Big Data

Big Data bezeichnet große Mengen von Daten, deren Erfassung,  Verarbeitung und Analyse von klassischen relationalen Datenbanken nicht mehr geleistet werden kann, weshalb spezielle Lösungen zum Einsatz kommen. Die Eigenschaften von Big Data hat Gartner 2011 definiert. Ein Drei-V-Modell aus wachsendem Volumen (engl. volume) der Daten und ansteigender Geschwindigkeit (engl. velocity), mit der Daten generiert und verarbeitet werden, wird komplettiert durch die steigende Vielfalt (engl. variety) der erzeugten Daten, die meist nicht strukturiert sind. Als vierte Eigenschaft tritt manchmal noch die Zuverlässigkeit (engl. veracity) hinzu, da den Datenbergen häufig auch eine gewisse Ungenauigkeit anhaftet.

Big Data in Unternehmen verwalten

Datenlieferanten sind das Internet mit seinen zahlreichen Diensten und Anwendungen, Mobilfunk, Finanzindustrie, Energiewirtschaft oder Gesundheitswesen. Unternehmen, die fortwährend Kundendaten sammeln, sind am explosionsartigen Wachstum der Datenmengen ebenso beteiligt wie Regierungsbehörden etwa in der Verbrechensbekämpfung oder Einzelpersonen, die über ihr Smartphone Transaktionen tätigen, soziale Netzwerke nutzen oder Koordinaten via GPS versenden. Nicht zu vergessen die Maschinen, die per Sensortechnik überwacht werden und zunehmend untereinander kommunizieren, was die Datenflut künftig noch verstärken wird. Dieses gigantische Datenvolumen, das sich nach Berechnungen alle zwei Jahre verdoppelt, ist nur dann von Interesse, wenn es ausgewertet werden kann.

Wichtige Stichworte sind hier Cloud Computing, mit dessen Hilfe sich immer größere Datenmengen zu niedrigen Kosten speichern lassen, und neue Datenbankkonzepte, die speziell auf die Verarbeitung unstrukturierter und nicht konsistenter Daten ausgerichtet sind (zum Beispiel NoSQL-Datenbanken oder das Hadoop Framework).

Anwender von Big-Data-Lösungen aus der Wirtschaft erzeugen personenbezogene Profile und erwarten sich Aufschlüsse über das Kundenverhalten, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen, sie nutzen die riesigen Datenberge aus den sozialen Netzwerken zur Trendforschung, versuchen die Abläufe in der Produktion zu verbessern und flexibler zu gestalten (Industrie 4.0) oder verwenden auf der Basis von Big Data Vorausberechnungen, um Produkte besser im Markt zu platzieren.

Big Data im Kampf gegen Kriminalität

Staatliche Stellen betreiben mithilfe von Big-Data-Analysen unter anderem Kriminalitäts- und Terrorismusbekämpfung, und die Wissenschaft analysiert Daten zum Klimawandel oder zur Entstehung von Erdbeben. Kritisch ist das Verhältnis zum Datenschutz. Gerade die Nutzung personenbezogener Daten lässt sich nur schwer mit den datenschutzrechtlichen Prinzipien der EU vereinbaren. So liegt meist keine Einverständniserklärung zur Nutzung der Daten vor, darüber hinaus können Betroffene häufig identifiziert werden. Es braucht daher funktionierende Anonymisierungsverfahren, um rechtskonforme Big-Data-Projekte aufsetzen zu können.Trotzdem bleibt der Datenschutz eine Schattenseite von BD-Analysen.

So warnt der Datenschutzbeauftragte Thilo Weichert vor den „Möglichkeiten des informationellen Machtmissbrauchs durch Manipulation, Diskriminierung und informationelle ökonomische Ausbeutung“, die BD-Vorhaben mit sich bringen können.

Wie aktuelle Studien von McKinsey und IDC zeigen, wächst die von den Unternehmen weltweit produzierte Datenmenge ins Unermessliche. Wenn es gelänge, diese Daten flächendeckend für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft zu verwenden, hätte dies einen enormen Wachstumseffekt zur Folge. Kleinere und mittelständische Firmen in Deutschland nutzen jedoch das Wertschöpfungspotenzial von Daten bislang kaum aus.

Der Klimawandel ist heute allgegenwärtig. Zugleich werden immer mehr Möglichkeiten aufgezeigt, die CO2-Belastung zu reduzieren. Im industriellen Umfeld bezieht sich dies meist auf die energieeffiziente Nutzung von Maschinen und Anlagen sowie die Nutzung regenerativer Energiequellen. Mithilfe einer Datenauswertung lassen sich die ökologischen Folgen verschiedener Antriebsarten in Pro­duktionsanlagen exakt berechnen.

Gilt in 2019 das Motto „Big Data everywhere“? Klar ist: Unternehmen wollen Mehrwert aus ihren Daten gewinnen. Damit gehen eine Reihe von Chancen und Herausforderungen einher. Eine Bestandsaufnahme über die maßgeblichen Entwicklungen und den Status quo von Big Data in 2019.

In der wirtschaftlichen Wertschöpfungskette werden Daten immer wichtiger. Um die zunehmende Vernetzung und Digitalisierung verfolgen zu können, benötigt die Industrie ein Internet mit kognitiven Fähigkeiten sowie sicheren und zugleich vernetzten Datenräumen. Der Fraunhofer CCIT präsentiert auf der Hannover Messe 2019 Technologien für das industrielle Internet am Beispiel von vier praktischen Anwendungen.

Entwicklungen aus dem Hightech-Bereich etablieren sich immer mehr als Schlüssel für die Industrie von morgen. Im internationalen Vergleich rangiert Deutschland jedoch nur im Mittelfeld. Hierzulande betätigen sich vor allem junge Start-up-Unternehmen auf hochmodernen technologischen Handlungsfeldern. Mit insgesamt über 17.500 Beschäftigten [1] stellen sie einen beständig wachsenden Wirtschaftsfaktor dar. Was die Entwicklung noch ausbremst.

Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Sie werden in jeder Maschine, jeder Anlage und jedem Prozess permanent erzeugt. Mit geeigneter Hard- und Software lässt sich dieser wertvolle Datenschatz heben und per Machine Learning (ML) in Informationen umwandeln. So sind vorausschauende Service- und Wartungskonzepte (Predictive Maintenance), Qualitätsverbesserungen (Predictive Quality), Produktivitätssteigerungen (Predictive Efficiency) oder ML-basierte Anomalie-Erkennungen möglich. SSV hat zur Hannover Messe 2019 ein passendes Gateway parat.

Ohne Simulationen sind moderne Produkt- und Materialentwicklungen in der Industrie kaum noch denkbar. Die oft riesigen Datenmengen müssen meist über das Internet übertragen und anschließend visualisiert werden. Lange Ladezeiten führen dabei zu erheblichen Verzögerungen und Unterbrechungen bei der Analyse und Aufbereitung der Daten. 

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