Big Data Anwendungen in Bayerns Zukunftstechnologien
Big Data ist mehr als nur ein Hype. Auf technologischem Fortschritt und dem Willen zur Veränderung von Geschäftsprozessen in vielen Lebensbereichen beruhend, ist Big Data eine Keimzelle zur Neugestaltung des digitalen Ökosystems, aus dem heraus sich zahlreiche Innovationen entfalten können. Seine Bedeutung wächst stetig. Big-Data-Technologien und -Anwendungen wird ein hohes Zukunftspotenzial bescheinigt – in Wirtschaft und Wissenschaft, aber auch in der öffentlichen Verwaltung und im privaten Leben. Dies resultiert einerseits daraus, dass sich aktuelle Produkte und Prozesse radikal weiterentwickeln lassen und im Wechselspiel mit dem „Internet der Dinge“ Handlungsoptionen bieten, die deutliche Effizienzgewinne ermöglichen. Andererseits werden neue Produkte, neue Geschäftsmodelle und eine Neugestaltung der Prozesse die etablierten Branchen mit neuen Wettbewerbern konfrontieren. Die Stichworte vernetzte Mobilität und autonomes Fahren lassen beispielsweise erkennen, dass das Kernprodukt Automobil sich in einem neuen Kontext bewähren muss. In diesen steigen neue Wettbewerber mit neuen Fahrzeugkonzepten und Dienstleistungen ein. Personalisierte Medizin, vernetzte lokale und regionale Energieversorgungssysteme, maßgeschneiderte kundenspezifische Produkte sind nur einige weitere Beispiele, die quer durch alle Branchen und Technologiefelder den Wandlungs- und Innovationsdruck, der von Big Data ausgeht, beschreiben.
Für den Freistaat Bayern sind eine Reihe von Schlüsseltechnologien von besonderer Relevanz. Ausführliche Informationen erhalten sie hier. Hierzu werden diejenigen Technologiefelder gezählt, die sowohl schon heute wesentlich zur Wertschöpfung beitragen als auch sich in Zukunft besonders dynamisch entwickeln werden.
In der folgenden Tabelle werden Anwendungsfälle für Big-Data-Anwendungen und -Methoden in diesen Zukunftstechnologien aufgezeigt. Die Bandbreite ist groß. Sie reicht von einer intelligenten und vernetzten Fabrik und autonom fahrenden Kraftfahrzeugen über Smart Farming und eine neue Qualität der Analyse von Wetterdaten bis hin zur Speicherung und Analyse von Genomdaten und einer personalisierten Medizin.
Big Data-Anwendungsfälle in Bayerns Zukunftstechnologien
Technologiefeld* |
Beispielhafte Anwendungsbereiche für |
Energiesysteme und -technologien |
- intelligentes Energiemanagement - Lastenprognosen bei erneuerbaren Energien - langfristige Energienutzungspläne |
Biotechnologien |
- Speicherung und Analyse von Genomdaten - Erforschung von Krankheiten, etwa Krebs oder Erbkrankheiten |
Ernährungs- und Lebensmitteltechnologien |
- Smart Farming - Wetterdatenanalyse - wertschöpfungsübergreifende Optimierung |
Gesundheits- und Medizintechnologien |
- personalisierte Medizin - Erprobung individualisierter Medikamente - digitale Patientenakte |
Industrielle Produktionstechnologien |
- Predictive Maintenance - intelligente und vernetzte Fabrik - cyberphysische Systeme - selbstlernende Produktionsprozesse |
Intelligente Verkehrssysteme und zukünftige Mobilität |
- autonomes Fahren - intelligente Verkehrsleitsysteme und Verkehrsflüsse - vernetztes Fahren - intelligente Warenflüsse in der Logistik |
Luft- und Raumfahrttechnologien |
- Detektion von Gegenständen im Weltraum - Remote Sensing |
Neue Werkstoffe und Materialien sowie Nanotechnologien |
- Data-Mining-Verfahren zur Nutzbarmachung - Simulation neuer Materialien |
*Anmerkungen: Das Technologiefeld „Digitalisierung / IKT“ wird nicht gesondert aufgeführt, da die Big Data-Technologien und -Anwendungen selbst ein Teilbereich dieses Feldes sind. Aufgrund deutlicher inhaltlicher Überschneidungen zwischen „Neue Werkstoffe / Materialien“ sowie „Nanotechnologien“ in Bezug auf Big Data-Technologien werden die beiden Technologiefelder in dieser Tabelle gemeinsam dargestellt.
Quelle: Prognos / Heckmann, 2016
Die hohe Bedeutung von Big-Data-Technologien und -Anwendungen für die Schlüsseltechnologien ist bereits ein Beweis für ihre hohe ökonomische Bedeutung. Darüber hinaus gibt es aber auch in anderen Technologiefeldern und Branchen – etwa der Finanz-und Versicherungswirtschaft – vielfältige Einsatzmöglichkeiten. So können auf Basis von Big Data beispielsweise Sicherheitsrisiken frühzeitig erkannt und abgeschätzt werden, wenn zur Lagebewertung und Gefahrenabwehr neben klassischen Quellen (Wetterdaten, Verkehrsdaten) auch Informationen aus Social-Media-Diensten, Bildauswertungen von Überwachungsvideos oder Auslastungsdaten von Mobilfunkmasten herangezogen werden.