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.

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.

Eine ungewöhnliche Zusammenarbeit zwischen zwei Professoren, der eine für Musik, der andere für Informatik, an der Universität Virginia Tech mündet in eine neue Plattform für die Datenanalyse. Diese erlaubt es, die Bedeutung von Daten und ihre Beziehungen untereinander nicht wie üblich durch die Visualisierung, sondern durch ihre Verwandlung in Klang besser zu verstehen.

Contact Software fördert ein Lehrangebot des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und der Universität Bremen. Im Projekt B-Human entwickeln und erproben Informatiker Roboter-Software. 2017 ist das Team erneut RoboCup-Weltmeister geworden.

Mit dem Joint Venture „ADAMOS“ (ADAptive Manufacturing Open Solutions) gründen DMG Mori, Dürr, Software AG und Zeiss sowie ASM PT eine strategische Allianz für die Zukunftsthemen Industrie 4.0 und Industrial Internet of Things (IIoT). Die Allianz zielt darauf, Adamos als globalen Branchenstandard zu etablieren und weitere Maschinenbauer als Partner zu gewinnen.

Zunehmend sollen Hardware-Ressourcen von unterschiedlichen Anwendungen parallel genutzt werden – etwa für
Simulationen und Virtual Reality (VR). Wie sich die schnelllebige VR-Visualisierung nicht mit der langlaufenden
CAE-Berechnung ins Gehege kommt. von Dr. Sebastian Treiber und Christopher Woll

Im Mai 2018 wird das EU-Regelwerk zum Datenschutz scharf gestellt. Unternehmen bleibt nicht viel Zeit, ihre IT für einen gesetzeskonformen Umgang mit personenbezogenen Daten umzubauen. Dabei ist mehr als Datenklassifizierung, Risikoanalyse und Dokumentation gefragt. Die gute Nachricht: Es ist noch nicht zu spät.

Der Markt verlangt auch von Maschinen- und Anlagenbauern immer mehr Agilität und kürzere Reaktionszeiten. Diesen Anforderungen können sie mit einer neuartigen Kategorie von Softwaresystemen gerecht werden: Enterprise-Operational-Intelligence-Lösungen. Sie erlauben es, Geschäftsprozesse in Echtzeit zu überwachen und wenn nötig, unmittelbar in das betriebliche Geschehen einzugreifen. Zu diesem Zweck können sie auch „unstrukturierte“ Produktionsdaten bis hin zu IoT-Daten verarbeiten.

Der neue Supercomputer des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) ist nicht nur superschnell, sondern auch supersparsam: Beim Deutschen Rechenzentrumspreis 2017 belegte der im vergangenen Jahr in Betrieb gegangene Forschungshochleistungsrechner ForHLR II nun den ersten Platz in der Kategorie „Neu gebaute energie- und ressourceneffiziente Rechenzentren“. Mit mehr als 24.000 Rechenkernen verfügt er im neu gebauten Rechenzentrum über ein besonders energiesparendes Kühlsystem.

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