Data Fusion

Data Fusion (dt. Datenfusion) bezeichnet ein Verfahren zur Verknüpfung von Daten aus unterschiedlichen Quellen mit dem Ziel, gemeinsame Datensätze zu generieren. In der Praxis bedeutet das häufig, dass zu einem Thema kombinierte Daten vorhanden sind, die zu einer zentralen Analyse zusammengefasst werden. Data Fusion beinhaltet auch die Vervollständigung lückenhafter Datensätze. In der Markt- und Medienforschung wird der Begriff Data Fusion enger gefasst. Hier wird unter Datenfusion oft das Verschmelzen von Datensätzen so genannter statistischer Zwillinge verstanden. Diese Definition beinhaltet im Gegensatz zur Definition von Data Fusion in der statistischen Literatur kein Analysenziel.

Traditionelle Fusionsalgorithmen – Nearest-Neighbor-Verfahren
Bei den traditionellen Fusionsalgorithmen werden meist Nearest-Neighbor-Verfahren eingesetzt. Auf der Suche nach “statistischen Zwillingen” sucht man im Spenderdatensatz und im Empfängerdatensatz nach Einheiten, die in bestimmten Merkmalen (z.B. Alter, Geschlecht, Beruf) gleich oder ähnlich sind. Eine praktische Anwendung dieses Verfahrens könnte beispielsweise sein, einen gemeinsamen Datensatz zu erzeugen, der das Konsum- und Fernsehverhalten widerspiegelt.

Sensordatenfusion – Verknüpfung der Daten mehrerer Sensoren

Bei der Sensordatenfusion, oft auch nur Sensorfusion genannt, werden die Daten unterschiedlicher Sensoren verarbeitet und zusammengeführt, um daraus relevante Informationen zu filtern und Schlussfolgerungen über Ereignisse, Aktivitäten und Situationen zu ziehen. Durch die Sensordatenfusion-Algorithmen werden die zahlreichen Sensordaten so ausgewertet, dass sie das System zu einem “intelligenten” Handeln befähigen. Sensordatenfusion ist damit die Voraussetzung für die Realisierung intelligenter Systeme. Für eine eindeutige Bestimmung des Ortes, von Bewegungen, Rotationen, Temperatur oder Druck sind oft mehrere Sensoren in Kombination erforderlich. Die Daten mehrerer Sensoren liefern eine lückenlose und präzise Zustandsschätzung. Die Sensordatenfusion spielt insbesondere in den Technologien eine Rolle, in denen mehrere Ortungssysteme und Sensoren verwendet werden (z.B. beim autonomen Fahren).

Wo wird Data Fusion angewendet?

Data Fusion findet eine breite Anwendung in vielen verschiedenen Technologien. Beispielsweise können Wissenschaftler in einem Forschungsprojekt physikalische Tracking-Daten mit Umweltdaten kombinieren oder Marketingexperten können Daten zur Kundenidentifizierung mit der Kaufhistorie und anderen Daten zusammenführen. In der Sensordatenfusion bilden die aus Sensordaten gewonnenen Informationen in vielen Bereichen die Basis für ein einwandfreies Funktionieren. In Fahrerassistenzsystemen und beim autonomen Fahren sorgt die Sensordatenfusion dafür, dass die Fahrzeugumgebung umfassend und vollständig abgebildet wird. Auch für viele sicherheitskritischen Anwendungen wie Überwachungssysteme in der Industrie spielen Intelligente Sensornetzwerke eine wichtige Rolle. Im militärischen Bereich kommt die Sensordatenfusion für die Überwachung sowie taktische Situations- und Bedrohungsanalysen zum Einsatz. Data Fusion wird auch für die Steuerung von Industrierobotern, die Abwicklung von Prozessen in der Logistik oder in den vielfältigen Consumer-Geräten eingesetzt (z.B. Smartphones, Tablets).

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