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.

Durch die intelligente Vernetzung von Maschinen entlang der gesamten Produktionskette entstehen in der Fertigungsindustrie immer größere Datenmengen. Für Unternehmen bergen diese Daten ein immenses Potenzial zur Optimierung der eigenen Produktionsprozesse – man muss sie allerdings zu händeln wissen. Um aus Big Data Smart Data zu machen und das Beste aus den Daten herauszuholen, sind fachkundige Dienstleister gefragt.
Mit Decision Moments hat Mindtree, Anbieter für digitale Transformations- und Technologiedienste, die erste Datenanalyse-Plattform entwickelt, bei der fortlaufende, selbstlernende Algorithmen auf große Datenpools angewendet werden. Ziel der Plattform ist es, Unternehmen aussagekräftige Einblicke in die gesammelten Datenmengen zur Verfügung zu stellen. Die Plattform basiert auf Microsoft Azure-Diensten, inklusive der Cortana Intelligence Suite.
Der Karlsruher ERP-Anbieter Abas setzt ab sofort beim Thema Business Intelligence (BI) und Analytics auf die PowerBI-Technologie von Microsoft. Die bisherige BI-Lösung von jedox wird weiterhin von Abas unterstützt. Ziel der neuen BI-Lösung sei, Potenziale, Risiken und Geschäftsentwicklungen schnell, übersichtlich und auf das Wesentliche reduziert aufzubereiten, um Entscheidern eine sichere Basis zur Unternehmenssteuerung zu bieten.
Nahezu zwei Drittel der mittelständischen Unternehmen weltweit erwarten von der Datenanalyse von Massendaten, Big Data, Wettbewerbsvorteile. Das geht aus der IBM-Studie „Analytics: The real-world use of big data“ hervor. Vor zwei Jahren lag dieser Wert bei lediglich 36 Prozent. Damit haben ganze 24 Prozent der mittelständischen Unternehmen in den vergangenen zwei Jahren ihre Meinung zu Big Data geändert.
Naturkatastrophen haben seit Beginn des 20. Jahrhunderts mehr als sieben Billionen US-Dollar wirtschaftlichen Schaden angerichtet und acht Millionen Menschen getötet – das ist die Bilanz des Geophysikers James Daniell vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Sein Wissen basiert auf einer umfassenden Datenbank, die er seit 2003 aufbaut.

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