„Die Menge an anfallenden Daten in den Wissenschaften ist in den letzten Jahren enorm angewachsen”, erklärt Erhard Rahm. Er ist Professor für Datenbanksysteme an der Universität Leipzig. „Für die Verarbeitung und Darstellung dieser Datenmenge reichen herkömmliche informationstechnische Methoden nicht mehr aus”, fährt Rahm fort.
Big-Data-Analysen sind jedoch nicht nur in der Wissenschaft gefragt, sondern auch in privaten Unternehmen. Mithilfe von Algorithmen wird innerhalb einer großen Datenmenge eine Vielzahl von Variablen in Relation zueinander gesetzt. „Durch die Verknüpfung großer Datenmengen und deren statistische Auswertung können so neue Erkenntnisse in der Forschung gewonnen werden”, so Rahm weiter.
Zum Thema Big-Data wird nun seit Oktober an der Uni Leipzig und der TU Dresden geforscht. Rahm ist wissenschaftlicher Koordinator des neu gegründeten „Competence Center for Scalable Data Services and Solutions Dresden/Leipzig” (ScaDS). Zusammen mit Wolfgang Nagel, Professor für Rechnerarchitektur an der TU Dresden, betreut er die neue Forschungseinrichtung. Über die nächsten vier Jahre wird es mit 5,6 Millionen Euro vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
Das Zentrum spezialisiert sich auf Datenintegration, die Wissensextraktion sowie die visuelle Analyse von Daten. Dabei konzentriert sich die Universität Leipzig auf die Anwendungsbereiche Lebenswissenschaften, Digital Humanities und Business Data. Werkstoff- und Ingenieurwissenschaften und Umwelt- und Verkehrswissenschaften sind hingegen an der TU Dresden angesiedelt.
Mit einer Big-Data-Analyse könnte der größtmögliche Nutzen aus den Daten gezogen werden: „Genutzt wird die Technologie etwa in der Medizin”, erläutert Rahm. „Ein Beispiel: Bei der Behandlung eines Krebspatienten wird auf die Daten von vorher behandelten Krebspatienten zurückgegriffen und eine Analyse der Genetik des Patienten vorgenommen, um Erkenntnisse aus vorherigen Behandlungen in die jetzige Methode einfließen zu lassen.”
Doch Big-Data-Analysen werden nicht nur für den Zweck der Wissenschaft genutzt. Privatunternehmen wie Google, Amazon und Facebook bedienen sich seit Jahren dieser Technologie und sammeln im großen Umfang Nutzerdaten. Ziel: Die eigenen Nutzer besser einschätzen und Kauf- und Verhaltensentscheidungen der eigenen Kunden besser vorhersagen können. Die Unternehmen standen für diese Praxis jüngst in der Kritik der Datenschützer. Zudem bedienen sich auch Geheimdienste, wie etwa die NSA, dieser Methode.
Julian Friesinger
erschienen in Leipziger Studenten-Zeitung student!, November 2014