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Wissenshäppchen #22: Big Data

von | 14. September 2021 | News und Events, Wissenshäppchen

Der Begriff Big Data beschreibt im Kern eine enorme Menge strukturierter und/oder unstrukturierter Daten, die zu groß, zu komplex oder zu schnelllebig sind, um sie mit einfachen bzw. manuellen Analyseverfahren zu untersuchen. Der Begriff wurde in den letzten Jahren aber vielfältig eingesetzt. Einerseits taucht er oft als Sammelbegriff für neue, digitale Technologien auf, andererseits steht Big Data für eine neue Ära der digitalen Kommunikation und Datenverarbeitung.

Die Sammlung und Aufbereitung großer Datenmengen kann Geschäftsprozesse in allen Funktionsbereichen von Unternehmen optimieren und beim Einsatz oder der Entwicklung neuer Technologien bzw. Produkte unterstützen. Grundsätzlich dreht es sich aber weniger um eine konkrete Menge an Daten, sondern vielmehr darum, welche Schlüsse aus der Analyse gezogen werden können. Dabei können Daten aus beliebigen Quellen erfasst und analysiert werden. ERP-, MES-, CRM-Systeme, Datenbanken jeglicher Art, Plattformen (Plattformökonomie), IoT-Devices, Wearables, Maschinen oder andere vernetzte Geräte (Smart Factory | Matrixproduktion) können als Datenquelle dienen. 

Da die Datenmengen in der Regel zu groß oder zu komplex sind, reicht ein einfacher Blick nicht aus, um Muster oder Verbindungen zu erkennen, deshalb werden Data Mining, Machine Learning oder Künstliche Intelligenz zur Analyse und zum Erkenntnisgewinn eingesetzt. Auf Basis des neuen Wissens können dann fundierte Entscheidungen zur Weiterentwicklung, Verbesserung oder Ausrichtung des Unternehmens getroffen werden.

Die zunehmende Digitalisierung in den letzten Jahren führt dazu, dass Unternehmen, Organisationen, Plattformen und Netzwerke Unmengen an Daten generierten und speicherten. In diesen Daten steckt unglaubliches Potenzial. Nicht ohne Grund werden Daten auch als das neue Rohöl bezeichnet. Eine strukturierte Analyse der Daten scheint da nur sinnvoll und nachvollziehbar. Allerdings stößt das Thema Big Data damit auch an empfindliche Grenzen: Privatsphäre, Persönlichkeitsrechte, Vorratsdatenspeicherung, Datensicherheit und Überwachung sind nur einige Beispiele für kritische Themen, die immer wieder im Kontext von Big Data auftreten. 

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