Big Data. Kreativität aus rohen Daten. Eine technologische Revolution. Objektivierung des Bauchgefühls. 2.

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1 Heft 9 Titelbild: Jer Thorp Big Data Kreativität aus rohen Daten Eine technologische Revolution Objektivierung des Bauchgefühls bt

2 Daten nicht nur von Smartphones, Elektroautos und Kühlschränken Big Data und das Internet der Dinge Es gibt Datenmengen, die in keine Standarddatenbank passen und kaum mit bisher bekannten Werkzeugen behandelt werden können. Intelligente Produkte, wie sie aus dem Internet der Dinge hervorgehen, verlangen nach einer anspruchsvollen Logik sowohl in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz als auch in Bezug auf Zusammenwirken und Flexibilität. Wie diese neuen Herausforderungen aussehen, beschreibt dieser Artikel. Autorin: Irene Cramer Ketzerisch könnte man sagen: Endlich ist im IT- Bewusstsein flächendeckend angekommen, dass es Datenmengen gibt, die in keine Standarddatenbank passen und kaum mit bisher bekannten Werkzeugen behandelt werden können. Nur einige alte Bekannte, wie Google oder Amazon, wagen sich bereits seit Jahren an diese sehr großen Datenmengen. Und sie verarbeiten diese sogar effizient (davon gehen wir aus) und gewinnbringend (das können wir sehen). Neben Klicks und Links werden im so genannten Internet der Dinge auch neue Typen von Daten anfallen: So werden etwa Sensordaten gesammelt und Aktuatoren gesteuert. Ein typisches Beispiel, mit dem IT-affine Menschen versuchen, das Internet der Dinge den nicht ganz so IT-affinen Menschen näher zu bringen, sieht ungefähr wie folgt aus. Ein Anwendungsbeispiel für Average Joe Ellen schmökert auf der Zugfahrt von der Arbeit mit ihrem Smartphone in ihrem Lieblings-Food-Blog. Dabei findet sie ein Rezept, über das sich ihre beiden Söhne sicher zum Abendessen mit Heißhunger hermachen würden. Sie schickt eine entsprechende Anfrage an ihren Kühlschrank, der eine Einkaufsliste zusammenstellt und direkt einige Artikel im Supermarkt vorbestellt, damit niemand Ellen die essenziellen Zutaten vor der Nase wegkaufen kann. Weil ihre Söhne nach dem Kindergarten keine Einkaufstrips mit Autofahrten mögen, schickt Ellen zudem eine Anfrage an ihr Home-Entertainment-System, dass entsprechend der Präferenzen ihrer Söhne zwei Folgen Löwenzahn auswählt und auf das Multimedia-System ihres Autos überträgt. Würden wir das Beispiel weiterspinnen, könnten wir noch remote den Backofen vorheizen, mithilfe von in Kleidung vernähten Radio-Frequency- Identification-(RFID-)Chips feststellen, wo die Kinder abzuholen sind (vom Spielplatz, aus dem Musikraum), vielleicht müssten wir auch noch via Smartphone sicherstellen, dass die Batterie von Ellens Elektroauto aufgeladen ist usw. Abbildung 1 veranschaulicht das geschilderte Beispiel. Ein bisschen Mathematik Und wo sind dabei jetzt die großen Datenmengen? Dazu ein bisschen Mathematik: Es gibt ca. 40 Millionen Privathaushalte in Deutschland [1]. Wir können 2 bt

3 getrost davon ausgehen, dass es in so gut wie jedem davon einen Kühlschrank, einen Warmwasserboiler, einen Backofen etc. gibt. Die meisten dieser Geräte sind bereits heute mit Sensoren ausgestattet; in wenigen Jahren werden sie davon gehen Experten aus nicht nur einiges an Sensorik aufzuweisen haben, sondern auch IP-fähig sein. Weiter gibt es in jedem Haushalt mindestens ein Auto, insgesamt macht das immerhin fast 42 Millionen (zugegeben: Nicht alle besitzen ein Multimediasystem und wenige davon sind bisher Elektroautos). Fast 57 Millionen Deutsche (entspricht ca. 70 Prozent) besitzen ein Smartphone, ca. 63 Prozent davon sind für den privaten Gebrauch und 8 Prozent für den geschäftlichen [2]. Es gibt weiter ca Supermärkte in Deutschland (mit offensichtlich jeder Menge Sensorik, zumindest aber Potenzial dafür). Ganz zu schweigen von der beachtlichen Anzahl potenziell mit RFID-Chips ausstattbarer Kinderkleidungstücke. Zwar kann man sich die Frage stellen, ob es wirklich nötig ist, Kühlschränke mit Handys und Supermärkten kommunizieren zu lassen, und ob das Home-Entertainment-System die Fernsehgewohnheiten der eigenen Kinder steuern sollte, doch dies soll hier ungeachtet bleiben. Angesichts der genannten Zahlen dürften die gängigen Expertenschätzungen, die von zukünftig mehr als 1012 bis 1015 Objekten im Internet der Dinge ausgehen [3], jedenfalls nicht mehr verwundern. Bereits anhand des oben beschriebenen Beispiels von Average Joe, das folgend noch um ein Beispiel aus dem Themenkreis Smart Factory bzw. Industrie 4.0 ergänzt wird, lassen sich einige wesentliche Punkte ableiten. Stellt man sich das Internet der Dinge als ein (eben u. a. aus Sensorik und Aktorik zusammengesetztes) Abbild der Realität vor, bedeutet das eine notwendige Auseinandersetzung mit den Aspekten Schutz und Sicherheit sowie Masse und Methode. Abb. 1: Ein Beispiel für Average Joe Schutz und Sicherheit Das o. a. Modell wird nicht nur von der Realität beeinflusst, sondern und das ist der entscheidende Punkt das Internet der Dinge kann unmittelbare Auswirkungen auf die Realität haben. Das heißt, es kann diese direkt und aktiv ändern, nämlich z. B. vom Handy zum Home-Entertainment-System zum Car-Multimediasystem zum RFID- Chip in Kinderkleidung und zurück zum (Navi im) Handy usw. Die Daten über die Verwendung von Dingen und die dazu gehörenden Dienste sind somit zu einem beachtlichen Anteil sensibel, vergleichbar etwa mit der Sensibilität der Daten, die beim Online-Banking heute zwischen Bank und Nutzer via Internet ausgetauscht werden. Allerdings: Schlimmer noch bedeutet ein unberechtigter Zugriff im Internet der Dinge nicht nur die Preisgabe von ggf. vertraulichen Informationen, sondern führt unter Umständen dazu, dass der Eigentümer bzw. berechtigte Nutzer die Kontrolle (= Steuerung) über seine Dinge in der physischen Welt verliert. Man kann heute weder vollständig ausschließen, Opfer von Online-Banking-Betrügern zu werden, noch wird sich vermutlich in Zukunft ganz ausschließen lassen, dass es einem Hacker gelingt, remote den IP-fähigen Herd in der Küche anzustellen, wenn niemand zu Hause ist oder alle schlafen. Wenn man einmal von diesen Sicherheitsbedenken, d. h. dem unberechtigten Zugriff, absieht, stellen sich grundsätzlich die Fragen, wem die Sensordaten gehören, die die Dinge produzieren, wer die Aktuatoren unter welchen Umständen wie steuern darf, und damit auch, wem die Daten der entsprechenden Dienste gehören. Hier sind mindestens die folgenden Konstellationen denkbar: Dinge, die sich selbst produzieren In der Industrie führt dieser Ansatz (gemeint sind die Ideen, die sich mit dem Begriff Industrie 4.0 verbinden, IMC) zu einem Paradigmenwechsel, bei dem das entstehende Produkt erstmals eine aktive Rolle übernimmt: [ ]. Das entstehende Produkt steuert [ ] den Produktionsprozess selbst, überwacht über die eingebettete Sensorik die relevanten Umgebungsparameter und löst bei Störungen entsprechende Gegenmaßnahmen aus es wird gleichzeitig zum Beobachter und zum Akteur. [5] bt

4 Abb. 2: Das Beispiel von Inspector Gadget 1. Die Sensordaten gehören dem Besitzer des erzeugenden Dings, dieser ist gleichzeitig der einzig berechtigte Nutzer der Aktuatoren. Beispiel: Ellen ist die Besitzerin ihres Kühlschranks, nur sie darf also z. B. seinen Inhalt abfragen oder ihm den Auftrag geben, aufgrund von Rezepten eine Einkaufsliste zusammenzustellen. 2. Die Sensordaten gehören dem Benutzer des erzeugenden Dings, dieser ist gleichzeitig auch berechtigter Nutzer der Aktuatoren, kann aber anderen (z. B. dem Besitzer der Dinge/Dienste oder dem Netzbetreiber) Nutzungsrechte für die Aktuatoren und/oder die Sensordaten einräumen. Er kann dabei verlangen, dass die Daten nur anonymisiert verwendet werden und der Zugriff auf die Aktuatoren passwortgeschützt ist. 3. Die Sensordaten gehören von vorneherein dem Besitzer (bzw. Anbieter) der Dinge/Dienste oder dem Netzbetreiber, beide stimmen nicht mit dem Benutzer überein. Besitzer bzw. Netzbetreiber räumen dem Benutzer lediglich Nutzungsrechte ein, allerdings kann mit dem Benutzer vereinbart sein, dass seine Daten nur anonymisiert verwendet werden dürfen und/oder der Zugriff auf die Aktuatoren passwortgeschützt ist. Beispiel: Ihre smarte Heizungsanlage mietet Ellen vom Stromversorger. Ihr Tarif beinhaltet, dass der Stromversorger die Anlage bereitstellt und wartet und daher teilweise auch steuern darf (wozu ein Schlüssel notwendig ist). Außerdem darf er die von der Heizung erzeugten Sensor- und Dienstdaten (also Ellens Heizverhalten) anonymisiert verwenden. Während die einen davon ausgehen, dass die o. a. Konstellationen durch von bestimmten Communitys entwickelte und überprüfte Verträge (ähnlich den Mechanismen bei Softwarelizenzen) abzusichern sind, gehen andere davon aus, dass Datenschutz und -sicherheit nur durch aktive Designentscheidungen bei der Software- und Systementwicklung [4] durchzusetzen sind. Egal, ob es in eine oder beide Richtungen gehen wird: Um in einem riesigen Netz von mehr oder weniger intelligenten Dingen letztlich rekonstruieren zu können, wie Datensätze und/oder Aktuatoren benutzt werden dürfen, müssen diese eine entsprechende Information mitführen, zumindest aber einen Verweis, wo sie ggf. abgerufen werden kann. Des Weiteren ist die Kapselung innerhalb von Subnetzen denkbar, ähnlich einem heutigen Intranet oder Firmennetzwerk. Und letztlich gilt: Welche der genannten Konstellationen sich etablieren, hängt entscheidend von der Schmerzgrenze der Kühlschrankbesitzer und Autobenutzer ab. Die Schmerzgrenze bzgl. Datenschutz und -sicherheit der nächsten Gruppe, nämlich der Unternehmen des produzierenden Gewerbes, ist nicht nur deutlich klarer, sondern auch extrem niedrig: So wenig wie möglich preisgeben, denn ein Zuviel hilft vor allem der Konkurrenz. Ein Anwendungsbeispiel für Inspector Gadget Den Verfechtern der Initiative Industrie 4.0 (Kasten: Dinge, die sich selbst produzieren ) geht es um nicht weniger als eine software- und hardwaretechnische Aufrüstung und digitale Vernetzung von Produktionsanlagen. Aber was ist damit gemeint, wenn von intelligenten Produkten die Rede ist, die selbst Produktionsprozesse, Einkauf, Logistik, Personalorganisation und Ähnliches steuern können? Ein Beispiel aus der Automobilbranche könnte in etwa so aussehen: Ein Auto besteht im Durchschnitt aus ca bis Einzelteilen, wovon natürlich nur ein Teil vom Automobilhersteller selbst gefertigt wird. Üblicherweise werden in einer Produktionsstraße über einen bestimmten Zeitraum Autos desselben Typs aber mit kundenspezifischer Ausprägung gefertigt. Daher muss die Produktionsanlage ein gewisses Maß an Flexibilität zulassen. So könnte z. B. zunächst ein fünftüriges Modell mit einer bestimmten Motorisierung, Lackierung und Polsterung montiert werden, als Nächstes ein dreitüriges Cabrio mit anderer Motorisierung, Lackierung und Polsterung. Soll ein Produkt aktiv den Produktionsprozess mitsteuern, kann es das nur über seine Einzelteile (nicht gerade jede einzelne Schraube, aber sicherlich größere Einheiten). Ausgangspunkt für dieses intelligente Fahrzeug könnte etwa das eingangs erwähnte Car-Multimediasystem sein. Dieses wird als erstes Element für das neue Auto bereitgestellt (allerdings nicht unbedingt als erstes verbaut) und erhält Informationen zur kundespezifischen Ausprägung. Es verschickt nun Anfragen an verschiede- 4 bt

5 ne Dienste, u. a. um Informationen darüber einzuholen, bei welchen Zulieferern welche Teile zu bestellen sind, und um diese zeitlich, logistisch, personaltechnisch etc. in die Montage einzuplanen. Sind der Zulieferer und die notwendigen Aspekte der Produktionsplanung ermittelt, verschickt das Car-Multimediasystem (also der vorläufige Samen des Autos) einen entsprechenden Auftrag an jeden Zulieferer. (Wobei es diesen Auftrag vermutlich nicht selbst anlegt und verschickt, sondern z. B. lediglich die Erzeugung eines entsprechenden SAP-Auftrags anfordert.) Abbildung 2 verdeutlicht am Beispiel des Rads, dass nun bei den Zulieferern (hier für Reifen und Felgen) ggf. eine entsprechende Kaskade von Anfragen und Aufträgen, ähnlich der eben beschriebenen, erfolgt. Erst wenn im weitestgehenden Fall bis zum Rohstofflieferant zurück überall die notwendige Produktion angestoßen und der Transport organisiert wurden, kann an das Car-Multimediasystem im positiven Fall eine Bestätigung zurückgemeldet werden, die sinnvollerweise auch Informationen über Kennungen (z. B. in Form einer eingeprägten Prüfziffer, als aufgeklebter Barcode oder mittels RFID-Chip) beinhaltet, mit deren Hilfe die einzelnen Teile bei der so genannten Hochzeit identifiziert werden und somit sichergestellt ist, dass jedes Auto richtig zusammengesetzt wird. Das Car- Multimediasystem muss nun noch die erhaltene Rückmeldung an die Montageplanung weiterleiten, damit das Auto fest in die Produktion eingeplant wird oder (falls notwendig) umgeplant werden kann. Masse und Methode Auch dieses Beispiel ließe sich ausgiebig weiterspinnen. So muss der Auto- Samen, das Car-Multimediasystem, etwa stets überprüfen, dass die richtigen Teile zusammengesetzt werden und das, obwohl es ggf. als eines der letzten Elemente eingebaut wird. Es muss bei Fehlern entsprechende Informationen an die Umsysteme schicken, im ungünstigen Fall sogar an den Auftraggeber. Das Beispiel verdeutlicht: Dinge werden intelligenter und die Welt (des Internets) damit ziemlich komplex. Einerseits können mit Sensoren versehene Objekte im Internet der Dinge Informationen aus ihrer Umgebung aufnehmen und je nach Leistungsfähigkeit mehr oder weniger intelligent verarbeiten. Andererseits können sie auf diese Informationen reagieren; und zwar entweder direkt, sofern sie selbst über die notwendigen Aktuatoren verfügen oder indirekt, wenn sie eine entsprechende Anforderung an ein Objekt oder System schicken, das seinerseits die notwendigen Aktuatoren besitzt. Ein solches System, in dem (fast) jedes einzelne Ding (mindestens halbwegs) intelligent ist, ist ein offensichtlich hochkomplexes Gebilde (und das nicht nur aufgrund der schieren Menge der Daten und der ggf. ungewöhnlichen Komplexität der Merkmalsräume). Dass außerdem verschiedene Herangehensweisen notwendig sein werden, um die fachliche Logik der Objekte umzusetzen, ist ebenso naheliegend. Bei großen Datenmengen denkt man natürlich sofort an probabilistische, datengetriebene Verfahren, denn viele Daten bringen meist ein gewisses Maß Unsicherheit bzw. Unschärfe mit sich. Allerdings unterliegen bestimmte Phänomene Regularien und Gesetzen, die sich wiederum besser deskriptiv und explizit, also etwa in Form von modellierten Regeln oder Workflows darstellen lassen. Das hohe Maß an Komplexität ergibt sich aber in diesem Beispiel vor allem aus der starken Vernetzung des Automobilbauers mit seinen Zulieferern und diese wiederum mit ihren Zulieferern und anderen Kunden, Logistikunternehmen, Rohstofflieferanten und so fort. Egal ob die Kommunikation über das Verschicken von Nachrichten bzw. Events (etwa im Sinn einer ereignisbasierten Architektur) funktioniert oder die Zulieferer auf einen Teil der Datenhaltung des Automobilbauers direkt zugreifen dürfen, die Vernetzung ist engmaschig und die Logik auf viele Knoten verteilt. Und: die pro Zeiteinheit produzierte Datenmenge entsprechend groß. Wie sich das System an einer bestimmten Stelle verhält, ist für einen Beobachter nicht unbedingt nachvollziehbar, denn durch die Rückmeldung der verschiedenen Knoten, die selbst wiederum mit verschiedenen Knoten kommunizieren und interagieren, wird jeder Auftrag durch eine Vielzahl von Parametern beeinflusst. Aus einer systemtheoretischen Perspektive heraus stellen sich daher folgende Fragen: Stellt sich z. B. in diesem Netz von Produktionen im Beispiel des Automobilbauers eine ausgewogene, gewinnbringende Interaktionsform ein? Dient diese tatsächlich der Optimierung der Einzelproduktionen bzw. des Gesamtsystems? Wie werden die Probleme aufgedeckt bzw. behoben, die optimalen bzw. günstigen Abläufen entgegenstehen? Im angesprochenen Beispiel könnte etwa der Rohstofflieferant des Reifenherstellers häufig Rückmeldungen geben, die eine Umplanung der Produktion beim Reifenhersteller und damit auch beim Automobilbauer nach sich ziehen. Als Lösung dieses Problems hat allerdings nur der Reifenhersteller die Möglichkeit, von seinem Zulieferer eine Anpassung der Lieferbedingungen und damit eine Anpassung der Logik auf den betroffenen Systemen zu verlangen. Dem Automobilbauer steht diese Möglichkeit nicht offen, er kann sich nur direkt bei bt

6 seinem Zulieferer beschweren, beim Rohstofflieferanten seines Zulieferers nur indirekt. Alternativ zu diesem direkten Zugriff und den expliziten Änderungen der Logik beim Rohstofflieferanten des Reifenherstellers besteht auch die Möglichkeit, dass sich die Logik der Systeme des Reifenherstellers und des Automobilbauers aufgrund empirischer Daten an diese Erfahrung anpassen, d. h., von vorneherein anders planen. Das kann entweder durch selbstlernende Systeme verwirklicht werden oder durch eine besonders änderungsfreundliche Umsetzung. Fazit Wer angesichts der angesprochenen Herausforderungen nicht vorbehaltlos in den Chor der von Big Data und dem Internet der Dinge Begeisterten einstimmt, liegt wohl mehr als richtig: Je intelligenter jeder einzelne Knoten wird, desto anspruchsvoller wird die umzusetzende Logik sowohl in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz als auch in Bezug auf Zusammenwirken und Flexibilität. Und seien wir ehrlich: Für die genannten Herausforderungen sind wir erst im Anfangsstadium der Diskussion, die uns (hoffentlich) zu zukunftsfähigen Lösungen führen wird. Links & Literatur [1] Vgl. Statistisches Jahrbuch 2007 [2] Vgl. Accentur Agentur 2011 [3] J.-B. Waldner zitiert nach der englischen Wikipedia-Seite zum Begriff Internet of Things [4] Vgl. das Projekt Privacy by Design ca/ (Stand ) [5] Kagermann, H.; Lukas, W.-D.; Wahlster, W. (2011): Industrie 4.0: Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. industriellen Revolution. In: VDI nachrichten, Nr. 13, April 2011 Irene Cramer ist in der Produktentwicklung der Bosch Software Innovations GmbH verantwortlich für Prototyping und technische Kommunikation. Sie ist promovierte Computerlinguistin und veröffentlicht regelmäßig populärwissenschaftliche und wissenschaftliche Artikel in den Bereichen Business Rules Management, Data Mining und Sprachtechnologie. 6 bt

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