Das Business Application Research Center (BARC) hat sich im Rahmen des „BI Trend Monitors 2020“ mit der Frage befasst, welche Trends im Bereich Business Intelligence aktuell sind. Dabei zeigte sich auch, dass Datenqualität ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist.

Eine Umfrage des Digitalverbandes Bitkom hat gezeigt, dass der Geschäftserfolg immer stärker auf Daten basiert. 14 Prozent der Befragten in deutschen Unternehmen erwarten, dass bis zum Jahr 2024 der wirtschaftliche Erfolg von datengetriebenen Geschäftsmodellen abhängen wird. Damit würde jedes siebte deutsche Unternehmen sein Kerngeschäft auf Daten aufbauen.

Der Prozess der Datenaufbereitung (engl. Data Preparation) umfasst die Zusammenführung, Reinigung, Normalisierung, Umwandlung und Mischung von Daten, damit sie für analytische und andere Aufgaben in optimaler Qualität bereitstehen. Das E-Book „Data Preparation“ von BigData-Insider zeigt auf: Nur mit erstklassigen Daten lassen sich beispielsweise Lösungen für Machine Learning und Künstliche Intelligenz effizient, sicher und zuverlässig versorgen.

Geht es um Künstliche Intelligenz (KI), denkt man nicht sofort an die Bereiche Rechnungswesen und Controlling. Warum sind sie aber prädestiniert für den Einsatz von lernfähiger Technologie und was kann KI hier leisten?

Bislang war MongoDB wegen seiner gleichnamigen Datenbank im Gespräch. Bei der jüngsten Jahreskonferenz hat das Unternehmen nun die Erweiterung seiner bewährten Atlas-Datenbank zu einer Multi-Cloud-Anwendungsdatenplattform vorgestellt, die zudem zahlreiche neue Funktionen mit sich bringt. Die Lösung soll Entwicklern die Arbeit erleichtern.

Ob Prozessautomatisierungen, KI-Lösungen oder Geschäftsmodelle: Die Nutzung und Organisation von Daten entscheiden künftig über die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Martin Whyte Partner bei PwC Deutschland und Andreas Odenkirchen, Director bei PwC Deutschland erklären, wie Unternehmen dezentrale Datenhaltung mit zentralen Richtlinien und Plattform-Komponenten erfolgreich kombinieren können.

In modernen Fabriken steuern sich Maschinen und Geräte gegenseitig. Voraussetzung dafür sind Machine-to-Machine-SIMs, die eine Netzbetreiber-unabhängige Datenkommunikation ermöglichen.

Der Softwarehersteller USU hat seine IT-Monitoring-Lösung um Observability-Funktionen ergänzt. Ziel ist es, komplexe hybride IT-Infrastrukturen zu überwachen und Störungen proaktiv zu erkennen.

Das kostenlose Java-Tool OpenRefine kann Daten aus verschiedenen Quellen importieren und auch direkt mit Datenbanken kommunizieren. Das Tool kann darüber hinaus die importierten Daten bereinigen, transformieren, gliedern und für andere Lösungen bereitstellen.

Der Prozess der Datenaufbereitung (engl. Data Preparation) umfasst die Zusammenführung, Reinigung, Normalisierung, Umwandlung und Mischung von Daten, damit sie für analytische und andere Aufgaben in optimaler Qualität bereitstehen. Das E-Book „Data Preparation“ von BigData-Insider zeigt auf: Nur mit erstklassigen Daten lassen sich beispielsweise Lösungen für Machine Learning und Künstliche Intelligenz effizient, sicher und zuverlässig versorgen.

Das weltweite Datenaufkommen wird bis 2025 voraussichtlich die 180 Zettabyte-Marke erreichen. Mittlerweile ist bekannt, dass Daten sowohl Einfluss auf das menschliche Verhalten und Entscheidungen als auch auf geschäftliche Entscheidungen haben – dennoch wird ihr Potenzial nicht vollständig ausgeschöpft.

Das Internet der Dinge sorgt für einen Ansturm auf Industriedaten, der selbst die am besten vorbereiteten Unternehmen zu überwältigen droht. Wie wird das Wachstum von Datenmarktplätzen die Art und Weise, wie wir uns verbinden, interagieren und Daten in fast jedem erdenklichen Kontext austauschen, verändern?

Wie wichtig Daten im Unternehmen sind, ist längst erkannt. Doch genauso wie Juweliere in der Lage sind, aus einem unförmigen Rohdiamanten einen Brillanten zu schleifen, der tausende Euro wert ist, müssen auch Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aller Abteilungen über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um einen echten Mehrwert aus Informationen zu ziehen. Nur dann, wenn Daten einen elementaren Bestandteil des Geschäftsalltags bilden, können sie ihr volles Potenzial entfalten

Das kostenlose Java-Tool OpenRefine kann Daten aus verschiedenen Quellen importieren und auch direkt mit Datenbanken kommunizieren. Das Tool kann darüber hinaus die importierten Daten bereinigen, transformieren, gliedern und für andere Lösungen bereitstellen.

Mit VantageCloud Lake hat Teradata sein erstes Analytics-Produkt vorgestellt, das auf einer neuartigen Cloud-nativen Architektur basiert. Es soll unter anderem genügend Leistung für das gesamte Spektrum an Workloads bereitstellen.

Bislang war MongoDB wegen seiner gleichnamigen Datenbank im Gespräch. Bei der jüngsten Jahreskonferenz hat das Unternehmen nun die Erweiterung seiner bewährten Atlas-Datenbank zu einer Multi-Cloud-Anwendungsdatenplattform vorgestellt, die zudem zahlreiche neue Funktionen mit sich bringt. Die Lösung soll Entwicklern die Arbeit erleichtern.

Eine mit Nvidia Jetson ausgestattete Drohne schützt gefährdete afrikanische Spitzmaulnashörner vor Wilderern, ohne ihnen Stress zu bereiten.

Die Auswahl der Gewinner erfolgte durch eine unabhängige Jury, die von den wissenschaftlichen Partnern Universität St. Gallen und Eidgenössische Technische Hochschule Lausanne beraten wurde.

Fast jedes fünfte Unternehmen (18 Prozent) gibt an, künftig einen Chief Digital Officer (CDO) beschäftigen zu wollen. Bereits vorhanden ist eine solche Position in 19 Prozent der Unternehmen. Das ist das Ergebnis einer Befragung im Auftrag des Digitalverbands Bitkom.

Das Business Application Research Center (BARC) lädt gemeinsam mit [at] digtal zum vierten DATA festival ein. Am 26. und 27. Oktober findet das kostenfreie Online-Event statt.

Es gibt zahlreiche intelligente Möglichkeiten, das mobile Internet of Things in allen Branchen zu nutzen. Doch die Lagerlogistik ist ein besonders gut geeigneter Bereich, wenn es darum geht, das Potenzial der mobilfunkbasierten IoT-Konnektivität zu erschließen.

Eine global durchgeführte Umfrage des KI-Spezialisten Altair zeigt, dass die Verbreitung digitaler Zwillinge in allen Branchen voranschreitet. Die Digital-Twin-Technik könnte demnach physische Prototypen in wenigen Jahren überflüssig machen.

Das Kloster Corvey in Nordrhein-Westfalen blickt auf eine 1.200-jährige Geschichte zurück. Mithilfe einer App können Besucher bald schon Kunstwerke betrachten, die längst beschädigt oder zerstört wurden.

Die Wiederverwendung von zuvor bereits entwickelten Bauteilen kann den Entwicklungs-, Produktions- und Lageraufwand in der industriellen Fertigung stark minimieren. Ein Use Case des BMWK-Förderprojekts „KI-Marktplatz“ setzt deshalb auf Künstliche Intelligenz, um gleiche oder ähnliche Bauteile zu identifizieren.

Das SophosAI-Team stellt weitere KI-Ressourcen in den Dienst der Open-Source-Community. Diesmal handelt es sich um ein Machine-Learning-Toolkit zum automatischen Generieren von Regeln für das Klassifizierungsprogramm YARA.

KI-Spezialist Actico unterstützt die Bayerische Landesbank (BayernLB) künftig bei der Automatisierung des Monitorings von Geschäftstransaktionen. Dies soll unter anderem die Betrugserkennung bei Marktmanipulation und Insiderhandel verbessern.

Die Botschaft war klar, als die U.S. National Science Foundation bekannt gab, mit einem neuen Programm für mehr Resilienz in Next-Generation-Netzwerken zu sorgen. In einer immer vernetzteren Welt darf es Ausfälle oder Beeinträchtigungen von Kommunikationsnetzwerken nach einem möglichen Angriff nicht geben. Man kann sich noch nicht einmal menschliches Versagen leisten.

Die Nutzung der Cloud ist heute fast so selbstverständlich wie Strom aus der Steckdose. Gleichzeitig hat die virtuelle Infrastruktur für viele einen abstrakten Charakter, sodass der Wunsch nach zuverlässiger Datensicherheit und größtmöglichem Datenschutz groß ist.

Das Auto vor dem Einkaufszentrum abstellen und es einfach selbst einen Parkplatz suchen lassen. Das könnte auch mit modernen Autos möglich sein, die eigentlich keinen Autopiloten haben. Möglich macht es ein neuer Ansatz: „Autonomie durch Infrastruktur“.

Künstliche Intelligenz hilft technischen Systemen bei selbstständigerer Arbeit. Was seit ihrem Aufschwung 2018/19 passiert ist und inwiefern die KI-Methoden Einzug in den Ingenieursalltag erhalten haben, hat das VDI durch eine Umfrage herausgefunden.

Salesforce hat auf der Hausmesse Dreamforce 2022 seiner Customer Data Platform „Customer 360“ das Modul „Genie“ hinzugefügt. Die auf dem Metadaten-Modell von Salesforce basierende Technologie vereint Kundendaten aus allen Kanälen und Interaktionen zu einem in Echtzeit aktualisierten Kundenprofil. „Genie“ steht für alle Salesforce Clouds, MuleSoft, Tableau und Slack zur Verfügung.

Am 30. September findet im Rahmen der GI-Jahrestagung INFORMATIK 2022 der Workshop „Künstliche Intelligenz in der Umweltinformatik“ (KIU-2022) statt. In dessen Rahmen werden innovative Ideen, Lösungen und offene Forschungsfragen aus den Schnittfeldern von Umweltanwendungen und KI vorgestellt und diskutiert.

Ein Data Engineer schafft die Grundlagen für eine professionelle Nutzung von Daten. Er trägt Daten zusammen, bereitet sie auf und stellt sie Datenkonsumenten wie Datenwissenschaftlern oder Datenanalysten zur Verfügung. Neben dem Erstellen von Datenpipelines beschäftigt er sich mit relationalen Datenbanken, Big-Data- und Cloud-Technologien, ETL-Tools und einigem mehr. Ein Data Engineer benötigt umfangreiches Wissen im Bereich Datenverarbeitung und Dateninfrastrukturen.

Ein Data Architect übersetzt geschäftliche und prozessuale Anforderungen in eine ganzheitliche Datenarchitektur. Er ist für Design, Implementierung und Pflege dieser Architektur verantwortlich. Zu seinen Aufgaben zählen unter anderem die Auswahl des Technologie-Stacks, die Entscheidung für On-premises- oder cloudbasierte Architekturen und die Festlegung von Datenquellen. Im Vergleich zum Data Engineer ist er weniger praktisch, sondern mehr konzeptionell und strategisch tätig.

Beim Dirichlet-Prozess handelt es sich um eine Familie stochastischer Prozesse der Wahrscheinlichkeitstheorie. Er basiert auf der nach Johann Peter Gustav Lejeune Dirichlet benannten Dirichletverteilung, einer Familie multivarianter Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Der Dirichlet-Prozess bildet eine Wahrscheinlichkeitsverteilung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Einsatzbereiche sind die bayessche Inferenz und Anwendungen wie maschinelles Lernen, Data Mining oder die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Die Levenshtein-Distanz ist die minimale Anzahl der notwendigen Änderungen, um zwei Zeichenketten aneinander anzugleichen. Sie wird auch als Editierdistanz bezeichnet und ermöglicht computerbasiert zu berechnen, wie ähnlich zwei Zeichenketten sind. Der Algorithmus arbeitet mit einer Matrixberechnung. Typischerweise kommt die Editierdistanz für Anwendungen wie die Rechtschreibprüfung oder für Suchfunktionen zum Einsatz.