Der semantische Datenindex - Die Idee

Big Data ist der wohl geschäftsrelevanteste Trend für Unternehmen. Es sind besonders die völlig neuen Analysemöglichkeiten, die Advanced bzw. Predictive Analytics, die derzeit einen Kulturwandel auslösen. Das Ziel von Big Data ist es, große Datenmengen aus vielfältigen Quellen – aus eigenen wie fremden – mit hoher Geschwindigkeit zu analysieren, um daraus wirtschaftlichen Nutzen zu erzeugen. Allerdings stellen der enorme Zuwachs an Daten wie auch die sehr hohe Komplexität der Algorithmen die Unternehmen vor große Herausforderungen.

Hier beginnt eine einzigartige Big-Data-Geschichte. Bereits vor rund fünfzehn Jahren begann Prof. Dr. Wolfgang Benn, heute Lehrstuhl-Inhaber für Datenbank-Technologien an der TU Chemnitz, sich darüber Gedanken zu machen, wie die bis heute durchaus bewährte Indizierungstechnik nicht bloß verbessert, sondern völlig neu entwickelt werden könnte. Aus gutem Grund: die Indizierungstechnik ist ganz entscheidend dafür verantwortlich, mit welcher Geschwindigkeit große Datenmengen analysiert werden können. Der Ansatz bestand darin, unter anderem Arten der künstlichen Intelligenz wie etwa neuronale Netze einzusetzen und mithilfe einer mehrdimensionalen semantischen Indizierung zu arbeiten. Diese semantische Indizierung, die in mehr als 30.000 Dimensionen möglich ist, steigert die Geschwindigkeit immens. Gegenüber traditioneller Hochtechnologie ergibt sich leicht eine Beschleunigung um den Faktor 1.000. Sogar verglichen mit der derzeit schnellsten Datenbank, Oracle Exadata, ist die von Prof. Benn entwickelte semantische Indizierung 300-mal schneller. Zudem ist die neue Technologie minmal-invasiv. Das heißt: für ihre Implementierung stellt sie keine Anforderung an die vorhandenen Applikationen oder Datenbanken – auch in bestehenden IT-Umgebungen spielt sie ihren enormen Geschwindigkeitsvorteil aus.