten: Eine Vielzahl von Forschungseinrichtungen beschäftigt sich mit der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen. An zwei Universitäten in Kalifornien etwa forschen Wissenschaftler an Datenanalysen zum potenziellen Ausbruch von Malaria. Theoretisch könnte sogar für jeden Patienten ein individuelles Profil erstellt werden, wie sich sein persönliches Krankheitsrisiko darstellt.

Mobilität: Die Analyse von massenhaften Echtzeitdaten im Bereich Verkehr kann Logistikprozesse so optimieren, dass Staus vermieden, Benzinverbrauch und Schadstoffemissionen verringert werden, Transportvolumen besser ausgenutzt, Leerfahrten reduziert und Fahrtzeiten verkürzt werden – und vieles mehr. Die Intelligente Welt berichtete bereits ausführlich über solche Anwendungen.

Produktion: Viele Unternehmen lassen Bewertungen und Meinungen von Kunden, die diese in Online-Shops, sozialen Medien und Meinungsforen hinterlassen, auswerten, um daraus potenzielle neue Produkte zu entwickeln. Auch die Produktion selbst läuft nicht mehr ohne Big Data: Sensoren an allen relevanten Punkten des Produktionsprozesses sammeln Daten zur Analyse und Optimierung in Echtzeit, etwa um einem möglichen Ausfall einer Anlage frühzeitig entgegenzuwirken.

Kundenverhalten: Auch zu diesem Anwendungsfeld gibt es eigene Beiträge in der Intelligenten Welt. Spannend sind die Big-Data-Anwendungen, mit denen Unternehmen einerseits Umsatzsteigerungen im Internet erreichen wollen, andererseits aber auch Verbraucher zurück in die Läden locken. So hilft das Berliner Startup Wunderai dem Kunden dabei, bessere Kaufentscheidungen zu treffen – vorgestellt vom IT-Branchenverband Bitkom in diesem 2,5-Minuten-Video:

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https://www.youtube.com/watch?v=rMpuy3bPIHc

Politik: Dass durch die Auswertung großer Datenmengen auch ein Machteinfluss möglich ist, wurde jüngst durch den Facebook-Skandal um die Firma Cambridge Analytica bewiesen – wer sein politisches Gegenüber genau kennt, kann es mit individuell angepassten Botschaften manipulieren. Schon bei der US-Wahl 2012 berechneten Prognosemodelle die Wahrscheinlichkeit, welche Bürger zur Wahl gehen würden, um diese dann gezielt zu umwerben.

Die meisten Big-Data-Anwendungen haben Gutes im Sinn – aber leider nicht alle. (C) Blockpeek GmbH

Big (Data) Brother is watching you?

Gesellschaft: Sehr umstritten ist das „Social Credit System“, das in China auf Basis von Big Data umgesetzt und bis 2020 eingeführt werden soll. Jeder Bürger des Landes soll nach einem Punktesystem bewertet werden – vom normalen Konsum über finanzielle Zuverlässigkeit bis zu Gesetzes- und Systemtreue.

Die Konsequenzen je nach Verhalten können gravierend sein: Wer sich nicht „wie gewünscht“ verhält, wird mit Strafpunkten versehen; gewünschte Verhaltensweisen dagegen werden belohnt. Kritiker monieren, dass selbst kleinere Vergehen wie Falschparken zum Beispiel zum Verlust eines Kredites führen könnten, und schätzen das System als Beginn einer Totalüberwachung ein – so wie hier ein 5-Minuten-Beitrag des österreichischen TV-Senders ORF1:

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https://www.youtube.com/watch?v=aCA8lXUyc70

So heißt es dann vielleicht einmal: Big Data Brother is watching you? Auch mit diesem Aspekt des komplexen Themas Big Data werden wir uns demnächst beschäftigen.

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