Big Data in der Umwelttechnik

Big Data: Wofür steht der Begriff eigentlich genau?

Im eigentlichen Sinne bezeichnet der Begriff „Big Data“ Datenmengen, die zu umfangreich für eine manuelle Auswertung bzw. eine Analyse mit herkömmlichen Methoden sind. So sind die Datenmengen häufig nicht nur zu groß und komplex, sondern ebenfalls schwach strukturiert und schnelllebig. Diese Faktoren stellen wiederum enorme Anforderungen an die Technik dar, was die Auswertung zu einer echten Herausforderung macht. Im Allgemeinen wird die Bezeichnung Big Data ebenfalls als Sammelbegriff für digitale Technologien verwendet, welche im Rahmen der Digitalisierung die Analyse von Massendaten ermöglicht. Grundsätzlich bezieht sich das Big in Big Data auf drei wesentliche Faktoren. Diese sind der Umfang der Daten, deren Erzeugungs- und Transfergeschwindigkeit und die Bandbreite der Datentypen bzw. -quellen. Die Daten selbst können dabei aus völlig verschiedenen Quellen stammen.

Weshalb ist die Verarbeitung von Big Data besonders im Bereich der Umwelttechnik von Bedeutung?

Neben klassischen Branchen wie dem Maschinen- und Anlagenbau besitzt Big Data insbesondere für den Sektor der Umwelttechnik ein enormes Potenzial. So ist für die effiziente Ausnutzung umweltschonender Technologie eine möglichst umfangreiche Datengrundlage enorm wichtig. Ein Problem hierbei ist jedoch, dass die Analyse von Umweltdaten wie beispielsweise Kennwerte zu Gewässern oder Temperaturen in der Regel äußerst komplex sind. Ähnlich verhält es sich mit Daten zur Luftverschmutzung oder den Witterungsbedingungen. Hier haben es Unternehmen nicht selten mit unzähligen Parametern zu tun, die mitunter enormen Schwankungen unterworfen sind. Entsprechend riesig fällt deshalb die Datenmenge in diesem Bereich aus.

Welche Vorteile können im Bereich der Umwelttechnik aus der Nutzung von Big Data resultieren?

Grundsätzlich gilt: Je mehr Daten über einen gewissen Umwelteinfluss gesammelt werden, umso genauer kann dieser analysiert werden. Dieser Punkt spielt insbesondere im Hinblick auf die Effektivität der Technologien eine wichtige Rolle. So können Anbieter von Klima- & Wetter-Sensoren mit der Hilfe von Big Data beispielsweise immer präzisere Messinstrumente entwickeln. Die höhere Genauigkeit ermöglicht dann wiederum bessere Vorhersagen oder Situationsbewertungen. Die positiven Auswirkungen reichen dabei von der effizienteren Ausnutzung regenerativer Energien bis hin zu einer Verbesserung der Luft- und Gewässerqualität. Auch die Entsorgung von Abfällen und die Vorhersage von Wetterereignissen lassen sich mit der Hilfe von Big Data massiv verbessern.

Worauf kommt es bei der Umsetzung im Detail an?

Neben der Verarbeitung einer großen Datenmenge ist in der Umwelttechnik vor allem die Geschwindigkeit von großer Bedeutung. Insbesondere im Hinblick auf natürliche Extremsituationen wie Starkregenereignisse, Erdbeben oder Überflutungen ist die Zeit ein entscheidender Faktor. Wie schnell die Daten verarbeitet werden können, ist dabei eng an die Rechenleistung der Hardware sowie an die Effektivität der Software gekoppelt. Selbstverständlich ist bei größeren Datenmengen immer auch der Datenschutz ein Thema. So müssen die Daten effektiv vor Zugriffen durch Unbefugte geschützt werden, was ebenfalls neue Herausforderungen mit sich bringt.

Was gibt es abschließend zum Thema zu sagen?

Wie sich zeigt ist die Verarbeitung von Big Data im Bereich der Umwelttechnik eine der wichtigsten Herausforderungen für Unternehmen in diesem Bereich. Allerdings ist schon heute klar, dass sich der Aufwand in jedem Fall lohnt, da die Verarbeitung von Massendaten ein zentraler Schlüssel für den zukünftigen Erfolg sein wird.


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