Every Step You Take… Digitalisierung als Big-Data-Herausforderung

Every Step You Take… Digitalisierung als Big-Data-Herausforderung

Mit der fortschreitenden Digitalisierung wächst auch die täglich produzierte Datenmenge. Die sinnvolle Verarbeitung dieser Daten gilt als eine der größten Herausforderungen unserer Zeit.

Mit jedem einzelnen Schritt, den wir in der digitalen Welt gehen, hinterlassen wir Spuren. Wir fahren den Rechner hoch und ab geht es auf die Datenautobahn. Browser auf, News gecheckt – schon weiß der Websitebetreiber, welche Detailseiten wir angeklickt haben, wie lange wir dort geblieben sind, manchmal sogar, woher wir kommen und wie alt wir sind. Und jetzt lassen Sie sich mal durch den Kopf gehen, wie viele Daten Sie im Laufe des Tages noch produzieren werden…

Während mehr und mehr Prozesse digitalisiert werden und die Menschen einen immer größeren Teil ihrer täglichen Aufgaben am Rechner erledigen, steigt die täglich, stündlich, sekündlich produzierte Datenmenge. Schätzungen zufolge wird die weltweite Datenmenge im Jahr 2020 rund 44 Zettabytes betragen – das sind 44 Milliarden Gigabytes. Und gleichzeitig werden die Daten auch noch vielfältiger und komplexer. So gesellen sich zu den textuellen, Audio- und Video-Daten mittlerweile auch zunehmend kontextuelle und sensorische Informationen.

Ist es überhaupt möglich, solch immense Datenmengen noch sinnvoll zu verarbeiten? Während der Datenfluss weiter fließt und von Jahr zu Jahr reißender wird, lässt sich diese Frage erstaunlicherweise immer deutlicher mit ja beantworten. Lagen manche Daten noch vor einiger Zeit lediglich in isolierter, unvollständiger oder unorganisierter Form vor, wird es mittlerweile immer einfacher, Erkenntnisse aus den verschiedensten Informationen zu gewinnen. Unter anderem durch die Kombination von Daten aus unterschiedlichen Quellen.

Big Data Analytics meets Information of Everything

Big Data Analytics lautet die Zauberformel zum Erkenntnisgewinn. Dabei dreht sich die Diskussion schon lange nicht mehr ausschließlich um die schiere Menge der Daten mit verbundenen Fragestellungen rund um Speicherplatz oder Langzeitarchivierung, sondern mehr und mehr darum, was man aus den Daten macht. Darum, welche Erkenntnisse sich aus dem nahezu unerschöpflichen Informationsvorrat gewinnen lassen und wie diese in konkrete Handlungsempfehlungen für Business Cases umgewandelt werden können. Das Marktforschungsinstitut Gartner sieht diese Herausforderung als eine der bedeutsamsten in der nahen Zukunft und listet daher das Big-Data-Thema „Information of Everything“ unter seinen Top 10 Technology Trends for 2016.

Dieser Trend steht in einem engen Zusammenhang mit den restlichen Themen, die Gartner zufolge im kommenden Jahr von großer Bedeutung sein werden. Besonders im Internet of Things spielen Big Data Analytics eine entscheidende Rolle, denn schließlich generiert jedes einzelne Gerät Daten und nutzt diese wiederum, um mit anderen Geräten zu interagieren. Und auch künstliche Intelligenz basiert auf nichts weiterem als der intelligenten Auswertung vorhandener Daten, verbunden mit der geschickten Umsetzung daraus gewonnener Erkenntnisse in autonome Handlungsszenarien.

Gartner sieht besonders semantische Tools als ein geeignetes Mittel, um mit der immensen Datenmenge fertig zu werden und Bedeutung in die Daten zu bringen. Ein Beispiel hierfür sind Graphdatenbanken wie Neo4j oder OrientDB, die komplizierte Datenbankabfragen mittels ausgefeilter Algorithmen vereinfachen. Sie machen es möglich, aus vorhandenen Daten voll automatisiert und ohne menschliches Zutun logische Schlussfolgerungen zu ziehen. Im Semantic Web kommt derartigen Vorgehensweisen eine besondere Bedeutung zu, denn hier gilt es, mit kontextuellen Informationen angereicherte Datensätze intelligent zu interpretieren. Genauso wie ein Mensch beispielsweise rein aus dem Kontext schließen kann, ob es sich bei einem Hamburger um einen Bewohner der Hansestadt oder um Fast Food handelt.

Die Zukunft der großen Daten

Das IT-Newsportal Information Age sagt voraus, dass sich 2016 verschiedene Best Practices im Big-Data-Bereich etablieren werden und macht einige Prognosen hinsichtlich dominanter Technologien: Hadoop werde seine Vorreiterrolle beibehalten und zunehmend Enterprise-Standards gerecht werden, während sich Apache Spark zum bedeutsamsten Open-Source-Projekt im Big-Data-Bereich entwickeln könnte. NoSQL-Datenbanken wiederum sollen sich 2016 immer weiter gegenüber ihren relationalen Konkurrenten durchsetzen.

Doch damit nicht genug. Über die rein technologische Komponente hinaus werden uns auch im kommenden Jahr verschiedene Grundsatzfragen bei jedem unserer digitalen Schritte begleiten und zunehmend unsere Aufmerksamkeit fordern: Wie lässt sich das Spannungsfeld zwischen Digitalisierung und Privatsphäre auflösen? Wie können verbundene Systeme den steigenden Anforderungen an Sicherheit und Datenschutz gerecht werden? Wohin uns unsere Schritte auch tragen: es bleibt spannend…

 

Bildquelle: Shutterstock

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