Deutscher Städtetag | Forum „Kommunikation und Netze“ | Rotenburg| 10. April 2014

Dr. Klaus-Peter Eckert (Fraunhofer FOKUS)

Open Data – Big Data – Smart Data Daten als Motor für die Stadt von morgen

Big Data

13

Alle reden von Big Data

http://www.gekreuzsiegt.de/2012/09/22/die-blinden-manner-und-der-elefant/

Ein

führu

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Definitio

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14

Wir auch!

Bulk Data

Open Data

Big Data

Smart Data

Actionable Data Analytics

Datability

Strategic Big Data

Ein

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Definitio

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16

Warum?

Tausend Fliegen können nicht irren. Sie sind

hier

EDV – Elektronische Datenverarbeitung Daten spielen in der Informatik seit eh und jeh eine tragende Rolle!

Ein

führu

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Definitio

n

17

Darum!

Daten steuern IT-Prozesse

IT-Prozesse beeinflussen zunehmend unser Leben

Daten beeinflussen zunehmend unser Leben

Ein

führu

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Definitio

n

20

Big Data: Vom Datenbach zum Datenturbo

Big Data: Neue Chancen Neue Anwendungen Neue Herausforderungen Neue Gefahren

Ein

führu

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Definitio

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33

Anwendungsbereiche für Big Data

Social media

Production Industry 4.0

Public safety

Smart mobility

Smart grid

Logistic

Health care

Education

Life logs

Sensor data, un-/poly-/structured data, open / private data , high volume data

Definitio

n

Open government

23

Von Rohdaten zu Entscheidungsprozessen

Umsetzbare Erkenntnisse

Wissen

Information

Daten

Entscheidungsfindung

Synthese

Analyse

Integration

Aufbereitung

Sammlung

Ein

führu

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Definitio

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43

Erweiterte Definition von Big Data

Big Data

bezeichnet Methoden und Technologien für die hochskalierbare Erfassung, Speicherung und Analyse

polystrukturierter Daten mit dem Ziel eines

nachhaltigen und verantwortungsvollen Einsatzes zur Verbesserung strategischer Entscheidungen und

Optimierung von Abläufen und Prozessen.

In Anlehnung an: Business Application Research Center: Big Data Survey Europe, Februar 2013

Definitio

n

Was

Wie

Wofür

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Das “4V-Modell” von Big Data

Definitio

n

Data Science Central, http://bit.ly/UvpSOd, November 2012

Definition Offener Daten

Offene Daten sind Daten, die von jedermann frei verwendet, nachgenutzt

und verbreitet werden können

Verfügbarkeit und Zugang: Das Werk soll als Ganzes in einer zweckmäßigen und

modifizierbaren Form verfügbar sein.

Wiederverwendung und Nachnutzung: Die Daten müssen unter denjenigen

Bedingungen bereitgestellt werden, die die Wiederverwendung, Nachnutzung und

Verbindung mit anderen Datensätzen erlauben. Die Daten müssen maschinenlesbar

sein.

Universelle Beteiligung: Jede Person muss in der Lage sein, die Daten zu nutzen,

wiederzuverwenden und nachzunutzen.

66

http://okfn.de/opendata/

Tech

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67

Geodaten Daten zur Herstellung von Karten

Kultur Daten über kulturelle Werke und Artefakte

Wissenschaft Daten aus wissenschaftlicher Forschung

Finanzen und Informationen zu Finanzmärkten

Statistik von statistischen Ämtern erhobene Daten

Wetter Daten zur Vorhersage von Wetter und Klima

Umwelt Daten mit Bezug zur natürlichen Umwelt

Transport Verkehrsdaten wie Fahrpläne, Fahrstrecken,

Echtzeit-Statistiken

Beispiele Offener Daten

http://okfn.de/opendata/

Tech

nik

en

226

Smart Data =

= Big Data + Nutzen + Semantik + Datenqualität +

Sicherheit + Datenschutz

= nutzbringende, hochwertige und abgesicherte Daten

Die Verfügbarkeit von OpenData und LinkedData ist eine

noch weitestgehend brach liegende Möglichkeit für

Wirtschaftswachstum.

Der Einsatz von Big Data-Technologien lässt sich nur schwer

mit dem Datenschutz und insbesondere dem Recht auf

informationelle Selbstbestimmung vereinbaren.

Smart Data

Public

Sect

or

http://smart-data.fzi.de/, März 2014

Daten als Treibstoff für die Themen der Stadt von morgen

Wissensaufbereitung

Informationsbereitstellung

Datenanalyse

Datenintegration

Datenaufbereitung

Datensammlung S

zenarien

198

199

IBM 5 in 5: Innovationen, die unser Leben verändern werden

Bis 2050 werden sieben von zehn Menschen in Städten leben.

Und bis in fünf Jahren werden smarte Cities in Echtzeit über Millionen von Ereignissen

informiert werden, Computer besser verstehen, was die Menschen brauchen,

was sie mögen, was sie tun und wie sie sich fortbewegen.

Stadtverwaltungen werden somit auf Basis von frei verfügbaren Informationen

über ihre Einwohner genauer einschätzen können, welche Ressourcen wann

und wo benötigt werden, um deren Bedürfnisse zu befriedigen.

Die Einwohner ihrerseits werden über ihre Tablets und Smartphones

den Kontakt mit ihrer Stadtverwaltung intensivieren…Damit wird es für die Verwaltungen

einfacher, Probleme und Missstände schneller zu beseitigen.

„IBM 5 in 5 hilft uns, die Zukunft zu antizipieren und den Fortschritt voranzutreiben.

So konnten wir die Themen Big Data Analytics, Cloud, Mobile und Social Business

maßgeblich weiterentwickeln“ – Dezember 2013 S

zenarien

201

Die smarte Stadt vom morgen

Sieben technologische Großtrends:

• die umfassende Verfügbarkeit von freiem schnellen WLAN,

• die systematische Nutzung sozialer Netzwerke

• Cloud Computing,

• Unterstützung des mobilen Government,

• Big Data,

• Einsatz von Sensoren und anderen

intelligenten Messgeräten im Rahmen

des Internet der Dinge,

• Umfassende IT-Sicherheit.

http://smartestadt.wordpress.com/

http://www.publicus-boorberg.de/sixcms/detail.php?&template=pub_artikel&gsid=boorberg01.c.273947.de, März 2014

S

zenarien

Fraunhofer: Morgenstadt-Initiative

Forschungsfelder für die Stadt von morgen

Auf Informationen, Kommunikation, Datenaustausch und Vernetzung in Echtzeit bauen alle Kernthemen der Morgenstadt auf:

Energieversorgung, Mobilität und öffentliche Sicherheit. Der Morgenstadt wird ein neuer Kommunikationsbegriff zugrunde liegen,

der die herkömmlichen, voneinander getrennten Kommunikationsinfrastrukturen miteinander vereint – angefangen von

adaptiven Sensornetzen über Informationsnetze bis hin zur Mobilkommunikation.

228

Public

Sect

or

227

Urbane Prozesse und Organisation

Energie

Gebäude

Produktion und Logistik

Mobilität und Verkehr

Information und Kommunikation

Sicherheit und Schutz

BMBF – Fraunhofer: Morgenstadt

http://www.morgenstadt.de

Public

Sect

or

202

Daten steuern die Stadt von morgen

Erfassen

Zusammen- führen

Auswerten

Steuern

Kontrollieren

Die Stadt von morgen wird über einen Regelkreis von Daten kontrolliert und gesteuert

S

zenarien

203

Big Data Analytics für die Stadt von morgen

Open Government - Demokratisierung mit „open data“ - Trenderkennung mit „social media“

eHealth Vorsorge und Therapie mit schützenswerten Gesundheitsdaten

Smart Mobility Optimierung mit dynamischen Umwelt- und Verkehrsdaten

Smart Energy Steuerung mit Sensordaten

Public Safety Frühwarnsysteme mit verteilten Messdaten

S

zenarien

216

Handlungsfelder: Smart Data für die Stadt von morgen

Bewertung und Verbesserung der Datenqualität

Standardisierung ausgewählter Aspekte von Smart Data zur Ermöglichung interoperabler Lösungen

Realisierung beispielhafter Lösungen aus den genannten Themenfeldern

Architekturen und Infrastrukturen für Smart Data

Syndication und Analytics für Smart Data

S

zenarien

190

Feuerwehr und Rettungsdienst Düsseldorf

Business Intelligence

bei der Feuerwehr Düsseldorf

© David von der Lieth, 2-2014 S

zenarien

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Mit Big Open Data löschen, bevor es brennt

Mitte letzten Jahres führte die New Yorker Feuerwehr ein neues, risikobasiertes System zur Brandschutzkontrolle ("Risk Based Inspection System") ein. Datenexperten hatten einen Algorithmus entwickelt, der vom Alter eines Gebäudes bis zum Zustand seiner Rauchmelder sechzig Risikofaktoren kombinierte. Das System soll voraussagen, wo es demnächst brennen könnte, welche Gebäude also dringend inspiziert werden müssen.

Seine Informationen bezieht der Algorithmus aus einer Vielzahl kommunaler Datenbanken, die die Stadtverwaltung von Big Apple im Rahmen ihrer Open-Data-Initiative zur Verfügung stellt.

Big Open Data in New York

Public

Sect

or

http://m.heute.de/ZDF/zdfportal/xml/object/31954960, Januar 2014

https://nycopendata.socrata.com/

Gebäudeinspektionen in New York

Problem 1: Gefahr durch Feuer in illegal genutzten Gebäuden (z.B. 5 Tote in 2011)

Lösung: Gebäudeinspektionen durch Department of Buildings

Problem 2: Mehr als 20.000 Beschwerden pro Jahr über 311, bei nur 200 Inspektoren

Fragestellung: Welche Gebäude haben das größte Brandrisiko?

Lösung: Prognose des Brandrisikos mit intelligenter Datenanalyse

Erfolg: Verbesserung der Beanstandungsquote / Trefferquote bei Inspektionen um Faktor 5

– ohne Priorisierung: 13% - mit Priorisierung: 70‐80%

Erfahrungen:

– Größter Aufwand bei Datensammlung und Aufbereitung (19 beteiligte Verwaltungen)

– Stufe 1: wenige Faktoren, Excel (ab 2011)

– Stufe 2: 260 Faktoren, dedizierte Analyse-Software (ab 2014)

223

Public

Sect

or

32

Big Data: Pros und Cons

Darf Big Data neutral

beurteilt werden?

Definitio

n

The New Lords of the Ring

Shoshana Zuboff: 1988 In the Age of the Smart Machine:

The Future of Work and Power

1. Everything that can be automated will be automated.

2. Everything that can be informated will be informated.

3. In the absence of countervailing restrictions and sanctions, every digital application

that can be used for surveillance and control will be used for surveillance and control,

irrespective of its originating intention.

All that is digital can have a profound role to play in humanizing life on earth. Our job

is not to labor for our over-seers, but to invent new ways for them to work on our

behalf so that we all might flourish.

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http://www.faz.net/aktuell/feuilleton/the-surveillance-paradigm-be-the-friction-our-response-to-the-new-lords-of-the-ring-12241996.html

Ausb

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Dr. Klaus-Peter Eckert klaus-peter.eckert@fokus.fraunhofer.de

FOKUS - Fraunhofer Institut für offene

Kommunikationssysteme Elan – Electronic Government and Applications

Kaiserin-Augusta-Allee 31

10589 Berlin, Germany

www.fokus.fraunhofer.de

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Zu Risiken und Nebenwirkungen fragen Sie:

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