Ausgabe 07/2011 - Schwerpunkt Transparenz

"Wir können beamen!"

brand eins: Herr Lehner, unser Planet ist smart geworden. Zu jedem Zeitpunkt fallen rund um die Welt unvorstellbar große Datenmengen an, die von IT-Systemen erfasst und ausgewertet werden. Macht das die Welt eigentlich transparenter?

Wolfgang Lehner: Dazu müssten wir den Begriff Transparenz zunächst genauer definieren. Die Analytik der IT-Systeme im Hintergrund hat die Übersicht. Insofern bilden wir tatsächlich mit Daten viele Situationen oder Prozesse in der analogen Welt viel genauer ab als früher. Doch die Komplexität ist im Zweifelsfall so hoch, dass nur noch Maschinen die Übersicht behalten können. Für den Nutzer werden die Dinge nicht zwingend transparenter in dem Sinne, dass er alles versteht und durchschaut.

Das heißt doch: Die Welt wird im Datenwust für Menschen unübersichtlicher.

Nicht unbedingt. In einer Welt hochgradig integrierter Datennutzung reduziert Informationstechnologie Komplexität für den Einzelnen. Transparenz entsteht für den Nutzer, weil ihm unnütze Informationen vorenthalten werden. Wir werden künftig in immer mehr Lebenssituationen datengestützte Entscheidungsvorlagen bekommen. Das mit Echtzeit-Daten gefütterte IT-System sortiert vor und zeigt Optionen auf. Wir müssen ja auch nicht die Einspritzpumpe eines Dieselmotors verstehen, um Auto zu fahren, oder ständig darüber nachdenken, was gerade im Motorraum passiert. Zu viele Informationen erhöhen ja keineswegs die Transparenz.

Was sind Echtzeit-Daten?

Der Begriff ist etwas missverständlich. Daten können ja nicht Echtzeit sein, sondern man kann sie nur in Echtzeit auswerten. In Echtzeit-Anwendungen fallen Erhebung und Nutzung im Idealfall zeitlich zusammen. Nehmen wir das Beispiel Verkehr. Alle Besitzer von Smartphones sind zugleich potenziell Erzeuger und Nutzer von Echtzeit-Daten. Sie speisen Positions- und Bewegungsdaten ins System und können umgekehrt vom System Hinweise empfangen, wie sie gerade jetzt am schnellsten irgendwo hinkommen. Genau an der Stelle wird es interessant. Wir können heute ungeheure Datenmengen immer besser erheben und immer schneller analysieren. Und wir können sie auch noch überall nutzen. Bei der Verkehrsoptimierung liegen die Vorteile auf der Hand.

Welche sind das?

Dank der GPS-Signale der Taxiflotten zum Beispiel wäre es heute technisch kein Problem mehr, die Verkehrsströme einer großen Stadt in Echtzeit zu beobachten. Man könnte daraus die für jeden Zeitpunkt optimale Ampelschaltung für die aktuelle Verkehrssituation errechnen. Noch weiter in die Zukunft gedacht, müssten Züge auch nicht mehr nach Fahrplan fahren, sondern dann, wenn eine bestimmte Zahl von Menschen zu einem bestimmten Ziel möchte. Ein Vorbote für bedarfsgesteuerte Mobilität sind Plattformen wie Deinbus.de, die Online-Fahrgruppen poolen und dann einen Bus mieten. In ferner Zukunft könnte es so sein, dass am Bahnhof Züge bereitgestellt werden, wenn sich eine bestimmte Zahl von Menschen mit einem bestimmten Profil Richtung Bahnhof bewegt. Zumindest könnte man zusätzliche Wagen anhängen, wenn der Bedarf wächst.

Das heißt doch im Umkehrschluss, dass vor allem der Nutzer transparenter werden muss. Brauchen wir den gläsernen Menschen, damit Echtzeit-Datennutzung funktioniert?

Ja, das ist bis zu einem gewissen Grad wohl so. Und das ist vielleicht auch gar nicht so schlimm, wie viele denken.

Wie bitte?

Nehmen wir an, ich stehe vor dem Regal mit Shampooflaschen, mein Handy brummt, und ich bekomme einen Coupon mit einem Rabatt für eine bestimmte Marke direkt aufs Handy gemailt. Den kann ich dann direkt an der Kasse einlösen. Echtzeit-Daten werden das Marketing revolutionieren. Davon bin ich fest überzeugt. Wir werden vieles, was wir von Google-Werbung und anderen Formen von auf Nutzerprofilen basiertem Marketing im Internet kennen, auch bald in der realen Welt sehen.

Jetzt werden viele Datenschützer sagen: Damit wären wir dann endgültig bei George Orwell.

Ganz so weit wird es dann wohl doch nicht kommen. Zum einen reichen für den überwiegenden Teil der Applikationen anonymisierte Daten aus. Um Verkehrsströme in Echtzeit zu messen, muss das System nicht wissen, wer gerade unterwegs ist. Zum anderen gibt es ja auch noch den Aspekt der Freiwilligkeit. Studien in Frankreich haben gezeigt: Die große Mehrzahl von Smartphone-Nutzern ist bereit, gegen einen geringen Rabatt beim Handyvertrag die eigenen Bewegungsprofile zur kommerziellen Nutzung zur Verfügung zu stellen. Man mag das für gut halten oder nicht. Aber sehr viele Leute geben für einen sehr geringen materiellen Gegenwert bestimmte Teile ihrer Privatsphäre preis, und viele Unternehmen werden diese Haltung für datenbasiertes Marketing nutzen. Im Fall des Coupons vor dem Shampooregal heißt das: Der Nutzer hat gegen einen kleinen Rabatt auf die Telefonrechnung solchen Coupon-Aktionen vertraglich zugestimmt. Das ist nicht nur legal. Wenn geschäftsfähige Menschen Verträge abschließen, ist das auch legitim und hat nichts mit Orwell zu tun, selbst wenn dies Marketing überall und in Echtzeit ermöglicht.

Freunde der digitalen Technik sprechen gern von einer Echzeit-Daten-Revolution. Was soll man darunter verstehen?

Die Auswirkungen sind gigantisch. Ich versuche das meinen Studenten immer mit einem Vergleich zur Welt der physischen Bewegung zu erklären. In der Welt der Datennutzung können wir heute, was Scotty im Raumschiff Enterprise konnte: beamen! Wir müssen keinen Zug und kein Auto mehr nehmen und brauchen nicht mehr Stunden, um von A nach B zu kommen. Wir wechseln binnen Bruchteilen von Sekunden den Ort. Das Bild soll den Studenten folgende Frage nahelegen: Was würde sich durch Beamen ändern? Vielleicht könnten wir gar nicht so viel mehr als heute, aber das Leben würde viel einfacher. Der Verkehr fiele weg und mit ihm die CO2-Emissionen. Wir wären viel effizienter, hätten viel mehr Zeit.

In der realen Welt können wir leider nach wie vor nicht beamen. Was bringt es, wenn wir jetzt digitale Daten ohne Zeitverlust nutzen?

Nehmen wir das Beispiel Preisfindung. In der Welt der Waren funktioniert sie heute so: Es gibt Warenbestände und Nachfrage, und über beides gibt es Daten. Handelsunternehmen führen diese in Datenbanken zusammen und lassen über Nacht oder auch tagsüber Preismodelle errechnen. Dann schauen Fachleute auf diese Ergebnisse und beschließen irgendwann Preise. In einem konsequent gedachten Echtzeit-Szenario fallen Kauf und Preisfindung zusammen.

Die Welt wird ein riesiges Auktionshaus?

Zumindest wäre das mit Echtzeit-Daten möglich. Ebay ist im Grunde eine Echtzeit-Daten-Applikation, und etwas wohlwollend interpretiert gilt das für den gesamten Online-Handel. Die Marktteilnehmer sehen, welche Waren zu welchem Zeitpunkt verfügbar sind. Und die Händler müssen den Preis der Nachfrage sehr zeitnah anpassen, sonst kauft keiner bei ihnen. Wenn wir etwas allgemeiner formulieren, heißt das: Echtzeit-Daten haben das Potenzial, Angebot und Nachfrage auf vielen Märkten deutlich besser zusammenzubringen. Eine erhöhte Markttransparenz wird dann übrigens auch dazu führen, dass wir weniger auf Halde produzieren werden.

Wie das? Kunden wollen doch auch in Zukunft immer noch alle Produkte zur Auswahl haben.

Das ist richtig. Aber nehmen wir einen Shampoo-Hersteller. Sein Albtraum ist es, dass sein Produkt in einem Supermarkt ausverkauft ist, der Stammkunde zum Konkurrenzprodukt greift und merkt: Das ist ja eigentlich besser. Schon hat die Marke einen Stammkunden verloren. Deshalb legen alle Konsumgüterhersteller so viel Wert auf Bevorratung in den Lagern. Wenn es dem Shampoo-Hersteller gelingt, seine Abverkaufsdaten in Echtzeit auszuwerten, kann er seine Lieferketten besser steuern und ausbalancieren. Echtzeitdaten schaffen heute in komplexen Liefernetzwerken einen Grad an Transparenz, der bisher undenkbar war. Wenn die Produktion flexibel ist, kann der Hersteller auf Lagerhaltung unter Umständen komplett verzichten - und damit in erheblichem Umfang Kosten sparen und seine Wettbewerbsfähigkeit erhöhen.

Das hört sich eher nach einem evolutionären Fortschritt an, nicht nach einem revolutionären.

Da würden Ihnen einige Warenwirtschafter und Logistiker widersprechen. Aber ich gebe Ihnen gerne noch ein anderes Beispiel. Die nachhaltige Transformation unseres Energiesystems wird ohne eine deutlich erhöhte Transparenz von Verbrauch und Produktion auf keinen Fall gelingen.

Sie meinen: In intelligenten, datengestützten Energienetzen weiß der Erzeuger dank Echtzeit-Daten-Erfassung genau, wann der Verbraucher wie viele Kilowattstunden braucht?

So ist es. Auch hier geht es darum, Angebot und Nachfrage mithilfe von Echtzeit-Daten so auszubalancieren, dass wir nicht mehr so viel Energie auf Halde produzieren müssen. Das ist der Kerngedanke hinter dem Konzept des Smart Grid, des klugen Stromnetzes. Dazu reicht es übrigens nicht aus, die vorhandenen Daten schneller und besser zu analysieren. Wir werden uns auch sehr aktiv darum kümmern müssen, Daten aktuell zu erheben. Smart Metering ist hierzu das zentrale Stichwort. Die nötige Transparenz in Energiesystemen bekommen wir erst, wenn wir den Verbrauch von Stromquellen viel genauer in viel kürzeren Zeitabständen messen. Bislang ist das beim Haushaltsstrom rechtlich nur alle 15 Minuten möglich. So lässt sich kein wirklich intelligentes Energiesystem aufbauen, denn die Energieströme lassen sich bei der Taktung dann nicht flexibel genug steuern. Abstrakt ließe sich formulieren: Die Transparenz durch Echtzeit-Daten ermöglicht uns immer mehr Flexibilität. Das ist der eigentliche Mehrwert.

Glauben Sie, dass sich der Aufwand dafür eigentlich lohnt? Oder laufen wir nicht in einen Daten-Overkill hinein, bei dem der Mehrwert begrenzt ist?

Wirklich wissen können wir das erst, wenn wir die Systeme aufgebaut haben.-

Professor Wolfgang Lehner,

Jahrgang 1969, gehört zu den führenden deutschen Informatikern. Er leitet die Database Technology Group der Technischen Universität Dresden und ist dort zudem Direktor des Instituts für Systemarchitektur. Der Wissenschaftler hat während seiner gesamten Karriere stets engen Kontakt zu Unternehmen gehalten. Er war unter anderem Gastforscher bei der Schweizer Großbank UBS, bei IBM, bei Microsoft und bei SAP. Heute berät er verschiedene Großunternehmen in Datenbankfragen. Echtzeit-Daten-Analysen gehören zu seinen Forschungsschwerpunkten.

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