Big Data (dt. Massendaten)

Im weitesten Sinne bezeichnet das Schlagwort Big Data große, komplexe und unterschiedliche Datenmengen, aber auch den Umgang mit diesen. Sprich, die Erfassung und Verarbeitung, die Analyse und Auswertung, die Speicherung und vor allem die Nutzung großer Datensätze. Nicht selten werden auch die dafür benötigten Technologien mit eingeschlossen, weshalb der Begriff weder trennscharf noch feststehend ist und ständig erweitert wird. Er ist grundsätzlich anwendbar auf Bereiche, in denen große Datenmengen anfallen, entweder, weil sie gezielt erhoben und gesammelt werden oder einfach anfallen, weil Computer Prozesse überwachen, kontrollieren oder steuern. Big Data macht es u.a. möglich, komplexe Prozesse abzubilden und nachzuvollziehen, neue Erkenntnisse über sie zu sammeln.

Auch in der Biologie, der Pflanzenforschung oder der Landwirtschaft fallen weltweit täglich große Datenmengen an, z. B. wenn das Erbgut einer Pflanze sequenziert, der Stoffwechsel untersucht, die Genaktivität beobachtet oder das Erscheinungsbild (Phänotyp), z. B. die Architektur der Wurzel oder Blätter, analysiert werden sollen (Phänotypisierung), aber auch Wetter, Klima, Boden, Nährstoffversorgung, Bewuchs etc. sind Daten von hoher Relevanz. Nicht selten werden verschiedene Datensätze verknüpft, z. B. genetische Daten, Ergebnisse aus Labor- und Feldversuchen, Verwandtschaftsbeziehungen von Pflanzenarten sowie Wetter- oder Klimadaten. Das Ergebnis: Ein ganzheitlicheres und dynamischeres Bild einer Pflanze oder einer ganzen Population, die unter dem Einfluss der auf sie wirkenden Faktoren betrachtet werden können.

Der Sinn und Zweck von Big Data in der Pflanzenforschung besteht letztendlich darin, Informationen zu erhalten, die für die Forschung und Züchtung von Interesse sein könnten. Die Bioinformatik ist der noch relativ junge Wissenschaftszweig, der sich methodisch mit der computergestützten Analyse und Auswertung der biologischer Daten befasst, diese sprichwörtliche zum Sprechen bringt.

Die Sonderausgabe „Pflanzenforschung für die Bioökonomie“ des Genomxpress Scholae widmet sich in einem Kapitel dem Thema „Big Data in der Pflanzenforschung“.

#####1#####