data is everywhere we can just retrieve it

Der wohl wichtigste Rohstoff des 21. Jahrhunderts

Jeder kennt die Zitate aus der Presse oder den Medien.

“Daten sind das neue Gold des 21. Jahrhunderts.” “Du kannst Daten ohne Informationen haben aber keine Informationen ohne Daten”.

Unsere Gesellschaft diskutiert rund um das Thema Datenschutz, Privatsphäre und zeigt wie immer auf die amerikanischen Internetunternehmen wie Google und Facebook, die vor allem in Europa mit großer Skepsis betrachtet werden. Und doch, fast jeder von uns nutzt Facebook und Google täglich. Der Anteil der Nutzer aus Deutschland, die “Google” als Suchmaschine verwenden ist mit über 85% sogar beachtlich höher als in anderen Ländern. Welche Ironie?

Und dabei zählt Google zu den wertvollsten Unternehmen der Welt. Woher kommt also dieses Misstrauen zumal Google und andere Konzerne aus dem Silikon Valley doch großartiges für die Welt geschaffen haben, nämlich ein Stückchen mehr Informationszugang und das für einen “Nulltarif”.

Daten, definiert

Daten = Plural von Datum. Meist Zahlenwerte, die durch Beobachtungen oder Messungen von echten Ereignissen erhoben wurden. Die Semiotik (altgriechisch = Signal), also die Lehre von Zeichen, beschreibt Daten als potentielle Informationen. Die Basis für Daten bilden Zeichen. Laut dem semiotischen Dreieck gibt es eine fest Beziehung zwischen Zeichen bzw. Symbol, dem tatsächlichen Gegenstand und dem Begriff. Dabei steht das Symbol für ein Ding bzw. Gegenstand. Symbole erwecken bei Menschen einen Begriff der sich auf das Ding bezieht.

„Die gesprochenen Worte sind die Zeichen von Vorstellungen in der Seele und die geschriebenen Worte sind die Zeichen von gesprochenen Worten. So wie nun die Schriftzeichen nicht bei allen Menschen dieselben sind, so sind auch die Worte nicht bei allen Menschen dieselben; aber die Vorstellungen in der Rede, deren unmittelbare Zeichen die Worte sind, sind bei allen Menschen dieselben und eben so sind die Gegenstände überall dieselben, von welchen diese Vorstellungen die Abbilder sind.“ – Aristoteles, Peri hermeneias, Erstes Kapitel

Ort und Zeit Messung

Sie haben sich schon lange gefragt warum auf ihrem Ausweis ihr Geburtsort und Datum steht? Zeit und Ort bestimmen fast immer ein Ergebnis das tatsächlich stattgefunden hat. Somit können Sie als Person neben ihrem Namen und Geschlecht auch eindeutig identifiziert werden. Jedes reale Ereignis, ob es der Besuch einer Webseite ist, oder die Lieferung der letzten Amazon Bestellung. Jeder Messpunkt besitzt in der Regel immer mindestens zwei Dimensionen nämlich Zeit und Ort. Diese bestimmen ein Ereignis mehr oder weniger exakt.

data is the result of the observation of real events

Der Ursprung von Daten

Wenn Daten also immer einen Zeitpunkt und einen Ort als Merkmal haben kann man auch davon ausgehen das es Daten seit der Messung der Zeit geben muss. Die Geschichte der Zeitmessgeräte lässt sich schon bis zu den Sumerern und dem alten Ägypten zurückverfolgen. Bereits vor 3.000 Jahren vor Christus gab es Sonnenuhren die, die aktuelle Tageszeit angezeigt haben. So genau was das wohl damals noch nicht. Man sagt auch das die Zeit relativ ist also ist wohl auch die Messung an sich relativ genau.

Arten von Daten

Man unterscheidet folgende Arten von Daten:

  • Strukturierte Daten die eine gleichartige Struktur aufweisen z.B. formuliert in einem Datenmodell
  • Semistrukturierte Daten z.B. Extensible Markup Language (XML)
  • Unstrukturierte Daten bspw. Texte, Grafiken, sonstige Dokumente

Daten unterliegen wie alles einem Lebenszyklus. Dieser entspricht auch den Operationen die man auf Daten anwenden kann auch “CRUD” genannt.

“C”, steht für “create”: Die Daten werden erzeugt.
“R”, steht für “read/retrieve”: Die Daten werden gelesen oder beschaffen.
“U”, steht für “update”: Die Daten werden verändert bzw. angereichert.
“D”, steht für “delete”: Die Daten werden gelöscht.

Das Zeitalter von Big Data

Das “Daten-Kambrium”

Big Data” steht als Synonym für eine große Ansammlung von Daten mit unterschiedlicher Ausprägung. Man spricht auch von den s.g. 4 V’s also dem “Volumen”, der “Velocity” – die Zeitintervalle in denen Daten erzeugt werden, der “Variety” – der Vielfalt von unterschiedlichen Datenquellen und der “Veracity” – also dem Wahrheitsgehalt der in den Daten vorhanden ist.

In den kommenden Jahren soll sich laut der “IDC” die weltweit, jährlich erzeugte Datenmengen vor allem auf Grund von Sensordaten nochmal verzehnfachen. Unternehmen haben heute schon Probleme mit ihren vorhandenen Datenmengen richtig umzugehen. Wie soll das in Zukunft dann aussehen?

Smart Data soll das Datenchaos in den Griff bekommen

Wie kommt man von Big Data zu Smart Data? Mittels Algorithmen oder händischen Analysen können aus unterschiedlichen Datenmengen wertvolle Informationen extrahiert werden. Die Informationen die aus einer Analyse resultieren nennt man Smart Data. Ein Beispiel für Smart Data ist zum Beispiel “Google Trends”. Aus vielen Suchanfragen die weltweit erzeugt werden kann man mittels Google Trends schnell feststellen wie sich diese entwickelt haben. Mit Google Trends bekommt man nicht nur die Rohdaten, sondern erhält direkt die Information.

Smart Data Initiativen sind im vollen Gange. Die Bundesregierung selbst hat viele Programme z.B. das “Smart Data Forum”, dafür eingeleitet. Smart Data ist von großer Bedeutung, da es den Weg für eine künstliche Intelligenz ebnet.

Quellen:
https://smartdataforum.de/en/
https://seo-summary.de/suchmaschinen/
https://de.wikipedia.org/wiki/Semiotik

Literatur:
Daten- und Wissensmanagement (Prof. Dr. Freimut Bodendorf)

 

without smart data there is no ai

»Smart Data bereitet den Weg für die künstliche Intelligenz.«

Jeder spricht heutzutage von Big Data, aber was heißt das eigentlich?  Big Data ist ein Begriff der sich vor allem durch die Entwicklung des Internets stark verbreitet hat, doch die wenigsten wissen was das wirklich ist. Vermutlich irgendwas mit Daten halt.

Big Data definiert

“Big Data”, steht als Synonym für große Datenmengen. Die Daten können unstrukturiert und verteilt sein und deuten auf eine vielfältige Anhäufung von unterschiedlichen Datenquellen hin. Was Big Data ausmacht sind die so genannten 4 V’s, diese stehen für:

Volume – Volumen: Es werden z.B. auch durch soziale Netzwerke enorme Datenmengen erzeugt.
Velocity – Geschwindigkeit: Es werden immer schneller neue Daten erzeugt sogar millisekündlich.
Variety – Vielfalt: Mehr Datenquellen z.B. Sensoren, Mobile Geräte, Cloud, ERP, CRM etc.
Veracity – Wahrheitsgehalt: Liegt die gewünschte Datenqualität vor bzw. sind die Messwerte korrekt?

 

forecast about the data volume increase until 2025

Wir leben im “Datenkambrium”

Seit der Entwicklung des Buchdrucks steigen die weltweiten Datenmengen rasant an. Laut der “IDC” sollen sich die weltweiten Datenmengen in den kommenden Jahren sogar nochmal auf Grund von Sensordaten verzehnfachen. Wir leben in einer sehr spannenden Zeit.

In den kommenden Jahren werden mit Internet-of-Things, E-mobility, Industrie 4.0 und Smart City neue Datenquellen entstehen.Grafik-Quelle: IDC. 1 ZB entsprechen ungefähr so viele Informationen wie es Sandkörner an allen Stränden der Welt gibt.

Smart Data, einfach erklärt

Was ist Smart Data? Folgendes Zitat bringt es gut auf den Punkt.

“Ziel ist es, Daten in Informationen und Informationen in Wissen zu verwandeln” – Carly Fiorina (ehemalige CEO von HP)

Wir leben in einer Zeit der “Reiz- und Informationsüberflutung”. Wir haben sehr viele Daten und doch wissen wir eigentlich fast nichts darüber. Wir sind uns gar nicht mehr sicher was richtig oder falsch ist, siehe “Fake-News”. Umso wichtiger wird es in Zukunft werden, dass jeder Mensch kostenlos auf “fundiertes Wissen” mit Hilfe von intelligenten Computern zugreifen kann. Das war ja die ursprüngliche Idee des Internets, eine Wissensdatenbank die validiert ist und Fakten aufzeigt, anstatt politischen Meinungsmachern zu dienen.

 

Aus Zeichen kann Wissen entstehen

Die Lehre von Zeichen auch “Semiotik” beschreibt es ganz gut. Wir Menschen sehen Zeichen (Signale) in unserer Umwelt die wir durch die Erfahrungen und auf Grund der Ordnung der Dinge zu deuten wissen. Die Wissenspyramide hilft beim Verständnis und ist ein vereinfachtes Modell das beschreibt wie aus der Bedeutung von Zeichen (Semantik), Wissen entsteht. Es ist ein wesentlicher Grundsatz der Wissenschaft die Informationen und Daten zu teilen die man zur Verfügung hat um daraus neues Wissen zu schaffen.

Wie kommt man von Big Data zu Smart Data?

Big Data kann als Rohstoff von Smart Data gesehen werden. Das Ziel von Smart Data ist es, sinnvolle und verwertbare Informationen einzusetzen. Dies kann mittels folgender Formel auch grob beschrieben werden: Smart Data = Big Data + Nutzen + Semantik + Datenqualität + Sicherheit + Datenschutz (nutzbringende, hochwertige und abgesicherte Daten)

 

smart data is the extraction of information gained from big data

 

Was Smart Data für die Zukunft bedeutet

Daten und Informationen sind reichlich vorhanden, doch smart sind die noch lange nicht. Wenn man die Entwicklung und Entstehung des Internets näher betrachtet wird man feststellen wo die Reise auch künftig hingehen wird. Derzeit befinden wir uns am Ende des Web 3.0, dem semantischen Web. Google leitet mit ihrem digitalen AI-basierten Assistenten “Duplex” eine neue Ära des Internets sein. Das s.g. Web 4.0 auch Web OS genannt.

Dieses Zeitalter des Internet wird geprägt durch intelligente Maschinen und Assistenten, die viel enger mit den Menschen auf natürlicher Ebene kommunizieren, als wir es uns heute überhaupt vorstellen können. Was wir bereits in vielen “Science Fiction” Filmen gesehen haben, rückt immer näher. Es liegt nun an der Gesellschaft diese neuen Technologien mit den Werten und Normen zu vereinen.

Quellen:

https://smartdataforum.de/en/

https://de.wikipedia.org/wiki/Smart_Data

https://www.seagate.com/files/www-content/our-story/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf

https://de.wikipedia.org/wiki/Semiotik

In meinem letzten Artikel “Deutsche Digitalisierung vs. amerikanischen Erfindergeist“, hatte ich mich kritisch zu den Problemen in der deutschen Startup-Szene geäußert. Zur Freude meines eigenen Startups kann ich nun feststellen, dass sich auch hierzulande endlich etwas tut. Endlich ist es soweit! Deutschland öffnet sich für die Digitalisierung, das spürt man deutlich. Nicht nur in der Startup Szene, auch bei Rückfragen an den Mittelstand bemerke ich keine grundsätzliche Ablehnung mehr. Jetzt gilt es das Potential zu heben und gemeinsam anzupacken.

Die Media Lab Bayern hilft Startups

media lab bayern fellowship workshop

Es gibt viele tolle Programme die helfen können auch Deine Startupidee zum fliegen zu bringen

Eines davon ist die Media Lab Bayern Fellowship. Als Startup habt ihr die Möglichkeit in einer coolen Atmosphäre die Räumlichkeiten des Open Office als Arbeitsplatz kostenlos zu nutzen. Hier gibt es kompetente Ansprechpartner und Kontakte aus dem Medienbereich und sogar eine Bühne für “nicht-kommerzielle Meetups”. Unterstützt durch den bayrischen Staat. Es werden auch Veranstaltungen und Vorträge angeboten um sich weiterzubilden und um zu netzwerken.

 

Wie läuft der Contest bei der Media Lab Bayern Fellowship ab?

Drei Tage müssen sich die zugelassenen Startup-Teams vor einer kritischen Jury im Fellowship-Bootcamp beweisen. Jedes Team hat zugewiesene Coaches die den Prozess begleiten und dem Startupteam beratend zur Seite stehen. In der ersten Phase geht es darum seine Idee mit Hilfe eines Prototypens im Markt zu validieren. Wie genau soll der “Product-Market-Fit” validiert werden? Ganz einfach, erstmal muss das Business Model und Customer Value Proposition Canvas erstellt werden. Danach gibt es unterschiedliche Methoden die eigenen Thesen zu validieren, eine davon ist die Befragung von Unternehmen bzw. der potentiellen Zielgruppe. Unterschiedliche Verfahren wie Experiment Cards etc. können dabei helfen. Zudem bietet das Bootcamp praktische Tips und ein sportliches Pitch Training an. Am Ende des Bootcamps pitched jedes Team maximal 5 Minuten vor einer kritischen Jury. Danach werden nur die Teams weiterkommen, die von der Jury ausgewählt wurden.

 

Was hat uns das Bootcamp als Team gebracht?

Hier geht es nicht nur um das Preisgeld, sondern vielmehr um den Zusammenhalt und die Stärkung der Team Motivation. Nach solanger Zeit in der “Hacker-Bude”, haben wir gelernt worauf es ankommt. Zudem war die Sicht von außen mal wieder sehr spannend. Wir haben extrem viel über unser Geschäftsmodell gelernt, vor allem jedoch, haben wir den Fokus gefunden um die nächsten Schritte zu gehen. Das Bootcamp hat uns als Team sehr dabei bestärkt! Wir haben neuen Mut gefasst und die Unterstützung die wir brauchen um unser Produkt erfolgreich an den Start zu bringen.

Media lab bayern fellowship bootcamp batch 5

 

Nutzt den Aufwind und die Programme die zu eurem Startup passen

Wir sind froh, dass wir den Support bekommen den wir als Techniker brauchen. Als Gründer braucht man extrem viel Mut und Durchhaltevermögen, manchmal auch den s.g. “Hustler-Mode”. Oft gibt es Spannungen und auch Hürden die man nur als Team überwinden kann. Wir sind gespannt was die weitere Reise so bringt und freuen uns auf den Weg den wir aktuell eingeschlagen haben. Das Team von ABIS bedankt sich an die tolle Initiative des Media Lab Bayern und freut sich auf weitere spannende Programme die in der Bundesrepublik Deutschland enstehen. Wir sind zuversichtlich und motiviert die Digitalisierung in Deutschland so richtig zu-rocken!

 

daniel janz and christopher matt at the media lab bayern contest batch 5

 

Wie das Münchner Startup DBI Analytics GmbH mit ihrer cloudbasierten Datenplattform ABIS, die perfekte kollaborative Datenlösung für Unternehmen liefern möchte.

Der Begriff Digitalisierung steht ganz oben auf der Agenda der deutschen Politiker und während, die Repräsentanten des Volkes noch so manche Definition auf ganz unterschiedliche Art und Weise gebrauchen, oder diese versuchen zu erklären, macht ein Münchner Start-Up Nägel mit Köpfen. Das Team der DBI Analytics GmbH möchte mit ihrer kollaborativen Datenplattform ABIS, „Smart Data“, vor allem für klein- bis mittelständische Unternehmen einfacher in der Cloud zugänglich machen, so der Gründer und Geschäftsführer David Patrick Chang.

Unter dem Motto: „Komplexe Datenanalysen vereinfachen, relevante Informationen teilen und entdecken“, startete das Münchner Unternehmen im Frühjahr 2014 seine Mission. Im Frühjahr 2018 gelang es dem dreiköpfigen Entwicklerteam den ersten lauffähigen Prototypen der ABIS Analytics Cloud in den Pilotbetrieb zu nehmen. Derzeit arbeitet das Team an der Markteinführung der ersten Softwareversion, “ABIS OS Alpha”. Das Unternehmen DBI erkannte bereits frühzeitig ein enormes Potential für ihre Technologie und möchte sich als robuste Datenlösung aus Deutschland für die Digitalisierung des Mittelstands aufstellen.

“Daten sind der neue Treibstoff des 21. Jahrhunderts. Allerdings denkt jeder, der nicht mit dem Thema vertraut ist, sofort an umständliche IT-Strukturen und teure Prozesse”, so der Mitgründer Daniel Janz. Hier will sich das Team der DBI mit ihrer Datenplattform ABIS platzieren und Aufklärung leisten, denn bei allen Unternehmen, wie auch bei Behörden werden tagtäglich immer höhere Datenmengen erzeugt. Sowohl offline als auch online. Im Austausch mit lokalen Unternehmen, sieht die DBI, dass Daten immer noch nicht optimal eingesetzt werden. „Es gibt noch sehr viel Potential für den Einsatz von Daten in der Verwaltung, dem Handel und der Industrie”, so der Firmengründer David Patrick Chang.

„Eine intelligente Datenanalyse fängt bei der laufenden Messung der Marketingkanäle an und hört beim automatischen Abgleich der Lieferdaten auf“, erklärt der CTO Daniel Janz. Die DBI Analytics GmbH möchte mit ihrem cloudbasierten Applikationsbaukasten vor allem klein- bis mittelständischen Unternehmen dabei helfen, ihre Daten einfacher, kosteneffizienter und schneller auszuwerten. „Intelligente Assistenten sollen mit Hilfe künstlicher Intelligenz bei der Interpretation von Unternehmensdaten unterstützen. Auf Anfrage kann die Plattform eine Echtzeitanalyse des Betriebs vornehmen und dabei helfen, ineffiziente Prozesse aufzudecken und Optimierungsmaßnahmen vorschlagen“, prognostiziert das Gründerteam.

Hierfür stellt die DBI für Unternehmen, schlüsselfertige Datenapplikationen, und passgenaue Entwicklungs-dienste bereit. Jeder Datenbesitzer hat die volle Kontrolle über den Ablageort und den sicheren Transfer seiner Datensätze. Zudem kann jeder Nutzer über sein personalisiertes Cockpit und einer integrierten Chat-Funktion, einen direkten Dialog über Kennzahlen, Daten und Auswertungen mit Kollegen, Kunden, oder Partnern führen. Es ließen sich in naher Zukunft sogar rechtsgültige Geschäfte mittels der Blockchain-Technologie über die Plattform abbilden. So kann sich, laut den Gründern ein zuverlässiges und föderalisiertes Datennetzwerk zwischen Unternehmen und sogar Behörden etablieren.

Als erste Smart Data Applikation kann die Socialmedia Piraten Reporting App, Kennzahlen aus den sozialen Netzwerken in einer einheitlichen Datenbasis aggregieren und für das Online-Performance-Marketing über die ABIS Analytics Cloud zur Verfügung stellen. Die DBI plant weitere Kooperationsprojekte in den Bereichen Umweltdaten, Internet-of-Things und Industrie 4.0 aufzubauen.

Erste Pressemitteilung veröffentlicht am: 07.01.2019 | München

Kontakt und Ansprechpartner:
Maximilian Anzile
Tel: +49-152 2622 8589
Mail: maxi.anzile@abis-cloud.com
Webseite: https://abis-cloud.de

Smart Data and Analytics Cloud platform

“Smart Data” Definition:

Mittels automatisierter Verfahren oder Algorithmen werden aus großen Datenmengen (“Big Data”) relevante Informationen extrahiert. Ein Unternehmen verfolgt meist das Ziel aus Big Data, wichtige Erkenntnisse in Echtzeit zu generieren. Smart Data wird im Zuge der digitalen Transformation für Unternehmen und die Gesellschaft eine immer größere Rolle spielen. Mehr darüber unter: https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Artikel/Digitale-Welt/smart-data.html

 

Über die DBI Analytics GmbH:

Die DBI wurde im Mai 2014 nach einem erfolgreichen Digitalprojekt mit E.ON von dem Gründer David Chang ins Leben gerufen. Im Sommer 2016 startete die technische Entwicklung der ABIS Analytics Cloud mit dem Mitgründer Daniel Janz. Ein Jahr später konnte ein Prototyp in den Testbetrieb genommen werden. Die Entwicklung der ersten Testversion wurde im Herbst 2018 und mit Unterstützung des Frontenddesigners Christopher Matt erfolgreich abgeschlossen. Das Team hat die Produktentwicklung ohne Investment aus eigener Kraft gemeistert. Derzeit befindet sich das Cloud Analytics Betriebssystem ABIS OS Alpha in der Markteinführungsphase. Dabei unterstützt Maximilian Anzile für die Pressearbeit und den Aufbau von neuen Kontakten zur Wirtschaft und Industrie.

 

Weiterer Ausblick:

Die DBI plant ab Mitte des Jahres, öffentlich zugängliche, regionale Umweltdaten an ihre Datenplattform anzuschließen und über eine interaktive Weltkarte unter dem Motto, “Daten aus der Region erleben” frei zur Verfügung zu stellen. Zudem arbeitet die DBI mit einem Online-Shop aus Kaufbeuren zusammen. Dieser bietet handgemachte traditionelle Schmuckware aus der Region an.

Die DBI plant weitere Kooperationsprojekte in den Bereichen Umweltdaten, Internet-of-Things und Industrie 4.0 aufzubauen.

Das vierköpfige Team ist davon überzeugt, dass “Smart Data” im Zuge der Digitalisierung, für alle Unternehmen immer wichtiger wird. Das Team der DBI schafft eine technische Basis um komplexe Datenauswertungen mit Hilfe digitaler Kollaboration und durch assistenten-gestützte Analyseservices für Mitarbeiter mittels der Cloud zu ermöglichen.

Der Firmengründer David Chang hält Ende Januar ein Webinar auf der Bitkom Akademie zum Thema “Von Smart Data zu Big Data”.

https://www.bitkom-akademie.de/seminare/digitale-transformation/von-big-data-zu-smart-data-%E2%80%93-effizienter-und-schneller-handeln