Big Data ist als klangvoller Modebegriff für große Datenmengen in aller Munde. Immer öfter stößt man jedoch auf die Bezeichnung „Smart Data", in Anlehnung an die vernetzenden Konzepte Smart Home, Smart Grid, Smart Car oder gar Smart Senior.

Doch was bedeutet eigentlich „Smart" im Zusammenhang mit der Nutzung großer Datenmengen?

Big Data bezeichnet zunächst Datenmengen, die zu groß, zu komplex, zu heterogen sind oder sich zu schnell ändern, um sie mit bisherigen Methoden schnell und korrekt analysieren oder verarbeiten zu können.

Der Ansatz von Smart Data hingegen geht über diesen reinen Begriff der großen Datenmenge hinaus.

Wie, das zeigt diese Formel in einfacher und treffender Weise:

Smart Data = Big Data + Nutzen + Semantik + Datenqualität + Sicherheit + Datenschutz = nutzbringende, hochwertige und abgesicherte Daten

Big Data ist also eine Art Rohstoff, den es zu fördern und aufzubereiten gilt. Dieser Rohstoff muss veredelt werden, damit er sein disruptives Potenzial entfalten kann.

Der Nutzen von Smart Data liegt dann beispielsweise in der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, die durch eine zielgerichtete Analyse bereits bestehender Datenmengen überhaupt erst möglich gemacht werden.

Unternehmen, die damit bereits begonnen haben, sind die Giganten Google, Amazon oder Facebook.

Allerdings könnte bei vielen der bestehenden Geschäftsmodelle auf breiter wirtschaftlicher Basis die Effizienz deutlich gesteigert werden, wenn Unternehmen sich die Petabytes an bereits gesammelten Daten zu Nutze machen würden.

Smart Data ist also weder ein neuer Begriff für ein altes Phänomen noch verfolgt es einen Selbstzweck.

Vielmehr beschreibt Smart Data eine der wesentlichen Voraussetzungen zur Lösung gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Herausforderungen, wie ein modernes Energie-Management unserer Stromnetze, die Einführung von Industrie 4.0-Szenarien, sowie eine modernes, leistungsstarkes und dennoch kosteneffizientes Gesundheitswesen.

So wird einer Studie von McKinsey zufolge für die USA ein jährliches Einsparpotenzial der Healthcare Kosten von 300 bis 450 Milliarden US$ durch die Nutzung von Big-Data-Technologien prognostiziert.

Erst durch eine intelligente Verarbeitung wird Big Data zu Smart Data. Hier kommen semantische Technologien zum Einsatz: Erste Ansätze und Tools zur Handhabung der großen Datenmengen (Datenbanken und Analysewerkzeuge) erlangen zwar nach und nach Marktreife, dennoch sind ca. 80 Prozent der weltweit anfallenden Daten unstrukturiert und 95 Prozent können nicht automatisiert ausgewertet werden.

Probleme sind noch immer die großen Datenmengen, deren hohe Dimensionalität und zumeist die unzureichende Qualität der Auswertungsverfahren.

Das bislang fast blinde Vertrauen in die Korrektheit oder Relevanz von Daten und Informationen muss auf ein solides Fundament gestellt werden. Dafür müssen sich Herkunft und initiale Verarbeitung der Daten nachvollziehen und anhand von Qualitätsstufen bewerten lassen.

Die Qualität von Daten und Metadaten muss für den einzelnen Nutzer bestimmt und zudem messbar, nachvollziehbar und dokumentierbar gemacht werden. Dabei gilt es, neben Genauigkeit und Aktualität auch Fragen der Hinfälligkeit und des Verfalls oder der Fehlerbehebung in den Datensätzen zu betrachten.

Die wohl größte Herausforderung jedoch, liegt in der Gewährleistung von Sicherheit und Datenschutz. Ohne die Einhaltung qualifizierter Sicherheitsstandards bei Verarbeitung und Nutzung zum Schutz vor Verfälschung und Missbrauch der Daten, werden die erwarteten Vorteile für die deutsche Wirtschaft nicht zu erreichen sein.

Dazu gehört neben technischen IT-Security-Lösungen auch die Klärung rechtlicher Fragen, z.B. nach der Rolle des Urheberrechts und des „Besitzes" von Daten. Es werden also Werkzeuge benötigt, die ein transparentes Management von Zugriffsrechten auf Datenbeständen, Anfragen und Analysen ermöglichen und auch durchsetzen.

Im Zuge des Technologieprogramms „Smart Data - Innovationen aus Daten", das von der deutschen Bundesregierung als Teil der digitalen Agenda gefördert wird, nimmt man sich genau dieser Herausforderungen an.

Insgesamt 13 Leuchtturmprojekte aus den Anwendungsbereichen Industrie, Mobilität, Energie und Gesundheit werden bis 2018 den zukünftigen Markt für Big-Data-Technologien für die deutsche Wirtschaft erschließen und im Laufe ihrer Forschungs- und Entwicklungsprozesse erste rechtliche, sicherheitstechnische und gesellschaftliche Rahmenbedingungen für Smart Data in Deutschland schaffen.