Datengetriebene Technologien erleichtern bereits jetzt unser Leben und unsere Arbeit und schaffen Werkzeuge und Möglichkeiten, die wir nicht für möglich gehalten haben. Diese Technologien nutzen Daten, um aus ihnen Informationen zu ziehen und Erkenntnisse zu gewinnen, die eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen. Das Internet der Dinge (IoT) ist die Grundlage für datengesteuerte Technologien, und Big Data und Big-Data-Analysen helfen uns, aus einem Berg an Daten schlau zu werden. Maschinelles Lernen ist ein grundlegender Vorläufer und integraler Bestandteil der künstlichen Intelligenz. Diese Technologien verändern die Welt, wie wir sie kennen, und sie sind gekommen, um zu bleiben.

Wir sind schon ziemlich weit gekommen

Es ist über zwei Jahrhunderte her, dass die industrielle Revolution ihren Anfang nahm und unsere Lebensweise radikal veränderte. Unsere Lebenserwartung stieg, ebenso wie unsere Einkommen und unser Lebensstandard insgesamt. Natürlich hat sie auch zu einem enormen Anstieg der weltweiten Treibhausgasemissionen geführt, aber das ist eine Story für sich.

Wir lernten, natürliche Ressourcen wie Wasser und Kohle zu nutzen, um Produktionsprozesse zu mechanisieren, was wiederum zu einer immensen Steigerung der Produktion führte, die alles bisher Dagewesene in den Schatten stellte. Es war die größte Veränderung in der Geschichte der Menschheit, seit wir die Landwirtschaft entdeckt hatten, und sie vollzog sich viel schneller. Die Menschheit würde nie wieder dieselbe sein.

Wir stehen wieder einmal an der Schwelle zu einer neuen Revolution – einer Revolution, die bereits die Art und Weise verändert, wie wir arbeiten, leben und wirtschaften. Willkommen in der Welt der datengesteuerten Technologien!

Was sind datengetriebene Technologien?

Die digitale Welt, in der wir leben, ist von Natur aus dazu prädestiniert, riesige Datenmengen zu erzeugen.

So viele Aspekte unseres persönlichen Lebens sind online. Viele von uns verbringen jeden Arbeitstag vor einem Computer oder einem ähnlichen Gerät. Wir tragen vernetzte Smartphones überall mit uns herum. Wir bezahlen unsere Rechnungen und tätigen andere finanzielle Transaktionen online. Wir teilen Aspekte unseres Lebens mit anderen über soziale Medien. Wir suchen online nach Antworten auf komplexe und alltägliche Fragen. Wir verwenden unsere intelligenten Uhren, um unser Training und unsere Gesundheitsindikatoren über die Zeit in der Cloud zu verfolgen… die Liste lässt sich fortsetzen.

Das Gleiche gilt für den Industrie- und Dienstleistungssektor. Fertigungsprozesse werden durch softwaregestützte Robotertechnik, Materialhandhabung usw. zunehmend automatisiert. E-Commerce und Online-Lebensmittellieferungen haben sich in unserem Leben etabliert, insbesondere nach der COVID-19-Pandemie. Die Gesundheitsfürsorge hat sich durch die Möglichkeit verändert, den Gesundheitsdienstleistern jederzeit detaillierte Patienteninformationen zur Verfügung zu stellen, was eine personalisierte Betreuung wesentlich erleichtert.

Die Maschinen, Geräte und Software, die wir täglich benutzen, sind zunehmend vernetzt und kommunizieren ständig miteinander. Es dreht sich alles um die Daten.

Datengetriebene Lösungen nutzen diese Daten, um den Sinn aus dem ganzen Wahnsinn herauszudestillieren, unser Leben und unsere Arbeit zu erleichtern und Werkzeuge und Möglichkeiten für uns zu schaffen, die früher nicht möglich waren. Wie funktionieren sie also?

Das Internet der Dinge (IoT)

Wahrscheinlich haben Sie in letzter Zeit oft von den Begriffen IoT (Internet der Dinge) oder IIoT (Industrielles Internet der Dinge) gehört oder gelesen. IoT ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf ein System von Objekten bezieht, die mit der Cloud und untereinander vernetzt sind. Die Datenerfassung und -kommunikation erfolgt mit Hilfe von Sensoren und Technologien, die von RFID bis zu 5G-Netzen reichen.

Bei diesen Objekten kann es sich um alles Mögliche handeln – Roboter in einer Fertigungsstraße, eine Flotte von Autos, die in einer Stadt unterwegs sind, eine Reihe von elektronischen Preisschildern in einem Supermarkt, Geräte und Vorrichtungen in Ihrem intelligenten Haus oder sogar mit intelligenten Geräten ausgestattete Menschen. Jedes Objekt im System liefert einen konstanten Strom von Informationen an die Cloud und andere Objekte innerhalb des Systems. Diese Informationen können von Geolokalisierungsdaten über prozessbezogene KPIs bis hin zu Batterieständen usw. reichen. Die Möglichkeiten sind scheinbar unbegrenzt und lassen sich an den jeweiligen Anwendungsfall anpassen.

DHL nutzt das IoT für mehrere Anwendungsfälle, z. B. für die Lagerverwaltung mit RFID-Etiketten an Paletten und Artikeln und für das Energieverbrauchsmanagement in seinen Einrichtungen durch die Verfolgung von Faktoren wie Innen-/Außentemperaturen, Gebäudebelegung, Geschäftsaktivitäten usw., was zu Energiekosteneinsparungen von 40% führt.

Das IoT ist die Grundlage für datengesteuerte Technologien. Ein IoT-Ökosystem ist die grundlegende Infrastruktur, die für die Erfassung und Generierung der riesigen Datenmengen erforderlich ist, die für komplexere datengesteuerte Technologien und Anwendungsfälle in der Zukunft notwendig sind.

Big Data

Der Begriff “Big Data” bezieht sich auf riesige Mengen unterschiedlicher und komplexer Daten, die in der Regel zu groß sind, um mit herkömmlichen Softwareanwendungen verarbeitet zu werden, und die im Laufe der Zeit weiter wachsen. IoT-fähige Systeme zum Beispiel erzeugen von Natur aus Big Data. Aber wie hilft uns das weiter?

Big Data ist ein Rohdiamant, der geschliffen und poliert werden muss, um seinen wahren Wert zu entfalten. Hier kommt die Big-Data-Analytik ins Spiel. Die fraglichen Daten werden im Allgemeinen an einem zentralen Ort wie einem Data Warehouse oder einem Data Lake gespeichert, wo sie von Datenexperten sortiert und organisiert werden. Anschließend bereinigen die Datenexperten die Daten mithilfe von Skripting-Tools oder anderer Software, um irrelevante Daten, Redundanzen oder andere Fehler zu entfernen. Aus dem Rohdiamanten, mit dem wir begonnen haben, ist nun ein Brillant geworden.

Amazon setzt Big-Data-Analysen für viele verschiedene Anwendungsfälle ein, z. B. für Produktempfehlungen oder zur Gewinnoptimierung, indem es Rabatte anbietet und die Preise ständig ändert, um den Kunden die besten Angebote zu machen.

Big-Data-Analysen helfen uns, aus einem Berg von Informationen schlau zu werden, indem sie uns sagen, was sie bedeuten und wie wir sie nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Verschiedene Analyse-Tools können jetzt eingesetzt werden, um nützliche Informationen aus den Daten zu extrahieren. Data-Mining-Tools können uns Muster in den Daten aufzeigen, die uns helfen, unsere Produktions- oder Logistikprozesse effizienter zu gestalten. Die prädiktive Analyse kann Tausende von Stunden historischer Daten nutzen, um vorherzusehen, wann Maschinen gewartet werden müssen, wie Kunden auf Änderungen bei Produkten oder Dienstleistungen reagieren werden usw.

Maschinelles Lernen & künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen (ML) ist so ziemlich genau das, wonach es sich anhört. Es bezieht sich auf die Verwendung von Software-Algorithmen, die es Computersystemen ermöglichen, ständig zu “lernen” und die Art und Weise zu verbessern, wie sie Daten analysieren, um Muster zu erkennen, Daten zu klassifizieren und Vorhersagen zu treffen. Der Schlüsselfaktor besteht darin, dass diese Computersysteme in der Lage sind, sich selbst zu verbessern, ohne dass ein Mensch von außen eingreifen muss.

ML hebt Data Mining und Big-Data-Analysen auf die nächste Stufe. Sie ist ein grundlegender Vorläufer und integraler Bestandteil der Künstlichen Intelligenz (KI), da sie menschliche Lernverhaltensmuster nachahmt. Es bringt die Intelligenz in die KI.

KI baut auf ML auf und ermöglicht es Computern, menschliches Verhalten zu imitieren. Dies geschieht durch die Implementierung spezieller Algorithmen, so genannter neuronaler Netze, die der Denkweise des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Neuronale Netze helfen Computern, bei der Bewältigung einer Aufgabe menschliche Denkprozesse nachzuahmen.

Dies ist keine einfache Aufgabe. Das Erstellen, Testen und Implementieren neuronaler Netze erfordert jahrelange, intensive Arbeit. Wir fangen gerade erst an, die Früchte der Arbeit zu sehen, die Technologie-Unternehmen in den letzten Jahren in ihre KI-Produkte gesteckt haben.

ChatGPT von OpenAI reitet derzeit auf einer Hypewelle, und das zu Recht. Die proprietären neuronalen Netzwerke, auf denen er läuft, machen ihn menschenähnlicher als jeden anderen Chatbot bisher. Er verfügt über sehr intuitive Konversationsfähigkeiten und erinnert sich an frühere Unterhaltungen, die Sie mit ihm geführt haben. Außerdem ist er extrem leistungsfähig und vielseitig – er kann innerhalb von Sekunden oder Minuten Tausende von Zeilen komplexen Codes schreiben, Kurzgeschichten und Romane in dem von Ihnen bevorzugten Stil verfassen, Filmdrehbücher und Reden erstellen und vieles mehr. Allerdings ist es noch nicht perfekt und kann gelegentlich Fehler machen.

Wohin geht die Reise?

Industrie 4.0+, die digitale Revolution, der Aufstieg von Skynet – nennen Sie es, wie Sie wollen. Unsere Welt und unser Leben durchlaufen derzeit einige radikale Veränderungen, die durch datengesteuerte Technologien vorangetrieben werden.

Während IoT und Big Data Analytics es uns ermöglichen werden, unser privates und berufliches Umfeld auf andere Art und Weise wahrzunehmen und zu schätzen, ist KI der wahre Game Changer. KI-Lösungen tauchen in rasantem Tempo auf, und zwar für Anwendungsfälle, die von der Industrie/Produktion bis zu kreativen und privaten Anwendungsfällen wie KI-generierte Kunst oder Chatbots reichen.

Generative AI – KI, deren Algorithmen und neuronale Netze es ihr ermöglichen, neue Inhalte zu erstellen (wie ChatGPT) – ist auf dem Vormarsch und wird sich weiter verbessern. Sie wird viele Aspekte unseres Lebens übernehmen, und obwohl sie in bestimmten Bereichen offensichtlich sein wird, werden wir sie wahrscheinlich die meiste Zeit über gar nicht bemerken.

Diese Entwicklungen haben auch berechtigte Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und der Privatsphäre aufgeworfen. Es wäre leichtsinnig, der KI die vollständige Kontrolle über unser Leben zu überlassen, und es müssen gewisse Grenzen und Lücken vorhanden sein. Vorerst sollten Sie sich jedoch darüber informieren, wie Sie Ihre Privatsphäre und Ihre Interessen schützen können, und je nach Bedarf die entsprechenden Schutzmaßnahmen ergreifen. Lassen Sie die KI für Sie arbeiten und nicht umgekehrt. Und das Wichtigste – vergessen Sie nicht, die Reise zu genießen. Die Zukunft ist jetzt!

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