„Eine Welle der Demokratisierung“

ITD: Herr Dr. Faisst, eelche Rolle sollten Daten anno 2023 für Unternehmen spielen?
Faisst: Im Jahr 2023 erwarten Kunden hyperpersonalisierte Produkte und Dienstleistungen. Hierfür sind Daten sowohl als Eingabe- (Input) als auch als Ausgabequelle (Output) unerlässlich. Desweiteren bilden Daten die Grundlage für sämtliche Analysen, Erkenntnisse und Entscheidungsempfehlungen zur Unternehmenssteuerung. Aktuell werden Daten sogar noch wichtiger, da sie für das Training und die Weiterentwicklung von Automatisierung und Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen erforderlich sind. Daten sind also immens wichtig.

ITD: Woher kommen die Megadaten in der Regel?
Faisst: Sehr große Datenmengen kommen in der Regel aus dem Web sowie aus Sensoren oder Aktuatoren in der Realwelt. Ein Beispiel für sehr große Datenmengen sind verschiedene Anwendungsfälle im Zusammenhang mit Automobilen. Hier werden Daten mithilfe von Sensoren oder Aktuatoren aus verschiedenen Fahrzeugteilen erfasst und mit bis zu 20 eingebetteten SIM-Karten (eSIMs) geteilt. Die Navigationsanwendung allein erfordert pro Minute mindestens 2 Mbit an Daten. Ähnliche Szenarien finden sich auch in großen Maschinen und Anlagen sowie in der Logistik.

ITD: Inwieweit und wofür machen sich Großunternehmen Big Data schon effektiv zunutze?
Faisst: Viele Großunternehmen setzen Big Data bereits effektiv für Predictive Analytics und die Wartung von Maschinen und Anlagen ein. Damit sind sie u.a. in der Lage, proaktiv Ausfallzeiten zu minimieren.

ITD: Mit welchen Herausforderungen ist die Verarbeitung von Big Data verbunden?
Faisst: Die Verarbeitung von Big Data bringt viele Herausforderungen mit sich: zum einen die Regulatorik, d.h. die Einhaltung rechtlicher Vorschriften und Datenschutzbestimmungen. Dies ist entscheidend, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden. Zum anderen ist die Datenqualität immer eine besondere Herausforderung, denn Daten sind oft unvollständig und einfach fehlerhaft. Eine mangelnde Datenqualität erschwert und verfälscht jede Analyse. Darüber hinaus gibt es große Mengen an unstrukturierten Daten in Unternehmen, etwa Texte und Bilder. Sie zu analysieren und verarbeiten, erfordert spezielle Analysemethoden. Nicht nur, aber auch auf Daten zutreffend, ist zudem der Fachkräftemangel. Es fehlt an fähigen Datenspezialisten mit Analysekenntnissen. Nicht zuletzt sind es oft auch technologische Engpässe, die überwunden werden müssen.

ITD: Welche Rolle spielen die erwähnten unstrukturierte Daten?
Faisst: Unstrukturierte Daten sind Informationen, die in einer nicht identifizierbaren und nicht standardisierten Datenstruktur vorliegen. Um sie in Big Data zu verarbeiten, müssen sie normiert und ergänzt werden. Das erfordert Erfahrung und spezielle Verfahren.

ITD: Mit welchen Technologien/Tools/Lösungen lassen sich große Datenmengen effizient verwalten/analysieren?
Faisst: Big-Data-Technologie bringt in der Regel zwei Fähigkeiten mit: erstens, verschiedene Datenformate – etwa semi- oder unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Videos – verarbeiten zu können; zweitens, Daten mit deutlich höherer Geschwindigkeit analysieren und prozessieren zu können. Dazu sind Big-Data-spezifische Hardware-Cluster sowie entsprechende Software-Lösungen erforderlich, z.B. Apache Hadoop.

ITD: Welche Rolle spielt dabei Künstliche Intelligenz?
Faisst: Künstliche Intelligenz kann bei der automatisierten Vervollständigung und Normierung sowie Analyse unstrukturierter Daten helfen. Fast noch wichtiger ist jedoch ihre Rolle bei der automatisierten Entscheidungsunterstützung.

ITD: Wer ist im Unternehmen in der Regel für die Daten verantwortlich?
Faisst: In Deutschland liegt die rechtliche Verantwortung für die Verarbeitung von Daten, einschließlich sensibler Daten wie personenbezogener Daten, beim Geschäftsführer oder Vorstand. In der Praxis wird diese Verantwortung jedoch oft an den IT-Verantwortlichen übertragen. Viele Unternehmen haben daher eine Data Governance etabliert – auch um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

ITD: Datenkompetenz als Schlüsselfähigkeit: Inwieweit investieren Unternehmen in die eigenen Mitarbeiter, um sie im Umgang mit Daten zu schulen?
Faisst: Schulungen in den Bereichen „Datenschutz“ und „Cybersecurity“ sind mittlerweile weit verbreitet. Ebenso wichtig wären meiner Meinung nach Schulungen für Mitarbeiter, um den Wert von Daten und den Wert der Erkenntnisse, die wir aus Daten gewinnen können, besser zu erschließen. Mit generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) werden wir eine Welle der Demokratisierung von Daten und KI-Anwendungen in Unternehmen erleben.

Bildquelle: Cognizant