Es ist 1965 und der Co-Founder von Intel macht eine Voraussage. Gordon E. Moore (Titelbild von Intel) orakelt, dass sich die Rechenleistung von Prozessoren jedes zweite Jahr verdoppeln wird. In den letzen 50 Jahren hat sich Moores Law bestätigt. Und ein Ende dieser Entwicklung ist nicht in Sicht. (Notiz an mich selber: Graphene wird dabei entscheidend sein!).
Im Vorwort der Deutschen Ausgabe von Erik Brynjolfsson's und Andrew McAfee's WEF 2016 Pflichtlektüre "The Second Machine Age" macht Prof. Dr. Herbert Henzler im Zusammenhang mit dem exponentiellen Wachstum der Rechenleistung einen interessanten Hinweis. Durch das Internet der Dinge und die gute Konnektivität steige auch die Menge der gesammelten Daten; Stichwort Big Data. Es stellt sich die Frage, wie sich das Wachstum der gesammelten Daten aus dem Internet (der Dinge) entwickelt: Verhält dieses sich parallel zum Moor'schen Gesetz oder multiplizierend dazu? Philipp Evans hat die Frage über Big Data in einem Aufsatz gut zusammengefasst. Basierend auf Evans ergeben sich folgende Big Data Trends:
Kollidieren nun die Entwicklung der Prozessoren nach Moores Law sowie die Trends im Bereich Big Data, darf man von einer echten Disruption sprechen. Vor dieser Kollision und deren Auswirkungen wird auch umfassend gewarnt. So verlangt der CEO von Accenture, dass die soziale Wirkung der Digitalisierung verstärkt im Auge behalten werden muss. Doch was ist hier zu tun?
Man spricht hierbei von einer digitalen Selbstbestimmung, also dem Bürger einen informierten und kompetenten Umgang mit seinen Daten zutrauen ermöglichen. Der Schlüssel dazu ist gezielte Bildung. Zusätzlich schlage ich jedoch vor, dass Daten dem Gemeinwohl zur Verfügung gestellt werden. Es gibt hierzu Projekte von globalen Unternehmen, die "Big Data for Humanity" erfolgreich betreiben.
Mit "Big Data for the Public Good" empfehle ich aber einen grundlegenderen Ansatz, bei welchem der Staat, die Zivilgesellschaft und die Wirtschaft gleichermassen profitieren. Richtig eingesetzt fördert dies den Wohlstand und steigert die Akzeptanz von datenbasierten Geschäftsmodellen. Die möglichen Umsetzungen dazu werde ich auf diesem Blog sammeln - ich bleibe dran!