Wie können unterschiedliche Datentöpfe mit Big Data Techniken integriert und flexibel analysiert werden?

Die systematische Auswertung von immer größer werdenden Datensammlung stellt Unternehmen vor immer größere Herausforderungen. Vielen Unternehmen fehlt einfach das Knowhow, um Big-Data-Projekte zu stemmen. Getreu dem Motto „Wir machen erst mal einen Data Lake“ führen sie alle verfügbaren Daten in einem System zusammen. Denn oft unterliegen sie dem Irrglauben, dass man so viele Daten wie möglich in das System stecken sollte, um maximal viele und maximal flexible Auswertungen fahren zu können. So funktioniert das leider nicht, da wir hier ein Performance-Problem erwarten können. Deshalb muss sich das Unternehmen auch bei Big Data Analysen im Vorfeld Gedanken über sinnvolle Auswertungen machen, die unter Berücksichtigung der Kosten-Nutzen-Relation einen Mehrwert bieten. Eine vorgeschaltete Potenzialanalyse ist zu empfehlen und kann hier Aufschluss geben.

Dieser Forschungsbericht stellt einen Teil der im Rahmen des PRO-OPT SMART-DATA Forschungsprojektes durchgeführten Arbeiten dar. Im Projekt wurde mit unterschiedlichsten Modellierungen von Produktionsdaten eines Automobilzulieferers experimentiert. Neben den Problematiken der systematischen Zusammenführung unterschiedlichster Datentöpfe und der möglichen Modellierung der Daten in NoSQL Datenbanken, lag ein Hauptaugenmerk auf der Analyse dieser großen Datensammlungen. Hierbei war die Zielsetzung, sowohl statistisch gesicherte Analyse und Klassifikationsverfahren als auch neue Verfahren aus dem KI Umfeld anwenden zu können und zu vergleichen. Diese Arbeiten sind in diesem Bericht zusammengestellt.

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