Big Data - Smart Data

Unterschied Big Data – Smart Data
Big Data und Smart Data – beides Begriffe, die in der Öffentlichkeit rege diskutiert werden. Doch was genau bedeuten sie und wo liegt der Unterschied?
Big Data sind riesige Datenmengen, die mit bisherigen Methoden nicht analysiert oder verarbeitet werden können. Häufig fallen sie in Echtzeit an.
Smart Data hingegen geht über diesen Begriff hinaus. Hier geht es um aus Big-Data-Datenbeständen ermittelte nutzbringende, abgesicherte und hochwertige Daten.
Big Data ist also die Datenbasis, eine Art Rohstoff, den es aufzubereiten gilt, damit er zu Smart Data veredelt werden und sein gesamtes wirtschaftliches Potenzial entfalten kann. Der Nutzen von Smart Data liegt  beispielsweise in der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle durch eine zielgerichtete Analyse bereits vorhandener Datenmengen.
  • Data Discovery – Aufdecken unbekannter Zusammenhänge in Datensätzen
  • Decision Support – Kurzfristigere, genauere Informationen über Entscheidungsprozesse
  • Predictive Maintenance – Effizientere, genauere Wartungsplanung, damit weniger Stillstand, höherer Produktionsoutput und kostenoptimierte Ressourcenplanung für proaktive Wartungen
  • Personalized Recommendation – Gezieltes Marketing
  •  Fraud Detection – Verlustminimierung und Stärkung des Kundenvertrauens
  • Portfolio Prediction, Product Prediction – Effizientere und genauere Ressourcen-Planung
  • Logistikoptimierung – Effizientere, genauere Ressourcen-Planung und -Ausnutzung
Aber auch bestehende Geschäftsmodelle können durch Big-Data-Technologien ihre Effizienz deutlich steigern. Smart Data ist also kein Selbstzweck, sondern  Voraussetzung zur Lösung wirtschaftlicher Herausforderungen, wie eines modernen Energiemanagements oder den Entwicklungen rund um Industrie 4.0 und dem Internet der Dinge (IoT).
Erst durch eine intelligente Verarbeitung wird Big Data zu Smart Data. Die Verwendung modernster Technologien ist dabei Voraussetzung. Erste Tools zur  Handhabung dieser großen Datenmengen erlangen nach und nach Marktreife. Hadoop, NoSQL, Spark, InMemory und DataLakes sind die Begrifflichkeiten, die diese neue Welt kennzeichnen. Mit neuen statistischen Werkzeugen wie R oder Programmiersprachen wie Python, dem Einsatz von KI Technologien und Ansätzen des maschinellen Lernens, erweitern sich die analytischen Möglichkeiten erheblich. Das neue Berufsbild des Data Scientists entsteht.
Die wohl größte Herausforderung jedoch ist der Aspekt der Sicherheit und des Datenschutzes. Denn ohne die Gewährleistung von Sicherheit bei der Verarbeitung und Nutzung wie auch des Schutzes vor Verfälschung und Missbrauch werden die erwarteten wirtschaftlichen Vorteile nicht zu erreichen sein. Dazu gehört neben technischen Lösungen zur Einhaltung von Datenschutz und Sicherheit auch die Klärung rechtlicher Fragen, zum Beispiel hinsichtlich der Rolle des Urheberrechts und des „Besitzes“ von Daten. Es werden also Werkzeuge benötigt, die ein transparentes Management von Zugriffsrechten in Bezug auf Datenbestände, Anfragen und Analysen ermöglichen und auch durchsetzen.

Mit dem Technologieprogramm „Smart Data – Innovationen aus Daten“ fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie seit 2014 bis 2018 insgesamt 16 Leuchtturmprojekte, die auf unterschiedliche Anwendungsfelder ausgerichtet sind. Smart Data ist Teil der Hightech-Strategie und der Digitalen Agenda der Bundesregierung.

Weitere Informationen zum Smart-Data-Technologieprogramm finden Sie unter www.smart-data-programm.de.

Immer mehr Unternehmen in Deutschland treffen relevante Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen und schaffen es auch, die entsprechenden Erkenntnisse nutzbringend anzuwenden – allen voran im Maschinen- und Anlagenbau sowie in der Automobilindustrie. Öffentliche Verwaltungen sind dem Thema „Big Data“ gegenüber deutlich weniger aufgeschlossen. Das hat die repräsentative Umfrage „Mit Daten Werte schaffen“ von Bitkom Research im Auftrag von KPMG unter 704 Unternehmen und 102 Verwaltungen mit mehr als 100 Mitarbeitern ergeben.

Mehr Infos dazu in der Studie „Mit Daten Werte schaffen“.

In der Broschüre des Bitkom „Germany – Excellence in Big Data“, werden die Profile, Plattformen, Produkte, Services und Strategien von über 30 Wissenschaftler-Teams, über 60 Technologie-Anbietern sowie über 40 Anwendern vorgestellt, die sich mit Big-Data-Technologien befassen.  Die Publikation ist für ein globales Standortmarketing mit Kompetenzausweis in diesem ausgewählten Technologiebereich gedacht und wichtig, wenn man sich als international führender Standort mit digitalen Themen weiter profilieren will.
Die Publikation ist Ergebnis eines gemeinsamen Projektes des Bitkom mit Germany Trade and Invest sowie dem  Smart Data Forum. Die Publikation wird weltweit verteilt.
Die Broschüre finden Sie hier.

Video-Podacst: Das Digitale Sofa

Big Data & Künstliche Intelligenz

Wie kann Big Data heutzutage schon unternehmerisch genutzt werden? Kann man auf Basis von Big Data und mittels künstlicher Intelligenz etwa die nächsten Kunden seines Unternehmens ermitteln? Und überhaupt, wie sieht die Zukunft von Künstlicher Intelligenz aus, Heilsbringer oder Horrorszenario?

Beim digitalen Sofa fragt Dr. Oliver Kemmann, Vorsitzender des IT-Klubs Mainz & Rheinhessen e.V. deshalb beim Experten nach: Andreas Kulpa, CEO des Mainzer Hightech StartUps DATAlovers AG. Was muss man anstellen, damit man in ein TechBoost Programm aufgenommen wird? Welches Potenzial und Anwendungsmöglichkeiten birgt die Künstliche Intelligenz? Andreas Kulpa wirft einen Ausblick in die Zukunft und auf die damit verbundenen Chancen und Risiken der Technologie!

Big Data Analysis
„Zahlen haben kein Bauchgefühl und kennen keine Provisionen!“ – Big Data Urgestein Klaus Schlitt, Geschäftsführer der Big Data Analysis GmbH, spricht mit Oliver Kemmann  über Big Data gestützte Einkaufs- und Controlling Prediction.
 
Der Physiker und Serien-Gründer Klaus Schlitt beschäftigt sich schon seit Mitte der Achtziger Jahre mit der Verarbeitung großer Datenengen. Er gibt verständliche Einblicke in typische Anwendungsbeispiele der Big Data Analyse und spricht über Formeln, Constraints und Neuronale Netze. So wird das oft als abstrakt wahrgenommene Thema Big Data plötzlich greifbar und anschaulich – und selbst Nicht-Mathematikern verständlich erklärt.
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