Big Data/Industrie 4.0

Inhalt
● Was ist Big Data?
● Einsatz von Big Data
● Stärken und Risiken Big Data
● Chancen für Unternehmen
● Risiken durch Social Media
● Passwörter
● Industrie 4.0 (Bedeutung, Vor- & Nachteile)
● "Internet of Everything"
● Risiken

Was ist Big Data?
● Das Zeitalter von "Big Data" hat begonnen.
Computerwissenschaftler, Physiker,
Wirtschaftswissenschaftler, Mathematiker,
Politologen, Bio-Informatiker, Soziologen und
viele andere fordern den Zugang zu den
riesigen Mengen an Informationen, die von
Menschen, Dingen und deren
Wechselwirkungen produziert werden
03.11.2014 Big Data - Matthias Hiesinger
Six Provocations for Big Data

Was ist Big Data?
● 1,8 Zettabyte an Datenproduktion 2011
● Rasante Wachstum der Datenmengen
● Analyse und Auswertung
Das ist Big Data

Was ist Big Data?
● Laut BITKOM gibt es folgende Themenfelder:
– Datenmenge (Volume)
– Datenvielfalt (Variety)
– Geschwindigkeit (Velocity)
– Analytics

Herausforderung
● Speicherung, Verwaltung und Analysierung
immer größerer Datenmengen
● IT-Sicherheit
● Betrifft alle Wirtschaftszweige, Organisationen
und Nutzer digitaler Technologien

Einsatz von Big Data
(Unternehmen)
● Personalisierte Produktempfehlung
● Mitarbeitergewinnung
● Absatzprognose für Planung und Steuerung
● Umsichtige Steuerung
● Betrugserkennung
● Finanzielle Risikoabschätzung
● Erkennung von Attacken
● Produktverbesserung

Stärken Big Data
● Starker Mittelstand
● Hochgradige Spezialisierung
● Hoher Exportanteil
● Werthaltige Produkte
● Job- & Arbeitswunder (z.B. Xing)

Risiken Big Data
● Datengetriebene Wettbewerber treten in
bisherige Märkte ein
● Ausspähung von Daten
● Gefahr von Plagiaten bei Softwareentwicklung

Chancen für Unternehmen
● Effizienteres Unternehmensmanagement
● Massenindividualisierung von Diensten
● Intelligente Produkte

Effizienteres
Unternehmensmanagement
● Monitoring
● Häufigere Prognosen
● Zunahme an automatisierten Entscheidungen
● Neue Low-Cost-Geschäftsmodelle
● Höhere Attraktivität für Investoren durch
geringere Kapitalbindung
● Personalmanagement

Beispiele
● Monitoring der Lagerbestände
● Vorhersage von Verkaufszahlen auf
Produktebene
● Permanente Überwachung der
Markenwahrnehmung
● Automatisierte Fallbearbeitung
● Prognose der Personalkapazitäten
● Energiebedarfsprognosen
● Routenplanung der Fahrzeugflotten

Massenindividualisierung von
Diensten
● Integration von eigenen mit externen
Datenquellen
● Aufbau einer datenschutzrechtlich möglichen
Wissensbasis über Objekte und Konsumenten
● Neue Formen der Kundenbindung durch
Individualisierung
● Stärkere Kundenbindung

Beispiele
● Personal Radio/ TV
● Individualisierte Zeitschriften und Bücher
● Individualisierte Pauschalreisen
● Individuelle Mobilitätsassistenz für alle
Verkehrsträger
● Hochauflösende Versicherungen für Objekte

Intelligente Produkte
● Nutzung von komplexer Sensorik
● Einbindung von maschinellem Lernen
● Produkte erhalten eine gewisse
„Eigenintelligenz“
● Aufwertung bestehender Produkte mit
Mehrwertdiensten
● Wettbewerbssteigerung ganzer
Schlüsselbranchen möglich

Beispiele
● Intelligente Häuser und Haushaltsgeräte ohne
Programmieraufwände
● Maschinen- und Anlagenparks mit
Selbstwartungsfunktion
● Intelligente Kleidung
● Autonome Fahrzeuge

Risiken durch Social Media
● Seiten wie Facebook speichern jede Menge
private Informationen
● "Löcher" in der Verschlüsselung können
genutzt werden
→ Heartbleed, Poodle etc.
● Dritte erhalten private Informationen
→ Erstellung eines "Profils" mithilfe Bösartiger
Sofware
03.11.2014 Industrie 4.0 - Bastian Karschat

Passwörter
● Viele Passwörter haben mit persönlichen Daten
zu tun (Geburtstag, Name, Wohnort)
● Nutzung schwacher Passwörter
→ Tools wie John the Ripper haben leichtes
Spiel

Passwörter
Welche Folgen können "geknackte" Passwörter
haben?
→ Zugriff auf Social-Media
→ Zugriff auf den Computer
→ Zugriff auf das Smartphone
Bei zunehmender Vernetzung ein großes
Problem!

Industrie 4.0

Industrie 4.0
● Zukunftsprojekt der Bundesregierung
● Informatisierung der Fertigungstechnik
● Vierte industrielle Revolution
● Erstmals 2011 auf der Hannovermesse
● Seit April 2013 Koordinierung von "BITKOM",
"VDMA", "ZVEI"

Bedeutung
● Hoch flexible Produktion die sich selber steuern
kann
● In den nächsten 5 Jahren die Hälfte der
Ausrüstungsinvestitionen
→ mehr als 40 Milliarden Euro pro Jahr

Vorteile
● Weniger Ausfälle durch menschliches Versagen
● Schnelle "Entscheidungen"
→ Effizienzsteigerung von 3,3% pro Jahr
● Weniger Personalkosten
● Besser Ausnutzung von Rohstoffen und Mitteln
→ Kostensenkung von 2,6% pro Jahr

Nachteile
● Verlust von Arbeitsplätzen
● Fehlende Überwachung
● Kleine Gruppe von Experten die die Prozesse
steuern können
● Beschleunigung der
Veränderungsgeschwindigkeit
● Problem Datensicherheit

"Internet of Everything"
● Verdrängung des Computers zu Gunsten der
Anbindung von vielen Geräten
● Vom Sensor bis zum Auto
● Kommunikation der Geräte untereinander ohne
die Schnittstelle Mensch
→ Beispiele: Paketverfolgung, Steuerung des
Hauses über IPad, selbst
fahrende Autos, etc..

Risiken
● Schwache Passwörter werden schnell geknackt
→ Dritte haben Zugang zu allen Anwendungen
→ Autos, Strom, Backöfen, Türen, ... werden
künftige Ziele von Hackern
→ Unternehmen können sich ein wirklich
umfassendes Bild von Jobsuchern bilden

Fragen ???

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