Big Data

Big Data: Spiegel der Praxis: einfach machen, ganz einfach

Die oftmals propagierten Big-Data- und Analytics-Use-Cases klingen oft phantastisch und nach dem großen Geld – beim machbaren Profit wie auch beim Investitionsvolumen. Nicht immer sehen diese Use Cases realistisch aus. Einen sehr stark praxisbezogenen und realitätsnahen Blick auf die Thematik lieferte der, vom IT-Branchenverband BITKOM inzwischen um einen Tag erweiterte, Big-Data- und AI-Summit, der Ende Februar in Hanau stattfand.

Wir haben in diesem Newsletter schon öfter geschrieben, dass die Werkzeuge zur Verfügung stehen und damit Projekte in nahezu beliebiger Komplexität entwickelt werden können. Wie die Praxis aus den Unternehmen bestätigt, geht es bei der Analyse großer Datenmengen heute oft ganz einfach um erheblich detailliertere Einblicke in die Statusinformationen, die Maschinen und Endgeräte liefern. Beispielsweise rücken in der Fertigungsindustrie Geräte am Rande des Produktionsfelds, man könnte hier auch den modischen Anglizismus „Edge“ verwenden, in den Fokus der Analysen. Die Edge-Systeme liefern vielfach Daten, die bislang von traditionellen Systemen nicht berücksichtigt worden sind. Deshalb ist es auch wichtig, zwischen klassischen Business-Analytics und Big-Data-Analytics zu unterscheiden, so Klaas Bollhöfer, Geschäftsführer von Birds on Mars.

Bei der Entwicklung von Big-Data-Szenarien, das zeigten einige Beispiele beim Summit, spielt es auch eine Rolle, wer das Thema initiiert. So haben beispielsweise Krankenkassen andere Vorstellungen als Krankenhäuser oder Patienten. Weil manche durchaus praktikable Ideen wie die elektronische Gesundheitskarte und die elektronische Patientenakte im Krankenhaus weiterhin Schwierigkeiten bei der Umsetzung haben, entstehen hier – auch aufgrund der Verfügbarkeit der entsprechenden Technologien – Parallelentwicklungen, mit denen die Kostenträger gerne Fakten schaffen möchten. Hilft eine individuelle Krankenakte, die ein Patient in der IT einer Kasse anlegen kann (um z.B. Befunde abzulegen), wirklich oder sind sie eher ein Schritt in Richtung gläserner Patient? Werden die Zusagen hinsichtlich Zugriff, Datenschutz und Vertraulichkeit so ewig Bestand haben, wie es bei Papierakten, Röntgenbildern oder CT-DVDs der Fall ist?

Anders geht das DZNE an die Thematik. Das Deutsche Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen hat auf dem BITKOM-Kongress eine Lösung für die Genomanalyse vorgestellt. Die Daten für die Genomsequenzierung bleiben, obwohl riesig, dank neuester Computer mit fortgeschrittenen Technologien wie Memristor-Speichern, am jeweiligen Rechenzentrumsstandort. Dabei geht es um einige hundert Gigabyte pro Sequenz.

Die Deutsche Bahn wird in Blog-Beiträgen oftmals gebasht, oft zu unrecht, wenn man die Ärgernisse zu den täglich beförderten Passagieren in Relation setzt. Das hochkomplexe System Bahn funktioniert im Grunde schon sehr gut. So versucht beispielsweise das Konzernunternehmen DB Station&Service die Störungszeiten von Aufzügen so gering wie möglich zu halten. Ein traditionelles Verfahren mit Störungsmeldung und Reparaturaufträgen hat da seine Schwächen. Durch eine völlig neue Herangehensweise überwindet die Bahn die ärgerlichen Schwierigkeiten im Prozess: Um nicht von den Systemen der Aufzugshersteller abhängig zu sein, entwickelte man kurzerhand einen eigenen Sensor, der die Aufzugsinformationen an eine zentrale Softwarelösung meldet. Anstelle einer Lösung mit SIM-Karten in den Endgeräten nutzt man eine Funktechnologie auf der Basis des offenen LoRa-Standards (Long Range Wide Area Network). Damit wurden zwei Problemstellen ausgeräumt: Im Falle eines Providerwechsels müssen nicht zehntausende SIM-Karten gewechselt werden. Beim Systemmanagement müssen nicht zehntausende IP-Adressen verwaltet werden. Indem die Bahn die Informationen selbst sammelt, haben sich natürlich die Rahmenbedingungen für die Verträge mit den Aufzugsherstellern völlig verändert. Das bringt dann auch den schon oft genannten Kulturwandel voran. Übrigens: Die Aufzugsinformationen stehen allen interessierten Anwendern nicht nur über eine Aufzugs-App, sondern auch in einem offenen Daten-Pool zur Verfügung.

Ob Maschinen- und Anlagenbauer, Krankenkasse, Logistikunternehmen oder Forschungseinrichtung: Die Stakeholder haben das Heft in die Hand genommen und die Entwicklung neuer Anwendungen mit den verfügbaren Big-Data-Technologien begonnen. Natürlich ist nicht jeder Use Case eine Epiphanie, nicht jede Big-Data-Lösung der Weg zu unendlichem Reichtum. Deshalb sollte man die Use Cases und Lösungen nicht nur hinsichtlich der Machbarkeit und des erzielbaren Profits, sondern auch hinsichtlich der Entwicklungsleistung des Unternehmens, der verfügbaren Entwickler und der Fähigkeiten aller Beteiligten untersuchen.

Nehmen Sie daher nicht unbedingt jede Verheißung für bare Münze. Als Anwender kennen Sie die Daten und die Herausforderungen Ihres Unternehmens bereits. Die ISG Provider Lense Benchmarks helfen Ihnen bei der Beurteilung der Longlist der ICT-Anbieter, auch für Analytics und IoT.

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