Big Test Data

Was ist Big Test Data?

Unter Big Test Data oder Big Measurement Data versteht man große Mengen von Messdaten, die vor allem in der Entwicklungsphase (zum Beispiel von Fahrzeugen, Flugzeugen oder Komponenten für die Raumfahrt) eine Rolle spielen. Für die Optimierung des Fahrverhaltens, des Antriebsstrangs oder bei Crash-Tests wird eine stetig wachsende Vielfalt unterschiedlicher Messgrößen in Echtzeit erfasst. Dies trifft in gleichem Maße auch auf die Entwicklung von Konsumgütern, die Wartungsoptimierung von Spezialmaschinen oder die Forschung für die maritime Industrie zu. Die erfassten Daten werden anschließend aufbereitet, visualisiert und analysiert, um daraus Informationen und im besten Fall Wissen über Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu gewinnen.

Welche Chancen bietet Big Test Data?

Ähnlich wie bei der Verarbeitung personenbezogener Daten birgt die Analyse großer Mengen von Messdaten viel ungenutztes Potential: So können mit geeigneter Software Hypothesen getestet und Erkenntnisse gewonnen werden, etwa mittels Mustererkennung durch geeignete Algorithmen. Dabei unterscheiden sich Messdaten von anderen Daten signifikant, denn sie sind meist nur bedeutungsvoll in Verbindung mit physikalischer Einheit und Zeitindex.

Wie lässt sich Big Test Data gewinnbringend nutzen?

Zusätzlich zur Sensorik für die Datenerzeugung und der Hardware für die Datenakquisition ist es vor allem spezielle Software, die den Unterschied macht – auf drei Ebenen:

  • Verfügbarkeit: die erzeugten Mengen an Messdaten müssen effizient verwaltet und organisiert werden
  • Operationalisierung: Aufbereitung, Visualisierung und Analyse der Daten, um nützliche Informationen zu gewinnen
  • Data Mining: vergleichende Musterkennung, um grundlegende Erkenntnisse über Zusammenhänge zu gewinnen – auch über Zeiten und Versuchsreihen hinweg
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