SmartCareUnit auf dem Innovationstag des BMWi 

Berlin, das Projekt Leitwarte präsentierte sich im Rahmen der SmartCareUnit auf dem Innovationstag des BMWi auf dem Geländer der AiF in Berlin. Dr. Hornecker beantwortete bei dieser Gelegenheit auch Fragen zum derzeit in Arbeit befindlichen Big Data Tool.

Big Data Tool beim Innovationstag des BMWi

Nach dem Auftritt von Mitgliedern des SmartCareUnit-Konsortiums auf der Medica in Düsseldorf im vergangenen Jahr ergab sich in diesem Jahr die Gelegenheit, die einzelnen Projekte auf dem Innovationstag des BMWi dem interessierten Publikum näher vorzustellen. Mittels eines Demonstrators wurden dabei auch die verschiedenen Aspekte der Leitwarte wie berührungslose Steuerung und ortssensitive Darstellung vorgestellt. Dr. Achim Hornecker führte in die verschiedenen Aspekte des Big Data Tools ein und erläuterte die Vorteile und Möglichkeiten, die der Einsatz von Big Data Analytics im Bereich der Medizintechnik und insbesondere bei der Früherkennung von kritischen Patientensituationen bieten kann. Vom Projektträger erhielt das Konsortium ein überaus positives Feedback für den aktuellen Stand des Projektes.   

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Eingetragen von Dr. Achim Hornecker Dienstag, 14. Juli 2015 17:03:00 Kategorien Cassandra Healthcare

Big Data ist Thema beim Wirtschaftstag 2015 

Berlin, 09.06.2015 - Der Wirtschaftsrat und die Bundeskanzlerin fordern den Mittelstand auf, sich mit der Digitalisierung und im Speziellen mit dem Thema Big Data näher zu beschäftigen.

Digitalisierung war das zentrale Thema auf dem diesjährigen Wirtschaftstag in Berlin, den der Wirtschaftsrat veranstaltete. Nicht nur die Industrie wird sich über das Thema Industrie 4.0 grundlegend ändern, jeder Teil der Gesellschaft wird von der Digitalisierung betroffen sein.

Die Digitalisierung ist bereits in vollem Gange. Branchen wie Einzelhandel und Verlagswesen haben dies bereits in großem Umfang verspürt. Die Industrie wird im Rahmen von Industrie 4.0 gerade damit konfrontiert. Aber die Digitalisierung wird alle Bereiche unserer Gesellschaft betreffen, manche weniger und manche mehr. Jedes Bauteil und jede Dienstleistung, die sich digitalisieren lässt, wird auch davon betroffen sein, so der scheidende Präsident des Wirtschaftsrates Prof. Kurt Lauk in seiner Eröffnungsrede  zum Wirtschaftstag 2015 in Berlin. EU-Kommissar Günther Oettinger nahm das Thema in seinem Vortrag "Digitale Agenda für Europa" auf, in dem er einen einheitlichen Fahrplan für die Digitalisierung in Europa, insbesondere auch im Bereich Datenschutz in Aussicht stellte. Dass die Digitalisierung bereits einen ganz realen Anteil an der weltweiten Wertschöpfungskette  darstellt, zeigten Nechemia Peres am Beispiel der Start-up Nation Israel, der Vorsitzende des Vorstandes der Audi AG Prof. Rupert Stadler am Beispiel des vernetzten Automobils und Chen Lifang von Huawei Technologies mit einem Ausblick auf die Vernetzung der Zukunft.

Die Bundeskanzlerin Angela Merkel spricht sich auf dem Wirtschaftstag für die Beschäftigung mit dem Thema Big Data aus

Den Höhepunkt setzte der Vortrag der Bundeskanzlerin Angela Merkel, in dem sie den deutschen Mittelstand explizit aufforderte sich dringend mit dem Thema zu beschäftigen, und dies nicht nur durch das Einsetzen eines IT-Beauftragten im Unternehmen, sondern explizit auf der Ebene der Unternehmensführung, da es ich um ein strategisches und nicht in erster Linie um ein technisches Thema handelt. Die Bundeskanzlerin forderte auf, Big Data nicht nur als Gefahr sondern insbesondere auch als Möglichkeit zur Innovation zu begreifen. Bei vielen Unternehmen sieht sie hier noch einen deutlichen Aufholbedarf.

Es ist zu hoffen, dass dieser Appell bei den 2.800 Vertretern der deutschen Wirtschaft auf fruchtbaren Boden fällt und somit den Weg zu mehr Innovation in Europa ebnen kann.     

Eingetragen von Dr. Achim Hornecker Mittwoch, 10. Juni 2015 17:15:00 Kategorien Big Data Strategie Industrie 4.0

Big Data und die Industrie 

Anlässlich der kommende Woche in Freiburg stattfindenden Fachmesse i+e wird auch das Thema Industrie 4.0 und in diesem Zusammenhang Big Data eine Rolle spielen. Der Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau äußert sich zu diesem Thema unter anderem in http://sw.vdma.org/article/-/articleview/4581999 und http://www.it-production.com/index.php?seite=einzel_artikel_ansicht&id=61157.

Industrie- und Maschinendaten sind keine Kundendaten, daher läuft das gerne verwendete Standard-Argument für Big Data "Schauen Sie sich nur Google und Amazon an!" bei Industrievertretern recht schnell ins Leere. Natürlich muss dieses Thema aus Sicht der Industrie auf andere Weise angegangen werden. Daher stellt sich zunächst die Frage nach den Daten. Auch beim Betrieb von Maschinen und Anlagen werden schon seit jeher Daten erhoben und auch diese nehmen im Zeitalter preiswerter und vernetzter Sensoren mehr und mehr zu. Typischerweise werden solche Daten zu Zwecken des Qualitätsmanagements erhoben und rückwirkend aufbereitet und analysiert. Mit Hilfe von Big Data-Methoden können diese Daten nun nahezu in Echtzeit aufbereitet und über ein Dashboard bzw. eine Leitwarte zur Verfügung gestellt werden. Somit entstehen kürzere Reaktionszeiten sowie kontinuierliche Verbesserungen im Prozess als Mehrwert. Eine weitere bestehende Anwendung der Messdaten sind Alarmierungen im Problemfall. Big Data-Methoden können hier angewendet werden, um typische Muster für auftretende Probleme bereits frühzeitig zu erkennen und zu melden. Kritische Situationen können also gehandhabt werden, bevor ein größerer Schaden entsteht.

Fazit: nicht die umfassende Big Data-Strategie ist derzeit in der Industrie gefragt, sondern eine stetige Weiterentwicklung der bestehenden Praxis. Big Data-Methoden können und werden hierzu einen wesentlichen Beitrag leisten und deutliche Mehrwerte für Unternehmen generieren.

Eingetragen von Dr. Achim Hornecker Freitag, 9. Januar 2015 09:13:00 Kategorien Industrie 4.0

Big Data im Mittelstand 

Laut einer Gartner-Studie setzen derzeit nur 8 Prozent aller Unternehmen Big Data-Technologien ein. In der Regel sind dies große Unternehmen während sich KMUs bisher nur sehr selten an dieses Thema herantrauen. Dabei mag bereits der Name "Big Data" abschreckend wirken, suggeriert er doch, dass die Verfahren nur für große Datenmengen sinnvoll eingesetzt werden können, wie sie in mittelständischen Unternehmen ja im Grunde gar nicht anfallen. Und so wird Excel als Werkzeug für Geschäftsanalysen überwiegend als ausreichend empfunden.

Der Einsatz von Big Data-Methoden kann jedoch durchaus auch im Mittelstand sinnvoll und gewinnbringend sein, auch wenn es nicht gleich um die Analyse von Daten im Petabyte-Bereich geht. Letztendlich zielen die Methoden nämlich nicht auf die reine Bewältigung von großen Datenmengen, sondern auf eine andere Herangehensweise an die Datenanalyse selbst. Statt eines reinen Zusammenfassens der Daten im Sinne des klassischen Reportings treten mathematisch-statistische Verfahren wie Korrelationen und Mustererkennung in der Vordergrund, die  nicht nur Aussagen über die Vergangenheit sondern insbesondere Voraussagen auf zukünftig zu erwartende Effekte  versprechen. Und diese sind es letztendlich, die Big Data-Methoden interessant für die Steuerung von Geschäftsprozessen unabhängig von der Unternehmensgröße machen. Man sollte also im Geiste die Assoziation von "Big Data ist gleich Massendatenverarbeitung" ersetzen durch die Verbindung von Big Data mit dem mathematischen "Gesetz der großen Zahlen", welche eine statistische Analyse erst ermöglicht. Dieses Gesetz greift jedoch bereits für Daten im Mittelstand. Hinzu kommen weitere Aspekte von Big Data, wie die Heterogenität der Daten sowie deren Unstrukturiertheit,  die eine Verarbeitung mit klassischen Tabellenkalkulations- und Datenbankmethoden zur Herausforderung werden lässt.

Typischerweise entstehen solche  Daten im Rahmen von Qualitätssicherungsmaßnahmen in Herstellungsprozessen. Big Data-Methoden können hier dazu beitragen, solche Prozesse zu beschleunigen und qualitativ zu verbessern, was zu Kostenreduktionen und verbessertem Time-to-Maket führt.

Ein weiterer Anwendungsbereich für Big Data-Methoden im Mittelstand entsteht durch die wachsende Bedeutung sozialer Netzwerke. Eine fundierte Analyse des Erscheinungsbildes einer Firma oder eines Produktes in Facebook oder Twitter wird zunehmend wichtiger für den Erfolg am Markt. Hier wird auch eine Brücke zu den klassischen CRM-Methoden geschlagen, bzw. diese mit mathematisch-analytischen Methoden fortgesetzt.   

Diese Liste von Einsatzbeispielen in KMUs lässt sich noch fortsetzen. Um Big Data im Unternehmen sinnvoll und zielführend einzusetzen, sollte man sich aber zunächst folgende Fragen stellen:

  • Welche Informationen sind für meine Geschäftsprozesse wichtig?
  • Kann ich diese prinzipiell aus gesammelten Daten extrahieren?
  • Werden diese Daten bereits gesammelt oder lassen sie sich zukünftig sammeln?
  • In welchen Zeitintervallen werden die Informationen benötigt (ständig, täglich, seltener)?

Aus den Antworten lässt sich dann die individuelle Big Data-Strategie für Ihr Unternehmen ableiten.

Eingetragen von Dr. Achim Hornecker Dienstag, 28. Oktober 2014 11:42:00 Kategorien Big Data Strategie KMU Social Media

Big Data bei der WM, kommt die Datenkrake Paul 2.0? 

Die Weltmeisterschaft 2014 in Brasilien ging gestern mit dem Titelgewinn für die deutsche Mannschaft zu Ende. Neben den Berichten über die herausragenden Leistungen von Mannschaft und Trainer liefen im Vorfeld immer wieder Meldungen durch die Medien, die vom Gesichtspunkt des Big Data bemerkenswert sind.  Da wäre zum einen ein Artikel des Handelsblattes, der beschreibt, wie die deutsche Mannschaft mit Hilfe der Big Data Plattform Hana von SAP zeitnahe Analysen durchführte und in ihr Trainingsprogramm mit aufnahm. Sicher hat Big Data nicht die Weltmeisterschaft entschieden, das Beispiel zeigt aber, dass Big Data inzwischen schon lange kein reines Thema der IT mehr ist, sondern auf vielfältige Weise zum Erfolg eines Unternehmens beitragen kann.

Interessant ist in diesem Zusammenhang auch, dass die Weltmeisterschaft als Testplattform für viele Vorhersagewerkzeuge auf Basis von Big Data Methoden diente, quasi als Ersatz für die Krake Paul, die 2010 alle Spiele mit deutscher Beteiligung korrekt vorhergesagt hatte. Google nimmt diesen Ball auch direkt auf, aber auch Microsoft prognostizierte mit seiner Plattform einen Sieg für die deutsche Mannschaft.

Ist damit die Aussagekraft und die Möglichkeit von Big Data Methoden nicht auf überwältigende Weise gezeigt? Nun, wenn Argentinien gewonnen hätte, hätten wir an dieser Stelle einfach auf den WM Simulator der TU Berlin verwiesen, der sich ebenfalls auf Oktopus Paul beruft und einen Sieg der Argentinier vorhersagte

Eingetragen von Dr. Achim Hornecker Montag, 14. Juli 2014 14:54:00

Open Data 

Wenn man sich hierzulande mit dem Thema Big Data beschäftigt, sieht man sich recht schnell auch mit den datenschutzrechtlichen Aspekten dieses Themas konfrontiert. Dabei geht häufig die Sicht darauf verloren, dass eine große Zahl der Daten von Aspekten des Datenschutzes nicht in so großem Maße betroffen sind, für das Thema Big Data aber dennoch von großer Bedeutung sind. Dies sind unter anderem Daten, die von öffentlichen Einrichtungen zur Verfügung gestellt werden. Beispiele sind hier Daten über Verkehrsströme oder Daten mit starkem geographischem Bezug. Auch Unternehmen stellen mehr und mehr Daten frei über REST-Schnittstellen zur Verfügung und versprechen sich aus dem Interesse an der Nutzung durch andere Unternehmen wiederum einen positiven Rückkopplungseffekt. Ein Beispiel hierfür ist der Wetterdienst Wunderground, der neben einer Schnittstelle zur Abfrage von Wetterdaten auch sehr ansprechende Widgets zur Einbindung in eigene Seiten anbietet:

Das Wetter in Freiburg heute und morgen  Find more about Weather in Freiburg, DL
Click for weather forecast

 

Darüber hinaus bieten natürlich auch die meisten sozialen Netzwerke Schnittstellen zu ihren Daten, so dass diese im Rahmen von Big Data Methoden für eigene Zwecke ausgewertet werden können. Eine umfangreiche und aktuelle Sammlung von Datenprovidern listet die Plattform ProgrammableWeb. Wer Testdaten für seine Big Data Anwendung sucht, oder innovative Ideen im Bereich des Open Data umsetzen möchte, kann hier fündig werden.

Eingetragen von Dr. Achim Hornecker Donnerstag, 10. Juli 2014 11:02:00 Kategorien Open data Social Media

Big Data im Gesundheitswesen 

Während das Thema Big Data in Bereichen wie Logistik oder Industrie 4.0 bereits angekommen zu sein scheint, tut sich der Gesundheitsbereich vor allem in Deutschland mit dem Thema noch etwas schwer. Zu eng ist das große Datensammeln mit negativen Begriffen wie dem gläsernen Patienten verknüpft. Und in der Tat gehören personenbezogene Gesundheitsdaten zu den sensibelsten Aspekten von Big Data. Auf der anderen Seite stehen diesen Aspekten allerdings auch große Erwartungen zum Nutzen von Big Data gegenüber:

  • Das Einbeziehen von Daten aus unterschiedlichen Quellen verspricht eine schnellere und bessere Diagnose von Krankheiten
  • Eine kontinuierliche Überwachung von physiologischen Daten ermöglicht eine bessere Prophylaxe von Krankheiten und im Krankheitsfalle schnellere Reaktionen.
  • Big Data kann die Wirksamkeit von Medikamenten und Behandlungen besser vorhersagen.
  • Die medizinische Forschung profitiert von Big Data und ermöglicht die bessere und schnellere Entwicklung von Medikamenten, Medizinprodukten und Behandlungsmethoden.

Das alles führt letztendlich zu einer besseren Vorbeugung und Behandlung von Krankheiten sowie zu einer Kostenreduktion im Gesundheitswesen, ohne Abstriche an der Qualität zu machen.

Von welchen Daten sprechen wir, wenn wir Big Data im Gesundheitswesen betrachten? Unter anderen sind dies

  • Ergebnisse aus Behandlungen und klinischen Studien
  • Messdaten wie Blutdruck, Blutzucker, EKG, EEG, und vielen mehr
  • 2D- und 3D-Bilder aus Röntgengeräten, Computertomographen und Kernspin.
  • Laboranalysen
  • Patientenbezogene Hintergrunddaten
  • Gendatenbanken

Wie man sieht, handelt es sich hier um eine große Menge von Datensätze, aber auch die Datensätze im Einzelnen bewegen sich teilweise schon im mittleren bis oberen Gigabytebereich. Üblicherweise müssen zur Extraktion von Informationen zahlreiche Datensätze verwendet werden, um eine statistische Signifikanz zu erzielen. Man kommt also um Big Data Methoden nicht herum. Die starke Heterogenität und teilweise unvollständig vorliegende Datensätze unterstreichen diesen Ansatz. Diese Vielfalt ermöglicht allerdings auch die Entwicklung einer Vielzahl von an die jeweilige Aufgabenstellung angepassten Anwendungen. Gerade für innovative Unternehmen in Deutschland ergibt sich in Kombination mit der eingangs erwähnten Sensibilität für die verarbeiteten Daten ein großes noch weitgehend unerschlossenes Potenzial. 

Eingetragen von Dr. Achim Hornecker Sonntag, 8. Juni 2014 16:20:00 Kategorien Healthcare

Big Data in Mathematica 

Diese Woche fand in Frankfurt die European Wolfram Technology Conference 2014 statt. Ein dort vorgestelltes Thema war auch Big Data. Da Mathematica an sich eine recht gute Plattform zum Analysieren und Visualisieren von Daten darstellt, ist es recht naheliegend, diese auch mit Big Data Strukturen zu verbinden, in diesem Fall mit Hadoop.  Das vorgestellte Paket HadoopLink bietet die Möglichkeit, beide Welten zu verbinden, d.h. MapReduce-Code in Mathematica zu schreiben und die Resultate danach auch in Mathematica weiter zu bearbeiten und zu visualisieren. Allerdings ist zu beachten, dass hierzu auf jedem Hadoop Slave -Rechner ein Mathematica-Kernel erforderlich ist.

Ein Beispiel mit Download-Hinweisen findet sich auf dem Wolfram-Blog unter
http://blog.wolfram.com/2013/07/31/mathematica-gets-bigdata-with-hadooplink/

 

Eingetragen von Dr. Achim Hornecker Samstag, 31. Mai 2014 20:37:00 Kategorien Hadoop Mathematica

Big Data ist eine Verarbeitungskette 

Das entscheidende Glied darin ist die Analyse. Sie entscheidet, ob für die Geschäftsprozesse nutzbringende Daten oder nur ein Haufen Datenmüll gesammelt werden.

Ihm Rahmen des 2. Tech Data Kongresses zum Thema "Big Data" führte Martin Puscher von der PFG GmbH ein Webinterview mit Dr. Achim Hornecker zum Thema "Big Data". Obwohl das Thema derzeit in aller Munde ist, steht in der Regel das Sammeln der Daten im Vordergrund, in der Hoffnung, dass sich aus einer ausreichend großen Datenmenge schon irgendwie nützliche Informationen extrahieren lassen. Das dieser Ansatz definitiv zu kurz greift, zeigt die langjährige Erfahrung von Dr. Hornecker im Bereich der Datenanalyse. Hier wurden in den letzten Jahren große Fortschritte bei der Entwicklung neuer Verfahren gemacht, ihre Umsetzung und Anwendung auf spezifische Fachbereiche bedarf allerdings eines durchdachten Konzeptes.

Eingetragen von Admin Samstag, 24. Mai 2014 10:38:00

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