Sponsored content
16.02.2015

Die Mindbreeze Big Data Trends für 2015

Welche Entwicklungen 2015 bei Big-Data-Anwendungen zu erwarten sind, prognostizieren die Linzer Suchmaschinenspezialisten von Mindbreeze.

"Eine wesentliche Stärke von Big Data Lösungen ist die Fähigkeit, Korrelationen und Muster dort zu erkennen, wo Menschen nur Datenchaos sehen", sagt Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer des österreichischen Software-Unternehmens Mindbreeze, das sich seit über zehn Jahren auf die Themen Big Data und Enterprise Search spezialisiert. Richtig eingesetzt, könnten derartige Big Data Applikationen dabei helfen, im Geschäftsleben den nötigen Vorsprung gegenüber den Mitbewerbern zu erreichen.

Handlungsbedarf sieht Fallmann etwa bei Applikationen, die innerhalb eines Unternehmens nicht optimal miteinander kommunizieren und dadurch interne Unzulänglichkeiten zur Folge haben. "2015 ist das Jahr, in dem Big Data-Technologien verstärkt dazu verwendet werden, Daten, Informationen und schließlich das Wissen, das im Unternehmen verstreut ist, über alle Gräben hinweg zu konsolidieren und als zentrales Asset im Geschäftsalltag einzusetzen", prognostiziert Fallmann.

Angepasste Informationsverarbeitung

Big-Data-Lösungen dienen aber nicht nur dazu, wertvolle Informationen aus dem vermeintlichen Datenchaos zu extrahieren, so Fallmann. Denn derartige Applikationen würden vermehrt dazu eingesetzt werden, auf Basis des Nutzerverhaltens die Informationsaufbereitung automatisch an die Vorlieben der User anzupassen.

"Ergebnis eines solchen Prozesses ist, dass beispielsweise in einem Unternehmen zwar alle Mitarbeiter auf denselben Wissensschatz zugreifen, dies aber auf höchst unterschiedliche Weise tun können, was die Produktivität des Unternehmens deutlich erhöht", erklärt Fallmann.

Selbstlernende Systeme

Einen weiteren Trend, der sich 2015 verstärken wird, sieht Fallmann in selbstlernenden Systemen. Enterprise Search-Lösungen können etwa dabei helfen, mit der Flut an Korrespondenz - E-Mails oder Briefe, strukturierte oder unstrukturierte Daten - möglichst ökonomisch umzugehen. "Um die Sache für die Bearbeiter, etwa in Versicherungsunternehmen, zu erleichtern, extrahiert die Suchlösung aus der Eingangspost alle relevanten Informationen, wie Personen- und Ortsnamen, Kfz-Kennzeichen sowie das Thema wie beispielsweise den Schadenstyp. Auf diese Weise lässt sich die Bearbeitung deutlich beschleunigen", sagt Fallmann. Werden bei der Bearbeitung Fehler manuell korrigiert, so erkenne das System die neue Zuordnung und wende diese bei neuen Beispielen an.

Allerdings tauge das beste Big-Data-System nichts, wenn es nicht von Spezialisten konzipiert wird. Diese Data Scientists seien eine Mischung aus Mathematiker, Statistiker und Informatiker, mit einem tiefen Verständnis für Business, fasst Fallmann zusammen: "Data Scientists sind vor allem in Europa noch Mangelware. Daher ist für 2015 zu hoffen, dass sich mehr Nachwuchskräfte für diesen zukunftsweisenden Zweig entscheiden."

Dieser Artikel entstand im Rahmen einer Kooperation mit Mindbreeze.