Fraunhofer-Studie zeigt Analytics-Potenzial

Wozu Big Data?

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Beitrag in Zusammenarbeit mit IBM
14.12.2012 | von Klaus Manhart (Autor) 
Klaus Manhart
Dr. Klaus Manhart hat an der LMU München Logik/Wissenschaftstheorie studiert. Seit 1999 ist er freier Fachautor für IT und Wissenschaft und seit 2005 Lehrbeauftragter an der Uni München für Computersimulation. Schwerpunkte im Bereich IT-Journalismus sind Internet, Business-Computing, Linux und Mobilanwendungen.
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Wie können wir die Datenberge besser nutzen? Eine Untersuchung des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS zeigt Chancen, Herausforderungen und konkrete Ansätze für Unternehmen. Aufbauend auf den Ergebnissen haben die Forscher eine Experimentierplattform für Interessierte entwickelt, die auf der CeBIT 2013 erstmals vorgestellt wird.
Was für wen? Für jede Branche lassen sich Schwerpunkte für die Aufgaben von Big-Data-Anwendungen identifizieren.
Was für wen? Für jede Branche lassen sich Schwerpunkte für die Aufgaben von Big-Data-Anwendungen identifizieren.

Gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie BMWi hat das IAIS in Sankt Augustin in den letzten Monaten eine Untersuchung zu Nutzung und Potenzial von Big Data durchgeführt. Ziel ist es, das Thema stärker in der deutschen Wirtschaft zu etablieren. Nun liegen die Ergebnisse vor und zeigen vor allem drei große Chancen für den Einsatz von Big Data in deutschen Unternehmen:

  1. Effizientere Unternehmensführung durch Big Data: Mit Big Data Analysen lassen sich im Einzelhandel genauere Prognosen treffen, wann welches Produkt verkauft wird und nachbestellt werden muss. Die Energiebranche kann besser vorhersagen, wie viel Strom wann benötigt wird. Und bei einfachen Prozessen wie der Postbearbeitung können lernende Systeme durch automatisierte Abläufe für mehr Effizienz sorgen.

  2. Massenindividualisierung durch Big Data: Wenn Systeme während der Bearbeitung einer Anfrage relevante Informationen über den Kunden mitlernen, können Dienstleistungen künftig maßgeschneiderter angeboten werden. »So wird es bald ganz neue Serviceideen geben, zum Beispiel virtuelle Assistenten, die auf Basis historischer Mobilitätsmuster individuelles Carsharing organisieren«, ist Prof. Stefan Wrobel, Institutsleiter des IAIS, überzeugt.

  3. Intelligentere Produkte durch Big Data: Schon heute verfügen viele Maschinen und Anlagen über Sensoren, die über den Wartungszustand et cetera Auskunft geben. In Zukunft könnten die Maschinen selbst mit Big-Data- Intelligenz ausgestattet werden, um die Sensordaten direkt zu verarbeiten und damit zu lernen, sich zum Beispiel auf Lastspitzen einzustellen oder gar, sich selbst zu reparieren.