Zwischen Big-Data-Goldgräberstimmung und der Notwendigkeit ethischer Standards

Der digitale Wandel bringt rasante Fortschritte in vielen wissenschaftlichen und technischen Bereichen und bietet große Chancen für den österreichischen Forschungs-, Technologie- und Innovationsstandort. Er bringt aber auch massive Herausforderungen für nahezu alle Lebens- und Arbeitsbereiche und wirft eine Reihe von neuen gesellschaftspolitischen und ethischen Fragen auf, die unser bisher bekanntes Wertegerüst grundlegend in Frage stellen.

Big Data-Analyse und KI vernetzt Musikwissenschaftler

Die Research Studios Austria Forschungsgesellschaft (RSA FG) und die Universität Mozarteum Salzburg vernetzen Musikwissenschaftler mit Experten in digitalen Technologien. Für die Umsetzung ihrer Digitalisierungsstrategie steht der Universität Mozarteum neben der RSG auch ein internationales Netzwerk aus Spitzenforschern zur Seite. „Music Technologists“ setzen digitale Technologien zur Herstellung, Distribution und Analyse von Musik ein.

Die Integrität von Daten im Zeitalter von Big Data

Symbolbild: Fotolia/ Nico el Nino

Der Begriff "Big Data" wurde Mitte der 2000er Jahre erfunden, um Datensätze zu beschreiben, die zu gross waren, um sie mit herkömmlichen Business-Intelligence-Tools verwalten und verarbeiten zu können. Seitdem ist die Menge der Daten bekanntlich exponentiell weiter gewachsen und stellt IT-Manager allein schon wegen des schwer vorstellbaren Volumens vor grosse Herausforderungen. Doch über die enorme Menge der Daten hinaus, gibt es selbstverständlich noch weitere Facetten, die es bei Big Data zu beachten gilt.

Automatisierung des Data Vaults hilft bei der Verwaltung von Big Data

Bild: Pixabay

Die Digitale Transformation zwingt Unternehmen sich mit Big Data auseinanderzusetzen. Diese oft neue Aufgabe stellt viele IT-Teams hinsichtlich Datenverwaltung, Datenschutz und Datenverarbeitung vor grosse Herausforderungen. Die Nutzung eines Data Vaults mit automatisiertem Datenmanagement kann Unternehmen dabei helfen, diese Herausforderungen auch mit kleinen IT-Teams zu bewältigen.

Big Data soll Pipelines sicherer machen

Rohrleitung: Schäden sind vorhersagbar (Foto: klassensprecher930, pixabay.com)

Bessere Big-Data-Analyseansätze könnten helfen, die Wartung von Gas-und Ölpipelines zu vereinfachen und diese letztlich sicherer zu machen, so Forscher in einer aktuellen Studie. "In vielen bestehenden Codes und Praktiken liegt der Fokus auf den Konsequenzen, was passiert, wenn etwas schiefgeht", erklärt dazu Fuzhan Nasiri, Professor am Fachbereich Bau-, Zivil- und Umwelttechnik der Concordia University in Kalifornien. Sinvolle prädiktive Modelle wären geeignet, insbesondere das Korrosionsrisiko wirklich vorauszuahnen.

Wo die wilden Daten leben

Data Marts: Durch die Automatisierung von Design, Entwicklung, Bereitstellung und Betrieb von Data Marts können Unternehmen schnell Business Intelligence-Lösungen bereitstellen, ohne Qualität, Leistung, Agilität oder Governance einzubüssen

Big Data oder Data Analytics sind einige der grössten Herausforderungen für die IT unserer Zeit. Viele Unternehmen befinden sich inmitten einer Umstellung auf eine datengesteuerte Ausrichtung ihrer Organisation und sind auf der Suche nach der dazu passenden Dateninfrastruktur. Verschiedene Ansätze versprechen Vorteile – doch vielerorts hakt es schon beim Verstehen der Begrifflichkeit. Wer weiss schon im Detail, wo der Unterschied zwischen Data Lake, Data Vault und Data Mart liegt? Oder wie genau ein Data Lake und das Data Warehouse zusammenarbeiten?

Pharma-Branche wittert in Big Data enormes Geschäftspotential

Big Data eröffnet Pharma-Branche enorme Geschäftsfelder (Symbolbild: Fotolia/ Nicoelnino)

Die Pharma-Branche setzt verstärkt auf Künstliche Intelligenz (KI), um in den Bergen elektronischer Daten, die durch die inzwischen digitalen Patientenakten, Melderegister und Versicherungsdaten verfügbar werden, zu schürfen. Die digital gesammelte Daten von Millionen Behandelten könnten die sündteuren klinischen Studien ersetzen und bei niedrigeren Kosten ein schärferes Bild von Therapie-Erfolgen und -Rückschlägen zeichnen. Mit individuell zugeschnittene Arzneien, der sogenannten personalisierten Medizin, hofft die Branche auf neue Absatzmöglichkeiten.

Schweizer Unternehmen investieren in Big Data und Internet of Things

Schweizer SAP-Anwenderunternehmen investieren in Big Data und Co (Bild: Gartner)

Big Data, Internet of Things und Künstliche Intelligenz/Machine Learning sind die Top drei Digitalisierungsthemen bei den Mitgliedern der Deutschsprachigen SAP-Anwendergruppe (DSAG). In diesen Bereichen haben SAP-Anwender Projekte geplant oder bereits begonnen, wie aus dem soeben veröffentlichten DSAG-Investitionsreport 2019 hervorgeht. Bei den Digitalisierungsbestrebungen in ihren Unternehmen sind die Befragten skeptischer als noch vor einem Jahr. Eine Tendenz, die sich auch bei den Schweizer Organisationen zeigt.

Big Data für Schweizer Unternehmen von zentraler Wichtigkeit

Symbolbild: Pixabay

Für die Mehrheit der Schweizer Unternehmen sind die wachsenden Mengen anfallender Daten und deren Analyse von zentraler Wichtigkeit. Dies geht aus einer Umfrage der Commerzbank Schweiz hervor. Bei 75 Prozent der befragten Unternehmen erklärte das Management demnach, dass die digitalen Daten schon heute eine zentrale Bedeutung hätten respektive in Kürze haben würden. Und bei rund 60 Prozent der Betriebe wird damit gerechnet, dass aufgrund von Big Data starke neue Wettbewerber auftauchen und es zu einer Konsolidierung der Märkte komme.

Fallbeispiele für Data Analytics in der Praxis

Symbolbild: Fotolia/nicoElnino

Angesichts sich immer schneller ändernder Rahmenbedingungen ist die Bedeutung von Datenanalyselösungen rapide gestiegen. Unternehmen müssen in immer kürzerer Zeit immer weitreichendere Entscheidungen treffen. Dazu brauchen sie einen verlässlichen Datenbestand, der einerseits alle Informationen der Organisation enthält und andererseits rasch und unkompliziert ausgewertet werden kann.

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