Noch nie gab es so viele Informationen wie heute. Wer es wagt, sich den Datenmassen zu stellen, kann Schätze entdecken.
© Gallerystock

Big Data

Die Goldminen der Datenberge

11/2015 - Noch nie gab es so viele Informationen wie heute. Wer es wagt, sich den Datenmassen zu stellen, kann Schätze entdecken.

Noch nie in der Menschheitsgeschichte gab es eine solch riesige Menge an gesammelten Informationen wie heute. Während früher Zukunftsprognosen im wahrsten Sinne des Wortes Kaffeesatzleserei waren, sind sie heute durch Quervergleiche zwischen den riesigen Datenmengen tatsächlich machbar – in einem gewissen Rahmen, versteht sich. Gerade für Unternehmen eröffnen sich aus der Big Data-Analyse Möglichkeiten, von denen man früher nur zu träumen wagte – und die ganz konkreten Nutzen bieten.

Ein neuer Blick für Zusammenhänge

Denn durch den Abgleich der unendlichen Fluten an erhobenen Daten sind plötzlich Zusammenhänge zu erkennen, die man vorher nie entdeckt hätte. Heutzutage lässt sich beispielsweise recht präzise vorhersagen, wann bestimmte Teile einer Maschine verschlissen sind und ausgetauscht werden müssen – ohne sie komplett inspizieren zu müssen. Bei Weichen steigt etwa der Stromverbrauch des Stellmotors, wenn sich die Mechanik langsam abnutzt. Der nötige Austausch kann im Voraus geplant werden – statt erst bei eingetretener Störung handeln zu müssen. Das spart richtig Geld. Und hilft, Verspätungen zu reduzieren.

Der Datenberg wird immer größer

Noch nie gab es so viele Informationen wie heute. Wer es wagt, sich den Datenmassen zu stellen, kann Schätze entdecken.
© Fotolia.de / Mikko Lemola

In Zukunft dürften solche Prognosen sogar noch genauer werden. Richtig spannend wird Big Data aber erst mit den immer größer werdenden Datenmengen. Während man die meisten Daten heute noch von Hand erhebt, werden in Zukunft immer mehr automatisch erfasst. Von Maschine zu Maschine. Die stetig fallenden Preise erlauben es, immer mehr spezialisierte Sensoren zu verbauen. Die funken ihre Messdaten über eine eigene Mobilfunkverbindung automatisch nach Hause. Und vergrößern so die Datenberge immer weiter, aus denen sich dann echte Schätze bergen lassen. Während man früher auf wenige Beobachtungen und Vermutungen angewiesen war, lassen sich die vermuteten Zusammenhänge heute tatsächlich belegen. Und neue entdecken.

Unendliche Möglichkeiten

Die Einsatzmöglichkeiten sind dabei extrem vielseitig. Denn natürlich lässt sich Big Data nicht nur für Reparaturen nutzen. So ist es denkbar, automatische Vorhersagen über die zu erwartenden Besucher eines Bahnhofs zu einem bestimmten Zeitpunkt anhand der gebuchten Tickets, des Wochentages und der Uhrzeit zu erstellen. Auch ob gerade Ferienzeit oder ein Feiertag ist, spielt natürlich eine Rolle. Die gewonnenen Informationen sind beispielsweise für die Gastronomie und andere Ladengeschäfte des Bahnhofs relevant. Kommt der mit Hunderten Fahrgästen prall gefüllte Zug in der Mittagszeit zehn Minuten verspätet an, legt man die Würstchen eben etwas später auf den Grill. Für die Bahnhofssicherheit ist dagegen eine Berechnung möglicher Risikozeiten interessant, zum Beispiel wenn es um die Ankunft eines Sonderzuges mit zum Teil gewaltbereiten Fußballfans geht. Und auch für ganz andere Zwecke lassen sich Einsatzmöglichkeiten für Big Data identifizieren.

Ein Job für Spezialisten

Vollautomatisch geht das aber nicht. Moderne Rechner verarbeiten zwar riesige Datenberge und erkennen Zusammenhänge zwischen den einzelnen Komponenten. Ob diese Korrelationen aber auch Sinn ergeben, kann nach wie vor nur ein Spezialist erkennen – und dadurch entstehen neue Berufsbilder. Wer etwa Big Data-Analysen zur Lokomotivwartung auswertet, benötigt sowohl detaillierte Kenntnisse über die Funktionsweise der Maschinen als auch über statistische Datenerhebung: Der „Data Scientist“ ist geboren.

Keine Zukunftsmusik

Die Auswertung von einzelnen Sensordaten in der Fläche ist bei der Deutschen Bahn längst Realität – so überwacht DB Netz mit dem System DIANA die Entwicklung der Stellkraft von Weichenmotoren. Neue Schienenschleifzüge der DB Netz liefern jede Menge Sensordaten, die nur auf ihre Auswertung warten, um Ausfälle zu vermeiden und ihre Wartung zu optimieren. DB Schenker Rail arbeitet mit Unterstützung der Digital Vehicle Solutions an der Ausfallvorhersage für ihre Fahrzeuge. Die DB Systel kann hier die neue Technik und ihr Know-how zu bestehenden Geschäftsabläufen innerhalb der DB sinnvoll bündeln. Die gemeinsam mit den Partnern entwickelten Lösungen gehen so nicht am operativen Geschäft vorbei und werden stattdessen in real bestehende Abläufe integriert und mit den bestehenden IT-Systemen vernetzt. Und dabei soll es nicht bleiben: Mit der Digitalisierungs-Offensive im Konzern werden die Goldminen der Datenberge im Rahmen vieler zukünftiger Projekte gerade erst erschlossen.