19.11.2015 IT-Wissen: Was steckt hinter Big Data Analytics?

Big Data trifft Industrie 4.0

Von: Ersin Simsek*

Begriffe wie Big Data bzw. Big Data Analytics sind derzeit in aller Munde. Denkt man dabei zunächst an die Auswertung riesiger Datenmengen durch US-Datenkraken wie Facebook oder Google gibt es jedoch auch für mittelständische Unternehmen lohnende Anwendungsfelder. Die Verbindung von Big Data und Industrie 4.0 etwa verspricht interessante Praxisszenarien.

Verbindung von Big Data und Industrie 4.0

Die Verbindung von Big Data und Industrie 4.0 etwa in der Automobilindustrie verspricht lohnende Anwendungsfelder.

„Made in Germany“ ist nach wie vor ein Synonym für Qualität und weltweit stark gefragt – vor allem in Maschinenbau, Automobilindustrie und Medizintechnik. Doch in der Informationstechnologie hinkt man so manchem US-Unternehmen hinterher. Zwar stammt manche Innovation aus Deutschland, wie etwa der MP3-Player, der vor noch nicht allzu langer Zeit hierzulande entwickelt wurde. Die Weltsensation in Gestalt des iPod kam allerdings aus den USA. Dass der erste funktionsfähige Computer der Welt auch in Deutschland entwickelt wurde, ist vielleicht weniger bekannt: bereits 1941 baute Konrad Zuse den Z3. Doch was ist heute? Wo steht die Computerindustrie? Welches deutsche IT-Unternehmen außer SAP zählt sonst noch zu den Global Playern?

Darüber hinaus zählt Big Data zu den wichtigen IT-Themen in unserer gegenwärtigen Wirtschaft und Gesellschaft. So spricht man gegenwärtig vom Übergang vom Daten- zum Informationszeitalter. Aus riesigen Mengen an Daten werden mithilfe teils hochkomplexer Verfahren interessante Informationen gewonnen, um mit diesen nutzenbringende Entscheidungen treffen zu können. Fast jeder denkt dabei gleich an die US-Unternehmen Google, Facebook oder Amazon, die dank Big Data detailgenaue Nutzerprofile erstellen und Verbraucherverhalten präzise vorhersagen können.

Ohne Zweifel sind diese amerikanischen IT-Unternehmen enorm erfolgreich. Doch auch für Deutschland bietet Big Data große Chancen. Es muss ja kein zweites Google oder Amazon sein. Vielmehr gibt es in Deutschland einige sehr erfolgreiche Industriefirmen, die sich auf der ganzen Welt durch ihre technische Expertise auszeichnen. Wenn diese Big Data im Rahmen von Industrie 4.0 einsetzen, z.B. in der Produktion bei der Auswertung von Sensordaten, wird dadurch eine weitere Steigerung der Qualität und somit die stetige Verbesserung der Produkte möglich. Gewiss, der Internet-Boom kam aus den USA. Deutschland spielte hier mehr die passive Rolle. Doch diesmal könnten hiesige Firmen punkten, indem sie neue Big-Data-Technologien auf die technischen Wirtschaftsfelder anwenden. Die Karten könnten an der gegenwärtigen Schwelle völlig neu gemischt werden.

Big Data – was fehlt in Deutschland zum Durchbruch?

Einer aktuellen Studie von McKinsey zufolge nehmen 91 Prozent der Unternehmen die Digitalisierung der industriellen Produktion als Chance wahr, allerdings fühlen sich nur sechs von zehn Unternehmen in Deutschland gut auf Industrie 4.0 vorbereitet. Vielleicht liegt dies daran, dass das Potential von Big Data noch nicht weit genug ausgeschöpft wird, obwohl der Einsatz von Big Data bereits begonnen hat. Wir stehen erst am Beginn der Reise. Dafür spricht, dass es noch nicht einmal eine allgemeingültige Definition von Big Data zu geben scheint. Doch was genau kann man eigentlich unter Big Data verstehen?

In der öffentlichen Diskussion bezeichnet Big Data meist die Auswertung von Massendaten zum Zweck der Mustererkennung. Bisher werden unternehmerische Entscheidungen oft auf Basis von Vergangenheitswerten oder persönlichen Erfahrungen getroffen. Der Einsatz von Big Data hingegen bedeutet, kontinuierlich Daten zu erfassen, um so über einen wesentlich größeren Erfahrungsschatz zu verfügen und dadurch noch angemessenere Entscheidungen treffen zu können.

Dabei werden nicht mehr nur – wie bisher – strukturierte Daten in relationalen Datenbanken ausgewertet, sondern auch unstrukturierte Daten wie das Posting eines Kunden auf Facebook, etwa über sein Auto. Möglich wird dies durch den Einsatz leistungsfähiger Werkzeuge, wie beispielsweise das freie, java-basierte Framework Hadoop und – um bei SAP zu bleiben – die SAP Hana In Memory Technologie. Diese erlaubt eine Datenanalyse in Echtzeit. Zur Mustererkennung gibt es zahlreiche Tools, die dabei helfen, Prognosen zu erstellen, beispielsweise Predictive Analytics. Es ist jedoch zu berücksichtigen, dass diese Werkzeuge sehr komplex sind und ihr sinnvoller Einsatz eine hohe Expertise erfordert. Unternehmensverantwortlichen sei geraten, sich vor dem Einsatz solcher Tools intensiv mit diesen auseinanderzusetzen oder gegebenenfalls eine Beratung in Anspruch zu nehmen, um das volle Potential der Tools auszuschöpfen und vor Fehlentscheidungen aufgrund von Bedienfehlern gewappnet zu sein.

Big Data – wo findet man Data Scientists?

Dass Big Data Trend ist, zeigt auch eine aktuelle Bitkom-Studie: Demnach haben im Jahr 2014 immerhin bereits 27 Prozent der Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern Big-Data-Lösungen im Einsatz. Weitere 42 Prozent planen den Einsatz konkret. Ein vielversprechender Anfang, allerdings nicht ohne gewisse Tücken: Noch gibt es zur Durchführung der Analysen nicht genügend Spezialisten, um die Nachfrage zu decken. Viele Unternehmen beklagen einen Mangel an Experten und tun sich schwer, für die im Rahmen von Big Data neu entstandenen Berufsbilder wie Data Scientist oder Data Artist geeignetes Personal zu rekrutieren. Ein Grund ist, dass es hierzulande noch kaum spezielle Fachausbildungen auf diesem Gebiet gibt – weder als Studiengang noch als Studienschwerpunkt. Das ist eine bedauerliche Tatsache angesichts des einsetzenden Fachkräftebedarfs. Häufig werden daher Funktionen zur Datenauswertung und -aufbereitung mit Mathematikern oder Statistikern besetzt, die die analytischen Methoden korrekt anwenden können. Ihnen fehlt allerdings häufig der wirtschaftliche oder auch technische Hintergrund. Von daher wird es höchste Zeit, dass deutsche Universitäten und Hochschulen geeignete Angebote bereitstellen, um die Versorgung der Wirtschaft mit Spezialisten zu sichern.

In den Mitarbeitern steckt das Potential: Selbstverständlich gehören in ein Big-Data-Team Spezialisten, die bereits eine entsprechende Expertise aufweisen. Aber wie in anderen Bereichen ist auch hier Diversität oftmals ein kritischer Erfolgsfaktor, der Austausch unter Mitarbeitern mit unterschiedlichen Erfahrungsgraden und Ideen ist es, der Big-Data-Projekte zum Erfolg führen kann. So sollten auch unverbrauchte, querdenkende Absolventen eingestellt werden, die mit frischem Geist an die Aufgaben herangehen können. Die Generation, die mit den neuen Technologien aufgewachsen und dicht an den Bedürfnissen zukünftiger Zielgruppen dran ist, sollte für langfristigen Erfolg in die Produktentwicklung einbezogen werden. Werden IT-Absolventen in die spannenden neuen Berufsbilder eingebunden, werden sich immer mehr junge Menschen für ein IT-Studium begeistern und von der entsprechenden Nachfrage wird auch die Lehre an den Hochschulen profitieren.

* Der Autor Ersin Simsek ist als SAP-BW-Consultant bei der Procon IT Aktiengesellschaft in diversen IT-Projekten tätig und forscht auf dem Gebiet „Automotive“ zum Thema Big Data.

Bildquelle: Thinkstock/iStock

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