{"id":525,"date":"2015-10-08T13:21:41","date_gmt":"2015-10-08T11:21:41","guid":{"rendered":"http:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/?p=525"},"modified":"2016-01-10T22:00:55","modified_gmt":"2016-01-10T21:00:55","slug":"big-data-chancen-und-herausforderungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/en\/forschung\/big-data-chancen-und-herausforderungen\/","title":{"rendered":"Big Data \u2013 Chancen und Herausforderungen"},"content":{"rendered":"<p><em>Von Roberto V. Zicari.<\/em><\/p>\n<p>Jeden Tag werden 2,5 Trillionen Bytes an Daten generiert. Diese enorme Menge an Daten wird beispielsweise durch digitale Bilder, Videos, Beitr\u00e4ge in den sozialen Medien, intelligente Sensoren, Einzelhandels- und Finanztransaktio &#8211; nen und GPS-Signale von Handys erzeugt. Das ist Big Data. Es besteht kein Zweifel daran, dass Big Data und das, was wir damit tun, das Potential hat, ein signifikanter Treiber f\u00fcr Innovationen und Wertsch\u00f6pfung zu werden.<\/p>\n<h3>Definition und Chancen: Was ist Big Data?<\/h3>\n<p>F\u00fcr die Beantwortung der Frage habe ich eine Definition des McKinsey Global Institute (MGI) gew\u00e4hlt: \u201eBig Data bezieht sich auf Datenmengen, deren Gr\u00f6\u00dfe \u00fcber die F\u00e4higkeiten typischer Datenbankanwendungen hinausgeht, diese zu erfassen, zu speichern und zu analysieren\u201c. Wo finden wir Big Data?<\/p>\n<p>Daten im Allgemeinen, und vor allem Massendaten, so ein \u00e4lterer Begriff f\u00fcr Big Data, sind ein wichtiger Produktionsfaktor in allen Industrien und Business-Prozessen. MGI sch\u00e4tzt, dass etwa 7 Exabyte an neuen Daten von Unternehmen im Jahr 2010 gespeichert wurden. Interessanterweise wird 50 Prozent des IP-Datenverkehrs nicht von Menschen verursacht, sondern von Maschinen. Zudem wird die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation (M2M) zunehmend bedeutsamer.<\/p>\n<h3>Doch worin liegt letztlich der Nutzen von Big Data?<\/h3>\n<p>Big Data an sich erzeugt noch keinen Mehrwert. Erst durch die Analyse der gigantischen Datenmenge kann ein Mehrwert erzeugt werden: die Erzeugung von Transparenz; die Identifizierung von Bed\u00fcrfnissen, Verdeutlichung von Ver\u00e4nderungen, Verbesserung von Leistungen; die Segmentierung von Kunden; und schlie\u00dflich die Unterst\u00fctzung der menschlichen Entscheidungsfindung mit automatisierten Algorithmen, innovativen und neuen Gesch\u00e4ftsideen, mit Produkten und Services.<\/p>\n<p>Die F\u00e4higkeit, interaktive Datenexploration mit Datenanalyse und -visualisierung zu kombinieren, ist in Bezug auf Big Data besonders wichtig, da dies zu neuen Erkenntnissen f\u00fchrt, die ansonsten unentdeckt blieben. Durch die M\u00f6glichkeit, gro\u00dfe Mengen komplexer Daten aus unterschiedlichen Quellen interaktiv zu explorieren, k\u00f6nnen Organisationen neue Erkenntnisse \u00fcber ihre Produkte, Kunden und Services gewinnen. Das Konzept \u201eBig Data Suche\u201d impliziert dabei, dass die Art und Weise nicht festgelegt ist, um Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen.<\/p>\n<p>Die Vorgehensweise h\u00e4ngt stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab. H\u00e4ufig f\u00fchrt bereits die einfache interaktive Exploration von gro\u00dfen Mengen komplexer Daten aus verschiedenen Quellen zu neuen Erkenntnissen \u00fcber Produkte, Kunden und Services. Wo kommt Big Data zum Einsatz? Big Data kann einen industrie\u00fcbergreifenden finanziellen Mehrwert generieren. Zu den Schl\u00fcsselbereichen z\u00e4hlen:<\/p>\n<p>[dt_call_to_action content_size=&#8220;small&#8220; background=&#8220;fancy&#8220; line=&#8220;true&#8220; animation=&#8220;fadeIn&#8220;]<\/p>\n<p>\u2022 das Gesundheitswesen \u2013 ein sehr heikler Bereich bez\u00fcglich des Datenschutzes,<br \/>\n\u2022 der \u00d6ffentliche Sektor \u2013 zum Beispiel \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Daten (\u201eOpen Data\u201c) in Europa,<br \/>\n\u2022 globale und pers\u00f6nliche Standortdaten \u2013 besonders relevant f\u00fcr mobile Ger\u00e4te,<br \/>\n\u2022 der Einzelhandel \u2013 interessant f\u00fcr gro\u00dfe Onlineportale wie eBay und Amazon,<br \/>\n\u2022 die Produktion,<br \/>\n\u2022 soziale Daten \u2013 sowohl pers\u00f6nliche als auch berufsbezogene Daten aus sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter.<\/p>\n<p>[\/dt_call_to_action]<\/p>\n<p>Es gibt unz\u00e4hlige Beispiele, in denen Big Data zur Anwendung kommt. Die Relevantesten sind Log Analytics (Analyse der Ereignisprotokolldatei eines Computersystems), Betrugserkennung, Social Media- und Sentiment-Analyse. (\u201eStimmungserkennung\u201c eines Textes), Risikomodellierung, Unternehmensf\u00fchrung und Energie-Management. Eines der Hauptprobleme bei der Nutzung von Big Data in Unternehmen ist derzeit der Mangel an Fachkr\u00e4ften mit dem notwendigen Wissen und den F\u00e4higkeiten in den Bereichen Statistik, Machine Learning und Data Mining.<\/p>\n<h3>Daten, Prozesse, Management: Drei gro\u00dfe Herausforderungen<\/h3>\n<p>Es wurde bereits auf die Potenziale von Big Data f\u00fcr die \u00d6konomie eingegangen. Doch wie sieht die Realit\u00e4t heutzutage aus? Die k\u00fcnftigen Herausforderungen im Umgang mit Big Data k\u00f6nnen in drei Dimensionen eingeteilt werden: Daten, Prozesse, Management.<\/p>\n<p><strong>Herausforderung 1: Daten<\/strong><\/p>\n<p>Die Hauptherausforderung ist der Umgang mit der gro\u00dfen Menge an Daten, also mit dem Volumen . Eine weitere Schwierigkeit besteht im Umgang mit unterschiedlichen Daentypen, -quellen und -formaten, also mit der Vielfalt und der Kombination von verschiedenen Datens\u00e4tzen. Ebenso stellt sich die Frage nach der Geschwindigkeit : Wie kann auf die Informationsflut in angemessener Zeit reagiert werden?<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen wir uns auch mit den Aspekten des Wahrheitsgehalts , der Datenqualit\u00e4t und &#8211; verf\u00fcgbarkeit auseinandersetzen: Wie k\u00f6nnen wir mit Unsicherheiten, fehlenden Werten und falschen Angaben umgehen? Wie \u201egut\u201c sind die Daten, gibt es \u00fcberhaupt verf\u00fcgbare Daten und wie gut ist die Stichprobe?<\/p>\n<p>Ein weiteres Feld betrifft das Auffinden von Daten: Wie lassen sich hochqualitative Daten in der gigantischen Menge von Daten im Web finden? Fragt man beispielsweise, ob in den Datens\u00e4tzen bestimmte zugrunde liegende Annahmen getroffen werden, dann ist die Qualit\u00e4t der Datens\u00e4tze und deren Relevanz f\u00fcr bestimmte Probleme angesprochen.<\/p>\n<p>Auch der Aspekt der Vollst\u00e4ndigkeit ist zu bedenken: Decken die Daten den gesamten Anwendungsfall ab? Was impliziert dies? Unter dem Schlagwort der Anonymisierung w\u00e4re wiederum die Frage zu stellen: K\u00f6nnen wir aus Daten genug Informationen extrahieren, ohne die Identit\u00e4t von Personen aufzudecken oder den Datenschutz zu verletzen? Die Analyse von Big Data kann zu bemerkenswerten Erkenntnissen f\u00fchren.<\/p>\n<p>Doch wir m\u00fcssen gew\u00e4hrleisten, dass wir den Ergebnissen nicht blind vertrauen, sondern weiterhin Dom\u00e4nenexpertise und Sachverstand mit einflie\u00dfen lassen, uns also gegen Daten-Dogmatismus sch\u00fctzen. Und schlie\u00dflich geht es auch um Skalierbarkeit: Dies umfasst Techniken wie Social Graph Analysis . In gr\u00f6\u00dferen Graphen kommen aktuelle Technologien schnell an die Grenzen des Machbaren.<\/p>\n<p>Die Kombination all dieser Probleme f\u00fchrt zu einer Vielzahl von Herausforderungen und Chancen, um, verglichen mit traditionellen Ans\u00e4tzen, schnellere, bessere und g\u00fcnstigere L\u00f6sungen f\u00fcr Big Data Analytics zu finden.<\/p>\n<p><strong>Herausforderung 2: Prozesse<\/strong><\/p>\n<p>Eine gro\u00dfe Herausforderung in diesem Kontext ist die Frage, wie die Daten analysiert werden k\u00f6nnen. Die Auswahl des richtigen Analyse-Modells kann betr\u00e4chtliche Zeit in Anspruch nehmen. Die F\u00e4higkeit, verschiedene Modelle schnell zu testen, um das beste Modell zu finden, ist von besonderer Bedeutung. Die Herausforderungen in Bezug auf den Erkenntnisgewinn beinhalten:<\/p>\n<p>[dt_call_to_action content_size=&#8220;small&#8220; background=&#8220;fancy&#8220; line=&#8220;true&#8220; animation=&#8220;fadeIn&#8220;]<\/p>\n<p>\u2022 die Datenerfassung,<br \/>\n\u2022 das Angleichen von Daten aus verschiedenen Quellen (zum Beispiel um Duplikate zu identifizieren),<br \/>\n\u2022 die Transformation von Daten in eine f\u00fcr die Analyse geeignete Form,<br \/>\n\u2022 die Modellierung, entweder mathematisch oder durch Simulation,<br \/>\n\u2022 das Verst\u00e4ndnis f\u00fcr den Output, Visualisierung und Teilen der (komplexen) Ergebnisse.<\/p>\n<p>[\/dt_call_to_action]<\/p>\n<p><strong>Herausforderung 3: Management<\/strong><\/p>\n<p>Die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen des Daten-Managements sind verbunden mit den Themen Datenschutz, Sicherheit, Verwaltung und mit ethischen Fragestellungen. Die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen f\u00fcr das Management sind die Sicherstellung richtiger Datennutzung; das bedeutet, dass es die beabsichtigten Zwecke und die geltenden rechtlichen Bestimmungen sowie die Nachverfolgung, wie die Daten genutzt, umgewandelt und abgeleitet werden, festzuhalten gilt.<\/p>\n<p>Gleiches gilt f\u00fcr den Lebenszyklus der Daten. Viele Datenbanken enthalten sensible Daten, wie beispielsweise Personaldaten. Es gibt rechtliche und ethische Bedenken in Bezug auf den Zugang zu solchen Daten. Somit gilt es sicherzustellen, dass die Daten gesch\u00fctzt werden und der Zugang kontrolliert und zur \u00dcberpr\u00fcfung protokolliert wird.<\/p>\n<h3>Fazit<\/h3>\n<p>Big Data ist mittlerweile kein inhaltsleeres Modewort mehr, sondern es ist der Schl\u00fcssel zu Innovation und hat ein enormes Potential f\u00fcr die Wertsch\u00f6pfung. Es gibt eine Vielzahl an M\u00f6glichkeiten \u2013 zum Beispiel f\u00fcr das Gesundheitswesen \u2013 ortsbezogene Daten, den Handel, die Produktion oder gesellschaftliche Daten. Zudem gibt es eine Reihe von Herausforderungen, zum Beispiel in Bezug auf Datenvolumen, Datenqualit\u00e4t, Datenerfassung und Datenmanagement, ebenso wie Datenschutz, Sicherheit und Verwaltung. Ich m\u00f6chte zum Abschluss dieses Artikels auf eine interessante Chance f\u00fcr Big Data hinweisen:\u201eAs more data become less costly and technology breaks barriers to acquisition and analysis, the opportunity to deliver actionable information for civic purposed grows. This might be termed the \u201acommon good\u2018 challenge for big data.\u201c (Jake Porway, DataKind)<\/p>\n<p>[dt_call_to_action content_size=&#8220;small&#8220; background=&#8220;plain&#8220; line=&#8220;true&#8220; animation=&#8220;fadeIn&#8220;]<\/p>\n<h4><a class=\"dt-single-image\" href=\"https:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/wp-content\/uploads\/2015\/10\/blog_Roberto-Zicari-privat.jpg\" data-dt-img-description=\"\"><img decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-553 size-thumbnail\" src=\"https:\/\/aktuelles.uni-frankfurt.de\/wp-content\/uploads\/2015\/10\/blog_Roberto-Zicari-privat-150x150.jpg\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"150\" \/><\/a>Der Autor<\/h4>\n<p>Prof. Roberto V. Zicari ist seit 1992 Professor f\u00fcr Datenbanken und Informationssysteme an der Goethe- Universit\u00e4t. Zicari ist Herausgeber des Portals ODBMS.ORG (Operational Database Management Systems): <a href=\"http:\/\/www.odbms.org\" target=\"_blank\">www.odbms.org<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>[\/dt_call_to_action]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Von Roberto V. Zicari. Jeden Tag werden 2,5 Trillionen Bytes an Daten generiert. 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