Wir leben in einer Zeit, in der immer mehr Daten erzeugt und gesammelt werden. Und dieses Datenwachstum wird sich in den nächsten Jahren und Jahrzehnten noch weiter beschleunigen. Es entstehen aber nicht nur einfach immer größere Datenmengen, sondern diese Datenberge sind einzigartige Quellen und Möglichkeiten, um mit der Hilfe verschiedener Analyseverfahren wie Data Mining, Big Data etc. völlig neue Erkenntnisse zu jedem Thema oder Fachgebiet zu gewinnen. Große Tech-Unternehmen wie Amazon, Google/Alphabet, Netflix oder Airbnb nutzen solche Verfahren schon lange, um dadurch entscheidende Wettbewerbsvorteile zu erhalten. Sie sind inzwischen in der Lage, das Nutzungsverhalten ihrer User nahezu in Echtzeit zu beobachten und auszuwerten und dann umgehend z. B. passende Informationen und Inhalte zu präsentieren. So wissen diese Unternehmen relativ genau, welche Produkte wir gerade benötigen, welche Filme wir sehen, wie wir arbeiten, was wir suchen, wie wir kommunizieren oder auch wohin wir reisen möchten. Durch den Einsatz von Datenanalyseverfahren wird es möglich, für unsere Wünsche, Erwartungen und Bedürfnisse maßgeschneiderte Angebote zu entwickeln. Das muss man nicht immer gut finden, es zeigt aber, welches Potenzial schon heute in diesen Verfahren liegt. Um solche Verfahren zu nutzen, muss man kein multimilliardenschweres Technologie-Unternehmen sein. Die nötigen Tools sind selbst für kleine und mittlere Unternehmen verfügbar und erschwinglich. Auch Bibliotheken können daher schon jetzt von solchen Analysen profitieren. In dem vorgestellten Beitrag1 wird gezeigt, wie Bibliotheken durch die Nutzung moderner Data-Mining-Anwendungen ihre bestehenden Dienste verbessern oder ein Empfehlungssystem für ihre Benutzerinnen und Benutzer entwickeln können.
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