Software für Data Analytics

Aus Big Data werden Smart Data

Interview mit Matthias Krämer, CTO der Jedox AG, über den Wandel von „Big Data“ zu „Smart Data“ und wie Unternehmen dadurch erhebliches Wissen über die Nutzung ihrer Produkte oder Dienstleistungen erhalten

Matthias Krämer, Jedox

Matthias Krämer, CTO der Jedox AG

IT-DIRECTOR: Herr Krämer, im Internet der Dinge entstehen kontinuierlich riesige Datenberge. Was haben die Unternehmen davon – will heißen, wie können sie diese intelligent weiterverarbeiten? Für welche Zwecke lassen sie sich sinnvoll nutzen?
M. Krämer:
Im Wandel von „Big Data“ zu „Smart Data“ profitieren Unternehmen vor allem vom erheblichen Wissen über die Nutzung ihrer Produkte oder Dienstleistungen und können so etwa Potentiale im Product Lifecycle Management heben. Die Masse an Informationen und deren zielgerichtete Verarbeitung unterstützen dabei auch individuelle, nutzerspezifische Dienstleistungen. Ein Beispiel wäre das intelligente Haus, in welchem Bewohner ihre Heizung gemäß individueller Heizprofile per App steuern können. Noch häufiger zum Einsatz kommen derzeit jedoch Wearables wie etwa Aktivitäts-Tracker, die neben der Fitnesssteigerung auch ein Gesundheits-Monitoring, etwa zur Fernüberwachung von alleinlebenden älteren Personen, ermöglichen und Erkenntnisse für die Gesundheitsforschung eröffnen.

IT-DIRECTOR: Worauf sollte man bei der Auswahl einer dafür geeigneten Big-Data-Analyse-Software besonders achten?
M. Krämer:
Software zur Verarbeitung großer Datenmengen sollte nicht nur die entsprechende Rechenkraft bereitstellen, sondern auch die Aggregation und Historisierung der Daten unterstützen. Hier bietet multidimensionale In-Memory-Technologie, idealerweise in Kombination mit massiv-parallelen Kalkulationsalgorithmen, verschiedene Vorteile. Diese massiv-parallele Berechnung ist etwa bekannt aus Supercomputern und steht durch Graphics Processing Units (GPU) zu erschwinglichen Kosten auch für die Masse zur Verfügung. Denn viele reine Big-Data-Tools wie etwa Hadoop überzeugen bei der Datenspeicherung, sind aber nur bedingt zur schnellen Analyse entlang mehrerer Analysedimensionen fähig.

IT-DIRECTOR: Wie aufwendig ist die Installation von Big-Data-Technologien im Industrie-4.0- bzw. IoT-Umfeld?
M. Krämer:
Noch vor der Installation müssen die zu analysierenden Daten durch geeignete Schnittstellen bereitgestellt und meist auch harmonisiert bzw. standardisiert werden. Die eigentliche Software-Installation erfolgt dann in vielen Fällen ohne großen Aufwand. Bei einem In-Memory-Tool wie der Jedox Suite werden im Anschluss die Analysemodelle durch den Fachanwender erstellt und die Daten schnell ins System geladen.

IT-DIRECTOR: Wie ist es um die Datenintegration von Sensordaten mit mächtigen Big-Data-Tools oder CRM-Systemen bestellt? Woran könnte eine nahtlose Anbindung scheitern?
M. Krämer:
Die Herausforderung bei der Datenintegration sind fehlende Standards: „Big Data“ umfasst unzählige verschiedene Datenformate – alleine Sensordaten stellen sich als Bilder, Spannungen oder binäre Daten dar, um nur einige Beispiele zu nennen. Vor der Übertragung in ein Big-Data-System müssen die Daten standardisiert werden, wofür spezielle ETL-Tools (Extraktion, Transformation, Laden) existieren. Dank Data-Analytics-Software wie unserer Suite, welche ETL-Funktionalität als Bordmittel bereitstellt, fällt dieser Zwischenschritt zur Datenanbindung weg.

IT-DIRECTOR: Immer wieder wird vorausschauende Wartung als Paradebeispiel im Industrie-4.0/IoT-Umfeld genannt. Welche lohnenden Anwendungsbeispiele gibt es darüber hinaus für Predictive Analytics?
M. Krämer:
Im Bereich der Predictive Analytics existieren auch über „Predictive Maintenance“ hinaus interessante Anwendungsbereiche. Ein Beispiel wäre die intelligente Wettervorhersage, die auf Basis von Messdaten sowie Twitter-Daten die Smog-Belastung in einer bestimmten Region prognostiziert. Für solch eine Analyse von über 500 Millionen Tweets pro Tag haben wir eine auf GPU-Technologie basierten App entwickelt, mit der Social-Media-Daten in Echtzeit ausgewertet und Trendentwicklungen fortgeschrieben werden können.

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