Datenintegration als Schlüsselfaktor

Der Begriff der digitalen Transformation beschreibt weit mehr als die Mechanisierung, Automatisierung und Robotisierung unserer Arbeitswelten. Vielmehr fasst er die durch eine fortschreitende digitale Vernetzung induzierte Veränderung unserer Gesellschafft zusammen. Dabei durchdringt die Digitalisierung zunehmend das tägliche Leben und nimmt Einfluss auf zentrale Lebensbereiche (vgl. hierzu beispielsweise Statistiken in [1] bzgl. der stetig steigenden Nutzung digitaler Medien und Techniken). In der betriebswirtschaftlichen Praxis von Unternehmen impliziert dies eine Auseinandersetzung mit modernem Marktverhalten, Geschäftsmodellen sowie bewährten Lebens- und Arbeitswelten.

Ein wesentlicher Enabler dieses Wandels sind die Möglichkeiten, die uns Big Data eröffnen. Big Data ist gleichzeitig ein Begriff und eine Sammlung von Methoden: Einerseits beschreibt der Ausdruck die stetige Zunahme des Datenvolumens, der -geschwindigkeit und der -vielfältigkeit. Andererseits steht er für die Befähigung technischer Systeme zur Speicherung, Nutzung und Analyse großer Datenmengen – sogenannter Big Data Technologien. [2] Es ist daher wenig verwunderlich, dass die Übertragung der Technologien und Vorgehensmodelle in den industriellen Kontext durch immer mehr produzierende Unternehmen angestrebt wird. Die produzierende Industrie generiert bereits heute, befähigt durch die vorangegangenen Digitalisierungsbemühungen, große Mengen digitalisierter Daten [3]. Ihre Erschließung und Nutzbarmachung verspricht vielfältige Möglichkeiten hinsichtlich der Optimierung und des Verständnisgewinns zur Gestaltung von Arbeits- und Geschäftsprozessen. Peter Sondergaard, Senior Vice President bei Gartner, bezeichnete den Wert von Informationen treffend mit „Information is the oil of the 21^st century, and analytics is the combustion engine“ [4].

Diese Übertragung von Big Data auf die industrielle Anwendung – sogenanntes Industrial Big Data – und die Erschließung der Potenziale ist daher für viele Unternehmen eines der strategischen Ziele. Industrial Big Data beschreibt das zugrundliegende Konzept und die Methoden zum Umgang mit Daten, die in einer fortgeschritten vernetzten, digitalisierten Industrie entstehen [3]. Dabei existieren grundlegende Unterschiede zu Big Data. Industrial Big Data sind in der Regel strukturierter, stark korreliert und zeitabhängig sowie insgesamt ähnlicher in ihrer semantischen Repräsentation.
Ein wesentliches Element zum Verständnis dieser Produktionsdaten für Analysten liegt in der Integration der Daten, die sich ohne domänenspezifisches Fachwissen nur schwer realisieren lässt. So haben Sensor- und Prozessdaten eine eindeutige physikalische Bedeutung und ihnen liegt ein deterministischer Interpretationsraum zugrunde, dessen Analyse fachliches Domänenwissen voraussetzt. Es ist somit nicht hinreichend, die Technologien rund um Big Data lediglich anzuwenden, vielmehr ist eine tiefergehende Auseinandersetzung mit selbigen im industriellen Kontext notwendig. Jede Phase des Auswertungsprozesses (Bild 1) bringt hierbei spezifische Herausforderungen mit sich und wird um weitere, gemeinsame Herausforderungen nach beispielsweise Privatsphäre und Skalierung ergänzt.