Mehr Big Data mit IoT
Was ist und was macht Big Data eigentlich?
Man assoziiert ‚Big Data‘ mittlerweile mit so vielen unterschiedlichen Aspekten, dass nicht immer klar ist, worum es im jeweiligen Gespräch überhaupt geht. Ausschlaggebend ist in diesem Zusammenhang daher grundsätzlich der Kontext. Allerdings ist ein sinnvoller Diskurs nur mit einer klaren Vorstellung von Big Data möglich. Bezieht man sich lediglich auf die wörtliche Bedeutung, spricht man von einer großen, diffusen und zugleich komplexen Datenmenge. Die negative Konnotation basiert auf der Frage nach dem Datenschutz und nach der unternehmerischen bzw. staatlich-organisatorischen Kontrolle.
Big Data ist als eine Art Methode zu verstehen, mit der man Daten verarbeiten kann. Unabhängig von der eigentlichen Datengröße lässt sich diese Methode auf jegliche Datenmengen anwenden.
Man nehme einer gewisse Anzahl an Textdaten als Beispiel. Im Zusammenhang mit Big Data geht es weniger um die Erfassung des konkreten Inhalts, sondern vielmehr geht es darum, ein bestimmtes Muster zu erkennen. So lässt sich beispielsweise ausmachen, ob es Themen gibt, die besonders viel positives oder negatives Feedback erhalten. Dazu muss nicht jeder einzelnes Dokument überprüft und gelesen werden – unter Einsatz von Big Data werden die Texte nach Textmustern gescannt, um z.B. zu bestimmen, welche emotionale Stimmung bei den Lesern als Reaktion überwiegt.
Big Data mit IoT
Doch unabhängig von der aktuellen Datenmenge oder von der Grenze zwischen Big and Small Data werden sich die Größenordnungen zusehends massiv verschieben. Der Grund dafür? IoT (Internet of Things)! Dieses Internet der Dinge ermöglicht die digital vollständige Verknüpfung, Verkettung und Vernetzung von alles und jedem: angefangen bei Bauer Franz‘ Melkmaschine, über Smart Produktion und deren einzelne Werkteile und über Smart Home-Teile wie Kühlschränke, Fußbodensensoren und Feuchtigkeitsmessern bis hin zur Smart City mit Verkehrsampeln, Abwassermesssysteme, etc.
Betrachtet man nur den technischen Aspekt der o.g. Diskussion über Datensicherheit und Kontrolle, wird schnell klar: es fallen eine Menge Daten an. Aktuell lassen sich nicht einmal passende Vergleiche aufstellen, um die Datengröße nachvollziehen zu können. Dementsprechend drängt sich die Frage nach Speichermöglichkeiten und Rechenleistung geradezu auf. War es vielleicht zu früh Big Data als Namen zu nennen? Denn eines steht fest: die eigentliche Ära von Big Data kommt erst noch.
Powerkombintaion: Iot und Big Data
IoT trägt maßgeblich zu Big Data bei. Um aus dem enormen Volumen, der Geschwindigkeit und der Vielfalt der alltäglich gesammelten strukturierten sowie unstrukturierten Daten einen Nutzen ziehen zu können, bedarf es Big Data Analytics wie z.B. Predictive Analytics, Cloud Computing, Data Mining, Data Lakes, etc. Ein Großteil der Unternehmen setzen hierbei auf eine Kombination der Techniken, um den bestmöglichen Nutzen aus dem IoT für sich zu schöpfen.