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05.03.2014

09:44 Uhr

Big-Data-Technologie

Lego-Kasten gegen Shitstorm und Motorschäden

VonStephan Mündges

Shitstorms erkennen, bevor sie aufziehen. Wissen, wann Maschinen gewartet werden müssen. Rapidminer hilft Firmen mit moderner Datenanalyse, der Zeit voraus zu sein – und muss sich im Wettbewerb selbst beeilen.

Der Zukunft auf der Spur: Ralf Klinkenberg gehört mit seiner Firma Rapidminer zu den besten Adressen in Sachen maschinelle Datenanalyse. Stephan Mündges

Der Zukunft auf der Spur: Ralf Klinkenberg gehört mit seiner Firma Rapidminer zu den besten Adressen in Sachen maschinelle Datenanalyse.

DortmundEs ist nicht der Berliner Kiez, sondern ein sanierter Bauernhof in Dortmund-Eichlinghofen. Ralf Klinkenberg blickt von seinem Fenster nicht auf das urbane Hipster-Deutschland, sondern auf eine Wiese. Eine Handvoll Schafe, blauer Himmel. Beschauliche Provinz auf den ersten Blick. Aber wer Klinkenberg über sein Start-Up Rapidminer und das gleichnamige Programm reden hört, merkt: Hier rennt einer um die Wette, das Ziel ist die Zukunft. Klinkenberg spricht schnell, während des gesamten Interviews steht er. Gemütlichkeit ist nicht seine Sache.

1,8 Billionen Terabyte an Daten wurden allein 2012 neu produziert. Riesige Datenmassen entstehen jeden Tag in allen Wirtschaftszweigen, teils fein säuberlich sortiert in Datenbanken, teils unstrukturiert verteilt in Texten, Audiodateien oder Bildern. Diese Datenmassen zu bändigen, sie auszuwerten und nutzbar zu machen, ist mittlerweile ein lohnendes Geschäftsmodell. Der Branchenverband Bitkom geht davon aus, dass allein in Deutschland mit der Analyse großer Datenmengen dieses Jahr 850 Millionen Euro umgesetzt werden. 2016 – so die Prognose – werden es 1,56 Milliarden Euro sein.

„Die Zahlen dokumentieren, dass der Anteil Deutschlands am Weltmarkt deutlich wachsen wird“, ist sich Mathias Weber vom Hightech-Branchenverband Bitkom sicher. „Das ist ein Resultat der starken Nachfrage aus der deutschen Industrie, speziell aus der Automobilindustrie.“

Ralf Klinkenberg will mit dem Markt wachsen. Seine Firma Rapidminer gehört zu den besten Adressen, wenn es um die maschinelle Datenanalyse und daraus gezogene Prognosen geht – die IT-Experten der Beratungsgesellschaft Gartner zählen sie zu den Top 4 der Branche. Volkswagen, Siemens, die GfK oder Paypal gehören zu den Kunden.

Zusammen mit Ingo Mierswa hat der 42-jährige Klinkenberg 2007 das Start-Up gegründet. In den Jahren zuvor arbeiteten die beiden zusammen als Doktoranden an der Technischen Universität in Dortmund. Schon damals interessierten sie sich für selbstlernende Systeme, sie schrieben ein Programm, mit dem Datenmengen flexibel bearbeitet und verglichen werden konnten – eigentlich nur um sich die Forschungsarbeit zu erleichtern. „Das ist vergleichbar mit einem Lego-Kasten: Man kann viele alte Bausteine nutzen und muss nur wenige neue Steine produzieren, um etwas völlig Neues zu schaffen.“

Mit diesem Programm fing der Weg ins Unternehmerleben an. Die Programmierer stellten es auf Tagungen und in Fachmagazinen vor, 2004 kamen die ersten Anfragen von Firmen und mit ihnen die Erkenntnis, dass für intelligente Datenanalyse ein Markt besteht.

Nur außen ist es beschaulich: Die Firma Rapidminer hat in einem sanierten Bauernhof in Dortmund-Eichlinghofen ein Büro. Stephan Mündges

Nur außen ist es beschaulich: Die Firma Rapidminer hat in einem sanierten Bauernhof in Dortmund-Eichlinghofen ein Büro.

Wenn früher in Unternehmen Daten analysiert wurden, ging es darum, was war. Man schaute in den Rückspiegel: Wie viele Kunden haben ihren Vertrag gekündigt? Wo gab es Verzögerungen in der Produktion? Ralf Klinkenberg will der Zeit aber voraus sein: Man müsse proaktiv handeln. Mithilfe großer Datenmengen und intelligenter Systeme, die sie analysieren.

Ein Beispiel: Ein Pharmaunternehmen bringt eine neue Spritze auf den Markt. Die Gebrauchsanweisung ist missverständlich formuliert, es kommt bei der Nutzung der neuen Nadeln zu leicht vermeidbaren Verletzungen. Die Texterfassung von Rapidminer kann in sozialen Netzwerken wie Facebook und Twitter kritische Postings erkennen und auswerten – ohne dass man dafür viel Personal benötigt. Denn das Programm lernt anhand weniger Beispieltexte, woran Kritik zu erkennen ist, und aus der Vielzahl der Kommentare kann es die wichtigen Themen herausfiltern. Dieser Mechanismus gibt dem Pharmaunternehmen einen zeitlichen Vorsprung. Man kann auf die Kritik reagieren, bevor sie sich zu einem Shitstorm auswächst.

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