Gesammelt werden die großen Datenmengen somit aus den unterschiedlichsten Quellen und sind teilweise strukturiert oder unstrukturiert. Durch Analyse mit Big Data-Lösungen stellen sie für Unternehmen einen großen Erkenntnisgewinn dar, da sich Marktpotenziale und Kundenverhalten besser kennenlernen und abschätzen lassen. Sie gewinnen Informationen, nach dem sie ihre operative und strategische Steuerung ausrichten können. Risikominimierung, Kundenbindung und Marktpositionierung werden verbessert. Auch die Forschung und Entwicklung profitiert maßgeblich von den großen Datenmengen: Durch Tests und Simulationen werden Innovationen geschaffen, und Produkte können optimiert werden, die Effizienz von Prozessen wird gesteigert, Wettbewerbsvorteile gegenüber der Konkurrenz werden geschaffen. Die Vorteile von Big Data liegen somit auf der Hand. Bis zum Jahr 2017 wird weltweit ein Umsatz von über 50 Mrd. EUR mit Big Data-Technologien prognostiziert. Durch die Informationsflut – insbesondere aus Branchen wie der Gesundheitswirtschaft oder der Industrie – gewinnen Big Data-Lösungen zur wirtschaftlich effizienten Gewinnung und Nutzung von Daten sowie Tools zur sinnvollen Analyse an Bedeutung. Das Sammeln und Auswerten von Daten bietet unbestritten ein gewaltiges wirtschaftliches Potenzial.
Aus Big Data wird Smart Data
Massendaten können allerdings mit klassischen Datenbanksystemen und Statistikanwendungen nicht mehr sinnvoll verarbeitet werden. Die Herausforderungen liegen hier neben der Datenmenge auch in der Vielfalt der Datenformate sowie in der häufig mangelnden Datenqualität. Eines der primären Ziele von Big Data-Lösungen ist die Entdeckung von reproduzierbaren Mustern, damit die in bisher ungekanntem Umfang zur Verfügung stehenden, qualitativ vielfältigen und unterschiedlich strukturierten Daten in Geschäftsnutzen verwandelt werden. Damit aus der Datenflut konkrete Handlungsempfehlungen ausgesprochen werden können, müssen aus Big Data Smart Data werden. Daraus ergeben sich Informationen mit einem Nutzen, die sicher sind und mit dem Datenschutz konform gehen. Die „veredelten“ Daten sind nutzbringend und abgesichert. Für die sensiblen Informationen wie etwa in der Gesundheitsbranche sind die intelligenten Daten und deren Nutzung nicht nur ein enormer Zugewinn, sondern eine Voraussetzung für ein leistungsstarkes, kosteneffizientes und damit zukunftsfähiges Gesundheitswesen.
Intelligente Daten in der Fabrik
Durch Automatisierungstechniken, autonome Systeme und Robotik entsteht in der Industrie ein besonders hohes Datenaufkommen. Mit der immer stärker werdenden Vernetzung und der Kommunikation intelligenter Geräte untereinander oder auch Produktionsplanungs- und Monitoringsystemen fällt eine enorme Menge Daten an. Mittels zielgerichteter Analyse und Verwertung dieser Daten können Unternehmen Fehlerquellen frühzeitig erkennen, korrigierend eingreifen und so auf lange Sicht ihre Effizienz in sämtlichen Bereichen steigern. So können beispielsweise intelligente Fabriken, wie sie im Rahmen von Industrie 4.0 entstehen, Produkte eindeutig identifizieren und lokalisieren sowie Informationen über ihren Zustand liefern. Für die industrielle Produktion ist es wichtig, so früh wie möglich über Ereignisse informiert zu werden, die zu einer signifikanten Störung führen können, wie beispielsweise Naturkatastrophen, politische Unruhen, Streiks oder Ausfälle der Zulieferer. Aber auch viele andere Entwicklungen außerhalb des eigenen Betriebs sind von höchstem Interesse, wie neue Technologien, Verordnungen, Produkte der Wettbewerber oder Verkehrswege. Durch die automatische Verknüpfung öffentlicher Datenströme wie Nachrichtenwebseiten oder Social Media-Kanäle mit unternehmensinternen Datennetzwerken werden Produktionsbetriebe schneller und sicherer auf Veränderungen reagieren können. Ziel des Projektes Smart Data Web, einem Projekt des Technologieprogramms „Smart Data – Innovationen aus Daten“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi), ist es, eine Brücke zwischen diesen zwei bisher voneinander getrennten Datenwelten zu schlagen: Dem öffentlich zugänglichen Internet und den internen Informationswelten großer Unternehmen. Eine neue Art von Wissensnetzen ermöglicht diese Verknüpfung und erleichtert die Selektion und Analyse relevanter Daten. Die so gewonnenen Informationen helfen produzierenden Unternehmen dabei, Planungs- und Entscheidungsprozesse wie etwa das Lieferkettenmanagement entscheidend zu optimieren. Neben dem Lieferkettenmanagement liegt ein weiterer Anwendungsschwerpunkt des Projektes in der Marktforschung.
Smart Data in der Medizintechnik
Gesundheit wird zum Kostenfaktor, und insbesondere Krankenhäuser müssen wirtschaftlich handeln, denn der Kostendruck steigt sowohl für den Patienten als auch für die Klinik. Zahlreichen Krankenhäusern droht mittlerweile wegen fehlender finanzieller Ressourcen das Aus. Einen besonderen Kostenfaktor in den Kliniken stellt der Operationssaal dar. Der OP ist das Herz des Krankenhauses, sein reibungsloser Betrieb ist elementar. Die Vernetzung mit allen relevanten vor- und nachgelagerten klinischen, patientenbezogenen und administrativen Prozessen hat höchsten Stellenwert. Diese Prozesse laufen aber in den seltensten Fällen reibungslos. Das BMWi-Projekt InnOPlan zielt darauf ab, medizinische Geräte so zu erweitern, dass diese nicht nur ihre technische Funktion erfüllen, sondern zusätzlich eine Datenintelligenz schaffen, durch die klinische Prozesse untereinander vernetzt und somit noch effizienter gestaltet werden können. In dem Zukunftsszenario, das in greifbare Nähe rückt, werden medizinische Geräte als Datenlieferquellen eingesetzt undmit klinischen Prozessen innerhalb und außerhalb des Operationssaals vernetzt, um die Arbeitsabläufe wie beispielsweise die Planung von Operationen und die Auslastung medizinischer Geräte zu optimieren. So kann der Arzt, der die nächste Operation plant, beispielsweise im Vorfeld erkennen, wann die noch laufende Operation beendet sein wird. Anhand der analysierten Daten aus den Geräten kann die momentane Phase erkannt und der nächste Schritt geplant werden. Genau aufeinander abgestimmte Prozesse optimieren so die Abläufe. Auf diese Weise können die äußerst kostspieligen Leerzeiten der Operationssäle vermieden werden.
Entwicklungen von Big Data-Technologien zu Smart Data-Lösungen
Im Vordergrund steht bei der Verwertung von Big Data-Technologien die Handhabbarkeit vor allem in Bezug auf Datensicherheit und Datenqualität. Mit Smart Data kann somit die Entwicklung von innovativen Diensten, Dienstleistungen und Produkten vorangetrieben werden. Außerdem führen sie zu verbesserten oder automatisierten Prozessen innerhalb der Unternehmen und mit den Kunden. Besonders für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) müssen hier effiziente und kostengünstige Smart Data-Lösungen entwickelt werden, damit sie innovative, datenbasierte Dienstleistungen in ihrer Domäne anbieten können. Mittels der Big Data-Technologien entstehen so Smart Data-Lösungen für konkrete Anwendungsbereiche, die Nachhaltigkeit und wirtschaftliche Potenziale zur Folge haben.
