{"id":3048,"date":"2014-07-11T11:26:06","date_gmt":"2014-07-11T09:26:06","guid":{"rendered":"http:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/?p=3048"},"modified":"2016-01-27T11:55:06","modified_gmt":"2016-01-27T10:55:06","slug":"wie-bewaeltigen-wir-die-datenflut","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/en\/forschung\/wie-bewaeltigen-wir-die-datenflut\/","title":{"rendered":"Wie bew\u00e4ltigen wir die Datenflut?"},"content":{"rendered":"
\"Das
Das schnelle Altern von Speichermedien:
Mikrofiche aus dem Jahre 1975; Foto: ullstein bild \u2013 NMSI\/Science Museum \/ Science Museum<\/figcaption><\/figure>\n

Wir sammeln und produzieren jedes Jahr eine exponentiell wachsende Zahl von Daten: Twitter-User generieren t\u00e4glich \u00fcber 300 Millionen Tweets und eine vergleichbar gro\u00dfe Zahl von Bildern wird t\u00e4glich von Google-Nutzern hochgeladen. Wissenschaftliche Experimente wie der Large Hadron Collider bei Genf produzieren j\u00e4hrlich rund 15 Petabytes, eine unvorstellbar gro\u00dfe Zahl mit 15 Nullen.<\/p>\n

In vielen Gebieten nimmt die Datenflut aufgrund sinkender Kosten rasant zu \u2013 beispielsweise ist die Masse der Daten aus DNA-Sequenzierungen schneller angewachsen als die Entwicklung der Hard- und Software zu ihrer Verarbeitung.<\/p>\n

\u201eWir leben in einer Big Data World, in der das wirkliche Problem nicht mehr das Sammeln der Daten ist, sondern die Bew\u00e4ltigung ihrer ungeheuren Masse\u201c, fasst der Informatiker Prof. Ulrich Meyer die Situation zusammen. Er ist Professor f\u00fcr Algorithm Engineering und wissenschaftlicher Koordinator eines neuen Schwerpunktprogramms der Deutschen Forschungsgemeinschaft, das sich zum Ziel gesetzt hat, Algorithmen f\u00fcr die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen zu entwickeln.<\/p>\n

Hardware h\u00e4lt nicht Schritt mit Datenmenge<\/h3>\n

Eines der Probleme besteht darin, dass die Datenflut schneller anw\u00e4chst als die Zahl der elementaren Schaltkreiselemente auf einem Computerchip. Diese verdoppelt sich dem Moore’schen Gesetz entsprechend alle 18 Monate. Die Datenmenge verdoppelt sich dagegen je nach Datentyp deutlich schneller, wobei viele Daten auch repliziert werden.<\/p>\n

Aber selbst dann, wenn die Entwicklung der Hardware mit dem Datenwachstum Schritt halten k\u00f6nnte, bedeutete dies nicht, dass die Daten gleichbleibend schnell verarbeitet werden k\u00f6nnten. \u201eDass sich die Geschwindigkeit der Rechenoperationen im gleichen Ma\u00dfe erh\u00f6hte, wie die Anzahl der elementaren Schaltkreiselemente zunahm, geh\u00f6rt der Vergangenheit an\u201c, erkl\u00e4rt Meyer:<\/p>\n

\u201eHeute braucht man nicht nur mehr Speicherplatz, sondern auch mehrere parallel arbeitende Prozessoren, um die Daten in einer vertretbaren Zeit zu verarbeiten.\u201c Und dazu ben\u00f6tigt man neue Algorithmen, die nicht nur eine parallele Datenverarbeitung leisten, sondern auch bestenfalls linear mit dem Dateninput skalieren.<\/p>\n

Das hei\u00dft: Wenn sich die Zahl der Daten verdoppelt, sollte sich die Anzahl der Rechenoperationen idealerweise auch nur verdoppeln \u2013 und diese dann auch noch gut auf parallele Prozessoren verteilen lassen. Das ist l\u00e4ngst nicht bei allen Problemen der Fall.<\/p>\n

Meyer nennt als Beispiel Algorithmen, die f\u00fcr den Navi die k\u00fcrzeste Strecke zwischen zwei Orten berechnen. Die Orte und die dazwischen liegenden Strecken werden in der Informatik als Graphen repr\u00e4sentiert \u2013 ein Netzwerk aus Knotenpunkten, die mit Strichen verbunden sind.<\/p>\n

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Wider disziplin\u00e4re Trennung<\/h3>\n

Interdisziplin\u00e4re Tagung zeigt Potential der Netzwerkforschung f\u00fcr Praxis auf In einer Tagung im Schader- Forum Darmstadt am 12. und 13. Juni diskutierten mehr als 120 Wissenschaftler und Praktiker unterschiedlicher Bereiche und Disziplinen die M\u00f6glichkeiten netzwerkanalytischer Perspektiven.<\/p>\n

Die Netzwerkforschung selbst kann als Ensemble von, im Vergleich zu traditionellen Methoden, hochpotenten Denk- und Analyseverfahren bezeichnet werden. Die Inhalte sind vielf\u00e4ltig: Netzwerkforschung hilft beispielsweise aufzukl\u00e4ren, wie sich Innovationen in Unternehmen etablieren und warum in der Wirtschaft so eng zusammengearbeitet wird, wie die sozialen Grundlagen f\u00fcr die Entstehung und Diffusion von Technologie und deren Anwendung beschaffen sind oder warum die Stakeholderkonstellation kaum \u201evern\u00fcnftige\u201c nachhaltige Wirtschaft zul\u00e4sst.<\/p>\n

Die 40 Vortr\u00e4ge hielten vor allem Wissenschaftler aus unterschiedlichen Disziplinen wie Geographie, Soziologie, Wirtschaftswissenschaft, Politologie und Informatik. Dabei wurde deutlich, dass die Gedankenwelt der vorwiegend aus der Soziologie stammenden Netzwerkforschung die Grenzen dieser Disziplinen durchl\u00f6chert hat. Die Grenzen lassen sich vor allem in der institutionellen Einbindung und den unterschiedlichen Karrierewegen ausmachen, viel seltener aber an den Forschungsthemen und den methodischen Zug\u00e4ngen.<\/p>\n

Eine Podiumsdiskussion mit Praxisvertretern zeigte die Bedeutung der Forschung f\u00fcr die Praxis auf. Teilnehmer waren Franz Grubauer, Oberkirchenrat und zust\u00e4ndig f\u00fcr Statistik bei der Ev. Kirche Hessen-Nassau, Stefan Klingelh\u00f6fer, Personalchef der Lufthansa City Line, und R\u00fcdiger Feibel, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer eines Zusammenschlusses von zahlreichen mittelst\u00e4ndischen Zahntechnikunternehmen. In der Diskussion wurde der Wert der Netzwerkforschung f\u00fcr die Praxis aufgezeigt.<\/p>\n

So hat die ev. Kirche eine gro\u00dfe Gemeindestudie in Auftrag gegeben, die zu verstehen hilft, wer mit wem \u00fcber religi\u00f6se Inhalte spricht. In der City Line spielt die Netzwerkforschung u. a. bei der Nachfolgeplanung f\u00fcr Managerposten eine wichtige Rolle. Die Tagung entsprang einer Zusammenarbeit der Soziologie der Goethe-Universit\u00e4t (Christian Stegbauer), der Wirtschaftsgeographie der Karls-Universit\u00e4t Heidelberg (Johannes Gl\u00fcckler) und der Schader-Stiftung in Darmstadt. [Autor: Christian Stegbauer]<\/em><\/p>\n

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Anwendungsfall Routenplanung<\/h3>\n

Die einfachste Version des Problems hat zwar eine fast lineare Laufzeit, aber auch nur falls der Graph in den Hauptspeicher passt. Gleichzeitig fehlen wirklich effiziente Parallelisierungen.<\/p>\n

F\u00fcr kompliziertere Varianten, wie zum Beispiel das Finden der schnellsten Verbindung bei Treibstoffbeschr\u00e4nkungen oder der Kombination verschiedener Transportmittel, kann der Rechenaufwand schlimmstenfalls sogar exponentiell mit der Zahl der Knoten anwachsen. Auf diesem Gebiet sind in den vergangenen Jahren bereits Fortschritte erzielt worden.<\/p>\n

2004 war ein Stra\u00dfennetz von West-Europa, das rund 20 Millionen Knoten enthielt, noch eine Herausforderung: In einem solchen Graphen die k\u00fcrzeste Strecke zu finden, dauerte auf einem Webserver zu lang und war zu teuer. Heute sind die Berechnungen dank verbesserter Algorithmen um sechs Gr\u00f6\u00dfenordnungen schneller geworden.<\/p>\n

\u201eWir sind jedoch weit davon entfernt, das Problem in allen Auspr\u00e4gungen gel\u00f6st zu haben\u201c, gibt Meyer zu bedenken. Inzwischen arbeiten Informatiker mit Graphen, die mehrere Billionen Knoten haben. Sie wollen zus\u00e4tzlich den Verkehrsfluss in die Routenplanung einbeziehen und mit einer wachsenden Anzahl mobiler GPS-Nutzer kommunizieren, die laufend ihre Position senden.<\/p>\n

Die \u00f6ffentlichen Verkehrsmittel sollen in die Routenplanung einbezogen werden. Um Wartezeiten zu minimieren, m\u00fcssen die Programmierer Fahrpl\u00e4ne ber\u00fccksichtigen. Und schlie\u00dflich wollen sie auch auf die Vorlieben des Nutzers eingehen.<\/p>\n

DFG-F\u00f6rderung \u00fcber sechs Jahre<\/h3>\n

Zeit und Kosten sparende Algorithmen f\u00fcr Graphen zu entwickeln ist nur eines von vielen praktischen Problemen, die Ulrich Meyer und seine Kollegen von insgesamt acht deutschen Universit\u00e4ten in den n\u00e4chsten sechs Jahren in Angriff nehmen wollen. Die Deutsche Forschungsgemeinschaft f\u00f6rdert das Vorhaben mit insgesamt 4,9 Millionen Euro, wobei 878.000 Euro nach Frankfurt gehen.<\/p>\n

596.000 Euro erh\u00e4lt Ulrich Meyer f\u00fcr die Koordinierung des Schwerpunktprogramms und projekt\u00fcbergreifende Aktionen, 282.000 Euro f\u00fcr das eigene Forschungsprojekt \u201eBig-Data-DynAmO\u201c. In diesem Projekt geht es unter anderem darum, Algorithmen f\u00fcr riesige Graphen zu entwickeln, die sich dynamisch \u00e4ndern.<\/p>\n

Bei der Routenplanung w\u00e4re dies beispielsweise die Ber\u00fccksichtigung von Staus, die eine schnelle Routen\u00e4nderung erforderlich machen. Hier soll der Ansatz verfolgt werden, auf bereits berechneten L\u00f6sungen aufzubauen, anstatt die Berechnung komplett von vorn zu beginnen.<\/p>\n

\u201eIn manchen Big Data Szenarien m\u00fcssen wir uns aber von einer exakten L\u00f6sung verabschieden und stattdessen zwischen dem Rechenaufwand und der Qualit\u00e4t einer gen\u00e4herten L\u00f6sung abw\u00e4gen\u201c, erl\u00e4utert Meyer das allgemeine Vorgehen. Anfang Juni trafen sich mehrere Projektleiter und Mitarbeiter zum Projektstart auf dem Campus Riedberg.<\/p>\n

Ein wichtiges Anliegen ist ihnen die multidisziplin\u00e4re Herangehensweise an Probleme aus verschiedensten Praxisbereichen von der Genomforschung \u00fcber Suchmaschinen und Routenplanern bis hin zu Kommunikationsnetzwerken wie Facebook. \u201eDiese Communities haben oft \u00e4hnliche Probleme bei der Bew\u00e4ltigung gro\u00dfer Datenmengen, kooperieren aber bisher nur wenig miteinander\u201c, so Meyer.<\/p>\n

In dem DFG-Schwerpunktprogramm soll wissenschaftliche Grundlagenforschung eng mit den Problemen der Anwender verzahnt werden. Wichtig ist den Projektleitern dabei auch die Ausbildung der n\u00e4chsten Generation von Informatikern und explizit auch Informatikerinnen, die der Datenflut k\u00fcnftig Herr werden m\u00fcssen.<\/p>\n

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Infos zu den Einzelprojekten unter:
\n<\/strong>www.big-data-spp.de<\/p>\n

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