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Big Data im Verein – Mitgliederdaten strukturieren


  |   Daniel van den Hövel

Vereinspolitik

Big Data im Verein – Mitgliederdaten automatisieren und verarbeiten

Vereine und Verbände haben teilweise eine riesige Anzahl an Mitgliedern – und eben deren Daten. Um diese Daten nicht nur gespeichert zu haben, sondern diese auch entsprechend zu nutzen, damit sich die Vereinsmitglieder umfassen beraten und ihr Verhalten antizipiert werden kann, nutzen immer mehr Vereine & Verbände Big Data Technologien.

Was es mit diesem neuen Technologiekonzept auf sich hat und wie die erhobenen Daten in eurem Verein, bzw. Verband so genutzt werden können, dass ihr effizienter damit arbeitet, zeigen wir euch hier:

 

1.Was ist Big Data?

2.Wie funktionieren Big Data Technologien?

3.Was sind die Vorteile für die Sammlung & Strukturierung von Daten?

4.Big Data im Verein

5.Fazit


1. Was ist Big Data?

Bei dem Begriff „Big Data“ handelt es sich um ein übergeordnetes Thema für moderne Technologien, welche sich auf die die Sammlung, Verwertung, Strukturierung, Vermarktung und Analyse der digitaler Datenmassen fokussieren. 

Einerseits wird die Verarbeitung von großen Datenmengen darunter verstanden, andererseits die Systeme, mit denen diese Massen von Daten effizient verarbeitet und genutzt werden können.

Dabei können unterschiedlichste Daten verarbeitet werden:

  1. Echtzeitdatenanalyse
  2. Daten aus Machine Learning/Künstliche Intelligenz
  3. Daten aus Predictive Maintenance von Anlagen und Maschinen
  4. Daten aus Supply Chain Management
  5. Daten aus Lager- und Intralogistik
  6. Transaktionsdaten
  7. Internet-Clickstreams
  8. Protokolle von Webservern
  9. Einzelverbindungsnachweise für Mobiltelefone
  10. Informationen von Sensoren
  11. Berichte über Social-Media-Aktivitäten

2. Wie funktionieren Big Data-Technologien?

Daten sind kleine Informationen. Sie können als imaginäre Bilder im Kopf, aber auch in Sprache und Schrift übertragen werden. Mit dem Zeitalter der Digitalisierung können sie als Datei auf Tablets, iPhones oder Rechnern umgewandelt werden. 

In diesem Sinne war der technische Fortschritt dafür verantwortlich, dass Erkenntnisse nicht mehr verloren gehen. Die Digitalisierung ermöglicht es jetzt, gar nichts mehr vergessen zu müssen. Denn je mehr Kommunikation digital erfolgt, umso mehr Daten entstehen und gespeichert. 

Die technologischen Hilfsmittel müssen jedoch immer mehr Leistung erbringen, um die Masse an Daten zu analysieren, kategorisieren und verarbeiten. Big Data Technologien archivieren diese Dateien und sorgen für deren Auswertung. Ob digitale Kommunikations- oder Prozessdaten, in der richtigen Lesart sind sie alle von Interesse.

Diese intelligenten Systeme – aufgebaut auf Cloud-Rechnern – ermöglichen es, in dem Datenstrom Erkenntnisse zu gewinnen und Aussagen abzuleiten.


Data Mining

Data-Mining nennt man das Suchen von Erkenntnissen in dem Datenberg. Die Essenz der von Daten und seinen potenziellen Ergebnissen sind Muster, Modelle & Aussage. Experten suchen mit dieser Methode nach belastbaren Aussagen, welche Sie deuten können. Dazu benötigen sie eine gute technische Infrastruktur, um brauchbare Erkenntnisse aus dem zu erhalten.


3. Was sind die Vorteile bei der Strukturierung von Daten?

Mit Big Data gewinnt man Erkenntnisse aus den Datenmassen. Jedoch reicht es nicht aus, etwas zu besitzen. Aus dem Besitz muss sich ein Nutzen ergeben.

er gesammelte Datenberg wird jedoch kontinuierlich immer größer. Besonders in den Bereichen Wissenschaft, Internet und Kommunikation übersteigt die generierte Datenmasse jede Speichermöglichkeit. Denn auf der Suche nach den Chancen, die sich aus den ganzen Daten ergeben wird eine riesige Menge an Wissen gespeichert. 

e mehr Daten, desto schwieriger wird es, Zusammenhänge, Muster und Aussagen daraus abzuleiten. Auf der anderen Seite könnte der Nutzen umso größer sein, den man daraus zieht. 
Dafür werden innovative und leistungsstarke IT-Lösungen benötigt, mit denen die Informationen strukturiert werden können.

Big Data liefert dabei digitale Lösungen für das digitale Problem, um aus der Datensammlung Erkenntnisse zu gewinnen. Egal, ob die Daten nur einzeln gelagert wurden, sich schnell verändern oder weiterentwickeln.


Knowledge Discovery in Database

Knowledge Discovery in Databases (“KKID”) beschreibt diesen Teil der Big Data-Welt besser: Nicht Daten, sondern Wissen wird beim Data-Mining gewonnen. Und neues Wissen ist dann gut, wenn es statistisch signifikant, neu und nützlich ist. Sonst war viel Arbeit umsonst.


4. Big Data im Verein

Nachdem dieser Einführung über die Vorteile und Funktionsweise von Big Data, beschreiben wir noch einmal die konkrete Analyse für Vereine & Verbände:

Die Organisation von Daten ist eine der wichtigsten Grundlagen für vereinspolitische Entscheidungen. Und Datenbanken sind eine Ansammlung so genannter Merkmalsausprägungen, die der Verein, bzw. der Verband als Basis für diese Entscheidungen nutzen kann.

Ein Beispiel: Geschlecht ist ein Merkmal, die Ausprägung dann also “weiblich”. Auf diese Weise werden in Datenbanken, ähnlich wie in Tabellen, Aussagen über Eigenschaften vieler Beobachtungen miteinander verknüpft. Vereine können somit Namen mit Adressen und Telefonnummern in einer bestimmten Systematik verbindet. Natürlich geht das noch mit sehr viel mehr Merkmalen gleichzeitig: Das ist der Anfang der multivariaten Datenbanken und Statistik.

Wenn ein Verein Daten nutzen will, kann der Vorstand diese von Anbietern wie Marktforschungsunternehmen erwerben oder nutzt die bereits vorliegenden öffentlichen oder privaten Quellen Daten liegen überall in großen Mengen vor: 

  1. Statistische Datenbanken, 
  2. Websites, 
  3. On­line­stor­es, 
  4. Adresslisten, 
  5. Produktionsdaten

Die Verschränkung von Datenquellen und Inhalten ermöglicht es, überraschende Einblicke zu sammeln. Mitgliederinformationen, Ihre Kommentare oder Reaktionen auf Vereinsportalen können genutzt werden, um deren Verhalten zu prognostizieren.

So können aus dem Nutzerverhalten Rückschlüsse auf die wirtschaftliche und emotionale Situation der Vereinsmitglieder gezogen werden – bis hin zur zuverlässigen Prognose über dessen Einsatz im Verein oder einer baldigen Kündigung der Vereinsmitgliedschaft. So können anhand korrelierter Vorverhaltensweisen künftige Veranstaltungen, Neustrukturierungen, Krisenherde oder Problemfelder vorhersagen. 

Insbesondere für große Vereine oder Verbände, die eine große Anzahl an Mitgliedern haben sind dies wichtige Informationen, um vereinspolitische Entscheidungen zu treffen. Sei es in der Planung der nächsten Veranstaltung, in der Umstrukturierung des Vereins oder vieles mehr.


5. Fazit

In der Zeit der Digitalisierung hat die Menschheit es geschafft Wissen zu manifestieren, sodass nichts mehr vergessen werden muss. Dadurch wächst der Berg an Informationen und Daten jedoch immer weiter. Diese Masse an Daten trägt jedoch unglaubliches Potenzial in sich, denn "Information changes Situation!"

Es gilt also diese riesigen Massen an Daten zu strukturieren, diese zu analysieren und auf dieser Basis wichtige Entscheidungen zu treffen - auch im Verein.

Verein können diese ausgewerteten Daten nutzen, um diese auf die Vereinspolitik zu antizipieren und den Verein, bzw. Verband effizienter und "mitgliedsnäher" zu gestalten. So steckt das Potenzial darin Mitgliederbindungen zu stärken und effizienter die vereinsrelevanten Ziele zu erreichen.



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