Big Data als Wetterfee

Jeder kennt es, man schaut sich im Fernsehen den Wetterbericht für die nächsten Tage an, doch oftmals tritt das angekündigte Wetter so nicht ein. Für eine genauere Prognose wird zunehmend Big Data eingesetzt. Immer mehr Daten erzielen immer präzisere Annahmen. So sind heute die 7 Tages Vorhersagen so treffend wie die 5 Tages Prognosen der 90er Jahre, gab das European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) kürzlich bekannt.

Die Daten stammen vielen Satelliten und Messstationen, die überall auf der Welt verteilt sind und ständig Informationen liefern. Jedoch ist die Auswertung dieser Daten mit dem Ziel einer genauer Vorhersage gar nicht so einfach, da für physikalische Wettermodelle sehr feinmaschige Gitterraster benötigt werden. Sonst wäre es zu einfach gestrickt für die Natur. Für jeden Rasterpunkt des Gitters müssen Näherungsformeln berechnet werden. Je feinmaschiger also das Raster, desto mehr Rechenschritte. Ergebnis: höhere Rechenleistungen werden erforderlich, aber gleichzeitig werden die Prognosen viel präziser als ohne die Nutzung von Big Data.

Win-Win-Situation

Die genaueren Analysen erzielen einen Nutzen für uns Konsumenten, aber auch für Unternehmen. Stellen Sie sich vor, Sie wären Allergiker und die Pollen ziehen früher durch die Lüfte als erwartet und in Ihrer Hausapotheke befinden sich keine Arzneimittel mehr. Da könnte man schon leicht nervös werden, dass im nächsten Supermarkt oder der Apotheke nebenan, die Regale leer sind, weil alle Allergiker losstürmen, um Mittel zu bekommen. Zum Glück gehört solch ein Szenario dank Big Data schon jetzt eigentlich der Vergangenheit an. So hat beispielsweise in den USA Walmart, noch bevor der Ansturm losging, seinen Bestand an dem Heuschnupfenmittel Claritin erhöht, um alle Kunden versorgen zu können. Die Erhöhung des Bestandes war aber nur möglich, da Merck als der Produzent des Wirkstoffes bereits zehn Monate im Voraus über die Pollenlage Bescheid wusste. Zu verdanken war dies einer groß angelegten Big Data Analyse von komplexen Wetterinformationen, geliefert von unterschiedlichsten Diensten.

Auch Netzbetreiber können profitieren

Wetterbedingungen können sich binnen weniger Minuten ändern – problematisch für Netzbetreiber, die auf erneuerbare Energien wie Solar- oder Windkraft setzen. Es drohen unstabile Stromnetze, sogar Blackouts, da das Wetter eigentlich schwer kalkulierbar ist. Doch Big Data Ansätze schaffen auch hierbei durch mathematische Rechenverfahren und die Analyse der Wetterdaten Abhilfe, so dass eine Stabilität des Netzes zu bestimmten Zeiträumen vorhersagbar wird. So können die Netzbetreiber besser planen, wann sie ihre Anlagen warten sollten, beispielsweise zu Zeiten, an denen keine Sonne scheint bzw. es windstill ist.

Big Data hilft also das einst schwer einschätzbare Wetter als immer stabileren Faktor zu positionieren.

Big Data Grüße
Sven Löffler

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