Datenanalytik

Aus Living Lab AAL
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Grundsätzlich werden bei der Datenanalytik ganze Datensätze durchsucht und die enthaltenen Informationen überprüft. Das Einsatzgebiet der Datenanalytik erstreckt sich von Unternehmen über die Wissenschaft bis hin zur Forschung. Unternehmen können mit den durch die Datenanalytik erlangten Informationen effizientere Entscheidungen treffen. In der Wissenschaft dient diese Technik der Authentifizierung von wissenschaftlichen Modellen und Algorithmen. Dabei kommen verschiedene Anwendungsprogramme zum Einsatz, diese untersuchen die Informationen auf Zusammenhänge bei Marktrends, bevorzugtes Kundenverhalten und auf innerbetriebliche Informationen. Das Ziel der Datenanalytik ist es die Effizienz eines Unternehmens auszubauen, die Aktivität des Marketings zu erhöhen, neue Trends zu erkennen und somit den Umsatz zu steigern.[1]

Im AAL-Kontext geht die Analyse der Daten oft Hand in Hand mit der Entwicklung der eingesetzten Produkte. Einerseits sollten diese auf die Zielgruppe angepasst funktionieren, andererseits lernen Anbieter durch den direkten Einsatz von neuen Szenarien, in denen ihre Technologien zum Einsatz kommen können. Die Daten stammen dabei überwiegend von den eingesetzten Sensoren, die z.B. Vitaldaten oder Bewegungen erfassen. Auch die Verknüpfung der Daten von verschiedenen Sensoren kann sehr aufschlussreich sein. Wenn viele und große Datensätze untersucht werden, spricht man auch von Big Data Analyse oder Data Mining. Die automatische Datenanalyse kann auch als Eingabe zur Steuerung von anderen Technologien dienen und dient dann dem sogenannten Machine Learning, einem Teilgebiet von Künstlicher Intelligenz (KI). So könnte z.B. bei der Datenanalyse erkannt werden, dass eine Person sich nachts viel in der Wohnung bewegt, tagsüber aber lange Ruhephasen hat, was ein Anzeichen ist, dass der zirkadiane Rhythmus gestört ist. Mit Hilfe von zirkadianem Licht kann dann automatosiert dagegen gesteuert werden.

Bei der Auswertung von Daten sollten gewisse Gestaltungsregeln eingehalten werden. Dabei geht es nicht um das Aussehen der Bedienoberflächen sondern um die Handhabung und Sicherheit der Daten.

Datenanalyse

Bei der Datenanalyse handelt es sich um statistische Untersuchungen. Dabei können aus großen Datenbeständen Zusammenhänge extrahiert werden, welche zwischen mehreren Variablen bestehen.
Diese Form der Analyse findet in unzähligen Bereichen statt:

  • Produktentwicklung und Produktion in Unternehmen
  • Erkennung von Angriffsmustern in Netzwerken
  • Erstellung von Kundenprofilen
  • Abhängigkeiten zw. verschiedenen Krankheiten
  • Verbesserung des Services
  • Meinungsumfragen

Die Berücksichtigung der Erkenntnisse fließt direkt in das Handeln der Firmen ein und führt zu einer Effizienzsteigerung, Verbesserung der Prozesse und Wertschöpfung. Bei der Datenanalyse kommen mehrere Verfahren zum Einsatz.[2]

Big Data Analyse

Wie der Name schon sagt, handelt es sich um die Analyse großer Datenmengen, oft auch Datenmengen, die sich schnell verändern. Big Data Analyse wird häufig verwendet zur Verbesserung von Geschäftsprozessen. Im Gesundheits- und AAL-Bereich fallen große Datenmengen an durch u.a. die Verwendung von Sensoren und Activity Trackers und sonstigen Wearables. Insbesondere die Verknüpfung von Daten unteschiedlicher Geräte amchen Big Data Analysen sehr komplex und sind die Grundlage für Maschinelles Lernen

Einzelnachweise