GREEN BIG DATA –Digitalisierung in Grün

Innovationslehrgang zur Nutzung von Big Data für "grüne" Technologien

Im Zeitalter der Digitalisierung respektive vierten industriellen Revolution ist die Bewältigung und Analyse großer und komplexer Datenmengen zu einem der ganz großen Themen geworden. SPINTEC bildet im Rahmen des Innovationslehrganges Green Big Data Mitarbeiter aus, um “Big Data” für den Bereich grüne Technologien erfolgreich nutzen zu können.

„Big Data“ ist ein aus dem englischen Sprachraum stammender Begriff und bezeichnet strukturierte und unstrukturierte Datenmengen, die mittels herkömmlicher Methoden der Datenverarbeitung aufgrund ihrer Größe, Komplexität oder Schnelllebigkeit nicht mehr auswertbar sind. Außerdem wird „Big Data“ als Sammelbegriff für digitale Technologien in Zusammenhang gebracht, die dem Sammeln und Auswerten solcher Datenmengen dienen.

Dabei werden Daten aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt, seien es geschäftliche Transaktionen, soziale Medien oder Maschinendaten. Zentral ist dann die zeitnahe Auswertung der Daten, um formidable Rückschlüsse ziehen zu können. Das ist oftmals eine Herausforderung, denn Daten fallen logischerweise in den verschiedensten strukturierten und unstrukturierten Formaten an. So ist zwischen numerischen Datenbankdaten und unstrukturierten Texten, E-Mails, Audioaufzeichnungen Videomaterial u.v.m. zu unterscheiden.

Innovationslehrgang Green Big Data

Im Zeichen der Digitalisierung und dem Begriff Industrie 4.0 ist Big Data zu einem wichtigen Schlagwort geworden. Ein datengetriebenes Vorgehen soll Prozess-, Produkt- und Service-Optimierungen sowie intelligente Steuerungen ermöglichen, um dadurch Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Ziel des Innovationslehrganges Green Big Data ist es, Mitarbeiter auszubilden, damit sie Big Data im Bereich der grünen Technologien erfolgreich einsetzen können. Dafür werden u.a. Transferprojekte durchgeführt, bei denen die Partnerfirmen bereits Big Data einsetzen werden.

Das von SPINTEC und IZ Vorau durchgeführte Projekt dient als Vorarbeit zur Entwicklung eines regionalen Versorgungsmodells für lokal und nachhaltig erzeugten Strom und Wärme. Durch Aufbau eines Energie-Monitoring Systems mit integrierten Big Data Analysen sollen Modelle entwickelt werden, die u.a. den Wechsel von Tages- und Nachtspitzen auf Speicherkapazitäten und das Laden von Elektroautos optimal abstimmen. Das System soll später von Strom auf Wärmebereitstellung ausgedehnt werden.

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