Cintelligence: Warum beschäftigen Sie und das ITWM sich mit Big Data?
Pfreundt: Wir haben 2006 angefangen, mit neuen Big-Data-Technologien Probleme zu lösen. Für uns als Wissenschaftler boten zunächst schlicht die neuen technischen Möglichkeiten genug Anreize, einfach mal zu beginnen. Wir haben dann schnell bemerkt, dass Big Data uns neue Geschäftschancen eröffnet. Unser Institut verfügt über die passende Kompetenzmischung aus Mathematik und Informatik sowie die notwendige technische Infrastruktur. Für mich persönlich war 2006 das Buch "The Search" von John Batelle der Auslöser, tiefer in Data Science einzusteigen. Der Autor beschreibt, wie Google unsere Geschäftswelt und unsere Kultur verändert.
Cintelligence: Welche Big-Data-Projekte haben Sie umgesetzt?
Pfreundt: Bisher ausschließlich Projekte im Energiemarkt. Für Unternehmen der Öl- und Gasindustrie haben wir eine Software namens Pre-StackPRO entwicklet, die mit In-Memory-Technologie interaktiv sehr große Mengen seismischer Daten visualisiert, die Qualität der Daten analysiert und im Ergebnis komplexe Workflows verbessert. Andere Projekte sind im Smart-Energy-Umfeld angesiedelt. Hier geht es um die Analyse und Korrelation von Stromverbrauchs- und Erzeugungsdaten zu Prognosezwecken und um Schwachstellen zu identifizieren.
Cintelligence: Welche Ergebnisse wurden erzielt? Auf welche Probleme sind Sie gestoßen? Was lief gut?
Pfreundt:Unsere Tools erzielen immer eine exzellente Performance und hervorragenden Durchsatz. Probleme bereiten immer die Datenformate, defekte und invalide Daten. Die wichtigste Entwicklung für uns ist, dass Pre-StackPRO sich zu einem erfolgreichen Softwareprodukt entwickelt hat und mittlerweile von einem Spin-Off vertrieben wird. Das interaktive Arbeiten mit seismischen Daten bietet Nutzern in Öl- und Gasunternehmen die Möglichkeit, sehr viel mehr Varianten in kurzen Intervallen testen.
Cintelligence: Wenn Sie Managern, die Big Data Projekte angehen möchten, drei Ratschläge geben müssten, wie würden diese lauten?
Pfreundt:
1. Glauben Sie nicht was in den Prospekten steht.
2. Definieren Sie klare und schnell umsetzbare Benchmarks.
3. Beantworten Sie zuerst die Frage, ob sich der Aufwand für Ihren Business Case lohnt.
Cintelligence:Wie schätzen Sie die künftigen Potenziale von Big Data für Ihren Bereich ein?
Pfreundt: Wir erwarten ein langsames aber stetiges Wachstum.
Cintelligence: Was wünschen Sie sich von der IT-Industrie in Sachen Big Data?
Pfreundt: Dass Big Data nicht nur als neues Schlagwort benutzt wird, um die gleiche Hardware wie bisher an den Mann zu bringen. Ich erwarte innovativere Lösungen. Das Potenzial ist da.
Pfreundt: Wir haben 2006 angefangen, mit neuen Big-Data-Technologien Probleme zu lösen. Für uns als Wissenschaftler boten zunächst schlicht die neuen technischen Möglichkeiten genug Anreize, einfach mal zu beginnen. Wir haben dann schnell bemerkt, dass Big Data uns neue Geschäftschancen eröffnet. Unser Institut verfügt über die passende Kompetenzmischung aus Mathematik und Informatik sowie die notwendige technische Infrastruktur. Für mich persönlich war 2006 das Buch "The Search" von John Batelle der Auslöser, tiefer in Data Science einzusteigen. Der Autor beschreibt, wie Google unsere Geschäftswelt und unsere Kultur verändert.
Cintelligence: Welche Big-Data-Projekte haben Sie umgesetzt?
Pfreundt: Bisher ausschließlich Projekte im Energiemarkt. Für Unternehmen der Öl- und Gasindustrie haben wir eine Software namens Pre-StackPRO entwicklet, die mit In-Memory-Technologie interaktiv sehr große Mengen seismischer Daten visualisiert, die Qualität der Daten analysiert und im Ergebnis komplexe Workflows verbessert. Andere Projekte sind im Smart-Energy-Umfeld angesiedelt. Hier geht es um die Analyse und Korrelation von Stromverbrauchs- und Erzeugungsdaten zu Prognosezwecken und um Schwachstellen zu identifizieren.
Cintelligence: Welche Ergebnisse wurden erzielt? Auf welche Probleme sind Sie gestoßen? Was lief gut?
Pfreundt:Unsere Tools erzielen immer eine exzellente Performance und hervorragenden Durchsatz. Probleme bereiten immer die Datenformate, defekte und invalide Daten. Die wichtigste Entwicklung für uns ist, dass Pre-StackPRO sich zu einem erfolgreichen Softwareprodukt entwickelt hat und mittlerweile von einem Spin-Off vertrieben wird. Das interaktive Arbeiten mit seismischen Daten bietet Nutzern in Öl- und Gasunternehmen die Möglichkeit, sehr viel mehr Varianten in kurzen Intervallen testen.
Cintelligence: Wenn Sie Managern, die Big Data Projekte angehen möchten, drei Ratschläge geben müssten, wie würden diese lauten?
Pfreundt:
1. Glauben Sie nicht was in den Prospekten steht.
2. Definieren Sie klare und schnell umsetzbare Benchmarks.
3. Beantworten Sie zuerst die Frage, ob sich der Aufwand für Ihren Business Case lohnt.
Cintelligence:Wie schätzen Sie die künftigen Potenziale von Big Data für Ihren Bereich ein?
Pfreundt: Wir erwarten ein langsames aber stetiges Wachstum.
Cintelligence: Was wünschen Sie sich von der IT-Industrie in Sachen Big Data?
Pfreundt: Dass Big Data nicht nur als neues Schlagwort benutzt wird, um die gleiche Hardware wie bisher an den Mann zu bringen. Ich erwarte innovativere Lösungen. Das Potenzial ist da.
