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blaue Platine

6.3.2015 | Von:
Rolf Kreibich

Von Big zu Smart – zu Sustainable?

Neue Verheißung Smart Data

Neuere Studien und die Debatten in Forschung und Wirtschaft legen nahe, dass die zukünftige Durchdringung von Big Data eine wissenschaftliche, technische und wirtschaftliche Revolution einleiten könnte – vor allem, wenn "Big" um "Smart" ergänzt wird: "Nur wer die Daten versteht, kann Mehrwert schaffen. Denn um solche Datenmengen (…) richtig auswerten zu können, muss man sie verstehen – das heißt, man muss über das Wissen verfügen, wie die Geräte und Anlagen funktionieren und mit welcher Sensorik und Messtechnik man an die wirklich nützlichen Daten herankommt. Hier ist nicht unbedingt die ‚Masse‘ (Big), sondern der ‚wertvolle Inhalt‘ (Smart) das entscheidende Kriterium."[8]

Eine Initiative aus der Trusted Cloud Forschung definiert Smart Data wie folgt: "Smart Data = Big Data + Nutzen + Semantik + Datenqualität + Sicherheit + Datenschutz = nutzbringende, hochwertige und abgesicherte Daten".[9] Smart Data geht also erheblich über Big Data hinaus, wobei Mehrwerte vor allem durch die Speicherung und Verarbeitung der Semantik der Daten und Metadaten während der Verarbeitung und durch definierte Qualitätsmerkmale von Daten entstehen. Dazu gehören auch die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsregelungen sowie der Einbezug rechtlicher Voraussetzungen wie der Rolle des Urheberrechts und des Datenbesitzes. "Smart Data ist kein Selbstzweck, sondern Voraussetzung zur Lösung weitergehender gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Herausforderungen, wie ein modernes Energiemanagement unserer Stromnetze, die Einführung von Industrie 4.0-Szenarien, sowie ein modernes, leistungsstarkes und dennoch kosteneffizientes Gesundheitswesen".[10]

Die heute primär avisierten Nutzungsmöglichkeiten von Smart Data sprechen dafür, dass tatsächlich vor allem lebenswichtige Daseinsbereiche davon profitieren könnten beziehungsweise werden. Folgende wirtschaftliche Anwendungsfelder stehen auf der Agenda ganz oben:

Energie. Mehrere Entwicklungen sprechen für ein wachsendes Datenaufkommen im Energiesektor: die stark steigende Zahl dezentraler Energieversorger, die Forderungen nach größerer Energieeffizienz, der zunehmende dezentrale Einsatz von Energiespeichern für Strom und Wärme, ein rationelleres Energieverhalten sowie die verstärkte Einbindung der Verbraucher. Hinzu kommt die Notwendigkeit der besseren Kopplung und Verwendung der Anlagen. Das wiederum bedingt den Einsatz von intelligenten Strom- und Wärmezählern (smart meter) sowie von intelligenten Netzen (smart grids). In diesen komplexen Systemen sind zahlreiche Probleme zu lösen, etwa der Ausgleich von Spannungsschwankungen oder die Verhinderung von Stromausfällen oder Messfehlern – ohne dabei die Anforderungen einer hohen Datensicherheit, des Datenschutzes, der Wahrung der Privatsphäre und der Erhaltung und Verbesserung der Kostenstruktur zu vernachlässigen. Hinzu kommen weitere Forderungen, etwa nach zeitlich und örtlich differenzierten oder den Verbrauchergruppen angepassten Tarifstrukturen als Grundlage für Kundensegmentierungen und als Voraussetzung für individuelle Steuerungsmöglichkeiten einzelner Geräte.

Mobilität und Verkehr. Dieser Bereich bildet ein äußerst weites und komplexes Anwendungsfeld mit gigantischem Datenanfall. Hier geht es um das Zusammenspiel mehrerer Subsysteme, also des motorisierten Straßenverkehrs, des öffentlichen Personennahverkehrs, des schienengebundenen Nah-, Regional- und Fernverkehrs der Eisenbahnen, des Radverkehrs, des Fußverkehrs, der Binnenschifffahrt und des Flugverkehrs. Hier fallen Daten ganz unterschiedlicher Herkunft an, etwa Fahrzeug-, Nutzer-, und Infrastrukturdaten (Straßen, Trassen, Brücken, Radwege, Gehwege, Wasserwege). Hinzu kommen klassische Vernetzungsbereiche wie Haltestellen, Bahnhöfe, Ampelsysteme, Kreisverkehre, Tank- und Ladestellen sowie neue wie Informations- und Kommunikationssysteme, Car2Car- und Car2X-Kommunikationen (Kommunikation zwischen Fahrzeugen sowie zwischen Fahrzeugen und Infrastruktur), Mautsysteme, Stauanzeigen, Verkehrslenkungssysteme, Carsharing und anderes mehr. Zum einen geht es dabei um eine möglichst optimale Steuerung und Kontrolle, die Vermeidung von Unfällen, Staus und Kollisionen, zum anderen aber auch um die Einhaltung des Datenschutzes und die Wahrung von Persönlichkeitsrechten. Hinzu kommen mehr und mehr auch personalisierte und zielgruppenspezifische Verkehrsangebote, das heißt neue Datenstrukturen für eine individualisierte Verkehrsplanung und kontextabhängige Verkehrssteuerungen.

Industrie. In der Industrie fallen unter anderem im Zusammenhang mit der Automatisierungstechnik und durch den Einsatz intelligenter autonomer Systeme (Robotik) sowie durch die Vernetzung von eingebetteten Systemen, Sensoren und Funktechniken riesige Datenmengen an. Integrierte Produktplanungs-, Monitoring- und Entscheidungssysteme sind schon heute zentrale Bereiche von Smart Data. Ergänzt werden diese Systeme durch die Integration individualisierter Kundenanforderungen aus Befragungen und durch das Zusammenwirken mit sozialen Netzwerken. Die Analyse und die Nutzung der Daten ermöglichen Qualitätsverbesserungen und Effizienzsteigerungen von Produkten, Verfahren und Wertschöpfungsketten. "In den mit cyberphysikalischen Systemen ausgerüsteten smarten Fabriken, wie sie im Rahmen von ‚Industrie 4.0‘ entwickelt werden, sind Objekte und Produkte eindeutig identifizierbar, jederzeit lokalisierbar und liefern Zustandsinformationen. Dies ermöglicht in Echtzeit steuerbare Wertschöpfungsnetzwerke, erfordert aber ein durchgängiges Engineering über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts einschließlich seines Produktionssystems hinweg."[11]

Gesundheit. Im Gesundheitsbereich fallen große Mengen an komplexen Daten an, die über alle Arbeitsfelder hinweg gespeichert werden. Das gilt für alle Bereiche der Diagnostik und Therapie ebenso wie für den enormen Datenanfall im Gesundheitsmanagement, in der Krankenhausverwaltung, Forschung, Bildung, Ausbildung, Medizintechnik und durch das weitgefächerte Rechnungs- und Abrechnungswesen. Vor diesem Hintergrund eines breiten Spektrums äußerst komplexer und heterogener Daten werden Methoden und Techniken zur intelligenten Nutzung von Big Data im Gesundheitsbereich immer vielversprechender. Die Nutzung der Daten im Sinne von Smart Data wird vor allem auch durch den Megatrend einer sich individualisierenden und fallspezifischen Medizinentwicklung immer plausibler. Das gilt auch für die Medizintechnik und -forschung, für die individuelle Patientenversorgung und den Kampf gegen Zivilisationskrankheiten. Für den Gesundheitsbereich wird Smart Data einen besonderen Schwerpunkt in puncto Datenschutz, Datensicherheit sowie Einhaltung zahlreicher Rechtsnormen zu legen haben, die vor allem den Patienten dienen.

Fußnoten

8.
W. Heuring (Anm. 5).
9.
Ralf Reussner et al., Smart Data. A Big Data Memorandum, Berlin 2014, http://smart-data.fzi.de/« (24.2.2015).
10.
Ebd.
11.
BMWi (Anm. 3), S. 7.
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Dieser Text ist unter der Creative Commons Lizenz "CC BY-NC-ND 3.0 DE - Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung 3.0 Deutschland" veröffentlicht. Autor/-in: Rolf Kreibich für Aus Politik und Zeitgeschichte/bpb.de

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