Analytics und Big Data im Praxis-Check

Die Informatisierung der Fertigung wird gerne als vierte industrielle Revolution bezeichnet. Die Datenrevolution dagegen steht in einer Reihe mit der Entdeckung der Dampfkraft, Elektrizität oder Kernkraft. Sie gibt uns eine neue Quelle für die transformative Veränderung aller Bereiche des Lebens.

Ähnlich wie die Entwicklung der IT und des Internets zuvor, ist auch das Wachstum der Datenwirtschaft rasant: 90 Prozent aller historisch erhobenen Daten wurden in den letzten zwei Jahren generiert; die Geschwindigkeit, in der sie entstehen, verdoppelt sich alle zwei Jahre. Mit der scheinbar endlosen Datenflut, sprich Big DataBig Data, liegt die größte Herausforderung darin, sie sinnvoll einzusetzen. Wir zeigen anhand von Beispielen, wie breit die Spanne der Anwendungen sein kann. Alles zu Big Data auf CIO.de

Heutzutage werden Daten millionenfach von Sensoren auf Geräten, Maschinen, Fahrzeugen, ja sogar Straßenlaternen erhoben. War ihre Speicherung einst teuer und kompliziert, ist der verfügbare Speicher inzwischen gewachsen, die Preise sind deutlich gesunken, und Datenmaterial ist zum erneuerbaren Rohstoff geworden. Diese Daten müssen gesammelt, gespeichert, analysiert und übersetzt werden, damit sinnvolle Ergebnisse erzielt werden können. Dabei spielen Softwarehersteller eine zentrale Rolle: Sie stellen Werkzeuge bereit, die es Menschen und Unternehmen erlauben, Daten und deren Strukturen besser zu verstehen.

Analytics: Schwebende Daten halten den Verkehr am Fließen

Ein bedeutendes Einsatzgebiet ist der Verkehr. So installierte die Stadt Stockholm in 1.600 Taxis GPS-Systeme zur Datenerhebung im Segment des Verkehrsflusses. Durch den Einsatz von Software zur Verkehrsdatenanalyse konnten Erkenntnisse zur besseren Planung gewonnen werden, die dabei helfen, Staus zu verringern. Die Ergebnisse: ein um 20 Prozent verringertes Verkehrsaufkommen, halbierte Reisezeiten und zehn Prozent weniger Abgase.

Auch in Deutschland arbeiten Länder und Kommunen an vergleichbaren Projekten. So helfen Verkehrsleitsysteme in Bayern dabei, Staus zu vermeiden. Dabei setzten die Planer bisher auf Daten von fest installierten Sensoren. Da diese jedoch in Abständen von 100 Kilometern liegen, war die Datenausbeute gering.