Big Data – Fazit

Zusammenfassung

Big Data wurde in dieser Arbeit als eine Zusammenführung der 4Vs definiert, welches die Charakteristika Volumen, Geschwindigkeit, Richtigkeit und Unterschiedlichkeit umfasst. Dazu wurden Technologien näher betrachtet, welche für die Nutzung von Big Data infrage kommen und die Anwendung von Big Data-Analysen erlauben. Big Data-Analysen wurden als eine Zusammenstellung verschiedener Analysemethoden zusammengefasst, welche aus Data Mining, Predictive Analytics und Echtzeitanalysen bestehen. Zusätzlich wurden künstliche neuronale Netzwerke miteinbezogen, und zwar aufgrund ihrer Potenziale, Big Data optimaler zu gestalten. Die Luftfahrtindustrie wurde als ein Begriff definiert, welcher die Gesamtheit der Bereiche umfasst, die mit der Luftfahrt in Verbindung stehen. Nutzenpotenziale wurden näher erläutert und auf die Informationstechnologie bezogen, womit sich Nutzen als schwer erfassbar verstehen lässt. Bezogen auf die Luftfahrtindustrie und deren Ziele wurden schließlich Nutzenpotenziale für die Luftfahrtindustrie definiert, welche mithilfe von Big Data-Analysen realisiert werden könnten.

Die unterschiedlichen Teilbereiche der Luftfahrtindustrie, wie Produktion, Wartung, Fluggesellschaften, Flugsysteme und Flughäfen, wurden genauer definiert und auf ihre Potenziale bezüglich der Nutzung von Big Data-Analysen erläutert. Zusätzlich wurden dabei bereits angewendete Methoden bzw. Systeme bei der Betrachtung einbezogen.

In der Produktion wurden Big Data-Analysen durchaus als umsetzbar erkannt und anhand von Beispielen wurde aufgezeigt, wie diese auch tatsächlich Nutzen schaffen können. Innerhalb der Wartung wurde ersichtlich, dass es bereits Analysen gibt, welche die Kriterien von Big Data-Analysen erfüllen. Des Weiteren war ebenfalls erkennbar, dass noch hohes Verbesserungspotenzial vorhanden ist. Fluggesellschaften können sich ebenfalls Big Data-Analysen bedienen, die auch in der Wirtschaft angewandt werden, und können somit innerhalb ihrer Flugroutenplanung positive Ergebnisse erzielen. Der Flughafen erwies sich als ein durchaus komplexes Konstrukt, welches mehrere Einsatzmöglichkeiten von Big Data-Analysen erlaubt, allerdings auch eine gesamtheitliche Betrachtungsweise nicht unüberlegt lässt. Insbesondere die gesamtheitliche Betrachtung des Flughafens stellte sich als immense Big Data-Auswertung heraus und bietet großes Potenzial, gesetzte Ziele der Luftfahrtindustrie zu erfüllen. Die holistische Betrachtung zeigt letztlich auch die Abhängigkeiten zwischen den unterschiedlichen Bereichen der Luftfahrtindustrie auf und gibt Ansatzpunkte für Big Data-Analysen, deren Schnittstellen zu weiteren Optimierungen führen könnten.

Beantwortung der Fragestellung und kritische Auseinandersetzung

Diese Bachelorarbeit befasste sich mit der Fragestellung, inwieweit Big Data-Technologien und die damit einhergehenden Analysen einen Beitrag zur Verbesserung der Luftfahrtindustrie im weitesten Sinne leisten und inwieweit bereits existierende technologische Lösungen mögliche Potenziale darstellen, die durch Anwendung von Big Data-Analysen ausgeschöpft werden können.

Im Verlauf dieser Arbeit ist ersichtlich geworden, dass Potenziale zur Anwendung von Big Data-Analysen in der Luftfahrtindustrie durchaus gegeben sind. Existierende Technologien zeigen sich den Big Data-Analysen sehr ähnlich und bringen bereits jetzt erhebliche Vorteile und Optimierungen mit sich. Big Data-Analysen setzen an den Trend zur stetigen Optimierung an und stellen den nächsten Schritt zu einer effizienteren Gestaltung der Luftfahrtindustrie dar.

Insbesondere lässt sich ein enormer Beitrag zur Sicherheit identifizieren. Schnellere und detailreichere Analysen mithilfe von Big Data bieten in diesem Sinne das Potenzial, für die Zukunft leistungsfähige Alternativen darzustellen.

Durch die Steigerung der Luftfahrt und den stetig positiven Wachstumsprognosen der Branche, kann die Luftfahrtindustrie durch präzise und schnelle Analysen dem steigenden Druck, wirtschaftlicher, ökologischer, sicherer und effizienter zu werden, entgegentreten.

Dennoch sollte die Nutzung von Big Data-Analysen kritisch betrachtet werden. Zwar sind enorme Nutzenpotenziale gegeben, doch sollte ebenfalls bedacht werden, ob einzelne optimierte Systeme, welche Datensammlungen erzeugen, die innerhalb eines Data Warenhauses problemlos ohne jegliche Big Data-Analysen analysiert werden können, eine bessere Alternative darstellen.

Der Nutzen, welcher allerdings durch den Einsatz von Big Data-Analysen in wirtschaftlicher, ökologischer und risikoaverser Sicht gegeben wäre, hebt die Wichtigkeit von Big Data nochmals hervor. Der Trend zu größeren Datenmengen wird sich aller Voraussicht in den nächsten Jahren nicht ändern. So kann davon ausgegangen werden, dass traditionelle Technologien wie das Data-Warehouse, nur durch Anpassung an die sich ändernden Anforderungen, mit den potenzialen von Big Data mithalten können.