Big Data automotive - automotiveIT
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01 2013
Big Data automotive
www.automotiveIT.eu
Eine Sonderedition von automotiveIT
Herausfordernd: Technik-Evolution und Business-Revolution
Der Hightech-Rohstoff
• Big Intelligence: Informationen gewinnbringend nutzen und verwerten
• Vorsprung durch Wissen: Interview mit Audi-CIO Mattias Ulbrich
• Entwicklung, Produktion, Aftersales: viele Daten – große Chancen
Exklusiv: Fachbeitrag des Fraunhofer-Instituts IAIS zum Thema Big Data
LEADING EDGE IN
BIG DATA
EMC Deutschland GmbH
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Inhalt · Big Data automotive 3
Inhalt
Big Data automotive Eine Sonderedition von automotiveIT
Titel: Audi, iStockphoto/olly Illustrationen: Sabina Vogel
Basiskonzept. 80 Prozent der Daten, Interview. Audi-CIO Mattias Ulbrich
die bis 2015 neu erzeugt werden, über die intelligente Auswertung und
landen in Hadoop-Umgebungen 14 Interpretation von Daten 10
_Game Changer. Big Data verändert _Statements. Viele Hersteller und _SOA-Plattformen. Die digitale Welt
den Blickwinkel der Automobilher- Zulieferer arbeiten bereits an Big- produziert Daten im Überfluss. Um da-
steller: weg von den Produkten und Data-Projekten oder befinden sich in raus Mehrwert zu generieren, müssen
hin zu den Kunden. Neue Methoden, der Evaluations- und Planungsphase. die IT-Entscheider in der Automobil-
Werkzeuge und IT-Infrastrukturen automotiveIT hat bei Vorständen, CIOs industrie die Technik in ihren Rechen-
unterstützen den Schwenk. 4 und Managern nachgefragt. 10 zentren und Netzwerken ändern. 14
Fotos: Audi, Claus Dick Illustration: Sabina Vogel
_Interview. Audi betrachtet das _Value Chain. Erfolgreiche Big-Data- _Expertise. „Big Data findet auf der
Thema Big Data über die gesamte Lösungen starten im Fachbereich. Um Straße statt“ – so lautet das Fazit eines
automobile Wertschöpfungskette in Entwicklung, Produktion und After- Fachbeitrags, den Hendrik Stange
hinweg. CIO Mattias Ulbrich erklärt, sales den maximalen ROI zu erzielen, vom Fraunhofer-Institut IAIS in Sankt
welche konkreten Vorteile die Fach- muss die IT fest mit den Geschäfts- Augustin für diese Sonderedition
bereiche erwarten können. 6 prozessen verbunden sein. 12 verfasst hat. 16
Sonderedition 01 · 2013
4 Big Data automotive · Game Changer
Big Intelligence
Wer aus dem Produktionsfaktor Daten neue Produkte und
Dienstleistungen formen möchte, braucht dazu die richtigen
Werkzeuge – und eine Vorstellung, wohin die Reise gehen soll.
Illutration: Sabina Vogel
Sonderedition 01 · 2013
Game Changer · Big Data automotive 5
B ei Google kommt der Suchbegriff „Big Data“ derzeit auf
knapp 1,8 Milliarden Hits. „Cloud Computing“ mit 148
Millionen Ergebnissen wirkt dagegen fast übersichtlich. Dabei
lich verarbeiten. Wer mit Big Data punkten möchte, braucht
neue Methoden, Werkzeuge und IT-Infrastrukturen. Vor allem
auf die Bereiche Datenmanagement und -integration warten
sieht die Realität ganz anders aus: Viele Unternehmen testen noch jede Menge Hausaufgaben. Die Vielfalt der Infokanäle
bereits eifrig, ob und wie ihnen die Verlagerung von Servern und Dateiformate erfordert neue Systemtechnologien, neue
und Anwendungen in virtualisierte Umgebungen nützlich sein Verarbeitungskonzepte, unter Umständen sogar eine Umorga-
kann. Big Data dagegen besitzt auf der Management-Agenda nisation des Informationsflusses im Unternehmen. Raus aus
noch keine Toppriorität. Verkehrte Welt? Nein, sagen viele der transaktionalen Betrachtung und rein in eine demokra-
Marktbeobachter und Analystenhäuser. Es sei richtig, auf der tische Datenauswertung, an der alle Ebenen partizipieren kön-
Infrastrukturseite die strategischen Weichen für das große Da- nen, nicht nur das Topmanagement.
tenwachstum der Zukunft zu stellen und nach und nach alt
gediente Analyse- und Reportingprozesse unter die Lupe zu Kann die Macht der Algorithmen dem Herrschaftswis-
nehmen. Wer den zweiten Schritt vor dem ersten mache, drohe sen ein Ende setzen? „Ja, ein Stück weit“, sagt Reimund Wil-
zu stolpern. Ohne Zweifel birgt Big Data auch für Unternehmen lig vom Technologieunternehmen EMC. „Big Data vermisst die
in der Automobilindustrie erhebliches Businesspotenzial, aber Welt des 21. Jahrhunderts neu. Daten können unser physisches
kein IT-Entscheider muss fürchten, den Anschluss zu verpassen. Ich digital verlängern, ähnlich wie Kleidung unseren Körper.“
Die Zahl der Projekte und Anwendungen wird in den nächsten Heißt übersetzt: Unternehmen erhalten völlig neue Informa-
zwei Jahren kontinuierlich zulegen und aus dem Hype-Begriff tionen über ihre Kunden, Rückmeldungen zu ihren Produkten
Geschäftsalltag machen. Potenzielle Einsatzbereiche: Verhal- und über Wettbewerber. Wer wie Amazon oder Google die
tensanalysen von Kunden, Produktoptimierungen, besserer Technik beherrscht und clever nutzt, kann sein Geschäftsmo-
Service, mehr Unterstützung in den operativen Abläufen, viel- dell gewinnbringend erweitern. Statt allein mit Büchern oder
leicht sogar beim Aufbau neuer Geschäftsfelder. Erste Best- Suchergebnissen wird das große Geld mit Kundenprofilen ver-
Practice-Beispiele gibt es bereits. dient. Persönliche Befindlichkeiten, Vorlieben, Bedürfnisse und
Verhalten – die richtigen Informationen zur richtigen Zeit sind
Streng genommen ist Big Data kein neues Thema. Der Ein- die neue Währung in der Welt von Big Data.
zelhandel nutzt auffällige Korrelationen im Kaufverhalten sei-
ner Kunden bereits seit Anfang der 1990er Jahre, um die räum- Autor: Ralf Bretting
liche Präsentation einzelner Produktgruppen zu optimieren
– Stichwort Gattungskauf. Weil es bei vielen industriellen Wett-
bewerbsartikeln keine markanten Unterschiede gibt, beeinflus-
sen nur noch Geschmacksnuancen die Kaufentscheidung. Auch Daten-Tsunami: Speichern, was das Zeug hält
in der Automobilbranche fällt eine Differenzierung über die
Technik, die unter dem Blechkleid steckt, schwer. Deshalb ist
es wichtig, den Blickwinkel weg von den Produkten und ver- Egal ob stationär vom PC, mobil über Smartphone und Ta-
stärkt auf die Kunden zu richten. Genau an dieser Stelle kommt blet oder per Machine-to-Machine: Die Datenmenge, die
Big Data ins Spiel. Zu den Daten, die unternehmensinterne monatlich durch die globalen Netze strömt, wächst unauf-
Applikationen erzeugen, verwalten und auswerten, treten ex- haltsam. In den letzten zehn Jahren hat das Volumen um
terne Quellen, die Hersteller und Zulieferer bisher nicht auf den Faktor 750 zugenommen. Und ein Ende dieses Trends
dem Schirm hatten: Sensoren im Fahrzeug, mobile Endgeräte ist nicht in Sicht. Im Gegenteil: Bis zum Jahr 2016 wird sich
im Besitz von Kunden, Postings und Tweets in sozialen Medien die Zahl der digitalen Pakete noch einmal mehr als vervier-
– alles kann dabei helfen, Stimmungen aufzuschnappen, aktu- fachen. Das stärkste Wachstum sehen Experten in Ländern,
elle Markttrends zu erkennen, Entwicklungen zu simulieren die heute noch kaum ans Netz angebunden sind. Auch auf
und konsolidierte Informationen in weitreichende und strate- die IT-Abteilungen der Unternehmen kommt einiges zu:
gische Unternehmensentscheidungen einfließen zu lassen. Bis 2020 wird die Zahl der Server um den Faktor zehn und
die Informationsmenge um das Fünfzigfache ansteigen. Es
Voraussetzung dafür: Struktur und Organisation. Gängige braucht dann eineinhalb Mal mehr IT-Experten als heute, um
Warenwirtschaftssysteme und klassische Business-Intelli- dieses Datenbergs Herr zu werden.
gence-Lösungen können unstrukturierte Daten nicht ordent-
Sonderedition 01 · 2013
6 Big Data automotive · Interview
„Wir betrachten Big Data
über die komplette
Wertschöpfungskette hinweg “
„Vorsprung durch Technik“ verspricht der Werbeclaim der Audi AG.
Im Interview erklärt CIO Mattias Ulbrich, welchen Beitrag die IT
speziell mit Big Data zum Erfolg des Unternehmens beisteuert – und
in welchen Bereichen die intelligente Auswertung und Interpretation
von Daten das Business künftig befeuern kann.
Herr Ulbrich, viele Herausforderungen in der Automobil ligence-Infrastruktur und -Kompetenz ist schon heute ausge-
industrie haben im Kern mit der Erfassung und der in prägt, beispielsweise was Datenbewirtschaftung und Daten-
telligenten Auswertung von Daten zu tun. Welche Rolle haltung, aber auch Auswertung und Darstellung von Daten
spielt dabei für Sie Big Data? angeht. Und wir ergänzen diese Bereiche zielgerichtet für neue
Wir haben die Bedeutung von Daten erkannt und die damit Datenquellen. Wir stellen den Fachbereichen damit eine um-
verbundenen Möglichkeiten identifiziert. Unsere IT-Strategie fangreiche Auswahl an Werkzeugen zur Verfügung, aus der sie
ist fest in der Audi-Strategie 2020 verankert. Ziel ist es, Audi sich bedienen können. Fahrzeugsensordaten können wir zum
auf dem Weg zur führenden Premiummarke auf die Herausfor- Beispiel schon heute verknüpfen und wollen dem Kunden da-
derungen der Zukunft auszurichten und Kunden weltweit zu- mit in Zukunft einen konkreten Mehrwert bieten.
friedenzustellen. Dabei spielen Daten und deren Nutzung für
neue Geschäftsmodelle eine zentrale Rolle. Wer die Zahlen und Verfolgen Sie eine spezielle Big-Data-Strategie?
Fakten intelligent interpretiert und damit einen Mehrwert für Unsere IT-Strategie berücksichtigt natürlich auch Big-Data-
den Kunden schafft, kann sich einen entscheidenden Wettbe- Elemente. Das Ziel ist die Stärkung des bestehenden Kernge-
werbsvorteil erarbeiten. Für uns ist Big Data kein Modewort. schäfts und die Erschließung neuer Geschäftsmodelle. Der ge-
Wir unterstützen die Geschäftsbereiche beim Aufbau neuer samte Vorstand unterstützt dieses Thema, insbesondere unser
Big-Data- und Analytikprojekte durch die richtigen Tools und Vertriebsvorstand Luca de Meo.
das Knowhow im Bereich Datenverarbeitung, -visualisierung
und -interpretation. Zudem können wir mit unserem Wissen Hat Big Data Auswirkungen im Bereich IT-Sicherheit?
zum Thema Big Data auch unsere Kollegen in den Vertriebs Datensicherheit und Datenschutz stehen für uns an erster Stel-
regionen beraten. le. Wir haben höchste Sicherheitsstandards im Umgang mit
Kunden- und Fahrzeugdaten. Unser neues, hochmodernes Re-
Heißt konkret: Big Data ist für Audi kein technisches chenzentrum bietet technologisch gesehen die allerbesten Vo-
„Buzzword“ mehr, sondern liefert schon konkreten raussetzungen. Unsere Datensicherheitsexperten sind bereits
Mehrwert? in die Konzeption der Dienste eingebunden und begleiten die
Ja. Wir arbeiten an Pilotprojekten, die auf Big Data basieren. gesamte Entwicklungsphase mit Sicherheitsanalysen. Ebenso
Dass dieser Fachbegriff nun immer prominenter wird, gibt prüfen wir den laufenden Betrieb durch kontinuierliche Sicher-
diesen Projekten sicher Rückenwind. Unsere Business-Intel- heitschecks.
Sonderedition 01 · 2013
Interview · Big Data automotive 7
Fotos: Claus Dick
Sonderedition 01 · 2013
8 Big Data automotive · Interview
»Wir möchten durch den Einsatz
von Big-Data-Technologien
vor allem einen Mehrwert für
Kunden schaffen«
An welcher Stelle der automobilen Wertschöpfungsket schon heute einen engen Kontakt zu ihnen. Gerade bauen wir
te stellen Sie den Fachbereichen heute bereits Big-Data- beispielsweise einen Online-Shop für zahlreiche Aftersales-
Anwendungen zur Verfügung? Services auf. So werden Kunden etwa die Möglichkeit haben,
Wir betrachten Big Data über die komplette Wertschöpfungs- Wartungstermine mit ihrer Werkstatt mit nur einem Klick di-
kette hinweg. Die ersten Anwendungen testen wir heute schon. rekt im Fahrzeug zu vereinbaren.
In diesen Pilotprojekten sammeln wir wichtige Erfahrungen,
um bis zum Rollout Lösungen zu erarbeiten, die dem Premium- Vernetzte Systeme wie Audi connect eröffnen neue Ge
anspruch unserer Kunden gerecht werden. schäftsmöglichkeiten, sind aber auch ein Treiber für das
Datenwachstum im Unternehmen. Auf welche Größen
Können Sie das bitte konkretisieren? Worauf genau kon ordnung müssen Sie sich bei den übermittelten Daten
zentriert sich Audi? pro Fahrzeug und Monat einstellen? Und wie wird Ihr
Wir wollen Big-Data-Technologien vor allem im Marketing- Backend ressourcentechnisch damit klarkommen?
und Vertriebsumfeld sowie in der Qualitätssicherung einsetzen Unsere Backend-Systeme sind für die zu erwartende Daten-
– und selbstverständlich durch Big Data auch Funktionen im menge vorbereitet und können flexibel an die Anforderungen
Fahrzeug verbessern. Neben internen Datenquellen werden wir angepasst werden. Wir rechnen pro Tag mit Datenvolumina im
mittelfristig auch auf externe Datenquellen zurückgreifen, um mehrstelligen Gigabyte-Bereich. Die Datenmenge in diesem
die Qualität der Auswertungen zu steigern und eine korrekte Umfeld ist allerdings abhängig von vielen Faktoren und kann
Interpretation der Daten zu garantieren. Hier werden beispiels- stark schwanken. Das Nutzungsverhalten der Kunden sowie
weise Wettervorhersagen und andere Umweltdaten eine große das Dienste-Portfolio im Fahrzeug – abhängig von Markt und
Rolle spielen. Modell – haben darauf entscheidenden Einfluss. Daher ist in
diesem Umfeld eine entsprechende Skalierbarkeit besonders
Analysten sagen, dass Big Data den OEMs vor allem wichtig. Das erreichen wir durch Private-Cloud-Technologien
dabei helfen kann, direkte Beziehungen zu Fahrzeugkäu in unserem Audi-internen Connect-Center. Wir können sowohl
fern aufzubauen und im Aftersales intensiv zu nutzen. Rechenleistung als auch Speichervolumen kurzfristig an den
Sehen Sie das auch so und welche Schritte unternimmt Bedarf anpassen.
Audi in dieser Richtung?
Ja, wir sehen das ähnlich und möchten durch den Einsatz Auf welche Software- und Hardwareprodukte verlassen
von Big-Data-Technologien vor allem einen Mehrwert für die Sie sich im Umfeld von Big Data? Müssen Sie Ihre IT-
Kunden schaffen. Dank moderner Online-Lösungen haben wir Architektur modifizieren, vielleicht sogar neu planen?
Sonderedition 01 · 2013
Interview · Big Data automotive 9
Mattias Ulbrich ist seit Februar 2012 CIO der Audi AG in Daten und Fakten: Audi AG
Ingolstadt. Zuvor war der studierte Elektrotechniker sechs Jahre
Auf Erfolgskurs: 2012 ist als Jahr großen Wachstums in die
Leiter IT Integration & Services bei Volkswagen sowie Leiter ITP
Unternehmensgeschichte der Ingolstädter eingegangen.
Kundenauftragsprozess. Von 2003 bis 2006 arbeitete der 46-Jäh-
rige als Leiter Informationssysteme und Organisation bei Seat
S. A. 1998 bis 2003 war Ulbrich bereits als Leiter Informationssys
teme Produktherstellung bei Audi in Neckarsulm tätig. Mattias Umsatz
Ulbrich ist verheiratet und hat zwei Kinder.
50 000
40 000
30 000
20 000
10 000
0
2009 2010 2011 2012
in Mio. Euro 29 840 35 441 44 096 48 771
Produktionsvolumen
1,5
Wir haben im vergangenen Jahr mit unserem neuen Rechen-
zentrum das Rückgrat der Audi-IT noch stärker gemacht und 1,2
damit auch eine entscheidende Weiche für unseren Wachs-
tumspfad gestellt. Unsere Systemlandschaft überprüfen wir 0,9
aber weiterhin kontinuierlich, denn wer nicht ständig nach Ver-
0,6
besserungsmöglichkeiten sucht und Innovationen aktiv nutzt,
kann seinen Vorsprung nicht verteidigen. Heute verfügen wir
0,3
über eine belastbare und konsolidierte IT-Architektur, die wir
gezielt erweitern können. 0
2009 2010 2011 2012
in Mio. 0,93 1,15 1,30 1,46
Haben Sie in Ihrem Team genügend Experten, die sich
mit komplexen Datenanalysen auskennen?
Wir verfügen bereits heute über eine hohe Analytikkompetenz
bei uns im Haus, die wir aber noch weiter ausbauen wollen. Wir Mitarbeiter
orientieren uns dabei auch an den Anforderungen der Fachbe-
70 000
reiche. Audi will dieses Jahr 1500 neue Mitarbeiter in Deutsch-
60 000
land einstellen. Neben Experten für Leichtbau und E-Mobilität
suchen wir auch ganz gezielt IT-Spezialisten mit Schwerpunkt 50 000
Datenanalyse, die mit uns gemeinsam die Zukunft gestalten 40 000
wollen.
30 000
20 000
Lassen Sie uns zum Schluss einen Blick in die Glaskugel
werfen: Wie groß werden die Datenmengen sein, die wir 10 000
in fünf Jahren „big“ nennen? 0
Die Zahl wird sich mindestens im zweistelligen Petabyte-Be- 2009 2010 2011 2012
58 011 59 513 62 806 67 231
reich bewegen.
Das Gespräch führten: Ralf Bretting und Hilmar Dunker
Sonderedition 01 · 2013
10 Big Data automotive · Statements
Startaufstellung
Big Data @ Work Aus dem Hypebegriff werden Businessprojekte.
Hersteller und Zulieferer prüfen diverse Möglichkeiten.
»ZF hat das Thema Big Data seit letztem Jahr auf dem Radar. Nach dem ersten
Wirbel am Markt werden wir in der zweiten Jahreshälfte 2013 in unserem IT-Innova-
tionsmanagement ernsthafte Anwendungsfälle in der ZF untersuchen und
anschauen. Vorstellbar sind zum Beispiel Auswertungen von Massendaten aus dem
Produktionsprozess und den Produkten im Feld im Sinne der kontinuierlichen
Qualitätssicherung und -verbesserung«
Peter Kraus, Leiter des Bereichs Informatik ZF-Konzern, Friedrichshafen
»Big Data ist ein Schlagwort mit wortwörtlich durchschlagender Wirkung.
Gleichzeitig passt es zum Kern unserer Entwicklung: Informationsmanagement ist es,
was zum Beispiel die Continental-Division Interior ausmacht. So, wie wir heute im
Fahrzeug neue Funktionen nur durch die Vernetzung bislang getrennter Systeme
realisieren können, so wird die Nutzung von vielfältigen Datenquellen aus der
Verkehrsinfrastruktur zu ganz neuen Funktionen und am Ende zu einer ganz neuen
Qualität des Autofahrens führen«
Helmut Matschi, Mitglied des Vorstands der Continental AG, Division Interior, Hannover
»In den neuen Fahrzeuggenerationen von BMW stecken heute rund zwei Gigabyte
Softwarecode und Anwenderdaten – in wenigen Jahren wird es zehnmal so viel sein.
Benötigen Modelle dann ein Update, müssen unsere Servicepartner weltweit dazu in
der Lage sein, sehr große fahrzeugspezifische und betriebskritische Datenmengen
schnell abzurufen und in die Autos einzuspielen. Das ist eine datenlogistische
Herausforderung, der wir uns stellen müssen«
Karl-Erich Probst, Leiter Zentrale Informationstechnologie, BMW Group, München
»Acht Währungen, große Produktfamilien mit zahlreichen Unterkategorien, sehr
unterschiedliche Kunden mit lokalen Anforderungen – die Randbedingungen, die un-
sere Teilepreise in der Region APAC beeinflussen, sind komplex. Deshalb wollen wir
künftig eine Big-Data-Lösung nutzen, die unsere Analysten bei der Preisbildung mit
automatisch generierten Kennzahlen aus unterschiedlichen Datenquellen unterstützt.
Wir haben uns die Serviceangebote zum Vorbild genommen, mit denen die
Automobilindustrie erfolgreich Kunden bindet«
Raymond L. Osgood, Leiter des Teilegeschäfts von Fiat Industrial in der Region Asien-Pazifik
Sonderedition 01 · 2013LEADING EDGE IN
TRUST
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CRTL-S
Passen Methoden, Softwaretools und IT-Infrastrukturen
zusammen, kann Big Data Antworten auf die spannende
Frage „Was wäre, wenn …?“ liefern – entlang der gesamten
automobilen Wertschöpfungskette.
Illutration: Sabina Vogel
Fotos: Land Rover
Sonderedition 01 · 2013Value Chain · Big Data automotive 13
J ahrelang trimmten die IT-Abteilungen Anwender darauf,
die Datensätze in zentralen Reportingtools so schlank wie
möglich zu halten. Speicherplatz war teuer, Auswertungen
men neue Welt. Das Beratungsunternehmen Experton geht da-
von aus, dass sich künftig die Material- und Produktionsflüsse
weiter optimieren lassen, da nahezu alle Eingangsressourcen
dauerten Tage. Big Data Analytics stellt dieses Paradigma auf einzeln lokalisiert und getrackt werden können. „Das Feedback
den Kopf. Jetzt speichern Unternehmen alle Details, derer sie aus den Nachfragemärkten wandert nahezu in Echtzeit durch
habhaft werden können. Die Frage, was damit passieren soll, die verschiedenen Stufen der Lieferanten- und Produktions-
steht an zweiter Stelle. Automobilhersteller zum Beispiel er- kette und sorgt für eine optimale Steuerung der Outputmenge
fassen Maschinenparameter in ihren Fabriken, blicken ihrer sowie der verbrauchten Materialien und Energieträger“, schrei-
Händlerorganisation über die Schulter, wollen wissen, was die ben die Analysten Carlo Velten und Steve Janata in ihrem Stra-
Käufer ihrer Fahrzeuge tun, werten die Sensoren aus der Bord tegiepapier „Big Data Business Models 2013“. „Betrachtet man
elektronik aus. Wenn es gelingt, diesen vielfältigen Input rich- die Produktivitätsentwicklung in der Industrie innerhalb der
tig zu kanalisieren und als nützliche Information an den Anfang letzten fünfzig Jahre, so ist zu erwarten, dass sich durch den
der Wertschöpfungskette zurückzuspielen, wäre viel gewon- Einsatz von Internettechnologien in Kombination mit Big-Data-
nen. Design und Entwicklung könnten Knowhow und Bauch- Verfahren ein neuer Produktivitätsschub entfachen wird.“ Die
gefühl mit validen Rückmeldungen aus der Praxis abrunden, Anzahl der industriell eingesetzten Sensoren soll sich bis zum
das Topmanagement noch bessere Entscheidungen treffen. Die Jahr 2015 verdreifachen.
perfekte Feedbackschleife über den kompletten Produktlebens-
zyklus hinweg gibt es zwar noch nicht. Wohl aber erste Leucht- Produkt
turmprojekte, die zeigen, was mit Big Data machbar ist. BMW arbeitet daran, die Prognostik in seinem Navigations-
dienst auf eine neue Detailstufe zu heben. In die Berechnungen
Entwicklung fließen Informationen über das persönliche Fahrverhalten,
In der Entwicklungsphase des SUV-Modells Evoque schrie- Ampelphasen, das aktuelle Unfallgeschehen und andere Ein-
ben die Designingenieure von Jaguar Land Rover mit ihren flussfaktoren auf der gewählten Route ein. Möglich machen
Fahrzeugsimulationen Tag für Tag Plattenspeicher im Tera- das Korrelationen aus unterschiedlichen Datentöpfen, die
byte-Bereich voll. Extensives virtuelles Prototyping und Big- praktisch in Echtzeit ermittelt werden und dem Fahrer via Con-
Data-Vergleiche haben am Ende nicht nur das äußere Erschei- nectedDrive zur Verfügung stehen.
nungsbild des Evoque geprägt, sondern auch die Arbeitsweise
der Entwicklungsteams bei Jaguar Land Rover verändert. Weil Sales und Aftersales
heute jedes neue Fahrzeug in all seinen Eigenschaften digital Detaillierte Analysen des Nutzungsverhaltens können helfen,
beschrieben ist, bevor die ersten Hardware-Aktivitäten starten, Wartungsintervalle gezielter zu bestimmen, Werkstattbesuche
können die Ingenieure das Zeitfenster für Änderungen länger bedarfsgerechter festzulegen und eine wirklich proaktive und
offenhalten. Neue Lifestyletrends, Beobachtungen des Wettbe- individuelle Kundenbetreuung umzusetzen. Um Produktfehler
werbs, Rückmeldungen vom Markt – alles wird die Produktent- schneller orten zu können, gibt es schon heute einen Abgleich
wicklung in Zukunft noch länger beeinflussen. Auch Daimler der täglich in Vertragswerkstätten auf der ganzen Welt anfal-
will die Phase vor dem so genannten Design Freeze verlängern. lenden Millionen von Diagnosedaten. Die Ergebnisse können
Laut Entwicklungsvorstand Thomas Weber sind sechs Monate bares Geld wert sein: Welche Werkstätten haben mit welchem
und mehr möglich, je mehr Absicherung digital erfolgt. „Das ist Modell ähnliche Erfahrungen gemacht? Zu welcher Lösung
die große Chance, um mit einem weltweit verteilten Entwick- sind sie gekommen? Mit diesen Informationen lassen sich die
lungsverbund zu punkten. Das macht uns schneller, effizienter Ursachen eines Defekts schneller eingrenzen und betroffenen
und spart Geld“, sagte er gegenüber automotiveIT bei der Eröff- Kunden kann sofort geholfen werden. In der Vergangenheit
nung des neuen Forschungs- und Entwicklungszentrums von hat der Erfahrungs- und Datenabgleich zwischen Werkstätten,
Mercedes-Benz in Indien. OEMs, Zulieferern und Bauteileproduzenten schon mal mehre-
re Tage, unter Umständen sogar Wochen in Anspruch genom-
Fertigung men. So lange muss im Zeitalter von Big Data kein Autofahrer
In der Produktion schafft die Kombination aus kostengünstigen mehr auf sein Fahrzeug verzichten.
Sensortechnologien, leistungsfähigen IT-Infrastrukturen und
hochflexiblen Analyse- und Planungssystemen eine vollkom- Autor: Tino Fromme
Sonderedition 01 · 201314 Big Data automotive · SOA-Plattformen
Auffangbecken
Big Data, Fast Data, Analytics, Intelligence, In-Memory – auf
der Fahrt in das neue IT-Zeitalter tauchen viele neue Begriffe am
Straßenrand auf. Doch keiner ist so wichtig wie Hadoop.
Foto: Audi Illustration: Sabina Vogel
Landezonen: Software-definierten Rechenzentren gehört die Zukunft
Schon heute denken CIOs darüber nach, Daten, die im Unternehmen über verschiedene Instanzen verstreut sind, an einem
zentralen Ort zu sammeln und dort mit den zu erwartenden neuen externen Big-Data-Strömen zu verschmelzen. Diese „“
müssen groß, günstig und sehr zuverlässig sein – eine Chance für IT-Dienstleister, sollten sie es schaffen, mit ihren Angebo-
ten fünf erfolgskritische Faktoren unter einen Hut zu bringen:
● das Speichern großer Datenmengen ● Auswertungen in Echtzeit ● eine schnelle App-Entwicklung ● die Koexistenz mit der
Legacy-Welt ● sowie eine freiwählbare Kombination unterschiedlicher Cloud-Anbieter.
Sonderedition 01 · 2013SOA-Plattformen · Big Data automotive 15
H adoop ist ein Software-Framework, das auf Java basiert.
Mit ihm lassen sich lastintensive Prozesse auf tausende
von Rechnerknoten verteilen und parallel abarbeiten. Was sehr
schoben werden. Wollen klassische Industrieunternehmen mit-
halten, müssen sie daran arbeiten, die gleiche Agilität Schritt
für Schritt aufzubauen. Heißt konkret: veraltete Architekturen
technisch klingt, bringt handfeste Vorteile mit sich. Selbst Da- raus, neue Konzepte rein. Die Unternehmens-IT muss dazu in
tenvolumina im Petabyte-Bereich stellen kein Hindernis dar, der Lage sein, den durch Virtualisierung und multiple Trans-
und im Vergleich zu klassischen Data Warehouses (DWH) sind aktionsebenen rasant wachsenden horizontalen Traffic schnell
Hadoop-Lösungen extrem günstig, weil sie auf frei zugäng- und mit geringer Latenz zielgerichtet zu steuern. Paul Maritz,
lichem Quellcode basieren. Damit nicht genug: Hadoop kann CEO der EMC-Tochter Pivotal und Spezialist für Big Data und
mit sämtlichen Formaten umgehen, egal ob sie strukturierte Cloud-basierende Apps, sagt: „Die Fähigkeit, im Unternehmen
Daten enthalten oder nicht. Deshalb sagen Experten dem Fra- bereits gespeicherte Daten schnell auszuwerten, ist wichtig.
mework eine große Zukunft voraus: 80 Prozent der Daten, die Noch entscheidender aber ist das richtige Konzept, wie man
bis 2015 neu ins weltweite Big-Data-Universum strömen, wer- mit dem großen Datenstrom umgehen möchte, der schon heu-
den in Hadoop-Umgebungen landen. te Tag für Tag neu in die Systeme strömt.“ Stichwort Internet
der Dinge: In Zukunft wird – bildlich gesprochen – praktisch
Angesichts dieser Entwicklung mögen sich viele Geschäfts- jedes von Menschen hergestellte technische Produkt seinen
führer die Frage stellen, ob sie mit DWH, Business Intelligence Zustand in Echtzeit an eine übergeordnete Steuerungseinheit
und Enterprise Content Management nicht jahrelang auf lahme melden. Auf einem einzigen Transatlantikflug einer Boeing
Gäule gesetzt haben. Die Antwort, die der Hightech-Verband 777 beispielsweise fallen rund 30 Terabyte Daten an. Sie kön-
Bitkom gibt, beruhigt: Unternehmen werden konventionelle nen genauer unter die Lupe genommen werden und neue, auf-
und neue Technologien kombinieren, um Zugang zu Big Data schlussreiche Erkenntnisse liefern, die das Produkt Flugzeug
zu bekommen. BI zum Beispiel ist nicht tot, sondern bleibt eine verbessern, den Service der Airline und das Reiseerlebnis für
wichtige Stütze des operativen Geschäfts. Stark beworbene die Passagiere. Ähnliches ist in der Automobilindustrie denk-
Ansätze wie die In-Memory-Datenbank SAP Hana können Aus- bar, wenn sich der Trend zum vernetzten Fahrzeug und zur Car-
wertungen und Reports um ein Vielfaches beschleunigen, blei- to-X-Kommunikation weiter verstärkt.
ben in ihrer Logik aber in der transaktionalen und analytischen
Systemwelt verwurzelt. Eine Koexistenz mit der dynamischen Natürlich ist klar, dass nicht alle OEMs in eine eigene
Big-Data-Welt außerhalb der Firmengrenzen erscheint derzeit Cloud-Infrastruktur von der Größe und Leistungsfähigkeit von
als vielversprechender Ansatz. Google oder Amazon investieren werden. Viele wollen sich
erweiterte Computingkapazitäten individuell und ganz nach
Trotzdem: Wollen Unternehmen mit dem prognostizierten Bedarf zusammenstellen und aus den am Markt erhältlichen
Datenwachstum Schritt halten, muss sich die Technik in den Cloud Services frei auswählen. In den meisten Rechenzentren
Rechenzentren und Netzwerken ändern. Eine Blaupause liefern wird es deshalb für viele Jahre eine Koexistenz geben zwischen
Internetpioniere wie Google, Facebook oder Amazon. Um ihren erprobten und sehr effizienten Mainframe-Applikationen so-
Anwendern im Zeitalter sozialer Netzwerke und mobiler End- wie neuen, agilen Apps in der Cloud. Allerdings ist es ratsam,
geräte ständig neue Funktionen und Angebote zur Verfügung nicht eine Big-Data-Lösung nach der anderen zu implementie-
zu stellen, haben sie die Speicherung und Auswertung großer ren und in Bezug auf Inhalte, Prozesse oder Geschäftsbereiche
Datenmengen revolutioniert. In die meisten Anwendungs- zu unterscheiden. Ziel muss vielmehr eine zentrale Plattform
transaktionen sind gleich mehrere Softwareebenen involviert. sein, die unterschiedliche Anwendungsfälle unterstützt und als
Tendenz: stark steigend. In Form virtueller Maschinen können „shared service“ unternehmensweit zur Verfügung steht.
individuelle Applikationsebenen an jeder beliebigen Stelle im
Rechenzentrum zu finden sein und von Host zu Host frei ver- Autor: Ralf Bretting
Sonderedition 01 · 201316 Big Data automotive · Expertise
Big Data in Motion
Roadmap Mit zielgerichteten Datenauswertungen können OEMs
und Zulieferer an der Spitze des Wettbewerbs fahren. Hendrik Stange
vom Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informations-
systeme IAIS zeigt die Chancen für Prozesse und Produkte auf.
W eltweit entstehen durch digitalisierte Prozesse und
vernetzte Wertschöpfungsketten immer größere und
vielfältige Datenmengen. Wenn Unternehmen die massiven
verschiedene Märkte. Kombiniert man diese Informationen mit
Daten aus der laufenden Produktion, der Onboard-Diagnose
oder Kunden- und Werkstattberichten, sind die gewonnenen
Ströme technischer Daten vorausschauend analysieren, au- Einblicke für die Marktforschung ebenso nutzbar wie für die
tomatisiert zu nutzbarem Wissen verdichten und in ihre Pro- Produktentwicklung oder das Qualitätsmanagement von Au-
zessentscheidungen integrieren, verschaffen sie sich einen tomobilherstellern und Zulieferern. Auch Kundenbedürfnisse
entscheidenden Vorteil im internationalen Wettbewerb. Die können so individueller angesprochen werden („Social Context
Herausforderungen sind dabei ähnlich vielfältig wie die ver- Aware Advertising“). Richtig eingesetzt, hat Big Data das Po-
fügbaren Datenvolumen, die in immer schnellerem Tempo tenzial, unseren Alltag im und mit dem Auto in ähnlicher Weise
entstehen. Statt vereinzelte Datensilos zu untersuchen, strebt zu verändern, wie es aktuell beim Smartphone der Fall ist. Zen-
Big Data nach dem ganzheitlichen, semantischen Bild in den trale Zukunftsthemen für die Automobilindustrie, erarbeitet in
Daten, um Entscheidungen dynamisch zu unterstützen. Hier- einem Workshop des Fraunhofer IAIS mit Branchenvertretern,
zu bedarf es Methoden zur Fusion strukturierter wie auch zeigen das Innovationspotenzial, das in Big Data für den Auto-
unstrukturierter Daten, einer adaptiven, übergreifenden IT- motive-Bereich steckt – darunter zunehmend individualisierte
Infrastruktur sowie Verfahren zur verteilten Datenanalyse auf Dienstleistungen, aber auch intermodale Nutzungsmodelle.
den Datenströmen. Dies sind nur einige Themen, mit denen Weitere Potenziale liegen zum Beispiel im Supply Chain Ma-
sich gegenwärtig die Forschung beschäftigt. Doch eines kristal- nagement, in der Produktion und in der Fahrzeugentwicklung:
lisiert sich dabei besonders heraus: Erfolgreiche Lösungen ver- • Ressourcenschonende Produktion
netzen nicht nur Daten und Geräte, sondern auch Abteilungen • Industrial-Private-Partnerships für eine Produktentwicklung
und Geschäftsprozesse – Big Data ist kein reines Technologie-, mit den Kunden
sondern auch ein Strategiethema. • Individuelle Produkt-Service-Pakete
• Effizienteres Management und intelligente Prozesssteuerung
Der Kunde „am Steuer“ (teilautomatisierte Entscheidungen in Prozessen)
Das Produkt im Kontext seiner Nutzung verstehen, die Produk- • Früherkennung und Qualitätssicherung im operativen Betrieb
tion vorausschauend verbessern und sichern oder innovative (von der Herstellung bis zur Nutzung und zum Recycling)
neue Produkte entwickeln – dies sind bekannte Ziele, die durch Big-Data-Lösungen setzen auf eine breite Technologiegrund-
Big Data neu gedacht werden können. Wo Big Data unterstüt- lage und fachliches Knowhow bei der Umsetzung. Den Kern
zen kann, zeigt ein Beispiel des Fraunhofer-Instituts für Intelli- bildet eine flexible und skalierbare IT-Architektur, die die ver-
Foto: Fraunhofer IAIS
gente Analyse- und Informationssysteme IAIS: Intelligente Ver- schiedenen Big-Data-Tools und Frameworks aufgabenspezi-
fahren aus der semantischen Textanalyse identifizieren in über fisch miteinander kombiniert. Unternehmen können dabei aus
30 Millionen Postings eines Automobilforums Emotionen zu einer Reihe von kommerziellen und Open-Source-Tools wäh-
Fahrzeugen, Autoteilen und Herstellern, die in den Nutzerbei- len. Die richtige Auswahl stellt jedoch häufig eine Herausforde-
trägen enthalten sind. Global gedacht ergeben sich individuelle rung dar. Die Forschung unterstützt mit Best Practices, Living
Wahrnehmungen, wichtige Themen und Stimmungsbilder für Labs Big Data und der Entwicklung spezieller Analyseverfahren:
Sonderedition 01 · 2013Expertise · Big Data automotive 17
• Text Analytics ist ein Technologiebündel, um unstrukturierte Erzeugung und Wertschöpfung in neuer Form flexibler, krea-
Textdaten auszuwerten (Log- und Berichtsdatenauswertung, tiver und vernetzter zu machen, ohne durch die Datenentste-
Kundendialoganalysen, Protokollauswertung, Kampagnen- hung ausgebremst zu werden. Vor diesem Hintergrund ist Big
monitoring). Data ein Leitbegriff der Industrie 4.0. Insbesondere intelligente
• Process Analytics liefert wichtige Einblicke in Prozesse und und adaptive Systeme legen einen Grundstein für die automo-
optimiert Infrastrukturen (Condition Monitoring, Predictive bile „Big Data Factory“. Dabei wird die Vernetzung der Daten
Maintenance, Analytical SCM, Operational Excellence). aus Unternehmens- und Produktionsprozessen ergänzt um die
• Big Data Analytics liefert skalierbare Analyseverfahren und Sensorik und Diagnosefähigkeit in den Fahrzeugen. Für den
ermöglicht das sichere und verteilte Monitoring komplexer Automobilsektor bedeutet das: „Big Data findet auch auf der
Infrastrukturen sowie die direkte Analyse auf dem Daten- Straße statt.“
strom (In-stream und Embedded Analytics, Data Mining mit
integriertem Datenschutz, Fahrzeugsensoranalyse).
• Bildverarbeitung stellt Verfahren zur automatischen Extrak-
tion von Informationen aus großen Bilddaten bereit
(Verkehrszeichenerkennung, Toter-Winkel-Überwachung,
Fahrerassistenzsysteme).
• Visual Analytics setzt den Experten ans Steuer einer interak-
tiven Visualisierungsumgebung, eines Echtzeit-Dashboards
und erlaubt Ad-hoc-Analysen (zur Mustersuche, raum-zeit-
lichen Analyse, Prognose et cetera).
Für den Einsatz von Big Data ist ein umfassendes Verständ- Hendrik Stange
nis von Big-Data-Konzepten, Technologien und Verfahren mit Hendrik Stange studierte Wirtschaftsinformatik mit
einem Höchstmaß an Qualität unabdingbar. Genauso wichtig den Schwerpunkten Data Mining und Corporate Go-
ist es, den Schutz sensibler Daten im Rahmen von Compliance- vernance an der Otto-von-Guericke-Universität Mag-
Regeln zu beachten. Sobald personenbezogene Daten inte- deburg. Seit 2007 ist er Analyst in der Abteilung Know-
griert werden, sind Datenschutz und Datensicherheit oberstes ledge Discovery am Fraunhofer-Institut für Intelligente
Gebot. Mit „Privacy by Design“ werden Datenschutz und Da- Informations- und Analysesysteme IAIS und dort seit
tensicherheit zum fundamentalen Bestandteil jeder Lösung. 2009 als Projektleiter tätig. Sein aktueller Forschungs-
schwerpunkt liegt im Bereich Big Data Analytics und
Fazit im Spezialgebiet Reality Monitoring. Er unterstützt
Immer rasanter verschmelzen Informationstechnologie, Ana- Unternehmen auf ihrem Weg zu „Data-driven Enter-
lytik und Industriesteuerung. Der damit einhergehende Para- prises“ im strategischen Umgang mit dem wettbe-
digmenwechsel zielt darauf ab, Unternehmensmanagement, werbsentscheidenden Rohstoff „Daten“.
Sonderedition 01 · 201318 Big Data automotive · Impressum
„Aus dem iPad wird nichts,
Netbooks gehört die Zukunft.“
Fehlprognose von Bill Gates, 2007 *
* Wirtschaftlich war diese Prognose für Microsoft ein Desaster. O.K., damals gab es auch noch kein
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