Big Data: „Shit in, Shit out“

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Nichts als Prototypenstatus

Auch mich nerven Standards und Vorschriften, aber ohne ein gewisses Grundmaß davon, herrscht Anarchie und Chaos. Vielmehr sollten wir dafür sorgen, dass die Prozesse zur Entwicklung der Standards erheblich beschleunigt werden. Ich sehe auch die häufig kolportierte Gefahr, dass wir bei diesen Themen ins Hintertreffen geraten. Aber in den letzten 25 Jahren habe ich auch gelernt, nicht jedem Trend hinterherzulaufen. Daraus ergibt sich für alle die entscheidende Frage, welcher Hype zur Cashcow wird und damit das hohe Vorinvest von Kapital und Ressourcen rechtfertigt. Was momentan an echten Projekten erfolgreich im Markt verfügbar ist, geht meistens nicht über den Prototypenstatus oder Powerpoint-Folien hinaus. Wie bei Smarthome bleibt auch hier das Herunterbrechen der Idee, auf operational messbare Ergebnisse, der Knackpunkt.

Gute Ansätze sichtbar

Aber auch bei den Strategen reift mittlerweile die Erkenntnis, dass nach schönen Worten auch Taten gefordert sind. Und hier waren gute Ansätze auf allen Messen zu sehen. Damit zeitnah Standards gesetzt werden können, müssen sich aber die Global Player an einen Tisch setzen.

So gibt es die OSGi Allianz ( www.osgi.org )oder das Arvida-Projekt ( www.arvida.de ). Dies sind in Teilbereichen gute Ansätze, und beim Blick auf die Mitgliederliste tauchen dort beeindruckende Namen auf. Allerdings fehlt auch diesen Initiativen der Blick über den Tellerrand. Globale Standards zum Datenaustausch als Grundlage für IoT, M2M und BigData müssen in der Übermittlungsschicht tiefer (hardwarenäher) ansetzen als es zum Beispiel OSGi in einer JavaVM tut.

Wo liegen also im Moment die Stärken von Big Data? Big Data ist momentan dort sehr gut, wo es in komplexen Szenarien dem Betrachter neue Perspektiven aufzeigen kann. Denn das Gehirn hat bekanntermaßen Probleme, wenn eine Problemstellung über multiple Vektoren abgebildet wird. So sehe ich zum jetzigen Zeitpunkt die neuen Technologien als Unterstützer für menschliche Entscheidungen. Von fundierten Entscheidungen durch Maschinen sind wir noch weit weg. Und wenn ich mir die oben erwähnten Probleme bei „intelligenten“ Maschinenentscheidungen anschaue, ist dies vielleicht auch gut so.

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