#Big Data in #Austria

Dieses rasante Wachstum der verfügbaren Daten führt zu neuen Herausforderungen für ihre gewinnbringende und effiziente Nutzung. Einerseits sind die Daten oft komplex und unstrukturiert, liegen in den unterschiedlichsten Formaten vor und deren Verarbeitung muss zeitsensitiv erfolgen. Andererseits muss das Vertrauen in die Daten sowie in das extrahierte Wissen sichergestellt werden. Diese Problemstellungen werden oft als die vier V zusammengefasst:

• Volume,
• Velocity,
• Variety -> Value.

Diese enorme Innovationskraft von Big Data Technologien, von der Datenflut bis hin zu darauf beruhenden semantischen oder kognitiven Systemen, wird in dieser Studie im Kontext des österreichische Markts analysiert und die entstehenden Potenziale in unterschiedlichen Sektoren aufgezeigt. Ein wichtiger Ansatz hierbei ist es die Chancen durch die Verwendung von verfügbaren internen und öffentlichen Daten, z. B. Open Government Data, mit einzubeziehen.

Dafür wird ein ganzheitlicher Ansatz von der Identifikation der wissenschaftlichen Grundprinzipien, der Entwicklung von neuen Technologien/Methoden/Tools, der Anforderungen, der Umsetzung dieser in innovativen Produkten durch die Wirtschaft bis zur Wissensvermittlung durch Fachhochschulen und Universitäten verfolgt.

Die Studie stellt den State-of-the-Art in Big Data dar, definiert den Big Data Stack für eingesetzte Technologien

• Utilization,
• Analytics,
• Platform und
• Management Technologien,

und gibt einen Überblick über vorhandene Methoden in allen Bereichen des Stacks. Die Aufbereitung des State-of-the-Art inkludiert die umfassende Analyse der österreichischen Marktteilnehmer, der öffentlich zugänglichen Datenquellen sowie der derzeitigen Situation in der tertiären Bildung und Forschung.

Weiterführend entwickelt die Studie eine Markt- und Potenzialanalyse für den österreichischen Markt welche einen Überblick über die Entwicklung des Big Data Markts gibt, eine detaillierte Evaluierung in Bezug auf Anforderungen, Potenziale und Business Cases nach Branchen beinhaltet und mit Querschnittsthematiken abschließt.

Des Weiteren beinhaltet diese Studie einen Leitfaden für die Umsetzung und Anwendung von Big Data Technologien um das Ziel der erfolgreichen Abwicklung und Implementierung von Big Data in Organisationen zu erreichen. Hierfür werden Best-Practices-Modelle anhand von spezifischen Big Data Leitprojekten im Detail erörtert und anschließend wird auf dieser Basis ein spezifischer Leitfaden für die Umsetzung von Big Data Projekten in Organisationen präsentiert.

In diesem Rahmen werden ein Big Data Reifegradmodell, ein Vorgehensmodell, eine Kompetenzanalyse, unter anderem des Berufsbilds Data Scientist, sowie eine Referenzarchitektur für die effiziente Umsetzung von Big Data vorgestellt.

Abschließend stellt diese Studie Schlussfolgerungen und Empfehlungen mit dem Ziel der Stärkung der österreichischen Forschungs- und Wirtschaftslandschaft auf Basis der ganzheitlichen Analyse des Bereichs Big Data in Österreich dar.

Die Vorgehensweise bei der Wissensakquise und Durchführung der Studie beruht auf drei Eckpfeilern: Recherche, qualitative Interviews und Umfragen. Einerseits wird eine fundierte Bestandsaufnahme der aktuellen Markt-, Forschungs- und Bildungssituation sowie der domänenspezifischen Anforderungen auf Basis

• thematisch passender nationaler und internationaler Studien (z. B. nicht frei verfügbare IDC Studien im Bereich Big Data, Big Data Studie in Deutschland, F&E Dienstleistung österreichische Technologie-Roadmap-Studien),

• bereits durchgeführter Veranstaltungen und vorhandener Technologieplattformen,

• aktuell bewilligter und durchgeführter österreichischer Forschungsprojekte und

• themenspezifischer Wissensvermittlung im tertiären Bildungssektor durchgeführt.

Die Ergebnisse der Recherche wurden durch branchenspezifische Interviews sowie Diskussionsgruppen im Rahmen von Workshops und durch Umfragen zu Anforderungen, Umsetzungen und aktueller Expertise ergänzt und validiert.