Einige Anwendungsgebiete von Big-Data wurden bereits angedeutet. Boyd und Crawford machen deutlich, dass unterschiedliche Einsatzgebiete ihren Nutzen aus Big-Data ziehen. Ihrer Meinung nach ist das „Zeitalter von Big Data“ angebrochen, da aus den verschiedensten Bereichen wie Informatik, Physik, Ökonomie, Mathematik, Politikwissenschaften, Bio-Informatik und Soziologie der Bedarf an Analysen von großen Datenmengen steigt. (Anderson und Geiselberger 2013, S. 187) Tabelle 2 zeigt einige Anwendungsgebiete und dessen Nutzen aus Big-Data beispielhaft auf, um einen Eindruck von den zahlreichen Möglichkeiten im Kontext von Big-Data zu vermitteln.
In der Wissenschaft werden Social-Media-Daten für verschiedene Zwecke verwendet. Twitter-Daten können für kommunikationswissenschaftliche Erkenntnisse genutzt werden. Dazu werden über die Twitter-API lange Listen aus bis zu Millionen von Tweets und dessen Metadaten gesammelt und daraus die Dynamik der Social-Media-Kommunikation erforscht. (Reichert 2014, S. 192) Auch soziale Medien selbst führen ihre eigenen wissenschaftlichen Untersuchungen durch. Soziologen bei Facebook verwenden die um fangreichen Daten über dessen Mitglieder und ihre Aktivitäten, um einerseits die Produkte zu verbessern, aber auch um Erkenntnisse über das Verhalten der Beziehungen zwischen den Nutzern zu erlangen. So zeigte sich beispielsweise durch Big-Data-Analysen, dass jeder Facebook Nutzer jeden anderen, der auf Facebook registriert ist, über 4,74 „Ecken“ kennt. (Anderson und Geiselberger 2013, S. 90–93)
Auch in der Wirtschaft gibt es zahlreiche Möglichkeiten, Big-Data-Analysen zu nutzen. Handelsunternehmen können durch die Analyse des Kaufverhaltens von Kunden, beispielsweise Cross- und Up-Selling durchführen (King 2014, S. 64). Banken und Versicherungen haben die Möglichkeit, ihre Kundendaten zu analysieren, um Schadens- und Risikominimierung bei ihren Geschäften zu betreiben. Das betrifft zum Beispiel eine Erkennung von Kreditkartenbetrug oder Bonitätsprüfungen zur Festlegung von Kreditvergaben. (Schön 2016, S. 301) In der Automobilbranche setzt BMW auf das sogenannte ConnectedDrive-System. Dieses bietet Autofahrern Wegbeschreibungen an, die auf Echtzeit-Verkehrsdaten beruhen. Außerdem erkennen Sensoren Probleme am Auto und machen den Fahrer durch Warnhinweise darauf aufmerksam. Gleichzeitig werden Betriebsdaten direkt an das BMW-Servicecenter gesendet. (King 2014, S. 69; Manyika et al. 2011, S. 82)
Im Gesundheitswesen kann durch den Vergleich von Patientendaten mit Behandlungsergebnissen eine Strategie bezüglich der Behandlung des Patienten erarbeitet werden. So können die Effektivität und die Kosten der jeweiligen Behandlung abgewogen werden und ein individuelle Behandlungsstrategie entwickelt werden. (Manyika et al. 2011, S. 44) Zur Strategiefindung findet Big-Data auch Beachtung bei gemeinnützigen Organisationen. Analysen können bei der Vorhersage von Krisenausbrüchen und der Identifizierung der Orte mit den größten Bedürfnissen, sowie der Erkennung von Veränderungen von Angebot und Nachfrage helfen. Dadurch wird die Planung und Optimierung des Ressourceneinsatzes unterstützt. (Letouzé 2012, S. 17)
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