Smart Data: Aus Rohdaten wichtige Erkenntnisse gewinnen

Digitales Business

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Datum 10.03.2020
Lesezeit 7 Min.

Smart Data: Aus Rohdaten wichtige Erkenntnisse gewinnen

Werden aus zuvor unstrukturierten Daten wertvolle Erkenntnisse, ist häufig von Smart Data, also „schlauen Daten” die Rede. Die Daten werden allerdings erst durch intelligente Auswertungsalgorithmen „schlau”. Eines dieser wichtigen Verfahren ist etwa Big-Data-Analyse und verändert schon jetzt ganze Industriezweige. Wir erklären Ihnen, was hinter den Schlagworten steckt und den möglichen Nutzen daraus. 

Noch bis vor wenigen Jahren bestand eine der größten Herausforderungen in Industrie und Handel darin, an genügend Informationen („Daten”) zu kommen, um qualifizierte Entscheidungen treffen zu können. Heute hat sich das Problem umgedreht: Die verfügbaren Daten sind fast unbegrenzt, jedoch meist unstrukturiert. Daraus sinnvolle Entscheidungen abzuleiten, ist nicht ohne weiteres möglich: Man sieht den berühmten Wald vor lauter Bäumen nicht. Ohne intelligente Auswertungsmethoden sind die vielen Daten also wertlos.

 


Smart Data: Das steckt hinter dem Begriff

Werden aus Big Data oder zunächst unstrukturierten Datenblöcken wertvolle Informationen, ist von Smart Data die Rede, also von „intelligenten Daten”. Gleiches gilt, wenn durch geschickte Analyse vorhandener Rohdaten neue Modelle entstehen, um zukünftig ähnliche Datensätze zu bearbeiten: In diesem Fall handelt es sich um funktionierende Smart-Data-Algorithmen, oder auch Fast-Data-Verfahren.

Vorrangiges Ziel von Smart-Data-Analyseverfahren ist die Lesbarkeit und Interpretierbarkeit durch den Anwender oder eine Maschine. So wird aus einer scheinbar unüberschaubaren Menge an Rohdaten durch geschickte Aufbereitung und Auswertung im Idealfall eine fundierte Entscheidungsgrundlage. 

Anhand solcher Analysen entstehen Rechenmodelle, die durch große Datenmengen validiert werden und so für zukünftige Prognosen zuverlässige Werte liefern. Damit können Entscheidungen schneller getroffen werden. Ein Anwendungsfall ist etwa das autonome Fahren: Sehr viele Daten aus der Sensorik eines autonomen Fahrzeugs müssen in Echtzeit ausgewertet werden, denn die Entscheidung „Bremsen oder Ausweichen” kann lebenswichtig sein. 

Viele Algorithmen, die blitzschnell Entscheidungen treffen, sind zuvor mit Hilfe von enormen Datenmengen so „trainiert” worden, dass sie wiederkehrende Muster umgehend erkennen und hierauf basierend Entscheidungsvorschläge machen.

Damit aus vorliegenden Sensorwerten und ähnlichen Rohdaten verwertbares Material werden kann, müssen die Daten zunächst einige Grundanforderungen erfüllen. Zu diesen gehören:

  • Semantik der Daten: Wie hängen die gesammelten Daten zusammen? Welche Bedeutung haben sie in ihrem jeweiligen Kontext? Dies muss vor der Auswertung klar sein. Daten, deren (formale und logische) Semantik nicht bekannt ist, können nicht ausgewertet werden.
  • Datenqualität: Sind die gesammelten Daten vollständig und genau? Wie exakt beschreiben sie die zugrunde liegende Realität und wie verlässlich sind sie? Es gilt der Grundsatz: „Gute” Informationen lassen sich nicht aus „schlechten” Daten gewinnen.
  • Datensicherheit: Inwieweit sind die vorliegenden Daten vor Manipulation geschützt? Dabei geht es nicht allein um absichtliche Veränderung wie etwa mögliche Man-in-the-Middle-Attacken, Hacker-Angriffe et cetera. Daten könnten auf dem Weg vom Sender zum Empfänger durch technische Hindernisse verfälscht werden. Wenn nicht klar ist, ob die übermittelten Informationen vollständig sind und den ursprünglich erhobenen Daten entsprechen, können keine zuverlässigen Auswertungen erstellt werden.
  • Datenschutzaspekte: Falls die Daten, die Sie auswerten möchten, nicht nach DSGVO erhoben wurden oder gespeichert werden, kann deren Auswertung nach geltendem Recht illegal sein. Nur weil Daten vorliegen, heißt das nicht, dass sie auch ausgewertet werden dürfen. Gleiches gilt, wenn Sie personenbezogene Daten erfassen, ohne vorher die explizite Zustimmung der betroffenen Personen eingeholt haben.

 

Video:: YouTube / Hubertus Porschen

 

Smart Data in der Praxis: Autonomes Fahren und die V2X-Technologie

Nehmen wir ein Beispiel, das schon in naher Zukunft den Verkehrssektor revolutionieren wird: V2X („Vehicle-to-everything”)-Kommunikation bezeichnet eine Technologie, welche die Grundlage für autonomes Fahren schaffen soll.

Hierbei müssen Daten nicht nur in Echtzeit erfasst, sondern ausgewertet und in Entscheidungsgrundlagen überführt werden. Je genauer und umfassender die vorliegenden Daten sind und je besser die zugrunde liegenden Auswertungsalgorithmen sind, umso fundierter kann später jede Entscheidung des autonomen Fahrzeugs berechnet werden.

Um keine Rechenleistung zu verschwenden und bei der Entscheidungsfindung nicht erst umfangreiche Big-Data-Analysen sämtlicher Fahrzeugdaten durchführen zu müssen, muss klar sein, 

  • welche Daten
  • zu welcher Zeit
  • in welchem Umfang
  • und mit welcher Genauigkeit

vorliegen müssen, um eine Entscheidung treffen zu können. Und das geht nur, wenn zuvor eine Vielzahl von Testfahrten (die Datensammlung im Vorfeld) absolviert wurde. Durch die Auswertung vergangener Datensätze kristallisiert sich heraus, welche Szenarien beispielsweise „typisch” für einen notwendigen Bremsvorgang sind. Durch den Lernvorgang werden auch die relevanten  Sensordaten identifiziert, die an einem Entscheidungsprozess beteiligt sein sollten. 

Nach entsprechender Anlernzeit reichen später vergleichsweise kleine Datenmengen wie

  • aktuelle Geschwindigkeit des Fahrzeugs,
  • Fahrtrichtung des Fahrzeugs, eventuell Querbeschleunigung,
  • Geschwindigkeit oder Position eines möglichen Hindernisses

aus, um einzuschätzen, ob eine Kollision droht, wie viel Zeit noch bis zu dieser bleibt und wie stark ein möglicher Bremsvorgang ausfallen muss, um die Kollision zu verhindern. 

Würde das Fahrzeug zu jeder Zeit extrem umfangreiche Berechnungen durchführen müssen oder die Daten wie oben beschrieben nicht zuverlässig sein, wäre eine Reaktion in Nahezu-Echtzeit auf typische Situationen gar nicht möglich. Auffahrunfälle und Schlimmeres wären die mögliche Folge.

Ein anderer wichtiger Faktor für die Zukunft von Smart Mobility ist die Geschwindigkeit, mit der die V2X-Kommunikation übertragen wird: Das neue 5G-Netz mit seinen geringen Latenzzeiten schafft die entscheidende Grundlage für die nächste Stufe des autonomen Fahrens.

 

Video: YouTube / Vodafone Deutschland

 

Big Data und kein Ende: Die aktuelle weltweite Datenproduktion

Schätzungen zufolge werden weltweit derzeit etwa 40 Zettabyte (40 Milliarden Terabyte) pro Jahr an Daten produziert. Dies entspräche der Datenmenge, die auf etwa 800 Milliarden BluRay-Disks passt. Übereinander gestapelt würden diese bis in eine Höhe von 960.000 km reichen – das entspricht in etwa dem Zweieinhalbfachen der Entfernung zwischen Erde und Mond.

Industrie, Mobilität, Energie und Gesundheitswesen: Vielfältige Anwendungsfelder für smarte Daten

Es gibt viele weitere Bereiche, in denen Smart Data schon heute zum Einsatz kommt. Darunter sind: 

  • Smart Meter: Intelligente Verbrauchsmessgeräte beispielsweise für Gas, Strom oder Wasser ermitteln fortlaufend Entnahmemengen, Füllstände und ähnliche Werte und übermitteln diese an eine zentrale Stelle. Dort werden die Daten intelligent („smart”) ausgewertet und in Handlungsempfehlungen überführt oder für die Abrechnung genutzt.
  • Smart Health: Schon jetzt tragen viele Menschen eine sogenannte Smartwatch mit sich herum. In der Regel wertet eine App die erfassten Daten aus und leitet Handlungsempfehlungen für den Nutzer ab. Im nächsten Schritt könnte Smart Data auch das Patienten-Monitoring und die Effizienz von Behandlungsverfahren vereinfachen.
  • 3D-Druckverfahren: Neben passgenauen Schuhen aufgrund eines Laser-Scans liefern 3D-Druckverfahren inzwischen ganze Häuser „aus dem Nichts”. Damit das gut funktioniert und nicht zu lange dauert, müssen zahlreiche Parameter nicht nur erfasst, sondern auch bewertet und miteinander in Verbindung gebracht werden. Aus Rohdaten werden durch intelligente Aufbereitung dann spätere Druckdaten.
  • Logistikbereich: Nicht nur die Paketzustellung wird durch Live-Tracking immer „intelligenter”. Durch geschickte Verknüpfung und Auswertung typischer Warenströme von der Bestellung bis zur Ankunft beim Empfänger lassen sich Unmengen an Kosten durch Wegoptimierung und Just-in-time-Verfahren einsparen.
  • Gastronomie: Schon heute existieren „smarte Küchen”, bei denen sowohl Wareneingang, also auch Haltbarkeit, typische Verbrauchsmengen und ähnliche Faktoren teil- oder vollautomatisch berücksichtigt werden. In der Folge sinkt die Wegwerfquote. Das ist nicht nur gut für die Umwelt, sondern auch für die wirtschaftliche Bilanz, insbesondere von Großküchen.

Die oben stehende Liste ist bei weitem nicht vollständig. Sie zeigt jedoch beispielhaft, wie Big Data nahezu alle wirtschaftlichen Bereiche verändert. Außerdem wird deutlich, wie wichtig ein intelligenter Umgang mit den vorhandenen Datenmengen ist. 

Je besser (korrekter) zukünftige, automatische Entscheidungen ausfallen sollen, desto mehr Daten müssen zur Verfügung stehen. In naher Zukunft wird es also noch mehr Sensoren, noch mehr Daten und noch mehr Auswertungsbedarf geben: Das bedeutet auch mehr Bedarf an smarten Analyseverfahren und (Nahezu-)Echtzeitkommunikation.

 

Smart Data: Vodafone bietet Erfassungs- und Auswertungslösungen aus einer Hand

Planen Sie bereits in Richtung Smart Data-Auswertungen oder sehen konkreten Bedarf bei der Auswertung vorhandener Sensordaten? Vodafone bietet Ihnen nicht nur die notwendige Beratung bei der Installation und Einrichtung solcher Lösungen. Darüber hinaus können Sie alle erfassten Daten bei uns in einem übersichtlichen Dashboard zusammenfassen und Ihren wichtigsten KPIs zuordnen. Welche Möglichkeiten Sie im Detail haben, erfahren Sie auf unserer Smart Data-Produktseite.

 

Wie stehen Sie zum Thema Smart Data? Nutzt Ihr Unternehmen bereits Big Data- oder Fast Data-Analyseverfahren? Wir freuen uns auf Ihren Kommentar.

 


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