Big Data Management

369 Pages·2017·5.58 MB·German

Santa Clara University
Scholar Commons
Faculty Book Gallery
11-2013
Innovationspotenzialanalyse für die neuen
Technologien für das Verwalten und Analysieren
von großen Datenmengen (Big Data
Management)
Michael Schermann
Santa Clara University, [email protected]
Volker Markl
Thomas Hoeren
Helmut Krcmar
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Recommended Citation
Schermann, Michael; Markl, Volker; Hoeren, Thomas; and Krcmar, Helmut, "Innovationspotenzialanalyse für die neuen Technologien
für das Verwalten und Analysieren von großen Datenmengen (Big Data Management)" (2013).Faculty Book Gallery. 270.
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Finale Studienergebnisse
Volker Markl Thomas Hoeren Helmut Krcmar
Innovationspotenzialanalyse für die neuen Technologien für
das Verwalten und Analysieren von großen Datenmengen
(Big Data Management)
im Auftrag des BMWi
Version:1.0
November 2013
Innovationspotentialanalyse für die
neuen Technologien für das Verwalten und
Analysieren von großen Datenmengen
(Big Data Management)
Autorenkollektiv
Volker Markl
Alexander Löser
Thomas Hoeren
Helmut Krcmar
Holmer Hemsen
Michael Schermann
Matthias Gottlieb
Christoph Buchmüller
Philip Uecker
Till Bitter
Danksagung
Die vorliegende Studie wurde durch einen Auftrag des BMWi zum Thema „In-
novationspotentialanalyse für die neuen Technologien für das Verwalten und
Analysieren von großen Datenmengen (Big Data Management)“ ermöglicht.
Für das in uns gesetzte Vertrauen und die finanzielle Unterstützung möchten
wir uns daher beim BMWi bedanken. Zudem möchten wir Frau Dr. Regine Ger-
nert (Projektträger DLR) ganz herzlich Dank sagen für die fachliche und organi-
satorische Begleitung der Studie. Wir bedanken uns zudem bei den zahlreichen
Mitarbeitern der jeweiligen Institute, die durch kritische Durchsicht der Stu-
die und Kommentare dazu beigetragen haben die Studie zu verbessern. Für die
Umsetzung des finalen Layout der Studie bedanken wir uns ganz herzlich bei
Kerstin Forster. Im Rahmen der Studie wurden zwei Expertenworkshops durch-
geführt, wir bedanken uns bei den im Workshop anwesenden Fachexperten, die
durch Diskussionen die Studie positiv beeinflusst haben.
Unser Dank geht zudem an die zahlreichen Fachexperten, die uns durch Beiträ-
ge, Anregungen und konstruktive Kritik unterstützt haben.
Stefan Bender, Forschungsdatenzentrum der Bundesagentur für Arbeit
Ulf Brefeld, Technische Universität Darmstadt
Teresa Book, Technische Universität Berlin
Markus Böhm, Technische Universität München
Konrad Dongus, Technische Universität München
Stefan Hörmann, Technische Universität München
Fabian Hüske, Technische Universität Berlin
Johannes Kirschnick, Technische Universität Berlin
Dietrich Klakow, Universität des Saarlandes
Andreas Rauber, Technische Universität Wien
Steffen Staab, Universität Koblenz
Michael Säcker, ParStream GmbH
Matthias Scheffler, Fritz-Haber-Institut der Max-Planck-Gesellschaft
Christof Schütte, Bio Computing Gruppe der Freien Universität Berlin
Gottfried Vossen, Universität Münster
Michael Wiegand, Universität des Saarlandes
Berlin, München, Münster die Autoren
Innovationspotenzialanalyse für die neuen Technologien für das Verwalten und Analysieren von großen Datenmengen
Kurzbeschreibung
Durch die Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft ist ein rasantes An-
wachsen von Datenbeständen zu beobachten. In fast allen Unternehmens-
sowie Wissenschaftsbereichen werden bereits heute schon Unmengen an Daten
erzeugt, deren Größe, Erfassungsgeschwindigkeit oder Heterogenität die Fähig-
keiten gängiger Datenbanksoftwareprodukte zur Verwaltung und zur Analyse
übersteigt. Dieses Phänomen, welches unter dem Schlagwort „Big Data“ popu-
larisiert wurde, stellt eine große Chance für Unternehmen, Wissenschaft und Ge-
sellschaft dar. Allerdings ergibt sich aufgrund der neuen Komplexität der Daten
und Analysen eine Vielzahl an Herausforderungen technischer, wirtschaftlicher
und rechtlicher Natur. Diese Studie analysiert die Chancen und Herausforderun-
gen von Big Data insbesondere im Hinblick auf eine nachhaltige Wettbewerbsfä-
higkeit Deutschlands.
Zusammenfassung
Big Data wurde von McKinsey als die nächste Grenze für Innovation, Wettbe-
werb und Produktivität identifiziert. Die nachhaltige Sicherung der Wettbe-
werbsfähigkeit des Wirtschaftsstandorts Deutschlands sowie die Sicherung zu-
künftiger Innovationen in der modernen Informationsgesellschaft erfordert ein
in sich stimmiges Zusammenspiel aus vier Bereichen:
• Technologie: Bereitstellung von effektiven Methoden und Werkzeugen
zur Analyse von großen Mengen heterogener Daten mit hoher Datenrate,
• wirtschaftliche Verwertung: Schaffung von Anwendungen zur Erschlie-
ßung von neuen Märkten oder Stärkung existierender Märkte,
• juristische Rahmenbedingungen und
• die Ausbildung von Fachkräften.
Die Entwicklung konvergenter Informations- und Kommunikationstechnologie
(IKT) im vorwettbewerblichen Bereich für das „Big Data Management“ ist ein
folgerichtiger Schwerpunkt der Technologieförderung des Bundesministeriums
für Wirtschaft und Technologie (BMWi). Die vorliegende Studie bewertet die-
ses Zusammenspiel, um durch das Verwalten und Analysieren von „Big Data“ zu
„Smart Data“ zu gelangen.

Die technologischen Herausforderungen exponentiell wachsender Datenvolu-
mina, kontinuierlicher Datenströme mit hohen Datenraten, enger Analysezeit-
fenster, enormer semantischer Heterogenität von Daten und die Zunahme von
Audio- und Videoquellen neben Text und strukturierten Daten sind groß. Die
Analyse dieser Daten und die daraus abgeleiteten Empfehlungen für Maßnah-
men ermöglichen Unternehmen jedoch einen gewaltigen Informations- und
Wettbewerbsvorsprung gegenüber ihren Mitbewerbern. Ferner können dadurch
gänzlich neue Geschäftsmodelle entstehen.
Zentrales Ziel der vorliegenden Studie ist eine qualitative und quantitati-
ve Bewertung des Ist-Zustandes sowie der wirtschaftlichen Potenziale von
neuen Technologien für das Management von Big Data. Daraus werden
Innovationspotenzialanalyse für die neuen Technologien für das Verwalten und Analysieren von großen Datenmengen
standortspezifische Chancen und Herausforderungen für Deutschland abge-
leitet. In der Studie werden insbesondere auch rechtliche Rahmenbedingun-
gen anhand von Einzelfällen betrachtet. Die Studie beinhaltet zudem konkrete
Handlungsempfehlungen. Diese adressieren die Ausrichtung der Wirtschafts-
und Technologiepolitik der Bundesregierung einerseits, und die Unternehmens-
strategien von IKT-Anbietern wie -Anwenderunternehmen andererseits.
Die Inhalte der Studie basieren auf umfangreicher Sekundärforschung, zahlrei-
chen Expertengesprächen, den Diskussionen bei zwei Expertenworkshops, der
statistischen Auswertung von Unternehmensbefragungen, Modellrechnungen
und Instrumenten der Marktanalyse.
Kapitel 1 liefert als Hintergrund einen Überblick über die derzeitigen Verände-
rungen des wirtschaftlichen, rechtlichen und technologischen Umfelds, in dem
Unternehmen heute agieren. Damit einhergehend wird herausgestellt, welche
zentralen Anforderungen eine zukunftsfähige IKT erfüllen muss, um Unterneh-
men angemessen beim Management von Big Data zu unterstützen. Ferner wer-
den wesentliche Konzepte und Technologien für das Management von Big Data
dargestellt und potenzielle Chancen, Treiber und Hemmnis-Faktoren für deren
Nutzung aufgezeigt. Darauf aufbauend werden erste mögliche Zukunftsaussich-
ten in den einzelnen Technologiebereichen aufgezeigt.

Kapitel 2 skizziert Anwendungsszenarien für das Big Data Management in fünf
ausgewählten Branchen und illustriert diese anhand von Fallbeispielen. Die Be-
trachtung der Anwenderbranchen basiert auf zahlreichen Experteninterviews
und umfangreichen Recherchen seitens des Autorenteams.
Kapitel 3 stellt die wesentlichen Technologien für das Big Data Management vor,
wie neue Hardwarearchitekturen, Technologien zur interaktiven Analyse von Da-
ten bzw. statistische und heuristische Technologien zur semantischen Analyse.
Oft fehlen insbesondere kleineren Anbietern die Marktübersicht und auch das
Know-how für die Kombination der richten Technologien, um Daten zu analysie-
ren und Big Data Anwendungen zu erstellen. Insbesondere Datenmarktplätze
können diesen Unternehmen helfen. Am Beispiel der Datenmarktplätze stellen
wir in dem Kapitel wichtige Marktakteure sowie deren Strategien und Marktpo-
tenziale vor.
Kapitel 4 gibt einen Überblick über die deutsche Rechtslage im Hinblick auf das
Big Data Management. Hierbei werden Forschungsperspektiven in den Berei-
chen Urheber-, Datenschutz-, Vertrags- und Haftungsrecht aufgezeigt. Eine um-
fassende Analyse rechtlich relevanter Fragestellungen befindet sich zusätzlich
im Anhang der Studie. Kapitel 4 dient dazu, das derzeitige rechtliche Umfeld zu
bewerten, um so zu einer Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit der deutschen
IKT-Wirtschaft beizutragen.
Kapitel 5 skizziert, basierend auf den vorhergehenden Kapiteln, ein Zukunftsbild
für das Big Data Management. Aufbauend auf diesem Gesamtbild werden die
wesentlichen Chancen und Herausforderungen für den Standort Deutschland im
Hinblick auf diese Technologien und neue Geschäftsmodelle anhand von 10 The-
sen herausgearbeitet.
Abschließend werden in Kapitel 6 konkrete Handlungsfelder und -empfehlun-
gen formuliert. Sie dienen als Orientierungshilfe für die Ausrichtung der Wirt-
schafts- und Technologiepolitik der Bundesregierung einerseits und der Strate-
gie der Unternehmen andererseits, um die Position deutscher Unternehmen im
Management von Big Data zu stärken.
Innovationspotenzialanalyse für die neuen Technologien für das Verwalten und Analysieren von großen Datenmengen
Inhaltsverzeichnis
„Big Data“ Management: Eine Chance für Innovation in Europa ........................ 8
3.1  Was ist die neue Qualität von Big Data? ................................................... 9
3.2  Wirtschaftliche und technologische Rahmenbedingungen  .................... 11
3.3  Rechtliche Aspekte von Big Data ........................................................... 12
3.4  Was leisten zukünftige  Systeme für das Big Data Management? .......... 13
3.5  Ausbildung an den Hochschulen ............................................................ 15
Innovationspotenzial in ausgesuchten Branchen ............................................. 16
2.1  Hohe Erwartungen, aber vorerst nur Piloten .......................................... 17
2.2  Erhebung  zu Innovationspotenzialen .................................................... 44
2.3  Ableitung von Innovationspotenzialen ................................................... 67
2.4  Branchenspezifische Innovationspotenziale .......................................... 75
2.5  Geschäftsmodellorientierte Analyse der Innovationspotenziale ............ 93
2.6  Priorisierung der Schwerpunkte ............................................................ 95
2.7  Zusammenfassung .............................................................................. 106
Analyse von Big Data & Big Data Technologien .............................................. 110
3.1  Der Datenanalyseprozess .................................................................... 111
3.2  System- und prozessübergreifende Technologien ............................... 126
3.3  Datenanalysesysteme  ......................................................................... 132
3.4  Datenbewertung und -verwertung auf Informationsmarktplätzen ....... 151
3.5  Zusammenfassung .............................................................................. 162
Darstellung rechtlicher Rahmenbedingungen in Deutschland  ....................... 164
4.1  Eigentum an Daten .............................................................................. 165
4.2  Urheberrecht ....................................................................................... 170
4.3  Datenschutzrecht ................................................................................ 176
4.4  Vertragsrecht ...................................................................................... 183
4.5  Informationshaftung und Informationsqualität .................................... 186
Der Blick in die Zukunft: 10 Kernthesen .......................................................... 190
5.1  Die 10 Kernthesen ............................................................................... 190
5.2  Ein Stimmungsbild zu den 10 Thesen................................................... 194
5.3  Zukunftsszenarios ............................................................................... 197
5.4  Zwischenfazit: Wegbereitung einer disruptiven Technologie ............... 201
Empfehlungen für Entscheider ...................................................................... 218
6.1  Prämissen ............................................................................................ 205
6.2  Handlungsempfehlungen .................................................................... 208
Glossar  ........................................................................................................... 218
Literatur ......................................................................................................... 226
Abbildungsverzeichnis  ................................................................................... 248
Tabellenverzeichnis  ........................................................................................ 254
Anhang: Big Data und Recht ........................................................................... 256