Ohne Big Data keine Digitalisierung

Wer von Big Data spricht, redet mittlerweile nicht mehr nur über die Verarbeitung großer Datenmengen. Big Data stellt heute das technologische Rückgrat der Digitalisierung dar und Audi, Schaeffler und Lufthansa zeigen spannende Anwendungsfälle.

Wer erwartet hatte, dass auf dem Bitkom Big Data Summit 2017 vor allem Nerds mit Hang zum Hacking und technische Vorträge zu Hadoop, Spark und Hive zu finden sind, wurde bereits beim Blick auf die Agenda eines Besseren belehrt. Längst hat sich der Begriff Big Data von der reinen Verarbeitung großer Datenmengen, komplexer Strukturen und schneller Verarbeitungsgeschwindigkeit emanzipiert. Er kommt mittlerweile einem Oberbegriff für digitale Technologien, Optimierung von Geschäftsprozessen und fortgeschrittene Analyseverfahren gleich. Digitalisierung ist das Schlüsselwort und die Anwendungsfälle sind so zahlreich wie undurchschaubar.

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In verschiedenen, parallelen Tracks fanden fachliche Vorträge zu den Themen Data Science, Industrie 4.0, Connected Car, Digitale Transformation und Cognitive Computing statt. Es gab technische Präsentationen zu Technologie, Trends und Visionen sowie Slots zu strategischen Themen. Zahlreiche Unternehmen, stellten ihre technologischen Ansätze, Methoden, Vorgehensweisen und organisatorischen Rahmenbedingungen vor. Audi präsentierte beispielsweise Big-Data-Geschäftspotentiale und teilte dazu seine Erfahrungen in der Automobilbranche. Schaeffler hatte Predictive Maintenance als Beispiel für Industry 4.0 und Smart Production gewählt. Der Automobil- und Industriezulieferer zeigte auf, wie man das Ziel aller Big-Data-Projekte erreichen kann: mit Daten Mehrwerte schaffen. Die Lufthansa sprach über Künstliche Intelligenz und über das damit einhergehende Automatisierungspotential, beispielsweise bei Projekten im Rahmen der Kundenbetreuung.

Zwei Faktoren spielten in vielen Vorträgen eine wesentliche Rolle: Die nachvollziehbare Bereitstellung von relevanten Daten und die agile Vorgehensweise, um mit diesen Daten auch geschäftsrelevante Entscheidung treffen zu können.

Faktor Bereitstellung

Wenig überraschend wurde deutlich, dass trotz höchst unterschiedlicher Inhalte und verschiedenster Herangehensweisen für den Erfolg der Projekte die Bereitstellung der relevanten Daten eine entscheidende Komponente darstellt. Auch moderne Technologien, die möglicherweise keine Struktur für die Speicherung von Daten vorgeben, erzwingen spätestens zum Zeitpunkt der Analyse eine Struktur und fachliche Vorgaben.

Faktor Agilität

Nur wem es gelingt, ein agiles Infrastrukturmodell für das Sammeln und Speichern der Daten zu definieren, kurzfristig Umgebungen für neue Fragestellungen bereitzustellen und dabei experimentelle Vorgehensweisen wie CRISP, Scrum oder BI Sandboxing zu unterstützen, schafft die Basis für ein erfolgreiches digitalisiertes Unternehmen. Zumeist unterstützt eine hybride Cloud-Infrastruktur die Agilität. Sie deckt die Anforderungen der Entwickler und der Anwender kurzfristig ab. Durch sie können Lösungen „verprobt“ und anschließend in eine digitale Anwendung überführt werden.

Big Data stellt in diesem Umfeld somit das technologische Rückgrat für die fachlich getriebenen Themen wie Digitalisierung, Industrie 4.0, Data Science oder Künstliche Intelligenz dar.

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