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Ausblick von Mindbreeze Das sind die Big-Data-Megatrends 2016

| Autor / Redakteur: Dipl. -Ing. Thomas Drilling / Nico Litzel

Mindbreeze, europäischer Anbieter von Software für Enterprise Search, Big Data und Wissensmanagement, hat die aus seiner Sicht wichtigsten Themen zusammengefasst, die 2016 den Markt beherrschen werden.

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Mindbreeze gibt einen Ausblick auf die Big-Data-Trends 2016.
Mindbreeze gibt einen Ausblick auf die Big-Data-Trends 2016.
(Bild: Mindbreeze)

Big Data ist bei vielen Unternehmen und Organisationen fester Bestandteil aktueller IT-Strategien. Die zahlreichen neuen Technologien unterstützen dabei, die im Unternehmen verstreuten Daten und Informationen intelligent zu verknüpfen und profitabel einzusetzen. Durch die zunehmende Vernetzung der Dinge gewinnt Big Data zusätzlich an Bedeutung für völlig neue Geschäftsideen, meinen die Experten von Mindbreeze.

Neben den Bereichen Healthcare und Fertigung, die auch 2015 schon von Big Data profitiert haben, eignen sich all jene Branchen für die Einführung von Big Data, in denen bereits viele Daten vorhanden oder durch Integration von Industrie-4.0- beziehungsweise IoT-Lösungen große Volumina zu erwarten sind.

1. Intelligente Systeme auf Basis von Machine Learning

Die Entwicklung von selbstlernenden intelligenten Systemen (Machine Learning) schreitet weiter voran. Entsprechenden Technologien stützen sich auf das „Verstehen“ von Informationen und das Erkennen von semantischen Zusammenhängen in riesigen Datenmengen. Treiber von Machine Learning sind z. B. der Sicherheitssektor, etwa in der Vernetzung von Wohnraum oder Büro über Sensoren, oder das Online Shopping. Mithilfe von Machine Learning können Systeme hier alle Transaktionen rund um die Uhr beobachten und normale Muster von kriminellen unterscheiden, nahezu in Echtzeit.

2. Geschäftsmodelle verändern sich

Big Data ist auch Treiber der digitalen Transformation (Industrie 4.0, Internet of Things). Der sich verschärfende Wettbewerb fordert von Unternehmen nicht nur, ihre Geschäftsprozesse durch Digitalisierung zu optimieren, sondern auch, neue Business-Modelle zu entwickeln. Neue Geschäftsmodelle entstehen oft dadurch, dass Daten, die ohnehin in Massen verfügbar sind, in einen neuen Kontext gestellt und auf neuartige Weise verknüpft werden. Dieser Trend, der in den USA bereits stark ausgeprägt ist, wird nach Einschätzung von Mindbreeze auch Europa im Jahr 2016 vermehrt erreichen.

Mit den intelligenten Tools verändern sich auch die Spielregeln am Markt. Wer die digitale Transformation verschläft, sei er noch so groß, kann selbst von einem innovativen Start-up-Unternehmen geschlagen werden.

3. Predictive Analytics als Game Changer

Geschäftsprozesse befinden sich im Fluss: Predictive Analytics – die Fähigkeit, auf Basis von verfügbaren Daten verlässliche Prognosen zu erstellen – wird immer breiter eingesetzt, zunehmend mit hoch spezialisierten Ausrichtungen und in bereits bekannten Tätigkeitsfeldern. Das Erstellen von Prognosen ist etwa mit Business-Intelligence-Werkzeugen schon länger möglich, doch diese sind auf strukturierte Daten angewiesen. Da Big Data Analytics in der Lage ist, auch unstrukturierte Daten (wie etwa jene von Sensoren oder Dokumente, die in natürlicher Sprache verfasst sind) auszuwerten, rücken traditionelle Tools dieses Jahr weiter in den Hintergrund.

4. Leichtgewichtige Datenintegration

Wissen im Business-Umfeld kann nur dann entstehen, wenn die Informationen, die im Unternehmen verteilt sind, verknüpft und allen Mitarbeitern bedarfsgerecht zur Verfügung gestellt werden. Als größtes Hindernis auf dem Weg zu einem intelligenten Gesamtunternehmen erweisen sich oft organisatorische und technische Silos, in denen die Informationen in der Regel geparkt sind. Aus diesem Grund werden Systeme wie Enterprise Search (eine Sonderform von Big Data) immer wichtiger. Sie schaffen es, Daten und Informationen über alle Abteilungs- und Applikationsgrenzen hinweg intelligent zu verknüpfen. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Daten dabei dort bleiben, wo sie entstehen. Diese Art leichtgewichtiger Datenintegration entwickelt sich zum Standard und wird vor allem in Enterprise-Portalen zunehmend Anwendung finden.

5. Datenvisualisierung und 360-Grad-Sicht

Explorative Navigation durch Informationen und deren Visualisierung haben für Endanwender Top-Priorität, um ihre tägliche Wissensarbeit zu unterstützen. Die Werkzeuge werden zunehmend einfacher in der Bedienung und richten sich auch an Nichtspezialisten und deren Bedürfnisse. User können damit unabhängiger von der IT-Abteilung agieren, da für die Anpassung der Lösungen kein IT-Fachpersonal notwendig ist (Self-Service-IT). Gut gemachte Datenvisualisierung hilft Mitarbeitern, selbst komplexe Themen schneller zu erfassen oder Kunden besser kennenzulernen.

Mit Enterprise Search entsteht aus einer Fülle unterschiedlichster Daten eine 360-Grad-Sicht auf Personen, Produkte und Themen, woraus sich klar definierte Aktionspläne ableiten lassen.

6. Big Data erobert neue Bereiche

Big Data findet immer mehr Zugang auch in neue Branchen. 2015 gehörte etwa das Gesundheitswesen zu den Top-Profiteuren. Die Anwendungsfälle reichen von der Forschung und Diagnose bis zur intelligenten Verteilung von Ressourcen und Verwaltung. Dazu kommen Trends wie Health-Tracking. Aktuelle Beispiele sind die Apple Watch und andere Wearables, die dafür sorgen sollen, Daten in den Dienst der Gesundheit zu stellen.

Ebenfalls zunehmend von Big Data profitieren wird auch das produzierende Gewerbe. Sogenannte Smart Factories, in denen alle Komponenten vernetzt sind, miteinander kommunizieren und hoch automatisiert die zur Verfügung stehenden Ressourcen optimal (kostenschonend) nutzen, schaffen einen bis vor Kurzem unmöglichen Spagat von individuelle Kundenwünsche zu den Kosten einer Großserienproduktion.

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Über den Autor

Dipl. -Ing. Thomas Drilling

Dipl. -Ing. Thomas Drilling

IT-Consultant, Trainer, Freier Journalist