Big Data im Alltag

Big Data erobert unsere Lebenswelt

Die Einsatzmöglichkeiten von Big Data sind sehr breit gefächert. Im Gesundheitswesen beispielsweise gibt es viele Verwendungsmöglichkeiten, etwa die Auswertung von feinteiligen Gesundheitsdaten. Diese können bei der Prognose von Krankheitsrisiken helfen und unterstützen bei der Diagnose bestehender Krankheiten.

Auch in der Industrie ist Big Data mittlerweile nicht mehr wegzudenken: Sensoren ermitteln im Produktionsablauf Daten, die zur Verbesserung eines Produkts beitragen können.

Darüber hinaus können Unternehmen Big Data zur Mustererkennung nutzen: So erfahren sie, wann und vor allem warum Kund*innen mit bestimmten Produkten oder Dienstleistungen unzufrieden sind. In der Landwirtschaft werden inzwischen ebenfalls immer mehr Daten erhoben und genutzt. Mit Wetter- und Bodendaten sowie mit Daten zu verwendetem Saatgut oder Düngemitteln, aber auch zu Saat- und Erntezeitpunkten, lässt sich der Ertrag erhöhen.

Generell lässt sich sagen, dass das Prinzip der allumfassenden Messbarkeit unserer Lebenswelt die Gesellschaft stark verändern wird. Bestes Beispiel dafür sind „Smart Cities“, in denen in Zukunft viele Prozesse automatisiert ablaufen werden, zum Beispiel die Regelung des Verkehrsflusses

Exercise:

In welchen Bereichen wird Big Data eingesetzt?

Wie kann Big Data bei der Gesundheitsvorsorge helfen?

Eine große Chance kann Big Data für das Gesundheitswesen sein. Durch das Sammeln anonymisierter Gesundheitsdaten lassen sich Krankheitsrisiken und -fälle individuell vorhersagen. Mediziner*innen arbeiten in der Regel noch mit eher allgemeinen Statistiken.

Sie sagen etwa: „Du bist männlich, über 60 und wiegst etwas zu viel. Für Menschen wie dich ist das Herzinfarktrisiko überdurchschnittlich hoch. Du solltest daher mehr Sport machen und alle drei Monate zum Arzt gehen.“

Mithilfe von Big Data lassen sich sogar Risiken für einzelne Personen vorhersagen: Mit einer Smartwatch kann beispielsweise die Herzfrequenz jederzeit ausgelesen werden. Die anonymisierten Daten vieler Smartwatch-Nutzer*innen helfen dann dabei, die eigenen Daten vergleichbar zu machen und verdächtige Muster zu erkennen, zum Beispiel Anzeichen für einen Herzinfarkt. Tritt etwa leichtes Vorhofflimmern auf, warnt die App die/den Nutzer*in und rät zum Arztbesuch.

Mittlerweile ist es sogar denkbar, dass eine App erkennt, ob ein Infarkt kurz bevorsteht, und direkt einen Notruf einleitet. Zu beachten ist dabei allerdings das Problem der „falsch positiven“ Prognosen, für die Big-Data-getriebene Berechnungen anfällig sind: Ist man wirklich krank, wenn eine App dies aufgrund der Datenbasis annimmt? Das letzte Wort in solchen Situationen hat deshalb immer der Arzt beziehungsweise die Ärztin.

Exercise:

Lies den Text zu Big Data im Gesundheitswesen und wähle die korrekten Begriffe aus.