Was ist real, was virtuell? Eine scheinbar einfache Frage, die im Angesicht der immer komplexer und größer werdenden virtuellen Welten und Communitys im Netz dennoch immer schwieriger zu beantworten wird. Ein gestohlener virtueller Gegenstand kann durchaus zu ganz realem Mord und Totschlag führen, wie vor einiger Zeit in China geschehen, das systematische Abgrasen künstlicher Welten, das sogenannte \"Gold-Farmen\", verschafft ebenfalls im Reich der Mitte geschätzten 200.000 Jugendlichen (schlecht) bezahlte reale Jobs, und Immobiliengeschäfte können auch in virtuellen Welten ganz wirkliche Reichtümer erwirtschaften. Kurz gesagt: Mit Onlinespielewelten lässt sich handfest Geld verdienen, denn die nur im Computer existierenden Gegenstände, Immobilien und Charaktere wechseln heute oft für harte Währung den Besitzer. Hundert Millionen Menschen sind weltweit in vielen virtuellen Welten registriert. Da verwundert es kaum, dass die bislang größte künstliche Spielewelt, Blizzards \"World of Warcraft\", ein Massive Multiplayer Online Roleplaying Game (MMORPG) mit einer Spielerzahl von über sieben Millionen weltweit, längst ganz real das Bruttoinlandsprodukt kleinerer Nationen überflügelt hat.

Die Großen der Wirtschaft haben nun den Braten gerochen: Marketing, Verkauf, kurz: Wirtschaftsleben in virtuellen Welten sei das nächste große Ding. IBM kündigte vor kurzem an, die stolze Summe von zehn Millionen Dollar in den Ausbau und die Weiterentwicklung der Präsenz des Unternehmens in den virtuellen Communitys zu investieren. Das Lieblings- und erklärte Zukunftsprojekt des Technologieriesen ist \"Second Life\", wie auch Anton Fricko, European Programm Manager IBM Emerging Internet Technologies, vor kurzem in Wien bestätigte. \"Second Life\", erdacht von Amazon-Gründer Jeffrey Bezos und Ebay -Pionier Pierre Omidyar, nimmt einen gewissen Sonderstatus ein, da es weniger Spiel, sondern mehr virtueller Spielplatz ist, auf dem die Benutzer ihre Vorstellungen relativ frei umsetzen können: Von der Gestaltung der eigenen Spielfigur (des \"Avatars\") bis zu Erwerb und Ausstattung eigener virtueller Gegenstände und Immobilien reicht die Freiheit. Ohne klingende Münze geht hier - man beachte den Realismus - freilich wenig: Die Meldung von Ailin Graef, die mit cleveren Grundstücksspekulationen in \"Second Life\" ganz real eine Million Dollar gescheffelt hatte, heizte das Interesse für die Spielwelt weiter an. Der Hype bricht gerade an allen Ecken los: Reuters eröffnet eine eigene Dependance in der virtuellen Welt, der deutsche Fernsehsender Bunch TV wird sowohl im Spiel als auch real senden und IBM schwärmt wie andere Geschäftsriesen von den endlosen Möglichkeiten, die \"Second Life\" und seine virtuellen Nachfolgewelten in Zukunft für Kunden und - wer hätte das gedacht - große Firmen als Marketings-, Verkaufs- und Präsentationsflächen bereitstellen könnten.

Der Einstieg von IBM, Hewlett Packard, Intel, Sony BMG und Adidas in die \"virtuelle Geschäftswelt von morgen\", der mit großem Enthusiasmus und noch größeren Werbeetats kräftig gehypt wird, stößt aber auch auf Kritik und handfeste Probleme aus dem \"First Life\". So beginnen sich etwa zunehmend auch nationale Steuerbehörden für die virtuellen Märkte und die hier bisher großteils unbehelligten Geldflüsse zu interessieren. Dass die unsichere rechtliche Situation, die auch IBM-Mann Fricko nicht unerwähnt ließ, noch reichlich Konfliktpotenzial bietet, zeigt sich ganz konkret etwa in einer wohl recht kleingedruckten Klausel in den Allgemeinen Geschäftsbedingungen der Nutzung von \"Second Life\", wird da doch in dürrem Juristenenglisch festgestellt, dass buchstäblich alles, vom Account selbst bis zu den angehäuften, gekauften oder selbst erschaffenen Gegenständen und Immobilien, im Besitz des Spielbetreibers Linden Labs verbleibt. Erste Klagen beschäftigen bereits die Gerichte in den USA, weitere dürften weltweit folgen - zumindest in dieser Hinsicht tut sich unbestritten ein neues, bisher gänzlich unbekanntes Geschäftsfeld für künftige Generationen von Medienanwälten auf.

Trotz dieser Hürden, dies sei den eifrigen Trompetern der schon wieder neuen Geschäftszukunft von morgen unbenommen, werden virtuelle Welten ohne Zweifel fester Bestandteil der Realität von morgen sein - inklusive Werbung, neuen Geschäftschancen, Konsumparadiesen und ganz neuen Businessmodellen. Kontrastprogramm: Die spanische NGO \"Mensajeros de la Paz\" hat sich der bunten Konsumzukunft übrigens bereits jetzt mit einer sarkastischen Aktion angenommen: In der Gestalt eines obdachlosen schwarzen Kindes in den Glitzerwelten von \"Second Life\" bringt man noch ein bisschen mehr Realismus in die virtuelle Welt - und holt die oft weniger geliebte Wirklichkeit wieder etwas mehr ins Blickfeld.

Im Rahmen des Kundenbeziehungsmanagements haben Unternehmen in den letzten Jahren Datenbestände aufgebaut, die sich ab einigen Terabyte aufwärts bewegen und jährlich im Schnitt verdoppeln. Die Kosten der aufwendigen Datenhaltung in Data Warehouses und Data Stores stehen im direkten Verhältnis zur Nutzung der Daten. Hier bieten analytische Funktionen und Business Intelligence neben dem verbesserten Informationsgrad der Mitarbeiter im Kontakt zum Kunden ein breites Einsatzfeld. Besonders am Herzen liegen den meisten Unternehmen Fragen nach dem Abwanderungsverhalten der Kunden (Churn Management) aber auch das Thema Betrugsabwehr (Fraud Detection). Allein, die hohe Schule der Analyse, das Data Mining, erforderte bisher ein entsprechendes Maß an Statistik- und Informatik-Wissen. Ausgebildetete Experten entwickeln Datenmodelle und Algorithmen, die im Anschluss getestet und modifiziert werden - Erfahrung und Geduld gelten dabei als wichtige Ingredenzien. Nur wenige Modelle entstehen so jährlich, die sich ressourcenbedingt lediglich mit ausgewählten Kernthemen des Geschäfts befassen können.

Bei teilweise monatlich wechselnden Preismodellen und Geschäftsprozessen stößt das klassische Data Mining daher rasch an Grenzen - und viele Entscheidungen bleiben weiterhin dem Bauchgefühl vorbehalten. Der Bedarf an prädiktiven (vorausschauenden) Datenmodellen liegt heutzutage jedoch zwischen mehreren hunderten und rund tausend pro Jahr. Diese Lücke füllt der amerikanische Softwarehersteller KXEN, der seinen Ansatz dann auch \"Extreme Data Mining\" nennt.

Datenausgrabung mal anders. Das Unternehmen mit Hauptsitz in San Francisco hat in den letzten 10 Jahren die in den Neunzigern entstandenen mathematischen Ansätze des Wissenschaftlers Vladimir Vapnik aufgegriffen. Vapnik befasste sich mit statistischen Eigenschaften des Lernverhaltens und übertrug diese auf das maschinelle Lernen. Dabei geht es darum, einen theoretischen Rahmen für das Problem der Inferenz zu bieten, also für das Problem, aus einem Datensatz Wissen über zugrunde liegende Muster zu erlangen. Die Idee von KXEN ist im Grunde die Fortsetzung der künstlichen Intelligenz (KI) mit den Mitteln der Business Intelligence (BI). Statt auf statistischen Ansätzen fußt die Software auf Mathematik. Zu den Vorteilen des selbstlernenden Systems zählt insbesondere, dass sich die Mitarbeiter nicht mit der Datenqualität und der Auswahl von Variablen \"per Hand“ - einschließlich der überprüfung ihrer Properties - zu befassen brauchen. Hier liegt ein beträchtliches zeitliches Einsparungspotential. Fehlwerte oder Ausreißer wertet das System aus, ohne Mittelwerte zu bilden - dabei wird davon ausgegangen, dass diese Phänomene analytische Relevanz besitzen (beispielsweise wenn Alter oder Verdienst nicht angegeben wurden). Der amerikanische Hersteller arbeitet kontinuierlich mit einem aktiven wissenschaftlichen Beirat, dem zwölf Wissenschaftler aus Mathematik und Statistik angehören. Ziel ist, regelmäßig neue Forschungsergebnisse in den Entwicklungsprozess einzubeziehen.

Die Lösung grenzt sich klar zu ETL-Tools ab, auch wenn über Schnittstellen auf unterschiedliche Datentöpfe zugegriffen werden kann. Als Grundlage benötigt das analytische Framework ein bereits bestehendes Data-Warehouse-System, aus dem zum Beispiel via ODBC sogenannte analysefähige Datensätze (ADS) zur Weiterbearbeitung generiert werden können. Diese Datensätze liest das Analytic Framework ein und wertet sie aus, ohne sie redundant zu speichern.