Das Internet of Things produziert eine gigantische Datenmenge, die zu gewinnbringenden Informationen verarbeitet werden. Die „Goldschürfer“ der Zukunft sind Big-Data-Spezialisten, die neben statistischer Datenanalyse, Softwareentwicklung und Datenvisualisierung und -interpretation vor allem Prognosen formulieren können.
Die Geschäftsführerin des Big-Data-Forschungszentrums Know-Center in Graz, Stefanie Lindstaedt, sieht datenbasiertes Business als einen der wichtigsten Wirtschaftstrends. Industrie 4.0 baut darauf auf, anhand industrieller Daten Produktionsabläufe effizienter, verlässlicher, ökonomischer zu gestalten und damit entscheidende Marktvorteile zu generieren. Predictive Maintenance etwa kann anhand von datenbasierten Prognosen durch immer bessere Analysen erzielt werden.
„Wir sehen uns an, wie wir bestimmte Abläufe verbessern und Fehlfunktionen vorhersagen können. Am Beispiel einer Autolackierung haben wir alle verfügbaren Daten wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit in der Werkshalle und Daten aus der Produktion mit tausenden Parametern korreliert, um herauszufinden, wann Fehler in der Lackierung wahrscheinlich sind.“ Auf diese Weise konnten die Forscher ermitteln, unter welchen Bedingungen der Lack aufgebracht werden muss, um stets die gleiche Qualität zu erzielen.
„Vor allem vor dem Hintergrund von Losgröße 1 oder Predictive Maintenance werden Datenanalysen immer wichtiger“, so Lindstaedt. Während klassische Engineering-Modelle vom Standard ausgehen, bezieht die Datenanalyse auch das Umfeld ein, „wodurch sich der Blickwinkel auf das Problem deutlich erweitert und alle Beteiligten voneinander lernen.“
Die Datenqualität ist laut Lindstaedt derzeit aber noch das größte Problem. „Es sind zwar Riesenmengen an Daten von den Firmen vorhanden, aber nach dem Cleaning bleibt relativ wenig übrig. Die Herausforderung, mithilfe von Sensorik die physikalische in die virtuelle Welt zu übertragen, scheitert oft daran, dass „zum Beispiel Daten händisch eingegeben werden, Sensoren ausfallen oder es Probleme bei der Datenübertragung gibt.“
Die Nachfrage nach Datenspezialisten wird wachsen. Um wertvolle Informationen für Kunden zu generieren, ist ein Team notwendig: Im ersten Schritt bereinigen Data Engineers die Daten. Data Analysists führen anschließend statistische Berechnungen durch, die sie interpretieren und visualisieren. Data Scientists wiederum erarbeiten Prognosen: Sie verfügen nicht nur über technisches Know-how, sondern über wirtschaftliches Verständnis, können fachübergreifend kommunizieren.
Lindstaedt, die in den USA Informatik studiert und promoviert hat, hat den Ausbildungsschwerpunkt „Data Science“ an der TU Graz entwickelt. Zudem wird eine Stiftungsprofessur für Big-Data-Management eingerichtet. Gute Datenspezialisten erkennt Lindstaedt an ihrer Geisteshaltung: „Sie müssen neugierig und kreativ sein!“
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