Big Data
V: Erzählen Sie uns von dem dritten Yandex Standbein – Big Data
Volozh: Das Thema Daten ist in unserem Unternehmen immer schon Anlass für Gespräche und Überlegung. Mit Big Data haben wir – als Suchmaschinenanbieter – schon immer gearbeitet. Die meisten Yandex Dienste und Produkte haben Big Data als Grundlage. Relevanz der Suchergebnisse, content-bezogene Werbung, Yandex.Staus und viele weitere.
Mit Big Data haben wir – als Suchmaschinenanbieter – schon immer gearbeitet
Veränderungen im Markt und Voraussetzungen haben uns dazu veranlasst uns diesem Thema anzunehmen. Wir haben uns überlegt, wie wir sonst diese Daten – auch offline – sinnvoll aufarbeiten können. Bei Yandex erfolgt das zunehmend auf Basis von Techniken des maschinellen Lernens „Big Data Analytics“. Wir haben erste Schritte im Februar 2014 gemacht und bereits mehrere Pilotprojekte durchgeführt.
Wahrscheinlich sind es derzeit nur einige Unternehmen in der ganzen Welt, die sich mit Big Data wirklich auskennen und dementsprechend große Datenmengen aufarbeiten.
In den letzten zehn Monaten konnten wir erfolgreich unsere Datenverarbeitung und Technologie als Dienstleistung namhaften Unternehmen aus dem Bereich Handel, Finanzen, Telekommunikation und Produktion anbieten. Wir wollten echte Cases finden und echte Studien durchführen, mit real existierenden Daten arbeiten um herauszufinden, was wir dem Big Business und unterschiedlichen Branchen in der Tat anbieten können.
V: In der Vergangenheit hat man gehört, dass es eine erfolgreiche Zusammenarbeit mit Rosneft gab. Wer sind noch Ihre Kunden in diesem Bereich?
Volozh: Dieses Projekt hat eine etwas andere Größenordnung und auch eine viel größere Menge an zu verarbeitenden Daten. Es handelte sich dabei um komplexe Berechnungen aus den Bereichen Geologie und Seismologie. Heute wollen wir uns nicht nur mit den Berechnungen beschäftigen, sondern vielmehr mit den Techniken des maschinellen Lernens in Bezug auf Big Data.
Einer unserer ersten Kunden war eine große Bank. Wir haben für sie Kundendaten analysiert und so eine Datenbasis für neue Produkte geschaffen. Das Projekt verlief sehr erfolgreich und hat tolle Ergebnisse gebracht. Dabei haben wir nicht mal genau hingeschaut, was für Produkte von der Bank angeboten werden – alleine durch mathematische und algorithmische Berechnungen konnten wir optimale Produktvorschläge entwickeln.
Auf welche Bereiche lässt sich Big Data anwenden?
Wir haben in unserem Unternehmen vier Kernbereiche entwickelt, in denen wir Big Data einsetzen können:
1) Analyse und Vorhersage.
Hierbei werden Daten analysiert, die Vorhersagen über weiteres Käufer- oder Nutzerverhalten treffen können. Beispielsweise ist einer unserer Pilotprojekte ein südafrikanisches Unternehmen, das die Kundenbindung erhöhen möchte. Das ist ein ziemlich typischer Fall der Analyse, den wir für zahlreiche Kunden vornehmen und dadurch ergründen können, warum beispielsweise Kunden abwandern.
2) Smart Metering Systeme
In einem zweiten Bereich werden Daten von Geräten (Hardware) analysiert, die von beispielsweise Sensoren in Wasserleitungen oder aus Videoaufzeichnungen stammen. Hier lassen sich ebenfalls kundenrelevante Daten auswerten, die für Handel und Industrie sehr aufschlussreich sein können. Das Modell lässt sich auf jede Branche übertragen: Hauptsache, es gibt genug Sensoren. Beispielsweise können wir dadurch diverse Ausfälle voraussagen und sie dadurch erfolgreich verhindern.
3) Muster- und Stimmenerkennung
Ein dritter Bereich ist die Mustererkennung bei Bildern und auch Stimmerkennung, die in viele Lebensbereiche einfließt. Zum Beispiel kann die Bilderkennung von Satellitenaufnahmen dabei helfen bestimmte Programme besser auf geografische Begebenheiten hin abzupassen. Positives Feedback könnte dabei von der Landwirtschaft kommen, die mit Hilfe der Datenanalyse bessere Ernten einfahren.
Computer-Mustererkennung findet Verwendung in unserem gemeinsamen Projekt mit Accenture. Es hat sich gezeigt, dass unsere Technologie nützlich zur Unterstützung und Kontrolle der linearen Infrastrukturen, wie Strom- oder Gasleitungen sein kann. Die Mustererkennung greift auch auf Daten von Drohnen zurück. Gewonnene Bilder werden zur Analyse in unsere Cloud geladen und zusammengefasst, danach erfolgt ein Prozess der Objekterkennung. Dieser Vorgang kann eine Bodeninspektion ersetzen, was eine beträchtliche Kostenersparnis bedeutet.
4) Logistik
Die vierte Gruppe ist die Geo- und Logistikanalyse. Es geht primär um Technologien, die direkt für Karten und Navigation verwendet werden. Hier sind es auch die Bereiche Logistik und Verwaltung des Straßennetzes, die oft auf die Datenanalyse zugreifen.
V: Sind es eher einmalige Dienstleistungen bei der Datenanalyse oder verkaufen sie ein Art Produkt?
Volozh: Das ist noch Zukunftsmusik. Wir machen die ersten Arbeiten mit Big Data, aber schon jetzt wissen wir genau, dass Big Data keine Fantasien sind. Daher steht es bei Yandex fest: daran wird gearbeitet. Dazu ist der Bereich Big Data auch noch viel zu neu, als das man sagen könnte, welches damit verbundene Geschäftsmodell sich als erstes durchsetzen wird.
Wir haben natürlich Interesse in möglichst vielen einzelnen Projekten mitzuarbeiten, verfügen derzeit aber noch nicht über ausreichend Ressourcen. Daher ist unser Ziel dabei: ein skalierbares Produkt zu schaffen, das auf viele Branchen angewendet werden kann. Man kann schon sagen, dass es Branchen gibt, die sehr auf Datenanalyse setzen, wie beispielsweise Handel und es wiederum Branchen gibt, die sehr viel zurückhaltender sind, wie die Gesundheitsbranche.
V: Wie groß und aussichtsreich schätzen sie den Markt ein?
Volozh: Der Bereich ist noch so neu, dass man nicht sagen kann, wie sich die Dinge entwickeln werden. Einig ist man sich in Expertenkreisen darüber, dass der Markt riesig ist. Weitere Einschätzungen wären aber noch zu früh.
V: Wie steht es um den russischen Big Data Markt?
Volozh: Russland nimmt einen sehr wichtigen Platz ein und zählt für uns zu dem wichtigsten. Auf unserem Heimatmarkt sind wir am besten aufgestellt, hier kennen Yandex alle. In Russland können wir am schnellsten alle Ideen und Geschäftsmodelle testen. Aber wir denken auch global in alle Richtungen.
V: Liegt hier das Geschäft, das Yandex die zweite Milliarde bringt?
Volozh: Man wird das sehen. Aber wir arbeiten mit Hochdruck daran!
Weitere Teile des Interviews:
Teil 1: Interview mit Arkady Volozh, Gründer und CEO von Yandex
Teil 2: Android, Google Mobile Services und der Markt mobiler Anwendungen
Teil 3: Big Data
SEO: Wie optimiert man Landing Pages? 
31 No-Gos für Landing Pages 
Unterschiede zwischen Algorithmen, SEO-Strategie und -Maßnahmen für Yandex und Google 
Schwarze PR – Kampf mit harten Bandagen. Vortrag vor der IHK Mannheim, 23.10.2019
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