Zusammenfassung
’Big Data’ ist eines der großen Schlagworte der Zeit, Google liefert hierzu in 0,2 Sekunden 2,6 Mrd. Treffer (11.04.13). Wikipedia bietet parallel dazu eine erste Arbeitsdefinition “In information technology, big data is a collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using on-hand database management tools or traditional data processing applications.” Gemäß dieser Definition hatten es die empirischen Wissenschaften immer mit ’Big Data’ zu tun, seit jeher laufen die Datenmengen den Auswertungsmöglichkeiten vorweg. Von daher greift diese Definition viel zu kurz um zu beschreiben, wie fundamental ’Big Data’ vermutlich viele Lebensbereiche verändern wird.
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- 1.
Für ‘Big Data’ findet sich auch der Begriff der ‘organic data’; z.B W. Radermacher (2013).
- 2.
Vgl. hierzu u.v.a. Mayer-Schönberger et al (2013).
- 3.
- 4.
Zum Profil eines Data Scientists siehe u.a. Thomas H. Davenport and D.J. Patil (2012).
- 5.
Für konkretere Definitionsversuche vergl. z.B. Global Pulse (2012), S. 6. Für die Breite, die das Thema Big Data umfasst, vgl. u.v.a das Diskussionsforum unter LinkedIn ‚Data Miming, Statistics, Big data and Data Visualization‘ (http://www.linkedin.com/groups/Data-Mining-Statistics-Big-Data-152247?gid=152247&trk=hb_side_g).
- 6.
Vgl. http://de.statista.com/.
- 7.
Vgl. http://bpp.mit.edu/.
- 8.
- 9.
Web scraping (web harvesting or web data extraction) is a technique of extracting information from websites (en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping).
- 10.
Vgl. hierzu Horrigan, Michael W. (2013).
- 11.
Alle drei Projekte starteten 2013, so dass noch keine zitierfähige Literatur vorliegt. Für eine knappe Beschreibung siehe UNECE (2013), Nr. 28 bis Nr.31.
- 12.
Vgl. Daas et al (2013) sowie Heerschap (2013).
- 13.
Vgl. Scannapieco et al (2013).
- 14.
“NSIs will have to undertake some radical paradigm shift in statistical methodology, in order to let Big Data gain ground in Official Statistics.” ebenda S. 9.
- 15.
Strategic vision of the High-level Group for Strategic Developments in Business Architecture in Statistics (2011).
- 16.
- 17.
Man kann in dieser Frage aber auch zu einem vollständig anderen Urteil kommen, hierzu der Aufsatz der Wissenschaftler A. Halevy et al (2009) des Google Konzerns.
- 18.
Vgl. hierzu Merz (2001) sowie Merz/Hirschel/Zwick (2005).
- 19.
Vgl. Pressemitteilung des Statistischen Beirats vom 06.09.2012. URL: https://www.destatis.de/DE/PresseService/Presse/Pressemitteilungen/2012/09/PD12_000_p001.html.
- 20.
Vgl. Statistischer Beirat (2012).
- 21.
Als Beispiel, welche Problematiken dadurch entstehen vgl. Biewen et al (2012) sowie www.kombifid.de .
- 22.
Vgl. z.B. Cukier et al (2013) oder Financial Times (2012).
- 23.
Vgl. hierzu z.B. die Financial Times “Big Data” series (ft.com/bigdata).
- 24.
- 25.
Vgl. zu hierzu Zwick, M. (2013) sowie http://www.cros-portal.eu/content/emos.
- 26.
Vgl. hierzu insb. Helenius, R (2011), aber auch die gesamte Ausgabe des Statistical Journal of the IAOS 27 (2011), als Schwerpunktheft zum Thema ‚Statistical Literacy‘.
- 27.
Zur Diskussion siehe z.B. FAZ vom 23.06.2013 ‚ Abhörprogramm „Tempora“ – Großbritannien ist wenig empört‘.
- 28.
Digital Object Identifier (DOI) of NTTS 2013 is 10.2901/Eurostat.C2013.001.
- 29.
- 30.
Vgl. RatSWD (2013).
- 31.
Vgl. Sissa ibn Dahir und die Weizen-bzw. Reiskornlegende.
Literaturverzeichnis
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Zwick, M. (2013). Big Data, Data Scientists und amtliche Statistik. In: Hirschel, D., Paic, P., Zwick, M. (eds) Daten in der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-03456-6_3
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