Diese Aussage machte Volker Markl, Professor an der TU Berlin und Direktor des Berliner Big Data Centers (BBDC).<\/p>\n
W\u00e4hrend die Steinzeit tausende Jahre anhielt, war die Bronzezeit nur noch Jahrhunderte, das Industriezeitalter ein Jahrhundert, das Atomzeitalter ein paar Jahrzehnte und das Informationszeitalter nur einige Zehn+X Jahre alt.<\/p>\n
Doch warum haben die vorherigen Entwicklungsschritte l\u00e4nger gedauert je \u00e4lter sie waren? Waren wir Menschen zu dumm? Oder zu verschlossen f\u00fcr Neuerungen, sodass es tausende Jahre dauert bis sich das Rad durchsetzte?<\/p>\n
Professor Markl machte eine Andeutung, die wohl der Schl\u00fcssel zur Frage ist: Liegt es vielleicht an den Werkzeugen?<\/p>\n
Wir kennen es aus der Metall-Branche: Wenn die CNC-Maschine zu viel Spiel hat, wird das Werkst\u00fcck schlecht. Erfindungen wie Vakuumtechnik wurden erst m\u00f6glich, als es den Menschen m\u00f6glich wurde, einigerma\u00dfen luftdichte Beh\u00e4ltnisse zu fertigen. Moderne Computerchips kann man nur produzieren, wenn man ausgefeilte Mikroskoptechnik zur Verf\u00fcgung hat.<\/p>\n
Was den Steinzeit-Menschen also fehlte waren die Werkzeuge, um das herzustellen, was sie vorw\u00e4rts gebracht h\u00e4tte. Und an so einer Situation befinden wir uns momentan in der Datenverarbeitungstechnik. Firmen machen keine Erkenntnis-Fortschritte, da sie die vielen Daten, die sich angesammelt haben, nicht analysieren k\u00f6nnen.<\/p>\n
Als in den 1990er Jahren jeder Computer-User auch Programmierer seines Computers war, war es selbstverst\u00e4ndlich, f\u00fcr ein Problem ein Programm zu entwickeln, das dieses l\u00f6st. Heute haben die Anwender andere Berufe als der IT-Fachmann. Jede Softwareentwicklung ist mit einem aufwendigen Wissenstransfer verbunden.<\/p>\n
Ein Fach-Experte, der viele Daten sammelt, ist mitnichten in der Lage, diese auch zu analysieren. Selbst wenn er das mathematische Wissen zur Datenanalyse mitbringt, fehlt ihm noch der Ingeneurteil des Datenmanagements. Das Berufsbild des Big-Data-Analysten kommt dieser Anforderung schon n\u00e4her. Er kennt die mathematischen Grundlagen und kann auch Gro\u00dfrechner programmieren. Jedoch fehlt ihm das Dom\u00e4nenwissen des Daten-Experten.<\/p>\n
Ans\u00e4tze wie SQL oder Hadoop bilden nur einen Teil der Anforderungen ab. W\u00e4hrend SQL-Datenbanken noch nicht zu stark Big-Data-f\u00e4hig sind (No-SQL l\u00e4sst gr\u00fc\u00dfen), hat Hadoop ein Problem mit dem gro\u00dfen Overhead und ist viel zu sehr auf die Datentransport-Abl\u00e4ufe fokussiert. Generell kann man sagen, dass der heilige Gral zur statistischen Datenverarbeitung noch nicht gefunden ist.<\/p>\n
Einen Ansatz bietet die TU Dresden mit dem ERIS-Projekt<\/a>. Dieses Forschungsprojekt will mit desktiptiven Sprachen intuitiv Zugriff auf eine Big-Data-Berechnungs-Plattform geben.<\/p>\n Die \u00c4gypter waren eine hervorragende Hochkultur. Was sie architektonisch erreicht haben, war unbestritten ph\u00e4nomenal f\u00fcr die damalige Zeit. Doch das gro\u00dfe Bauen war nur den Pharaonen vorbehalten. Es hat Zeit gebunden, tausende Bauern f\u00fcr den Bau von Pyramiden heranzuziehen. Heute kann jeder, der einigerma\u00dfen Geld hat, gro\u00dfe Tempel bauen lassen. Werkzeuge wie Betonmischer machen es m\u00f6glich.<\/p>\n Gro\u00dfe Firmen k\u00f6nnen sich heute schon gute Big-Data-Analysen leisten. Doch der W\u00fcrstchenbude von nebenan bleibt es noch verwehrt, zu berechnen, zu welcher Tageszeit die \u00d6ffnungszeiten am Umsatz-idealsten sind. Hier gibt es noch viel Arbeit an Software-Werkzeugen, aber auch Cloud-Plattformen, die Daten-Analysen noch extrem vereinfachen m\u00fcssen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Diese Aussage machte Volker Markl, Professor an der TU Berlin und Direktor des Berliner Big Data Centers (BBDC). Was war in der Steinzeit los? W\u00e4hrend die Steinzeit tausende Jahre anhielt, war die Bronzezeit nur noch Jahrhunderte, das Industriezeitalter ein Jahrhundert, das Atomzeitalter ein paar Jahrzehnte und das Informationszeitalter nur einige Zehn+X Jahre alt. 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