Ein neuer Data Warehouse Report von Brooklyn Data, der im Auftrag des Herstellers Fivetran erstellt wurde, untersucht die Eignung von fünf Cloud Data Warehouses: Snowflake, Databricks, Azure Synapse, Amazon Redshift und Google BigQuery. Der Report empfiehlt, nicht so sehr auf die Kosten zu achten, sondern auf die Bedienbarkeit, das Kundenerlebnis und das Tuning.

Das Konzept des Internets der Dinge (IoT), das an alles einen Sensor anheftet und Daten über das Internet an eine Datenbank sendet, ist im Grunde passé. Mit „Smart Dust“ sind Sensoren überall in der Luft und überwachen einfach alles – Temperatur, chemische Substanzen, Feuchtigkeit, Bewegungen, Körperfunktionen und sogar Gehirnwellen.

Künstliche neuronale Netze sind zentraler Bestandteil von Deep-Learning-Algorithmen. Die Grundlage in der Architektur der künstlichen neuronalen Netze bilden künstliche Neuronen, die in mehreren Schichten – sogenannten Layers – aufeinander folgen.

Eine Bitkom-Studie zeigt: Momentan nutzen nur neun Prozent der Unternehmen KI-Anwendungen, doch bereits 25 Prozent planen oder diskutieren den KI-Einsatz. Die Zukunft gehört also der KI-Technologie. Wohin könnte Unternehmen die KI-Reise bereits in diesem Jahr führen?

Kein Funkmast in der Nähe oder tief unter Beton? Häufig treffen wir bei der Entwicklung vernetzter Lösungen auf Konnektivitätsprobleme. Low Power Wide Area Networks wie LoRaWAN lassen auf grenzenlose Freiheit hoffen. Aber halten die Technologien, was sie versprechen?

Ein neuer Data Warehouse Report von Brooklyn Data, der im Auftrag des Herstellers Fivetran erstellt wurde, untersucht die Eignung von fünf Cloud Data Warehouses: Snowflake, Databricks, Azure Synapse, Amazon Redshift und Google BigQuery. Der Report empfiehlt, nicht so sehr auf die Kosten zu achten, sondern auf die Bedienbarkeit, das Kundenerlebnis und das Tuning.

Wer an IoT-Projekten für Unternehmen arbeitet, benötigt Hardware- und auch Softwarekomponenten in geeigneter Qualität. Auch Open-Source-Ansätze können diese Anforderungen erfüllen.

Ericsson richtet eine neue Forschungseinheit in Großbritannien ein, um die zukünftigen drahtlosen Konnektivitätsfähigkeiten des Landes zu fördern. Das Unternehmen möchte in den nächsten zehn Jahren mehrere Millionen Pfund in die 6G-Forschung investieren.

Mit organisatorischen Ansätzen wie „Data Mesh“ und „Datendemokratie“ versuchen Unternehmen, ihre Prozesse in der Cloud zu optimieren und Datensilos zu vermeiden. Großes Potenzial bietet dabei das sogenannte Data-Shopping. Die Idee: Ein Einkaufserlebnis in die Welt der Daten zu bringen. Was erst einmal weit hergeholt klingt, kann die interne Datenkultur jedoch entscheidend voranbringen.

Aiven, Spezialist für quelloffene Datentechnologien, hat die Verfügbarkeit eines kompletten Apache-Kafka-Ökosystems für Open-Source-Streaming bekanntgegeben. Das Portfolio des Anbieters ist nach eigenen Angaben das erste und einzige vollständig Open-Source-basierte Event-Streaming-Framework.

Ein neuer Data Warehouse Report von Brooklyn Data, der im Auftrag des Herstellers Fivetran erstellt wurde, untersucht die Eignung von fünf Cloud Data Warehouses: Snowflake, Databricks, Azure Synapse, Amazon Redshift und Google BigQuery. Der Report empfiehlt, nicht so sehr auf die Kosten zu achten, sondern auf die Bedienbarkeit, das Kundenerlebnis und das Tuning.

Das Jahr 2023 bleibt herausfordernd: Die Inflation hält die Kosten hoch, Energie ist weiterhin ein knappes Gut und Fachkräfte werden nach wie vor schwer zu finden sein. Also lieber in den ausgedehnten Winterschlaf und Daumen drücken für 2024? Besser nicht: Mit unseren IoT-Thesen trotzen Unternehmen 2023 smart den Krisen, die uns drohen.

Der Softwarehersteller Sage hat sechs Tipps rund um die Zusammenarbeit von Datenexperten und Entscheidern veröffentlicht. Sie sollen dabei helfen, die Teamarbeit deutlich zu optimieren und Datenanalysen zum Erfolg zu führen.

Wer auf der Suche nach interessantem Lesestoff ist, sollte einen Blick auf die aktuelle Verlosung von BigData-Insider werfen: Zu gewinnen gibt es insgesamt fünf Exemplare von „Data Analytics – in Produktion und Logistik“.

Unternehmen können mit einem datenbasierten Entscheidungsmanagement aktiv statt reaktiv handeln. Denn damit sind sie sogar in der Lage, die Intentionen und Wünsche ihrer Kunden vorherzusagen und ihnen genau zur richtigen Zeit die passenden Angebote zu machen – statt im Nachhinein und womöglich zu spät auf Entwicklungen zu reagieren. Enterprise Intelligence als zentralisierte, für das Entscheidungsmanagement wichtige sowie umfassende Infrastruktur kann dabei ein wahrer Game Changer sein.

Die Suche in unternehmensinternen Beständen unstrukturierter Daten ist seit jeher schwierig. Das spanische Start-up Nuclia verwendet dazu eine neuartige Datenbank und einen KI-Service. So sollen die Produkte mit allen Arten von unstrukturierten Daten fertig werden.Rund 80 Prozent aller firmeninternen Daten sind unstrukturiert: Textfiles, PDFs, zunehmend Audios und Videos, Streams, Social Media – es gibt eine Unzahl von Quellen und Formaten. Das ist eine Herausforderung für Unternehmen.

Der Softwarehersteller Sage hat sechs Tipps rund um die Zusammenarbeit von Datenexperten und Entscheidern veröffentlicht. Sie sollen dabei helfen, die Teamarbeit deutlich zu optimieren und Datenanalysen zum Erfolg zu führen.

Neue Datenarchitekturen sind ein zentrales Thema in der Weiterentwicklung datengetriebener Unternehmen. Viele wenden sich dabei von einer monolithisch gestalteten Datenarchitektur ab und implementieren dezentralisierte oder föderal gestaltete Architekturen. Für welche Art der Gestaltung sich Unternehmen auch entscheiden, das Ziel ist es, die Zeit von Datenverfügbarkeit bis Erkenntnisgewinn zu verkürzen und diese Möglichkeit einem breiteren Anwenderkreis zu ermöglichen. Doch was erwartet Unternehmen danach?

In China entscheidet die Künstliche Intelligenz (KI) einer Onlinebank aufgrund der Mimik eines Kreditantragstellers, ob dieser solvent ist. Ein solches Szenario ist in Deutschland schlicht kaum vorstellbar. Während USA und China mit Sieben-Meilen-Stiefeln in Sachen KI voranschreiten, dümpeln die EU und Deutschland hinterher.

Die Vorweihnachtszeit ist in vollem Gange und damit wird es Zeit, endlich Weihnachtsgeschenke zu besorgen. Wir haben 24 brandneue, nützliche und lustige Gadgets zusammengetragen, die fast alle auch unter den Weihnachtsbaum passen.

Produkte fälschungssicher und branchenübergreifend kennzeichnen – mit weltweit anwendbarer Standardisierung. Das ist das Ziel des Projekts "Standardisierte sichere Produktverifizierung zum Schutz von Originalität und Qualität", kurz: SPOQ, beauftragt vom Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz.

Daten sind auch im produzierenden Gewerbe die Zukunft, das ist längst bekannt. Doch Branchen wie der Maschinen- und Anlagenbau stehen damit vor großen Herausforderungen. Eine Initiative namens Manufacturing-X soll für die Branche nun zur digitalen Revolution werden.

Wer auf der Suche nach interessantem Lesestoff ist, sollte einen Blick auf die aktuelle Verlosung von BigData-Insider werfen: Zu gewinnen gibt es insgesamt fünf Exemplare von „Data Analytics – in Produktion und Logistik“.

Die Energiebranche braucht einen Paradigmenwechsel, weg von „Tech first“ hin zu „Outcome first“. Auf diese Weise kann sie Datennutzung und Nachhaltigkeit zusammenbringen. Die Automatisierung scheint die entscheidende Verbindung zu sein – wenn diese zielgerichtet vorangetrieben wird.

Mit organisatorischen Ansätzen wie „Data Mesh“ und „Datendemokratie“ versuchen Unternehmen, ihre Prozesse in der Cloud zu optimieren und Datensilos zu vermeiden. Großes Potenzial bietet dabei das sogenannte Data-Shopping. Die Idee: Ein Einkaufserlebnis in die Welt der Daten zu bringen. Was erst einmal weit hergeholt klingt, kann die interne Datenkultur jedoch entscheidend voranbringen.

Mit Beginn des neuen Jahres setzen Unternehmen in ganz Deutschland gezielt Maßnahmen um, um mehr Transparenz in ihren gesamten Lieferketten zu schaffen. Gemäß dem Gesetz über die Sorgfaltspflicht in der Lieferkette, das am 1. Januar 2023 in Kraft getreten ist, ist jedes in Deutschland tätige Unternehmen mit mehr als 3.000 Mitarbeitern für Menschenrechte und Nachhaltigkeitseffekte entlang seiner gesamten Lieferkette verantwortlich.

Der für die Öffentlichkeit zugängliche Chatbot ChatGPT von Open AI kann Phishing-E-Mails mit Schadsoftware generieren. Forscher warnen, dass KI die Cybersicherheitslandschaft stark verändern wird.

Wenn Sie gerade Ihr Amazon Web Services (AWS)-Konto eingerichtet haben und sich Sorgen um die Datensicherheit machen, gibt es dafür gute Gründe: Oftmals setzen ungewisse unternehmensweite Einstellungen oder einfache Fehlkonfigurationen die Daten einem hohen Risiko aus. Mit ein paar einfachen Schritten kann man jedoch die AWS-Sicherheit deutlich erhöhen.

Der Hype um den kostenlosen ChatGPT Chatbot war in den vergangenen Wochen riesig. Der vom US-Unternehmen OpenAI entwickelte Chatbot beeindruckte durch seine vermeintliche Fähigkeit, nicht nur Texte zu produzieren, die von denen eines Menschen geschriebenen in vielen Fällen nicht mehr zu unterscheiden sind, sondern auch noch fehlerfreien Programmcode abzuliefern. Was kann ChatGPT aktuell sowie perspektivisch und welche Risiken birgt das Tool?

Produkte fälschungssicher und branchenübergreifend kennzeichnen – mit weltweit anwendbarer Standardisierung. Das ist das Ziel des Projekts "Standardisierte sichere Produktverifizierung zum Schutz von Originalität und Qualität", kurz: SPOQ, beauftragt vom Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz.

Das Oberlandesgericht Stuttgart hat erstmals einen IBM-Massenverfahrensassistenten zur Fallbearbeitung in Dieselabgasverfahren im Einsatz. Das KI-gestützte System wird zur Dokumentenbearbeitung eingesetzt und soll alle Beteiligten entlasten.

Die wichtige Differenzierung von Primärtumoren und Metastasen kann bei Hirntumoren rasch und präzise mittels Radiomics und Deep-Learning-Algorithmen erfolgen. Dies ist die Kernaussage einer Studie der Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften (KL Krems).

Enhanced Mobile Broadband (eMBB) ist eins von insgesamt drei 5G-Anwendungsprofilen. eMBB bietet hohe Datenübertragungsraten bei niedriger Latenz. Das Profil eignet sich für anspruchsvolle mobile Internetanwendungen wie das Streamen von hochauflösenden Videos, Virtual und Augmented Reality oder Online-Gaming. Um hohe Datenraten bei niedrigen Latenzzeiten bereitzustellen, nutzt eMBB Frequenzbereiche mit großer Übertragungskapazität und Techniken wie Massive MIMO.

Massive Multitask Language Understanding (MMLU) ist ein Benchmark, mit dem sich das allgemeine Weltwissen und die Problemlösungsfähigkeiten von Sprachmodellen testen und beurteilen lassen. Der Benchmark deckt verschiedene Wissensgebiete ab, darunter den MINT-Bereich (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik), aber auch Geistes- und Sozialwissenschaften sowie weitere. Die Schwierigkeit der Aufgaben variiert von Grundstufenwissen bis zu fortgeschrittenem Expertenwissen.

LAMBADA (LAnguage-Model-BAsed Data Augmentation) ist eine Methode, mit der sich auf Basis vorhandener Trainingsdaten weitere Trainingsdaten synthetisch erstellen lassen. Die Trainingsdaten werden mithilfe eines bereits trainierten und speziell feinabgestimmten Sprachmodells automatisch erzeugt. Typischer Einsatzzweck der generierten Daten ist das Training von Modellen zur Textklassifizierung im NLP-Bereich. Ein Training mit den synthetisch vermehrten Daten verbessert die Textklassifizierungsleistung der Modelle in vielen Fällen signifikant.

ChatGPT ist der Prototyp eines dialogorientierten Chatbots des US-Unternehmens OpenAI. Er basiert auf dem Sprachmodell GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) und ist seit November 2022 für die Öffentlichkeit frei zugänglich. Der Chatbot ist thematisch nicht eingeschränkt und kommuniziert in verschiedenen Sprachen. Er versteht Eingaben in natürlicher Sprache und produziert Antworten, die nur schwer von menschlichen Antworten zu unterscheiden sind.