Big Data in Industrie & Verkehr: Definition & Nutzen

Sensoren an Sortieranlagen, GPS-Daten von Fahrzeugflotten, Messwerte aus der Produktion: Industrie- und Verkehrsunternehmen erzeugen heute mehr Daten als je zuvor. Doch ab wann spricht man von Big Data – und vor allem: Was lässt sich konkret damit anfangen?

Was ist Big Data?

Als Big Data werden Datenbestände bezeichnet, die so umfangreich, vielfältig und schnelllebig sind, dass sie mit herkömmlichen Werkzeugen wie Excel-Tabellen oder einfachen Datenbanken nicht mehr sinnvoll verarbeitet werden können. Oft wird Big Data anhand der sogenannten 5 V's beschrieben:

Volume – Grosse Datenmengen, etwa Millionen von Sensormesswerten pro Tag
Velocity – Hohe Geschwindigkeit, mit der neue Daten entstehen (Echtzeit-Streams von IoT-Geräten, Fahrzeugtelemetrie)
Variety – Unterschiedliche Formate und Quellen: strukturierte ERP-Daten neben unstrukturierten Logfiles, Bildern oder Freitext aus Servicemeldungen
Veracity – Schwankende Datenqualität, die eine saubere Data Governance erfordert
Value – Der eigentliche Zweck: aus Daten geschäftsrelevanten Nutzen zu ziehen

Entscheidend ist dabei nicht allein die Menge. Auch ein mittelgrosses Schweizer Industrieunternehmen kann mit Big-Data-Herausforderungen konfrontiert sein, sobald Sensordaten aus dem Shopfloor, ERP-Daten und externe Quellen zusammengeführt werden müssen.

Wo entsteht Big Data in Industrie und Verkehr?

In der Praxis sehen wir bei unseren Kunden aus Industrie & Logistik und öffentlichem Verkehr typischerweise folgende Datenquellen:

Industrieunternehmen generieren grosse Datenmengen durch Maschinensteuerungen (SPS/PLC), Sensorik (Temperatur, Druck, Vibration, Akustik), Qualitätsprüfsysteme und Produktionsleitsysteme (MES, SCADA). Diese Daten bilden die Grundlage einer modernen Manufacturing Data Architecture und ermöglichen den Schritt vom Shopfloor zum Insight.

Verkehrsunternehmen sammeln Echtzeitdaten aus Fahrzeugflotten, Fahrplan- und Betriebsdaten, Passagierzählsysteme, Weichen- und Schienensensorik sowie Energieverbrauchsdaten. Wie diese Daten auf einer modernen Plattform zusammenlaufen, zeigt unser Artikel zu Microsoft Fabric für Verkehrsunternehmen.

In beiden Fällen ist die Herausforderung dieselbe: Physische Daten (OT) müssen mit Geschäftsdaten (IT) zusammengeführt werden. Mehr zu dieser Thematik finden Sie in unserem Glossar-Eintrag zu Daten im OT/IT-Umfeld.

Was bringt Big Data konkret?

Der Nutzen von Big Data zeigt sich nicht in der Datenmenge selbst, sondern in den Erkenntnissen, die daraus gewonnen werden. Hier einige Einsatzgebiete, die wir regelmässig bei Schweizer Unternehmen umsetzen:

Predictive Maintenance

Durch die Analyse von Sensordaten lassen sich Ausfälle vorhersagen, bevor sie eintreten. Statt Komponenten nach starren Intervallen zu tauschen, werden Wartungen dann durchgeführt, wenn die Daten darauf hindeuten. Wir haben dies unter anderem bei den Sortieranlagen der Schweizerischen Post und bei der Schienenkopfkonditionierung für BERNMOBIL umgesetzt – beides Projekte, in denen grosse Mengen an Echtzeit-Sensordaten die Grundlage bilden.

Qualitätssicherung und Prozessoptimierung

Historische Produktionsdaten ermöglichen es, Muster zu erkennen und Ausschuss systematisch zu reduzieren. Mit Methoden aus Data Science und künstlicher Intelligenz lassen sich auch komplexe Zusammenhänge in grossen Datenmengen aufdecken – beispielsweise durch Bilderkennung zur Defekterkennung oder durch die automatisierte Klassifizierung von Servicedaten mittels LLM, wie wir es für V-ZUG realisiert haben.

Betriebssteuerung in Echtzeit

Verkehrsunternehmen nutzen Big Data, um Fahrpläne dynamisch anzupassen, Störungen frühzeitig zu erkennen und Ressourcen effizienter einzusetzen. Die neue Datenplattform der Basler Verkehrs-Betriebe (BVB) ist ein konkretes Beispiel dafür, wie eine moderne Architektur mit dbt und Microsoft Fabric grosse Datenmengen aus dem ÖV nutzbar macht.

Datenbasierte Geschäftsentscheide

Wenn operative und analytische Daten zusammenfliessen, entsteht eine belastbare Entscheidungsgrundlage. Das reicht von der Echtzeit-Überwachung von KPIs auf Business-Intelligence-Dashboards bis hin zur strategischen Planung auf Basis historischer Trends.

Wie startet man ein Big-Data-Vorhaben?

Ein häufiger Fehler: Unternehmen beginnen mit dem Tool statt mit der Frage. Bevor Sie eine Technologie evaluieren, empfehlen wir drei vorbereitende Schritte:

1. Datenmaturität einschätzen: Wie gut nutzt Ihre Organisation heute schon Daten? Unsere Datenmaturitätsanalyse gibt Ihnen in zehn Minuten eine erste Standortbestimmung.

2. Datenlandschaft verstehen: Welche Daten existieren wo, in welcher Qualität und mit welchen Abhängigkeiten? Eine Datenlandkarte schafft diesen Überblick – und ist oft der wirkungsvollste erste Schritt, wie wir bei PUBLICA erfahren haben.

3. Datenstrategie formulieren: Auf Basis der Maturität und der Datenlandkarte lässt sich eine Datenstrategie ableiten, die sowohl fachliche als auch technische Handlungsfelder adressiert. Ein gutes Beispiel ist die neue Datenstrategie der Stadt Luzern, die wir begleiten durften.

Wohin mit den Daten? Data Lake, Data Warehouse oder beides?

Wer Big Data sammeln und auswerten will, braucht die passende Speicherarchitektur. Zwei Konzepte stehen dabei im Zentrum:

Ein Data Lake speichert Rohdaten in ihrem Originalformat – ideal für grosse Mengen unstrukturierter Daten wie Sensorstreams, Logfiles oder Bilder. Er dient als flexibler Sammelort, ohne dass die Daten vorher transformiert werden müssen.

Ein Data Warehouse hingegen ist für strukturierte, bereinigte Daten optimiert und bildet die Grundlage für Berichte, Dashboards und OLAP-Analysen.

In der Praxis setzen viele unserer Kunden auf eine Kombination aus beidem. Eine moderne Cloud-Plattform wie Microsoft Fabric vereint Data Lake und Data Warehouse in einer Architektur. Welches Modell für Industrieunternehmen am besten passt, beleuchten wir ausführlich in unserem zweiteiligen Artikel Data Warehouse oder Lakehouse für Industrie 4.0.

Entscheidend ist: Die Daten, die Sie heute nicht sammeln, können Sie morgen nicht analysieren. Auch wenn der analytische Nutzen noch nicht klar definiert ist, lohnt es sich, Daten frühzeitig in einem Data Lake zu sichern. Automatisierte Data Pipelines sorgen dafür, dass Daten zuverlässig von der Quelle zum Zielsystem gelangen – ohne manuelle Eingriffe.

Big Data ist kein Selbstzweck

Die Menge der Daten allein schafft keinen Wert. Entscheidend ist, ob Ihr Unternehmen in der Lage ist, aus diesen Daten die richtigen Schlüsse zu ziehen und darauf basierend zu handeln. Dafür braucht es eine durchdachte Architektur, eine klare Strategie und die richtigen Kompetenzen.

Als Schweizer Data-Consulting-Partner begleiten wir Unternehmen aus Industrie, öffentlichem Verkehr und Verwaltung auf diesem Weg – von der ersten Standortbestimmung bis zur produktiven Datenplattform.

Möchten Sie herausfinden, wie Ihr Unternehmen Big Data konkret nutzen kann? Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Gespräch.

Weiterführende Glossar-Einträge

‍

Kategorie

Kontakt