1,8 Zettabyte an Daten wurden im vergangen Jahr erstmals weltweit produziert – und Prognosen zufolge verdoppelt sich das Volumen alle zwei Jahre. Eine zentrale Frage ist daher schon heute: Wie können wir die Datenberge besser nutzen? Eine Untersuchung des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS beleuchtet nun das Thema Big Data. Sie zeigt Chancen, Herausforderungen und konkrete Ansätze für Unternehmen. Aufbauend auf den Ergebnissen haben die Forscher eine Experimentierplattform entwickelt, die auf der CeBIT 2013 erstmals vorgestellt wird.

Wäre es nicht hilfreich, wenn sich Bankencrashs und Wirtschaftskrisen schon frühzeitig vorhersagen oder medizinische Entscheidungen fundierter begründen ließen? Wenn man Energietarife individuell anpassen könnte und Maschinen robuster und schlauer werden würden? In den Datenbergen, die täglich in Unternehmen, Fabriken oder Haushalten anfallen, schlummert das Potenzial, diese Fragen zu lösen. Vorausgesetzt, man weiß sie effizient zu nutzen. In Deutschland gibt es hierbei noch erheblichen Nachholbedarf, denn das Thema Big Data ist derzeit stark US-dominiert.

Gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie BMWi hat das IAIS in Sankt Augustin in den vergangenen Monaten eine weit reichende Untersuchung zu Nutzung und Potenzial von Big Data durchgeführt. Ziel ist es, das Thema stärker in der deutschen Wirtschaft zu etablieren. Das Projekt umfasste drei Säulen: eine internationale Recherche zum Umgang mit Big Data, zu Forschungsaktivitäten und konkreten Anwendungen, eine Onlinebefragung unter Unternehmen sowie Workshops mit Vertretern unterschiedlicher Branchen. Nun liegen die Ergebnisse vor und zeigen vor allem drei große zentrale Chancen für den Einsatz von Big Data in deutschen Unternehmen:

1. Effizientere Unternehmensführung durch Big Data: So lassen sich etwa 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 etc. 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.

Insgesamt nahmen Entscheider aus 82 KMUs und Großunternehmen unterschiedlichster Branchen an der Onlinebefragung teil. Relevante Daten, die in den beteiligten Unternehmen vorliegen, sind vor allem Transaktions-, CRM-Daten, E-Mails und Briefe sowie Log-, Stamm- und Falldaten. Gefragt nach den primären Zielen, die sie mit Big Data verfolgen, nannten 69 Prozent strategische Wettbewerbsvorteile, 61 Prozent die Steigerung der Umsätze sowie jeweils 55 Prozent eine höhere Produktivität und Kostensenkung.

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