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Analyse: Big Data macht Produkte intelligenter

11.12.2012 In den Datenbergen, die täglich in Unternehmen oder Haushalten anfallen, schlummert das Potenzial, Bankencrashs und Wirtschaftskrisen vorhersagen zu können oder medizinische Entscheidungen fundierter zu begründen. Vorausgesetzt, man weiß sie effizient zu nutzen. In Deutschland gibt es hierbei erheblichen Nachholbedarf, denn das Thema Big Data ist derzeit stark US-dominiert. So das Ergebnis einer Untersuchung des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS   .

Preview von Schwerpunkt für Big-Data-Anwendungen nach Branche

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Ziel der Untersuchung ist es, das Thema stärker in der deutschen Wirtschaft zu etablieren. Das Projekt umfasste drei Säulen:
  1. eine internationale Recherche zum Umgang mit Big Data, zu Forschungsaktivitäten und konkreten Anwendungen,
  2. eine Onlinebefragung unter Unternehmen
  3. sowie Workshops mit Vertretern unterschiedlicher Branchen.
Die Ergebnisse zeigen vor allem drei große zentrale Chancen für den Einsatz von Big Data in deutschen Unternehmen:

  • Effizientere Unternehmensführung durch Big Data
    So lassen sich etwa im Einzelhandel genauere Prognosen treffen, wann welches Produkt verkauft wird und nachbestellt werden muss. Die Energiebranche kann besser vorhersagen, wie viel Strom wann benötigt wird. Und bei einfachen Prozessen wie der Postbearbeitung können lernende Systeme durch automatisierte Abläufe für mehr Effizienz sorgen.

  • Massenindividualisierung durch Big Data
    Wenn Systeme während der Bearbeitung einer Anfrage relevante Informationen über den Kunden mitlernen, können Dienstleistungen künftig maßgeschneiderter angeboten werden.

  • Intelligentere Produkte durch Big Data
    Schon heute verfügen viele Maschinen und Anlagen über Sensoren, die über den Wartungszustand etc. Auskunft geben. In Zukunft könnten die Maschinen selbst mit Big-Data- Intelligenz ausgestattet werden, um die Sensordaten direkt zu verarbeiten und damit zu lernen, sich zum Beispiel auf Lastspitzen einzustellen oder gar, sich selbst zu reparieren.
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