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.

Im ersten Jahr nach Inkrafttreten der DSGVO ist Datensicherheit nach wie vor eine große Herausforderung. Der Mensch bleibt das schwächste Glied in der IT-Sicherheitskette, das von Cyberkriminellen für Angriffe genutzt wird. Gastautor Matthias Kess von Cryptshare zeigt, welche Gefahren durch Digitalisierung, 5G-Netze und den wachsenden Stellenwert von Daten drohen.

Roboter, die gegeneinander Fußball spielen oder selbst den Schachweltmeister mühelos besiegen können – die Wissenschaft beschäftigt sich seit vielen Jahren damit, den Intellekt des Menschen künstlich nachzubauen. Was in den 1960er Jahren pure Fiktion war, ist mittlerweile Wirklichkeit geworden. Sascha Puljic, Vice President Central Europe bei Teradata, erläutert, inwieweit man ethische Überlegungen in die Programmierung von Algorithmen einbeziehen sollte.

Im März 2020 geht die neue Digitalmesse Twenty2X in Hannover an den Start. Im Fokus stehen IT-Technologien und deren Einsatzmöglichkeiten in den unterschiedlichen Geschäftsprozessen zur Digitalisierung des Mittelstands. Es geht um Anwendungsszenarien, die bei Entscheidern und IT-Verantwortlichen auf der Agenda stehen, um die Zukunftsfähigkeit und Sicherheit des Unternehmens zu gewährleisten.

Tableau Software, Anbieter einer Analytics-Plattform, hat jetzt die neue Version 2019.2 von Tableau präsentiert. Die neueste Version enthält Kartenfunktionen, die noch bessere Analysen von Standortdaten ermöglichen sollen. So werden unter anderem Kartenhintergründe von Mapbox unterstützt, außerdem enthält die Lösung Vektorkarten, die schärfer aufgelöst sind und reibungsloser funktionieren.

Fundierte Kundenanalysen zur Umsetzung von Vertriebsmaßnahmen sind in der Energiewirtschaft  eher noch die Ausnahme. Häufig werden hier Entscheidungen nach einfachen Kriterien wie Erfahrungswerten, absoluten Umsatzzahlen oder standardisierten (ABC-)Analysen gefällt. Daher haben sich Stadtwerke Ansbach Mitte 2018 für einen Customer-Analytics-Service der Conergos entschieden.

Eine aktuelle Studie von BARC hat aktuelle Ansätze der Datenmonetarisierung in europäischen Unternehmen untersucht. Demnach haben bereits 17 Prozent der Unternehmen Initiativen zur Monetarisierung von Daten etabliert, zwölf Prozent entwickeln derzeit Prototypen und zehn Prozent befinden sich in der Konzeptionsphase. Am häufigsten werden hierbei Analyseergebnisse bereitgestellt.

NetApp hat jetzt die Enterprise-Storage-Lösung Memory Accelerated Data (MAX Data) 1.3 angekündigt, die Prozessoren des Typs Intel Optane DC Persistent Memory unterstützt. Durch diese Kombination können Unternehmen effektiver mit ihren internen Daten arbeiten und ihren Kunden somit einen Wettbewerbsvorteil bieten.

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