Big Data Value

Wie Europa von Big Data profitieren will

| Autor / Redakteur: Ariane Rüdiger / Nico Litzel

Big Data soll in Zukunft große prozentuale Beiträge zur Wertschöpfung einzelner Branchen leisten.
Big Data soll in Zukunft große prozentuale Beiträge zur Wertschöpfung einzelner Branchen leisten. (Bild: BDVA)

Die EU und europäische Unternehmen wollen das Schlagwort: „Daten sind das Öl der Zukunft“ in die Realität umsetzen. Dabei soll die Big Data Value Association (BDVA) helfen. Wie, das wurde in einer strategischen Forschungs- und Innovationsagenda festgelegt.

Big Data soll die Wirtschaft der Zukunft antreiben. IDC schätzt beispielsweise, dass der Big-Data-Markt bis 2017 jährlich etwa um 27 Prozent wachsen wird. DemosEuropa geht von einer potenziellen Steigerung des europäischen Bruttosozialproduktes um 1,9 Prozent bis 2020 durch Big Data aus und prognostiziert 3,75 Millionen neue Jobs in Europa. Nicht erwähnt wird allerdings, ob und wie viele alte Jobs durch die Technologien verloren gehen könnten.

Damit aus dieser optimistischen Vision einmal europäische Realität wird, forderte die EU-Kommissarin Nele Kroes 2013 eine europäische Public-Private-Partnerschaft (PPP) zu Big Data. Aus der europäischen Initiative NESSI (Networked European Software and Services Initiative) ging die Big Data Value Association (BDVA) als sogenannte cPPP (continuous Public Private Partnership) hervor.

Ihr erstes wichtiges Arbeitsergebnis ist eine strategische Forschungs- und Innovationsagenda, die auf 45 Seiten beschreibt, wie man diesem Ziel bis 2020 näher kommen will und wie die Erfolge gemessen werden können. An dem Papier haben Repräsentanten vieler wichtiger europäischer Unternehmen und Forschungseinrichtungen mitgeschrieben.

Kein Dialog mit Bürgern und NGOs

Vergeblich allerdings sucht man unter den Autoren irgendwelche Vertreter von NGOs und der Bürgergesellschaft. Dabei wäre es eine gute Idee, von Anfang an auch diese Seite einzubeziehen, statt später erarbeitete Technologien und Lösungen fundamentaler Kritik und fehlender Akzeptanz ausgesetzt zu sehen.

Das Papier malt in seiner Zieldefinition eine rosige Zukunft: Zettabytes von Daten werden zu sinnvollen Zwecken analysiert und helfen, alle Arten gesellschaftlicher Probleme zu lösen, insbesondere in den Bereichen Gesundheit, Energie, Transport und Umwelt. Millionen von Jobs werden geschaffen, Datenschutz und -sicherheit gewahrt. Jeder soll von Big Data profitieren, europäische Firmen werden mit den Technologien Weltmarktführer.

Vier Mechanismen zur Zielerreichung

Dazu sollen vier Mechanismen dienen: Organisations- und Sektor-übergreifende Umgebungen, sogenannte i-Spaces (Innovation Spaces) sind die zentralen Schaltstellen für die europaweite Forschung und Innovation. Sie sollen dafür sorgen, dass neue Technologien und Anwendungen schnell getestet, pilotiert und genutzt werden. Zudem bieten sie Dienste zur Unterstützung der drei übrigen Mechanismen an.

I-Spaces haben eine auch aus dem Hintergrund zugängliche IT-Infrastruktur, speichern Daten sicher und vertrauenswürdig und unterstützen mit ihrem Team, geben Hilfe und Support. Außerdem messen sie die Leistung von Projekten und Start-ups geschäftlich und technisch und bewerten die Nutzungs- und die Datenqualität.

Leuchtturmprojekte erhöhen das Bewusstsein für die Chancen von Big Data und das Wertschöpfungspotenzial entsprechender Applikationen. Technische Projekte widmen sich speziellen Themen, Kooperations- und Koordinationsprojekte sorgen für internationalen und projektübergreifenden Informationsaustausch. Die Basis für länder- und fächerübergreifende Kooperation legten Workshops zu Energie, Produktion, Umwelt, Gesundheit, öffentlichem Sektor, Content und Medien und eine öffentliche Konsultation im April/Mai vergangenen Jahres.

Prioritäten

Zudem identifiziert das Papier fünf technologische Prioritäten. Das Datenmanagement muss insbesondere im Bereich unstrukturierte Daten, Interoperabilität, Datenqualität, Lebenszyklus, Kontrolle über Daten, Integration zwischen Geschäftsprozessen und Daten und Bereitstellung von Daten als Service verbessert werden.

Datenverarbeitungstechnologien müssen in Zukunft möglichst stationäre Daten und Datenströme (Data in Motion) einbeziehen, insbesondere für Internet-of-Things-Applikationen in Echtzeit arbeiten, skalierbare Analysetools besitzen, die in beiden Datenwelten gleichzeitig anwendbar sind, und dürfen bei alledem auf keinen Fall mehr Energie verbrauchen.

Verbessert und entwickelt werden sollen Methoden der Deep Analytics. Darunter verstehen die Autoren, dass Unmengen von Information aus den unterschiedlichen Quellen mit unterschiedlicher Charakteristik, unterschiedlicher Zugänglichkeit und verschiedenen Update-Zyklen nichtsdestotrotz gemeinsam auf nachhaltige Weise analysiert und in komplexe, detaillierte Vorhersagemodelle umgesetzt werden. Und zwar so, dass auch die breitere Öffentlichkeit davon profitiert.

Dazu braucht man verbesserte semantische Analysen, die Validierung von Inhalten, offene Schnittstellen in Analyse-Frameworks und neue grafische Auswertungstechnologien, die auch handlungsleitende Informationen generieren können.

Der Datenschutz soll besser werden

Beim Datenschutz und den Pseudonymisierungstechnologien sollen einfachere, generische Verfahren entwickelt werden. Hoffnungen setzt das Papier hier auf das Remote-Access-Framework CASD [PDF]. Es wurde in einem französischen Innovationsprojekt bereits implementiert. Irreversible Anonymisierung von Daten soll sichergestellt werden. Gleichzeitig sollen risikobasierende Herangehensweisen ermöglichen, dass die Freigabe persönlicher Daten gegen die Risiken abgewogen werden, die sich möglicherweise durch die Freigabe von Daten vermeiden lassen.

Schließlich priorisiert das Papier die Entwicklung besserer Visualisierungsmethoden, da diese Daten einfacher zugänglich und verständlich machen. Entstehen sollen hier skalierbare Herangehensweisen und wiederverwendbare Plug-and-play-Tools auch für die dreidimensionale Visualisierung in Echtzeit. Angestrebt werden Möglichkeiten zur Anpassung der Analyseergebnisse an die Bedürfnisse der jeweiligen Anwender sowie Werkzeuge, die miteinander verbundene oder verwandte Daten visualisieren.

Zudem benennt das Papier vier nichttechnische Prioritäten, zuvorderst die Ausbildung von ausreichend vielen Datenwissenschaftlern, die eher theoretische Konzepte entwickeln, und Dateningenieuren, die diese in der Praxis anwenden und deshalb meist auch Wissen zu spezifischen Fachdomänen benötigen.

Aufbau von geschäftlichen „Ökosystemen

Eine weitere Priorität ist der Aufbau von neuen geschäftlichen „Ökosystemen“ mit Unternehmen, die Big Data Services nutzen, um ihr eigenes Angebot zu verbessern, Akteuren, die Daten generieren und bereitstellen, Technologie- und Service-Providern. Weiter fordert das Papier dringlich Initiativen zur Standardisierung beispielsweise im Bereich der NoSQL-Datenbanken. Ganz zum Schluss kommt, man müsse dem fehlenden Vertrauen in Big-Data-Technologien auf den Grund gehen, entsprechende vertrauensbildende Maßnahmen entwickeln und die sozialen Gewinne durch Big Data besser darstellen.

Interessant sind auch die Indikatoren, mit denen die Big-Data-Value-Initiative den Erfolg der eigenen Bemühungen messen will. Neben volkswirtschaftlichen Daten, wie der Zahl der durch Big Data geschaffenen Jobs, wird es sehr konkret. Einige Beispiele: Bis 2020 sollen mindestens 50 Großexperimente in i-Spaces mit beschränkt nutzbaren Daten durchgeführt werden. Jedes Jahr soll die Zahl der Anwendungsbeispiele in i-Spaces um ein Drittel zunehmen.

Mindestens 50 Big-Data-Trainingsprogramme mit je 100 Teilnehmern sollen entstehen, dazu mindestens zehn europaweite Trainingsprogramme in mindestens drei Disziplinen und je 100 Teilnehmern, Datenmassen im Zettabyte-Bereich sollen den einzelnen i-Spaces zur Verfügung stehen, die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung soll um den Faktor 100 gesteigert werden und der Energieverbrauch dafür um zehn Prozent pro Jahr abnehmen.

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