LexisNexis® Whitepaper
Big Data: Verlässlichkeit – das fehlende Puzzlestück
Veröffentlichung: Februar 2015
Business Information Solutions
Überblick
Ergebnisse einfließen lasse?“ Als ein externer Aggregator von Tau-
Der Begriff „Big Data“ ist in den letzten Jahren in den allgemeinen
senden Quellen in den Bereichen Nachrichten, Wirtschaft und Recht
Sprachgebrauch übergegangen. Erklärt wird er mit den „3 Vs“ volume,
schließt LexisNexis eine Lücke, die Big-Data-Plattformanbieter
variety und velocity: großes Datenvolumen (volume) aus einer Viel-
bei der Verlässlichkeit offen lassen. Die Daten von LexisNexis sind
zahl an Quellen (variety), welches das Unternehmen mit hoher Ge-
geprüft, unverändert und aktuell.
schwindigkeit (velocity) erreicht. Es gibt aber zudem noch ein viertes V, das ebenso zentral ist, wenn Big Data gewinnbringend genutzt wer-
Verlässlichkeit definiert
den sollen: Verlässlichkeit (veracity), das heißt: Kann man den Daten
Organisationen sammeln und verarbeiten Big Data aus einem ein-
vertrauen? Woher wissen wir, woher die Daten stammen? Inwieweit
zigen Grund: Sie wollen fundierte, erfolgskritische Entscheidungen
wurden sie seitdem verändert? Stammen die Daten überhaupt aus
treffen. Somit ist Verlässlichkeit – definiert als „Übereinstimmung
einer direkten Quelle oder kommen sie bereits aus zweiter Hand?
mit der Wahrheit bzw. den Tatsachen“ – unbedingt erforderlich. Wie genau können Sie aber sicherstellen, dass die Daten, mit denen Sie
Betreiber von Big-Data-Technologieplattformen konzentrieren
arbeiten, der Wahrheit entsprechen? Es gibt drei Schlüsselelemente
sich bislang verständlicherweise auf die ersten drei Vs und bieten
der Zuverlässigkeit von Daten:
Tools an, mit Hilfe derer man besser mit dem Volumen, der Vielfalt und der Geschwindigkeit der Daten umgehen kann. Oftmals werden
•
Die Daten können zu ihrer Quelle zurückverfolgt werden. Heut-
Daten und Datenquellen dabei jedoch nicht auf ihren Wahrheits-
zutage ist das Internet für fast alle die erste Anlaufstelle für Infor-
gehalt geprüft. Vielmehr verlassen sich diese Anbieter darauf, dass
mationen. Warum auch nicht? Es ist schnell, einfach und bequem.
die Endbenutzer die Plattform mit Daten füttern und die Hardware
Aber dass die Informationen verfügbar sind, bedeutet noch nicht,
für die Analytik hosten. Wie bereits in einem früheren Whitepaper
dass sie auch richtig sind. Sie müssen wissen, woher die Daten
von LexisNexis „Investitionen in Big-Data-Technologie nutzen“,
stammen, um entscheiden zu können, ob es sich um eine zuver-
diskutiert, wurden externe Aggregatoren bis vor Kurzem als Quellen
lässige Quelle handelt. Externe Aggregatoren wie LexisNexis kön-
von Big Data übersehen. Mit steigender Wertschätzung von und
nen Sie auf die ursprüngliche Datenquelle verweisen und bieten
Bewusstsein für durch Dritte aggregierte Daten stellt sich immer
Zugriff auf den gesamten Datenkontext, einschließlich der ent-
weniger die Frage „Sollte ich Daten von Dritten nutzen?“ als vielmehr
sprechenden auf die Daten angewandten Metadaten. So können
die Frage „Vertraue ich den Daten von Dritten, die ich in meine
Sie die Vertrauenswürdigkeit der Quelle bewerten.
Volumen
Verläss lichkeit
Big Data
Geschwin digkeit
Vielfalt
Seite
2
•
Die Daten wurden nicht verändert. Ein großer Teil der kosten
•
Um Kosten zu kontrollieren und Betrugsfälle zu reduzieren,
losen oder übernommenen Informationen, der im Internet zu
müssen Unternehmen und Institutionen sicherstellen, dass die
finden ist, wurde gekürzt oder redaktionell aufgearbeitet und
von ihnen beauftragten Unternehmen gültige Gesetze befol-
man kann lediglich Vermutungen über fehlende Teile anstellen.
gen. Nun stellen Sie sich vor, einer Ihrer Lieferanten ist in einen
Ein fehlender Gesamtüberblick bedeutet, dass auf die Daten
Rechtsstreit verwickelt oder wird übernommen und ändert
kein Verlass ist – Kontextinformationen sind entscheidend für
daraufhin kritische Teile seiner Lieferkette. Plötzlich könnte für
Verlässlichkeit. Auch hier bekommen Sie von einem externen
Sie das Risiko bestehen, betrügerisch produzierte Waren oder
Aggregator genau die Informationen, die ursprünglich gegeben
Dienstleistungen zu erwerben, ohne es zu wissen. Mit aktuellen,
wurden, und zwar absolut vollständig. LexisNexis verwendet ein
überprüfbaren Daten zu ihren Lieferanten können sich Unter-
Smart Indexing-Schema und Metadaten, um die Suchfunktion
nehmen vor Risiken wie Betrug und Preistreiberei schützen.
zu verbessern. Die Daten selbst werden weder verändert noch kommentiert, vielmehr werden die Daten genau so präsentiert
•
wie in der Originalquelle.
Technologieplattformen können die Auftragnehmer und Lieferanten eines Unternehmens überprüfen – auch Unterlieferanten, die sich ganz oder teilweise in ausländischem Eigentum befin-
•
Die Daten sind aktuell. Um Entscheidungen zu treffen, sind
den. Mit nachvollziehbaren und aktuellen Unternehmensdaten
absolut aktuelle Informationen vonnöten – Informationen, die
in den Tools zur Überprüfung von Lieferanten können zuverläs-
zum Zeitpunkt der Analyse wahrheitsgemäß und gültig sind.
sigere Ergebnisse bezüglich des Erfolgsrisikos eines Lieferanten
Jede Woche ist eine enorme Zahl von neuen oder geplanten
erzielt werden.
Vorschriften, gesetzgeberischen Entscheidungen und Gesetzen zu beachten. Für eine wohlinformierte Analyse sind die neues-
•
Um unternehmerisch bestehen zu können, war schon immer
ten Informationen unerlässlich; nicht nur die Gesetzesände-
ein gewisser Wettbewerbsvorteil vonnöten, aber das schwierige
rungen selbst, sondern auch Hintergrundinformationen über
wirtschaftliche Umfeld der vergangenen Jahre hat diese Notwen-
die Verabschiedung. LexisNexis aggregiert Daten aus mehr als
digkeit noch verschärft. Für ein Unternehmen, das ein neues
26.000 internationale Nachrichten- und Unternehmensquellen,
Produkt auf den Markt bringt, ist Timing alles – ein Tag oder eine
wobei wir auf viele davon exklusiven Zugriff haben, mehr als 800
Woche können den Unterschied zwischen Erfolg und glorrei-
Nachrichtenagenturen und über 8.000 Zeitschriften, Fachzeit-
chem Scheitern bedeuten. Die Fähigkeit, die Handlungen der
schriften und Newslettern.
Wettbewerber mit stimmigen und aktuellen Daten zu analysieren und vorherzusagen, erlaubt es einem Unternehmen, bei Markt-
Verlässlichkeit von Daten in der Praxis
einführungen proaktiv vorzugehen. Das Wissen, dass Investoren
Die Bedeutung von Verlässlichkeit für Big Data kann nicht genug
eine Messe oder ein Meeting besuchen werden, bei der/dem
betont werden. Die folgenden Beispiele verdeutlichen, wie zentral
einer Ihrer Wettbewerber zu den prominentesten Ausstellern
die Fähigkeit zur Datenüberprüfung wirklich ist – für Unternehmen
gehört, weist beispielsweise auf eine wichtige Ankündigung hin.
ebenso wie für Regierungsstellen.
Ihrem Unternehmen gibt dieses Wissen die Chance, kurzfristig
Big Data: Verlässlichkeit – das fehlende Puzzlestück
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noch vor der Messe strategisch zu handeln, um die Auswirkungen
Vs darin besteht, umfassende Analyseprozesse zu ermöglichen,
der Ankündigung Ihres Wettbewerbers abzufangen. Ein weiteres
erlaubt Verlässlichkeit eine tatsächliche Entscheidungsfindung auf
Beispiel für den Wert gültiger Daten ist eine Analyse historischer
Grundlage überprüfbarer Daten.
Informationen darüber, wie ein Wettbewerber in der Vergangenheit Produkteinführungen angegangen hat. Auch dadurch
Das Internet ist zwar eine schnelle und bequeme Quelle von Big
bekommen Sie die Chance, als Erster zu handeln und sich einen
Data, oft finden sich aber lediglich Abstracts, irreführende Über-
Marktvorteil zu verschaffen.
schriften ohne belegbare Fakten oder Inhalte ohne Verweise und Quellenangaben. Der sich daraus ergebende Mangel an Verlässlich-
•
Ob es nun um Streitfälle, Wettbewerbsbeobachtung, eine öf-
keit erfordert einen größeren menschlichen Analyseaufwand.
fentliche Untersuchung zur Einhaltung von Gesetzen oder eine
Dadurch entstehen nicht nur Kosten für die professionelle Auswer-
Länderanalyse geht – Sie müssen sich stets sicher sein können,
tung und weitere Untersuchung der Daten, sondern es ergibt sich
dass Sie keine entscheidenden übersehen – dies gilt auch für
auch ein Fehlerpotenzial.
Patentdaten. Aktuelle Informationen zum rechtlichen Status und das Sammeln von Zitierungen und Entgegenhaltungen sind
Externe Aggregatoren, die Inhalte lizensieren, die die Quelle der
unerlässlich für strategische Entscheidungen zum Schutz geisti-
Inhalte angeben, den vollständigen Text der Inhalte archivieren
gen Eigentums oder um Wettbewerber und Übernahmeziele zu
und den Inhalt nicht verändern, sind ideale Quellen von Big Data.
verstehen.
LexisNexis erfüllt all diese Kriterien. Die besonderen Stärken des Unternehmens liegen in den Bereichen Vielfalt und Verlässlichkeit.
Zusammenfassung
Mit über 26.000 nationalen und internationalen gesicherten Quellen
Big Data wird üblicherweise definiert als große Datenvolumen
ist LexisNexis eine einzelne, verlässliche Quelle aggregierter Nach-
(volume) aus einer Vielzahl von Quellen (variety), welche die Or-
richten, Wirtschafts- und Rechtsinformationen. Diese sind stets
ganisation mit einer hohen Geschwindigkeit (velocity) erreichen.
aktuell, rückverfolgbar und unverändert – so wird Authentizität der
Es gibt jedoch noch einen weiteren Aspekt, der ebenso wichtig ist:
Daten gewährleistet, die die Grundlage für erfolgskritische Entschei-
Verlässlichkeit (veracity). Während das Versprechen der ersten drei
dungen bilden.
Weitere Informationen erhalten Sie unter: Internet: www.lexisnexis.de E-Mail:
[email protected]
LexisNexis
Stand: 02/2015
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