Intelligente Algorithmen: Durch Datenanalyse schneller zum Ziel
Big Data ist ein Schlagwort in unserer Generation. Es zirkuliert seit etwa zehn Jahren und illustriert die schiere Masse der täglich erzeugten digitalen Daten sowie die Geschwindigkeit, mit der sie übertragen werden: Etwa 24.000 Gigabyte werden allein jede Sekunde ins Internet hochgeladen. Das kann niemand mehr überblicken. Aber warum sind die Daten dann eigentlich wertvoll?
Das weltweite Datenwachstum übertrifft seit einiger Zeit das Wirtschaftswachstum um ein Vielfaches. Doch was fangen wir mit all den Daten an? „Wir ertrinken in Informationen und dürsten nach Wissen“, lautet ein Spruch, der die erkennbare Orientierungslosigkeit beschreibt. Je größer die Menge der Daten ist, desto schwerer wird es, die richtigen Erkenntnisse daraus zu extrahieren. Auch wenn man genau weiß, wonach gesucht wird, sind dennoch viele Daten fast ununterscheidbar ähnlich. Sie lassen sich selbst durch Metadaten wie Datum, Dateityp oder IP-Adresse kaum eindeutig zuordnen. Um die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen zu finden, benötigt man Hilfe. Und sie kommt in der Form von Algorithmen und den Technologien des Semantic Web.
Semantische Suche: Algorithmen als Orientierungshilfe
Algorithmen helfen bei der Suche nach Informationen, indem sie viele verschiedene, komplexe und teilweise für uns nicht einfach nachzuvollziehende Daten zusammentragen und kombinieren. Zu wissen, welche Informationen ein Algorithmus berücksichtigen kann und welche Anweisungen wir ihm geben können, bringt Wettbewerbsvorteile. Zum Beispiel bei der Suche nach Experten in Gebieten, die noch nicht bekannt sind, oder beim Auffinden von Innovationen und Technologien, die bisher nur als theoretische Arbeiten in den Archiven von Universitäten schlummern. Der nächste Schritt ist die Entwicklung von Algorithmen, die immer neue Fragestellungen unter der Berücksichtigung komplexer Daten beantworten und sogar neue Fragestellungen entwickeln können.
Allein bei Telefónica Deutschland fallen täglich 130 Milliarden Daten an. Wenn beispielsweise Handys die Funkzellen wechseln oder Anrufe aufbauen, werden Ort und Zeit dafür erfasst. Bei mehr als 44 Millionen Mobilfunkkunden in Deutschland ist das ein erhebliches Aufkommen an Daten. Sie wurden ursprünglich nur für die Rechnungsstellung verwendet, doch sie sind auch für weitere Anwendungsfälle nützlich. Schon 2011 lieferte O2 anonymisierte Signaldaten für Navigationsgeräte in Autos, um damit Verkehrsstaus zu vermeiden.
Datenanalyse: Mit dem Handy am Stau vorbei
Der große Vorteil: durch statistische Echtzeit-Auswertungen anonymer Daten aus Mobilfunknetzen lassen sich auch kleinere Straßen erfassen, wo es keine Sensoren für die Verkehrsbeobachtung gibt, wie man sie von Autobahnen kennt. Wenn Autos langsamer vorankommen und die Handys ihrer Fahrer immer gemächlicher von einer Funkzelle zur nächsten wechseln, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit für einen Stau. In der Folge kann das Navi eine bessere neue Route berechnen, als wenn nur Informationen von Hauptverkehrsstraßen vorliegen. Für diese Echtzeit-Statistik ist egal, wer am Steuer sitzt. Entscheidend ist vielmehr das Muster, das die Masse der Mobilfunkgeräte zu Tage fördert. Das ist nur ein Beispiel für eine nachhaltige Nutzung von Daten, die unser Leben verbessern kann.
Statistische Analysen großer Datenmengen könnten auch gesellschaftlich einen großen Nutzen stiften, indem sie bedarfsgerechte Mobilitätskonzepte ermöglichen. Sie würden Antworten auf wichtige Fragen liefern: Welche Straßen sind besonders beansprucht? Wo werden mehr Buslinien benötigt? Ein besseres Verständnis der städtischen Infrastruktur könnte ihren optimalen Ausbau ermöglichen. In der Stadt der Zukunft wird sich der Verkehr vielleicht sogar selbst organisieren: Smart Cities analysieren ihren Fahrzeugstrom in Echtzeit und leiten ihn mit flexiblen Beschilderungen genau dorthin, wo er am besten fließen kann. Oder sie empfehlen gleich das Umsteigen auf Taxi, Carsharing oder öffentlichen Nahverkehr und senden automatisch ein passendes Fahrzeug. Das spart Zeit und Treibstoff – und es schont die Umwelt.
Und dennoch: Bei Telefónica sollen die Kunden immer selbst die volle Kontrolle über die Nutzung Ihrer Daten behalten. Deshalb können sie hier auch selbst über die Verwendung entscheiden.
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