Die Nutzbarmachung von Daten, etwa mittels Künstlicher Intelligenz (KI), ist eine der Herausforderungen aber vor allem auch Chance der Gegenwart. Für Unternehmen ist es von strategischer Bedeutung, genügend gut ausgebildete Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu beschäftigen. Nicht alle bringen jedoch die erforderlichen Kenntnisse aus ihrer Ausbildung mit. Deswegen ist die nebenberufliche Weiterbildung ein wichtiger Hebel.

Die jüngste IDC-Studie „Industrial IoT in Deutschland 2021“ zeigt, dass fast 40 Prozent der rund 250 befragten deutschen Unternehmen wegen COVID-19 ihre Investitionen in das IIoT erhöhen wollen. Nur 18 Prozent der Befragten planen, sie zu senken. Technologische Entwicklungen bei Edge Computing, 5G und KI/ML fördern neue Anwendungsszenarien und eine IIoT-Adaption.

Die IDG-Studie „Machine Learning 2020” beweist, dass viele Unternehmen das Potenzial selbstlernender Systeme erkannt haben: 48 Prozent der deutschen Firmen verwenden Machine Learning bereits, z. B. als Analyse- und Steuerungsinstrument in der Logistik. Intelligente Algorithmen helfen dabei, neue Rückschlüsse für eine erfolgreichere Zukunft abzuleiten.

NoSQL-Datenbanken wurden aus der Notwendigkeit heraus entwickelt, große, unterschiedliche Mengen von Dimensionen wie Raum, Zeit und Lokation auf möglichst effiziente Weise zu speichern und zu verarbeiten. Mittlerweile sind sie die unabdingbare Alternative zu relationalen SQL-basierten Datenbanken. Doch nicht jede NoSQL-Datenbank eignet sich für jeden Zweck. Tatsächlich sind die meisten sogar recht spezialisiert.

Das von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Spark gegründete Unternehmen Databricks hat seine Unified Analytics Platform um eine weitere Komponente erweitert. Zu den vorhandenen Komponenten Delta Lake, Delta Engine und Redash, die auf der neuen Version 3.0 von Spark aufbauen, kommt nun SQL Analytics hinzu. Dieser SQL-Editor unterstützt mit Konnektoren bislang die BI-Lösungen von Tableau und Microsoft.

Die Graph Query Language, kurz GraphQL, wird oft als Gegenspieler zu REST gesehen. Bei genauerer Betrachtung ist das aber nur die halbe Wahrheit. Welchen Mehrwert bietet die Abfragesprache für Entwickler in Zeiten vollkommener Kundenzentrierung?

Während Unternehmen vermehrt auf die Cloud setzen, sollten sie sicherstellen, dass ihre Analyse-Lösung der Cloud-Realität gerecht wird. Nur so lässt sich das Cloud-Potenzial voll ausschöpfen.

Das Business Application Research Center (BARC) hat seinen „Data, BI & Analytics Trend Monitor 2021“ veröffentlicht. Er zeigt unter anderem, dass sich Cloud BI durchsetzen kann.

Wer weiß, wie Anwender Softwareprodukte nutzen, kann seine Produktstrategie besser ausrichten und Kunden langfristig binden. Usage Intelligence, oder auch Usage Analytics, nimmt damit eine Schlüsselrolle für Softwareanbieter und IoT-Hersteller ein. Hier sind die wichtigsten Fragen rund um die Nachverfolgung und Analyse von Softwarenutzung.

Der Data-Warehouse-Spezialist Snowflake hat den Funktionsumfang seiner Data Cloud weiter ausgebaut. Zu den Neuerungen zählen etwa zusätzliche Funktionen für den Data Marketplace und neue Data-Governance-Möglichkeiten.

Die jüngste IDC-Studie „Industrial IoT in Deutschland 2021“ zeigt, dass fast 40 Prozent der rund 250 befragten deutschen Unternehmen wegen COVID-19 ihre Investitionen in das IIoT erhöhen wollen. Nur 18 Prozent der Befragten planen, sie zu senken. Technologische Entwicklungen bei Edge Computing, 5G und KI/ML fördern neue Anwendungsszenarien und eine IIoT-Adaption.

Eine beliebige Anzahl Sensoren sollen sich dank der LoPAN-Funktechnik an nur eine Basisstation anbinden lassen. Neben einer hohen Reichweite lassen sich die Sensordaten sicher übertragen.

Durch Enterprise Search lassen sich einfach und schnell benötigte Informationen aus riesigen Datenbeständen beschaffen. Die Daten können dabei sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein und aus internen oder externen Quellen stammen.

Die Studie „The data-powered Enterprise: Why Organizations musst strenghten their Data Mastery“ von Capgemini zeigt auf, dass Unternehmen, die den Einsatz von Daten beherrschen, deutlich mehr Umsatz und Gewinne erzielen.

Im Zuge einer erweiterten Zusammenarbeit wird Hitachi Vantara die Lumada-Industrielösungen künftig über die Amazon Web Services (AWS) anbieten.

UiPath, Anbieter im Bereich RPA (Robotic Process Automation), hat die Verfügbarkeit seiner Automation Platform auf dem Microsoft Azure Marketplace angekündigt.

Nicht alle Gadgets haben einen Sinn, doch für Lacher und Aufsehen sorgen sie fast alle. Viele Gadgets eignen sich daher perfekt als Weihnachtsgeschenk für Kollegen. Wir haben die besten und neuesten Gadgets für IT-ler und Büroangestellte zusammengesucht.

Ab sofort ist der kostenlose BARC Guide Data, BI & Analytics 2021 verfügbar. Das Business Application Research Center (BARC) will damit Entscheidungsträgern bei der Auswahl passender Anwendungen zur Seite stehen.

Wenn in einem Fußballspiel ein Tor fällt, sorgt das oft für lebhafte Diskussionen. Dabei kann man mittlerweile exakt berechnen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit war – dank Künstlicher Intelligenz. Hierfür trägt die Deutsche Fußball Liga (DFL) in jeder Begegnung der ersten und zweiten Bundesliga über 3,6 Millionen Datenpunkte zusammen. Das Ergebnis ihrer Analyse findet sich in den xGoals (oder „Expected Goals“)-Statistiken der Bundesliga Match Facts powered by AWS.

Die Bewältigung der stetig zunehmenden Datenflut und deren Einsatz, um geschäftsfördernde Erkenntnisse zu gewinnen, ist derzeit eine der größten Herausforderungen für Unternehmen. Aufbau und Betrieb einer entsprechenden Infrastruktur kann sich aber nicht jede Firma leisten – hier lohnt ein Blick auf Big Data as a Service (BDaaS).

Die fortschreitende Digitalisierung bietet enormes Potenzial, um Prozesse und Systeme effizienter zu betreiben als dies bisher möglich war. Durch Energie 4.0 – also die Anwendung von Industrie 4.0 im Bereich der Energieumwandlung, -verteilung und -nutzung – können die Energie- und Ressourceneffizienz erhöht werden und die Emissionen von Treibhausgasen reduziert werden. Auch ohne Anlagen oder Prozesse grundlegend zu verändern, besteht durch Digitalisierung und Betriebsoptimierung ein erhebliches Verbesserungspotenzial! Dabei steht der Digitale Zwilling im Mittelpunkt.

Im Zuge einer erweiterten Zusammenarbeit wird Hitachi Vantara die Lumada-Industrielösungen künftig über die Amazon Web Services (AWS) anbieten.

Das Einbetten von Technologien der Künstlichen Intelligenz und der Datenanalyse in die Maschinensteuerung kann die Verfügbarkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit von Maschinen deutlich steigern.

Die jüngste IDC-Studie „Industrial IoT in Deutschland 2021“ zeigt, dass fast 40 Prozent der rund 250 befragten deutschen Unternehmen wegen COVID-19 ihre Investitionen in das IIoT erhöhen wollen. Nur 18 Prozent der Befragten planen, sie zu senken. Technologische Entwicklungen bei Edge Computing, 5G und KI/ML fördern neue Anwendungsszenarien und eine IIoT-Adaption.

In der digitalen Welt sind Daten der neue Rohstoff. Die Datenströme sind inzwischen jedoch so endlos geworden, dass Unternehmen sie in Datenspeicher ablegen müssen, ohne genau zu wissen, wie wertvoll diese Daten eigentlich sind. Das Ziel ist, mit den ausgewerteten Daten die eigene Leistungsfähigkeit zu erhöhen, bestehende Geschäftsmodelle zu optimieren oder aber gänzlich neue zu entwerfen.

Industrielle Netzwerke müssen besser gegen Cyberattacken geschützt werden. Doch die Absicherung ist komplex und erfordert Spezialwissen. Das Forschungsprojekt Wintermute will deshalb Künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, um Kommunikationsnetze besser zu beherrschen und vor potenziellen Angriffen zu schützen, ohne die Privatsphäre von Nutzern zu verletzen.

Mittels einer transparenten Verschlüsselung will Thales künftig Daten schützen, die in Teradata Vantage zum Einsatz kommen. Das Verfahren schließt Datenbank, Protokolle und Systemdateien mit ein.

Geoinformationssysteme ermöglichen immer bessere Sicherheits-Anwendungen. So lassen sich zum Beispiel Panik-Potenziale bei Menschenversammlungen frühzeitig erkennen. Dabei muss der Datenschutz beachtet werden. Das gelingt mit dynamischer Pseudonymisierung.

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) will die Entwicklung von Methoden für das Monitoring von Wäldern und Baumbeständen auf lokaler, regionaler und globaler Ebene im Projekt TreeSatAI fördern. Dabei soll Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz kommen.

Pegasystems spendiert seinem Pega Robot Manager eine RPA-Auto-balancing-Funktion. Sie soll mithilfe von KI-Unterstützung die Arbeitsauslastung von Bots optimieren und so Kosten für Lizenzen, Infrastruktur und das Bot-Management reduzieren.

Durch den Einsatz von KI-Methoden im Finanzdienstleistungssektor soll das Kundenerlebnis optimiert werden. Nun ist eine Studie erschienen, die den bisherigen Erfolg dieser Strategie und bestehende Schwierigkeiten beim Einsatz von KI in entsprechenden Unternehmen aufzeigt.

Die Technische Universität Kaiserslautern (TUK) hat mit dem CEDIS einen neuen Potenzialbereich vorgestellt. Er soll einen interdisziplinären Blick auf digitale Technologien wie etwa Künstliche Intelligenz (KI) werfen.

Stemming ist ein Verfahren, das verschiedene Varianten eines Worts auf seine Stammform zurückführt. Es kommt in der linguistischen Informatik zum Einsatz und wird beispielsweise von Suchmaschinen oder im Natural Language Processing verwendet. Es existieren verschiedene Verfahren und Algorithmen für das Stemming. Das lexikonbasierte Stemming wird auch als Lemmatisierung bezeichnet.

spaCy ist eine Bibliothek für die Programmiersprache Python. Sie steht unter MIT-Open-Source-Lizenz und ist für das Natural Language Processing einsetzbar. Mithilfe der Library lässt sich Text computerbasiert analysieren und verstehen. spaCy ist für zahlreiche Sprachen verfügbar. Die Library verwendet zur Analyse der Texte Techniken wie Tokenisierung, Part-of-speech (POS) Tagging, Lemmatisierung und Einiges mehr.

Ein Advanced Driver Assistance System (ADAS) unterstützt den Fahrer beim Führen eines Fahrzeugs. Je nach System kann es für mehr Komfort, mehr Sicherheit oder für effizienteres Fahren sorgen. Fahrerassistenzsysteme sind in der Lage, verschiedene Aufgaben des Fahrens oder Bedienens zu übernehmen bis hin zum vollständigen autonomen Fahren. Technisch nutzt ein ADAS Sensoren zur Erfassung von Informationen und Informationstechnik zu deren Verarbeitung.

Das Argo-Projekt stellt Open Source Tools für das Kubernetes-Ökosystem bereit. Mit Argo Workflows bietet das Projekt eine Container-native Workflow Engine. Sie ermöglicht es, Workflows zu definieren, in denen die verschiedenen Arbeitsschritte aus einzelnen Containern bestehen. Abhängigkeiten lassen sich über gerichtete azyklische Graphen (DAG) abbilden. Weitere Tools des Projekts sind Argo CD, Argo Rollouts und Argo Events.