Mit dem Vorhaben BigDataCube soll das Paradigma der „Datenwürfel“ – also analyse-fertige raum-zeitliche Rasterdaten – vom Stadium der wissenschaftlichen Prototypen zu vorwettbewerblichen Erdbeobachtungsdiensten vorangebracht werden.
Datenwürfel sind eine drei- oder mehrdimensionale Datenstruktur, die eine schnelle und direkte Analysemöglichkeit für große Datenmengen bieten. Ein Anwendungsfall hierzu sind Erdbeobachtungsdaten: durch die wachsende Zahl an Fernerkundungssatelliten, wie beispielsweise die Sentinel-Missionen der ESA, wächst die verfügbare Datenmenge täglich um viele Terabyte. Für viele Analysen werden jedoch nur begrenzte Regionen benötigt oder nur Szenen mit bestimmten Aufnahmebedingungen. Statt dafür viele großflächige Aufnahmen herunterzuladen und komplett zu analysieren, werden bei Datenwürfeln – ähnlich einer Datenbankabfrage – verschiedene Filter übergeben und das Ergebnis dem Benutzer in Form eines Datenwürfels zur Verfügung gestellt. So können Analysen und Berechnungen genau auf die Zeit, Region und Parameter angewandt werden, für die sie benötigt werden.
Die DLR-Forschungsstelle für Maritime Sicherheit in Bremen wird im Rahmen des Projekts ihre bestehenden automatischen Prozessoren für Wind und Seegang aus SAR-Aufnahmen (Synthetic Aperture Radar) zur Verwendung in Datenwürfeln anpassen. Damit ließen sich beispielsweise Anfragen wie „höchster Seegang an der deutschen Nordseeküste im Jahr 2017“ oder „mittlere Windgeschwindigkeit am geplanten Standort eines Offshore-Windparks“ sehr einfach aus den vorhandenen Erdbeobachtungsdaten beantworten.
Im Projekt soll die in Deutschland entwickelte Datenwürfel-Technologie „rasdaman“ dazu auf CODE-DE sowie in der kommerziellen Cloud-Umgebung von CloudEO installiert werden, um beispielhaft Analyse-Dienste anzubieten und miteinander zu vernetzen. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert und hat eine Laufzeit von 18 Monaten. Koordinator ist die Jacobs University (Bremen), weitere Partner sind die rasdaman GmbH (Bremen) und CloudEO AG (München).