Nachgefragt bei Dr. Christian Schulmeyer, Empolis

Mit Datenanalyse auf Schatzsuche

Interview mit Dr. Christian Schulmeyer, CTO bei der Empolis Information Management GmbH in Kaiserslautern und Big Data.

Dr. Christian Schulmeyer, Empolis

Dr. Christian Schulmeyer, CTO bei der Empolis Information Management GmbH

IT-DIRECTOR: Wofür benötigt man spezielle Big-Data-Lösungen und wie sehen diese aus?
C. Schulmeyer:
Die Nutzung von Information aus der Analyse von Big Data bietet für Unternehmen vielfältige Chancen. Neue innovative Produktideen, unmittelbares Marktfeedback, Problemlösungen, schwache Trendsignale, Wettbewerbsinformation und vieles mehr ist darin enthalten. Will man die Entdeckung dieser Schätze nicht dem Zufall überlassen, dann erfordert dies eine Big-Data-Lösung. So können auch Datenbestände in der Größenordnung von Petabyte regelmäßig systematisch und in Echtzeit analysiert werden. Big-Data-Lösungen erlauben dabei ein agiles exploratives Vorgehen, d.h. neue Hypothesen interaktiv zu entwickeln und mit dem Datenbestand abzugleichen. So kann man Entscheidungen treffen, neue Ideen entwickeln und die passenden Argumente finden.

Die dramatisch zunehmende Digitalisierung unserer Gesellschaft und Wirtschaft produziert fortlaufend eine unfassbare Menge an Daten – ein Stichwort ist hier das Internet der Dinge. Moderne Big-Data-Lösungen heben die Datenqualität auch für unstrukturierte Daten auf ein Niveau, das weitere quantitative und qualitative Analysen ermöglicht. Egal, ob beispielsweise zur Positionierung von Windkraftanlagen Geodaten mit Klimadaten kombiniert werden oder ob es um die weltweite Echtzeitüberwachung von Sensordaten tausender Turbinen geht – mit den neuen Systemen und Analysemöglichkeiten können durch iterativ verfeinerte Abfragen genau die Daten ermittelt werden, welche für die jeweilige Person relevant sind.

IT-DIRECTOR: Warum kann man hierfür nicht „herkömmliche“ Business-Intelligence-Lösungen nutzen bzw. erweitern? Wie lassen sich bereits getätigte BI-Investitionen auch für Big-Data-Analysen verwenden?
C. Schulmeyer:
Business-Intelligence-Anwendungen fokussieren auf strukturierte Daten, wie sie beispielsweise in ERP-Systemen und Datenbanken vorkommen. Dabei stehen vor allem quantitative Auswertungen im Vordergrund. Was wir machen, ist „Business Intelligence auf Texten“. Hierfür sind völlig andere Systemvoraussetzungen gegeben. Insbesondere die hier notwendig werdenden semantischen und linguistischen Analysefähigkeiten sind in klassischen BI-Anwendungen nicht gegeben. Die Verarbeitung von strukturierten Daten wie bei BI unterscheidet sich sehr stark von der Verarbeitung von unstrukturierten Daten wie bei Big Data. Somit lassen sich BI-Systeme nur sehr bedingt für Big-Data-Analysen nutzen.

IT-DIRECTOR: Mit welchem Projektaufwand (personell, kostenseitig, zeitlich etc.) ist für ein Unternehmen die Einführung von Big-Data-Analysen verbunden?
C. Schulmeyer:
Es bedarf erst einmal eines verantwortlichen Geschäftsbereichsanwenders, der bereit ist, eine Big-Data Anwendung und die entsprechende Investition zuzulassen, um wesentliche Geschäftsprozesse zu optimieren und somit auch durchaus ein Risiko einzugehen. Eine generelle Aufwandsaussage lässt sich nur schwer treffen, da es natürlich von der Art und Menge der Daten als auch von der erwünschten Analyse und insbesondere von der Frage abhängt, inwieweit Daten in Echtzeit verarbeitet und analysiert werden müssen.

IT-DIRECTOR: Wie ist es um die für effektive Big-Data-Analysen erforderliche Infrastruktur bzw. Performance bestellt? Inwieweit muss man Bandbreiten erhöhen und (teure) neue Server/Speicher anschaffen?
C. Schulmeyer:
Das ist eigentlich gar nicht nötig. Wir bieten mit „Empolis Smart Cloud“ die Möglichkeit, die benötigten Ressourcen mit Clustern von günstigen Standardrechnern über das Internet bereitzustellen. Dabei arbeitet unsere Plattform mit „In-Memory Computing“, was eine extreme Beschleunigung bei der Datenverarbeitung ermöglicht. Unsere Kunden erhalten so eine hervorragende Performance bei verhältnismäßig geringen laufenden Kosten und praktisch ohne Investitionsrisiko. Sollte ein Kunde die Analysen aus Datensicherheitsgründen nur „in house“ machen wollen, bieten wir diesen Kunden auch eine On-Premise-Installation unserer Systeme als umfangreiche Softwaresuite an.

IT-DIRECTOR: Wann können die Auswertungen von großen, unstrukturierten Datenmengen wie z.B. Kassendaten oder sozialen Netzwerken zu einer Verletzung von Compliance-Vorgaben und Gesetzen (z.B. Datenschutz) führen?
C. Schulmeyer:
Das Datenschutzrecht gilt nur für personenbezogene Daten. Dazu gehören beispielsweise Name, Geburtsdatum, Anschrift, E-Mail-Adresse. Daten ohne Personenbezug werden hiervon nicht erfasst, also technische Daten wie zum Beispiel ausgewertete Maschinendaten, Gerätedaten für Service- und Supportzwecke oder andere technische Daten im Sektor Forschung und Produktentwicklung. Insofern wird es immer dann problematisch, wenn personenbezogene Daten im Spiel sind. Daher müssen die rechtlichen Aspekte bei der Entwicklung einer Big-Data-Anwendung gründlich geprüft und berücksichtigt werden.

IT-DIRECTOR: Haben Sie bereits ein Big-Data-Projekt bei einem deutschsprachigen Großkunden umgesetzt? Falls ja, können Sie uns bitte die wichtigsten Projektschritte sowie das erreichte Ziel schildern?
C. Schulmeyer:
Basierend auf hochskalierender Wissensverarbeitung und -anreicherung haben wir im Verwaltungsbereich eine Lösung geschaffen, mit deren Hilfe Entscheidungen und Maßnahmen auf Basis umfassender, hochaktueller Informationen nahezu in Echtzeit getroffen werden. Die Software unterstützt hier neben der eigentlichen Recherche auch komplexe Geschäftsprozesse zur Weitergabe und Beurteilung relevanter Inhalte. Die Bewältigung der Herausforderungen von Big Data wird u.a. durch ein komplexes Zugriffsrechtemanagement realisiert. Redundante, verteilte Ressourcen im Hardwarecluster gewährleisten die Hochverfügbarkeit und Ausfallsicherheit der Lösung.

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