Wissenschaftliches Rechnen und „Big Data“

Vertreter verschiedener Forschungseinrichtungen der Universität Heidelberg und Partner aus der Wirtschaft kommen am 4. Dezember 2014 zum achten „Modellierungstag Rhein-Neckar“ zusammen. Im Mittelpunkt der Veranstaltung mit dem Titel „Big Data“ steht die Frage, wie sich stetig wachsende Datenmengen handhaben und daraus gezielt Informationen extrahieren lassen. In Vorträgen und Diskussionsrunden werden die rund 90 Teilnehmer aus Wissenschaft und Praxis aber auch erörtern, welche technischen Voraussetzungen notwendig sind, um Datenschutz und Datensicherheit zu gewährleisten. Veranstalter sind die Heidelberger Graduiertenschule der mathematischen und computergestützten Methoden für die Wissenschaften (HGS MathComp), die InnovationLab GmbH und die BASF SE Ludwigshafen mit Unterstützung der Industrie- und Handelskammer Rhein-Neckar.

Wie die Organisatoren der Veranstaltung betonen, zählt „Big Data“ zu einem der wichtigsten Themen für Wissenschaft und Industrie. Tagtäglich werden immer größere und komplexere Datenmengen in allen Bereichen der Gesellschaft produziert. „Die Kombination aus deren schierer Masse sowie der Tatsache, dass diese Daten aus unterschiedlichsten Quellen stammen und aus einer Fülle von unstrukturierten Informationen bestehen, produziert eine Komplexität, die die Möglichkeiten der traditionellen modellgestützten Analyse bei weitem übersteigt“, erläutert Dr. Michael J. Winckler, Geschäftsführer der HGS MathComp. „Dabei stellt sich die zentrale Herausforderung, den Wert dieser Daten dennoch zu bestimmen und für eine Nutzung zugänglich zu machen. Daher suchen wir nach Mustern in den Daten. Welche Informationen stehen tatsächlich miteinander in Verbindung und welche nicht? Bildlich gesprochen interessieren wir uns nicht nur für die Nadel im Heuhaufen. Wir wollen vielmehr wissen, wie der gesamte ,Heuhaufen‘ strukturiert ist, um so alle Informationen zugänglich zu machen.“

In jüngster Zeit unterliegt der Begriff „Big Data“ aber auch einem stetigen Bedeutungswandel und bezieht sich über komplexe Datenmengen hinaus auch auf Konzepte, Methoden, Technologien und Tools, die zum Sammeln und Auswerten der Daten benötigt werden. „Die zunehmende Komplexität der Anwendungen im Bereich Big Data führt durch das Zusammenspiel vieler Hard- und Softwarekomponenten zu einer Intelligenz der Systeme, die vieles Konventionelle überholt. In diesem Zusammenhang gewinnt auch ein effizienter Datenschutz immer mehr an Bedeutung“, so Michael Winckler.

Der Modellierungstag Rhein-Neckar eröffnet Vertretern aus Wissenschaft und Praxis die Möglichkeit, dieses komplexe Thema ausführlich und anwendungsnah zu diskutieren und dabei den gegenseitigen Erfahrungsaustausch zu pflegen.