Big Data ist wertlos ohne die Fähigkeit, daraus Erkenntnisse zu gewinnen

SALVE,

Nichts ist mehr so wie es war………………..

Der #Wert von #Wissen für den #Wirtschaftsstandort Deutschland

Zum Beispiel:

Automobilindustrie und autonomes Fahren Die deutsche Automobilindustrie generiert gigantische Mengen an Sensordaten aus Fahrzeugen. Doch nur die Kombination aus #Datenanalyse, #KI und technischem Wissen ermöglicht Fortschritte im autonomen Fahren. Unternehmen wie Mercedes-Benz und BMW investieren daher gezielt in Forschung und die Fähigkeit, Daten intelligent zu verarbeiten. Ohne dieses Wissen bleibt Big Data nur ein "statischer" Rohstoff.

Maschinenbau und Predictive Maintenance Deutsche Maschinenbauer wie Siemens und Bosch nutzen Datenanalysen zur vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance). Sensoren liefern kontinuierlich Daten zum Zustand von Maschinen. Erst durch die Auswertung dieser Daten und die Ableitung von Mustern können Maschinen proaktiv gewartet werden, was Ausfallzeiten reduziert und Effizienz steigert. Hier zeigt sich der Wert von Wissen, um Daten in einen wirtschaftlichen Mehrwert zu übersetzen.

Gesundheitswesen und personalisierte Medizin Im Gesundheitssektor entstehen riesige Datenmengen aus Patientenakten, Genomforschung oder medizinischen Geräten. Deutschland hat das Potenzial, durch personalisierte Medizin weltweit führend zu werden – vorausgesetzt, es gelingt, Big Data in Erkenntnisse umzuwandeln, die individuelle Therapien ermöglichen. Unternehmen wie BioNTech haben gezeigt, wie wertvoll datengetriebenes Wissen sein kann, z. B. bei der Entwicklung des COVID-19-Impfstoffs.

KI-gestützte Produktion ("Industrie 4.0") Die Digitalisierung der Produktion – bekannt als "Industrie 4.0" – basiert auf der intelligenten Nutzung von Daten. Roboter, Produktionsmaschinen und Lieferketten produzieren kontinuierlich Datenströme. Durch die Verbindung von Datenanalyse und Expertenwissen verbessert sich die Produktivität und Qualität in deutschen Fabriken.

Das heißt, Deutschland profitiert wirtschaftlich vom Rohstoff "Wissen" und muss diesen aktiv fördern, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Hier spielen Fachkräfte, Bildung, Forschung und der Einsatz von KI eine entscheidende Rolle. Nur durch kluge Datenauswertung entsteht Wissen – und nur Wissen schafft echten wirtschaftlichen Mehrwert.

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Digitale Interaktion und sozialer Druck: die Macht der #Algorithmen, so hört und liest man, wächst: sie steuern unser Leben, stehen mit uns auf, gehen mit uns schlafen. Algorithmen machten die Handlungen eines jeden Einzelnen berechenbar und vorhersagbar. Wenn eine Ehefrau beim Kauf eines Anzuges für ihren Mann dann moniert, dass er sich einfach nicht entscheiden könne: der Algorithmus hätte es, quasi als Doppelgänger jeden Individuums, gewusst. Faszinierende Computerprogramme, gespeist mit neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen, könnten, so propagieren viele Software-Gurus, einfach nicht irren: schon gar nicht im Vergleich zu den Beschränkungen eines menschlichen Gehirns.

Big Data bietet enorme Mengen an Informationen, doch ein Zuwachs an Wissen und Erkenntnis ergibt sich daraus nicht automatisch. Der Grund dafür liegt in der Unterscheidung zwischen Daten, #Informationen und Wissen:

Daten sind Rohmaterial (Zahlen, Texte, Bilder), das zunächst ungeordnet, unstrukturiert und ohne Kontext existiert.

Informationen entstehen, wenn Daten in einen sinnvollen Zusammenhang gebracht und Big Data ist wertlos ohne die Fähigkeit, daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Wissen entsteht durch die Kombination von Informationen mit Erfahrung, Verständnis und Interpretation. Wissen ermöglicht zielgerichtete Entscheidungen und Problemlösungen.

Warum Big Data nicht automatisch zu Wissen führt:

Fehlender Kontext: Rohdaten sind oft sinnlos ohne den richtigen Kontext oder Fragestellung.

Datenqualität: Schlechte, unvollständige oder fehlerhafte Daten führen zu falschen Informationen und damit zu falschen Schlussfolgerungen.

Komplexität: Die enorme Menge an Daten macht es schwierig, die relevanten Informationen herauszufiltern.

Fehlende Analytik: Big Data braucht smarte Algorithmen, KI-Tools und menschliche Expertise, um Muster zu erkennen und daraus Wissen abzuleiten.

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