Big Data spielt zunehmend eine Rolle als Grundlage unternehmerischer Entscheidungen. Aber um die richtigen Entscheidungen daraus abzuleiten, bedarf es ausgefeilter analytischer Software. »Es wird immer wichtiger: Wer besitzt die Informationen? Und wer kann sie überhaupt auswerten«, erläutert Christian Kirschniak, der als Partner bei der IBM-Unternehmensberatung Global Business Services für das Thema »Enterprise Information Management« zuständig ist, auf einer IBM-Gesprächsrunde während der Münchner Konferenz »TDWI Europe«.

IBM hat dafür kürzlich den Geschäftsbereich »Smart Analytics« ins Leben gerufen. Er soll eine der großen Säulen innerhalb von IBM werden. Hier werden neue Beratungs-Services sowie neue Predictive-Analytics-Lösungen angeboten.

Big Data trifft Automobilindustrie überraschend heftig

Denn eine der Erkenntnisse nach ausgefeilten Analysen ist: Big Data sucht vor allem Branchen heim, die in diesem Ausmaß eigentlich nicht damit gerechnet haben. Kirschniak verweist hier auf die Automobilindustrie: »Diese Branche hat es besonders betroffen.« Hier gebe es derzeit einen Zuwachs bei den datenerzeugenden Nodes/Sensoren von mehr als 20 Prozent jährlich. Und jeder Sensor spuckt urplötzlich eine Flut von Daten aus.

Nicht nur moderne Fahrzeuge mutieren dabei mittlerweile zu Datenschleudern, sondern auch die entsprechenden damit verknüpften Verkehrsleitsysteme. »Das sind vollkommen neue Herausforderungen für Millionen-Städte, um überhaupt noch Mobilität aufrecht erhalten zu können«, erklärt Kirschniak gegenüber speicherguide.de.

Boeing 747 auf Inlandsflug generiert 240 TByte Daten

Auf ein prägnantes Beispiel aus der Luftfahrtbranche verweist Dr. Sebastian Wedeniwski, Distinguished Engineer bei IBM, in diesem Zusammenhang: »Eine vollbesetzte Boeing 747 generiert mittlerweile bei einem Inlandsflug 240 TByte an Daten.« Der IBM-Manager beruft sich dabei auf eine neue Studie von McKinsey. Derzeit sind die Fluggesellschaften dabei, mit Analytics-Software aus dieser Big-Data-Datenflut neue Services und damit neue Geschäftsmöglichkeiten zu generieren.

Laut Kirschniak haben sogar viele Vorstände von DAX-Unternehmen erkannt, dass man »etwas mit Big Data machen« müsse, weil man damit besser werden könne. Aber das »Reinkriegen von Big-Data-Lösungen in die Unternehmen« sei gar nicht so einfach. Wie lassen sich solche Lösungen mit bestehenden Anwendungen wie beispielsweise ERP-Systemen verknüpfen?

Von strukturierten und unstrukturierten Daten zu polystrukturierte Daten

Denn Big Data bedeutet laut Kirschniak vor allem zwei Aspekte. Erstens: Es werden extrem viele Daten extrem schnell erzeugt, und sie wollen sehr schnell ausgewertet werden. Und zweitens: »Es handelt sich immer um polystrukturierte Daten.« (Polystrukturierte Daten ist ein neuer Begriff, der strukturierte und unstrukturierte Daten sowie die neuerdings massiv auftretenden maschinengenerierten Daten wie Sensor-Daten und Web-Logs mit einbezieht.)

Und deshalb ist nach Meinung von Kirschniak Big Data eben nicht mehr mit den bekannten IT-Disziplinien Business-Intelligence (BI) oder Data-Warehouse oder Data-Mining gleichzusetzen: »Dafür gibt es etablierte Standard-Tools.« Big Data bedeute vielmehr viele neue Datenströme, und deshalb gebe es keine singuläre Lösung a la »One size fits all«.

Oder anders ausgedrückt: »Big Data bedeutet, viele kleine Einzelthemen zu einer Gesamtlösung zu bauen«, meint Kirschniak. »Wer 20 Jahre lang Data-Warehousing oder Data-Mining machte, und als Recherche-Ergebnis eine Zahl bekam, der hat jetzt mit Big Data möglicherweise ein Problem – er bekommt nämlich jetzt ein Datenmuster.«

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