Bislang noch nicht ganz klar, wie Anleger vom Hype um Big Data - also der Echtzeit-Analyse großer Datenmengen - profitieren können. Natürlich bestand die Möglichkeit, in die Technologieriesen wie IBM, Google, Cisco oder Facebook zu investieren, die Big Data nutzen - mehr Optionen gab es bisher aber nicht. Mittlerweile schießen immer mehr kleine Anbieter aus dem Boden, die Software entwickeln, um die Datensammlungen zahlreicher Unternehmen zu durchforsten und zu analysieren. Nur: die wenigsten davon sind börsennotiert.
Allerdings ist es für Anleger jetzt schon spannend, was mit Big Data alles möglich ist. Auch, wenn konkrete Investitionsmöglichkeiten noch nicht erkennbar sind. So besagt eine Theorie, dass der Suchmaschinengigant Google mit entsprechenden Algorithmen aus den Suchbegriffen aller Nutzer Rückschlüsse auf die Entwicklung bestimmter Aktien ziehen könnte.
Konkrete Big-Data-Beispiele
Im Gesundheitswesen werden wertvolle Informationen über Nebenwirkungen von Medikamenten und die Wirksamkeit neuer Behandlungsmethoden gewonnen, indem Erfahrungsberichte von Patienten und Ärzten im Internet anonym ausgewertet werden.
Die Stadt Stockholm realisiert ein intelligentes Verkehrsmanagement, um Staus und Unfälle zu vermeiden. Grundlage ist die Analyse von Verkehrs- und Wetterdaten.
Einen Beitrag zur Energiewende leistet die Messung und Analyse des Stromverbrauchs mit Smart Metern, um den Bedarf genauer vorherzusagen und den Verbrauch zu reduzieren.
In letzter Zeit gibt es auch immer mehr Software, die es möglich macht, Blogs und Soziale Netzwerke nach entsprechenden, marktbewegenden Neuigkeiten zu durchforsten. Die New Yorker Börse (NYSE) beispielsweise hat sich von dem Unternehmen Social Market Analytics ein Tool programmieren lassen, mit dem Tweets ausgewählter Twitterkanäle ausgewertet werden, um Stimmungsindikatoren zu berechnen. Dafür werden die Tweets von Wirtschaftsmedien, Händlern und Unternehmen nach bestimmten Hashtags, also Schlagworten, gefiltert und bewertet. Zusammen mit den altbewerten Börsenindikatoren entstehen so Prognosen für die Kursbewegungen einzelner Papiere oder auch ganzer Branchen. Der Haken an dieser Methode: gezielte Falschmeldungen ergeben auch ein falsches Bild.
So sagt auch Frank Herkenhoff von der Deutschen Börse in Frankfurt, dass man sich zwar mit der Analyse von Social Media-Nachrichten befasst habe, dies aber nicht weiter verfolgen werde. "Die Wahrscheinlichkeit der Manipulation ist sehr hoch", so Herkenhoff. Gerade, da sich nicht überprüfen lasse, welche Nachrichten absichtlich gefälscht seien, sei das Risiko zu hoch. "Es fällt ja unter die freie Meinungsäußerung, was ich da poste", sagt er. Außerdem müssten nicht nur echte Menschen hinter den Fake-Nachrichten stecken. Spam-Robots könnten massig falsche Nachrichten verbreiten, die dann zu Kursveränderungen führen.
