KI-Anwendungen für Big Data & Analytics

Warum eine neutrale Infrastruktur für einen sicheren Datenaustausch entscheidend ist

von Guido Coenders

Die einhellige Meinung von Branchenexperten prognostiziert einen enormen Anstieg des Datenaufkommens in den kommenden Jahren. Dementsprechend sind Forderungen nach der für Unternehmen zwangsläufigen Monetarisierung von IoT-Daten, die von mehr als 100 Milliarden IoT-Geräten bis 2030 generiert werden, weit verbreitet.

Gleichzeitig gibt es Bedenken, dass der Rückgriff auf interne Daten künftig nicht ausreichen wird, damit Unternehmen ihren Wettbewerbsvorteil halten können. Entscheidender Grund dafür ist, dass insbesondere externe Datenquellen Algorithmen speisen und so neue Geschäftsmodelle schaffen. Vor dem Hintergrund dieser Trends stellt sich die Frage, wie Daten sicher und kontrolliert von allen Beteiligten gemeinsam genutzt werden können.

Datenmarktplatz als neues Wertschöpfungsmodell

Eine mögliche Lösung für diese Herausforderung bietet die Nutzung von Datenmarktplätzen, die Regeln für den Datenaustausch festlegen bzw. dafür sorgen, dass zwischen den jeweiligen Parteien vereinbarte Regelungen automatisiert ausgeführt und eingehalten werden. Um den Austauschmechanismus eines Datenmarktplatzes noch stärker zu optimieren, können sogenannte „Sandboxes“ einbezogen werden. Diese fungieren als neutraler Ort zum Austausch von Daten und Algorithmen.

Datenmarktplatz: Komponenten und Umsetzung der globalen, sicheren Datenanalyse

Daten und geistiges Eigentum verbleiben bei diesem Lösungsansatz unter der Kontrolle des Eigentümers, können jedoch über die Sandbox sicher und von außen nicht einsehbar miteinander agieren. Darüber hinaus schaffen Federated-Analytics-Anwendungen die Möglichkeit, Datensätze an verschiedenen Standorten in der gleichen Form zu analysieren und zu einem gewünschten Endergebnis zu kombinieren. Dies löst die Notwendigkeit, große Datensätze über weite Distanzen zu transferieren und verbessert die Kontrolle durch die Eigentümer.

Schließlich sorgt eine neutrale Infrastruktur maßgeblich dafür, dass sowohl die Sandbox- als auch die Federated-Analytics-Funktionen an einem für alle Parteien vertrauenswürdigen und sicheren Ort ausgeführt werden.

Die neutrale Infrastruktur in Form der Sandbox und der Federated-Analytics-Funktionen kann dabei etwa in einer Public Cloud oder auch in einer Reihe von geografisch getrennten Rechenzentren angesiedelt sein.

Kernaussagen

Datenmarktplatz als Schlüssel zur erfolgreichen KI-Implementierung:
1. Big-Data-Analytics an der Quelle der Daten
2. Sicherer und kontrollierter Zugriff auf die Daten
3. Weltweit skalierbar und kosteneffizient durch die neutrale Infrastruktur-Plattform

Der Praxistest in der Luftfahrtindustrie

Der globale Rechenzentrumsbetreiber Equinix hat eine solche erweiterte Architektur beispielsweise in einem Anwendungsfall mit von Flugzeugtriebwerken erzeugten Daten implementiert. Die Daten wurden dabei verwendet, um einen Algorithmus für Predictive Maintenance von Motoren zu trainieren. Dafür wurden Datensätze an drei Standorten auf der ganzen Welt gehostet und eine Sandbox an den Stellen, an denen sich der jeweilige Algorithmus und die Daten „treffen“, eingerichtet.

Der beschriebene Anwendungsfall zeigt, unter welchen Bedingungen und in welchen Fällen das Set-up rund um erweiterte Architekturen funktionieren kann: Der Datenmarktplatz ist in der Lage, Transaktionen zu steuern, die Sandbox zu erstellen, Analysen auszuführen und schließlich den Datenaustausch zu kontrollieren. Die verwendete Federated-Analytics-Lösung liefert zudem ähnliche Ergebnisse wie die zentrale Analytik. Die Menge der weltweit übertragenen Daten betrug darüber hinaus weniger als ein Tausendstel der im zentralen Set-up übertragenen Daten.

Eine neutrale Infrastruktur-Plattform garantiert, dass sowohl Sandbox- als auch Federated-Analytics-Funktionen an einem für alle Parteien vertrauenswürdigen und sicheren Ort ausgeführt werden.

Diese vielversprechenden Ergebnisse zeigen, dass sich bereits heute mehrere Herausforderungen des globalen Austauschs und der Analyse großer Datensätze bewältigen lassen. Ähnliche Initiativen sind darüber hinaus nicht nur in der Luftfahrtindustrie abzusehen, sondern werden bereits auch in den Bereichen des Finanz- und Gesundheitswesens, der Automobilindustrie und Verwaltung entwickelt. //

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