Mit Mathematik die Datenflut bezwingen

Die Digitalisierung macht auch vor Unternehmen nicht halt. Das 21. Jahrhundert als Datenzeitalter macht seinem Namen alle Ehre. Immer mehr Informationen und eine immer größere werdende Menge an Daten sind die Folge. Im Rahmen digitaler Prozesse stehen viele Existenzgründer dann vor großen Problemen wie beispielsweise die Datenverarbeitung. Doch Mathematik kann hier die Lösung sein. 

Mit angewandter Mathematik Datenmengen komprimieren

In einem Jahr werden mehr digitale Bits erzeugt, als es Sterne im Universum gibt - eine interessante, aber irgendwie auch unglaubliche Vorstellung. Eine Frage, die sich dann stellt, ist, wie sollen diese unfassbaren Datenmengen ausgewertet werden? Forscher setzten hier auf die angewandte Mathematik.

Da eines der Hauptprobleme in der Datenverarbeitung die enorme Größe der Datenmengen ist, ist wichtig, diese effizient und ohne Verluste zu komprimieren. In der Tat zeigt sich, dass der Informationsgehalt der meisten akquirierten Daten deutlich geringer als die Größe der Datenmenge ist. Deutlich wird dies, wenn man sich beispielsweise ein Bild eines großen Gebäudes oder eines anderen Motivs ansieht, auf welchem große Flächen derselben Farbe zu sehen sind. Nicht sinnvoll ist es dann,  jedes Pixel dieser Farbe zu speichern. Hier kommt die Mathematik ins Spiel. Genauer gesagt die angewandte Harmonische Analysis. Diese zerlegt Daten mittels eines “Bausteinsystems” in kleinere Teile. Nun werden ausschließlich die Anteile der einzelnen Bausteine an der Gesamtdatenmenge gespeichert. 

Durch ein solches Systems können durch Vernachlässigung der sehr kleinen Anteile hohe Kompressionsraten erreicht werden und Daten besonders effizient dargestellt werden. 

Mathematikern an der TU Berlin ist es gelungen, mit dem System der sogenannten "Shearlets" ein mathematisch beweisbar optimales Funktionensystem nicht nur für die meisten Bilddaten, sondern zusätzlich für 3D-Daten zu entwickeln, welches auch schnelle Algorithmen erlaubt.

Angewandte Mathematik: Mit Compressed Sensing effizient Bilder auswerten

Die neue mathematische Methodik des Compressed Sensing beruht genau auf dieser Vorstellung. Mit dieser lassen sich bestimmte Signale auch aus unterbestimmten Gleichungssystemen rekonstruieren. Im Wesentlichen wird hierbei ein zufälliges “Bausteinsystem” genutzt, da der Informationsgehalt vorher nicht bekannt ist, sondern nur angenommen wird, dass dieser deutlich geringer als die normale Datengröße ist. Erfolgreich zum Einsatz kam Compressed Sensing bereits in den Bereichen: Biologie, Radartechnik, Seismologie, Wirtschaft, Medizin und Astronomie. 

Professionelle Hilfe bei der Datenverarbeitung für Existenzgründer und Unternehmer

Insbesondere langjährig bestehende Unternehmen haben das Problem, nicht mehr Herr über die immense Datenflut zu werden. Wichtig ist es dann, sich früh genug professionelle Hilfe zu holen, um den Anschluss nicht zu verpassen. Wir von Mathelöser helfen Existenzgründern und Unternehmen bei der Anfertigung unterschiedlicher mathematisch technischen Aufgaben. Wie beispielsweise die Entwicklung allgemeiner Excel-Anwendungen, die Programmierung von Excel-Solvern, Bereitstellung von Lösungsverfahren technischer mathematischer Probleme sowie Investitionsberechnungen und Anteilsermittlungen. Nehmen Sie einfach Kontakt zu uns auf. Oder senden Sie uns ihre Matheaufgaben mit unsererm Service Aufgabe hochladen.