lic.rer.publ. Ariane Rüdiger ♥ BigData-Insider

lic.rer.publ. Ariane Rüdiger

Freie Journalistin
Redaktionsbüro Rüdiger

Gute Texe sind unersetzlich!

Artikel des Autors

Joe de Buzna, Vice President Product Management, Enterprise und Datenbanken bei Fivetran: „Der Modern Data Stack ist schneller, einfacher und leistungsfähiger.“ (Bild: Rüdiger)
Fivetran

Moderne Data Stacks – Entwicklung und Governance

Ein funktionierender Data Stack ist die infrastrukturelle Voraussetzung für alle Anwendungen, die mit Künstlicher Intelligenz Daten analysieren wollen. Die Cloud und offene Schnittstellen spielen hier eine wichtige Rolle. Einen halben Tag lang konnten sich Kunden und Interessenten bei einer Veranstaltung des Cloud-ELT-Spezialisten Fivetran über Eigenschaften und Möglichkeiten moderner, Cloud-basierter Data Stacks informieren und austauschen. Mit von der Partie waren die Partner Google, dtl Labs und Infomotion.

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Der Reifenhersteller Michelin machte sich auf den Weg zum daten- und event-getriebenen Unternehmen. Basis dafür sind beispielsweise Connected Devices, etwa an Reifen montierte Sensoren oder Telematik-Boxen. Damit lassen sich kritische Informationen generieren, um die gesamte Flottensicherheit der Michelin-Kunden zu erhöhen. (Bild: Michelin)
Von on Premises in die Cloud

Confluent Cloud senkt Kafka-Kosten um 35 Prozent bei Michelin

Michelin, 1889 gegründet, gehört zu den ältesten und bekanntesten Zulieferern der Automotive-Branche. Das französische Unternehmen ist auf der ganzen Welt präsent: Es beschäftigt weltweit rund 125.000 Mitarbeiter, besitzt Handelsrepräsentanten in 170 Ländern und unterhält 123 Produktionsstätten in 26 Ländern. Neun Forschungs- und Entwicklungszentren sorgen dafür, dass ständig weitere Innovationen entwickelt werden.

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Keine offenen Fragen mehr? Eine neue Softwarelösung soll die Suche in unternehmensinternen unstrukturierten Daten revolutionieren. (Bild: frei lizenziert)
Nuclia

Intranet-Suche mit KI

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.

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Im niederländischen Almere verödete die Innenstadt, gleichzeitig war die Kriminalität hoch. Hier half unter anderem ein auf intelligenten Datenauswertungen basierendes Beleuchtungsmanagement. Dazu kommt der Einsatz intelligenter Videotechnik und akustischer Sensoren.  (Bild: Axis Communications)
Smart Cities

Ohne Kooperation geht nichts

Offene Daten und KI haben das Potenzial, viele interessante Smart-City-Projekte zu ermöglichen. Doch oft fehlt es an den kooperativen Strukturen zwischen Stakeholdern, die dafür unabdingbar sind. Deshalb kommt das Thema langsamer voran als erwünscht.

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Mit seinem entwicklerzentrierten Konzept ist MongoDB auf inzwischen 4.000 Mitarbeiter angewachsen. Rund 35.000 Anwender nutzen MongoDB, darunter viele große Unternehmen aus Banking und Finanzwesen, Produktion, Einzelhandel oder der Gaming-Branche. (Bild: gemeinfrei)
MongoDB

Entwicklerplattform reduziert Aufwand beim Programmieren

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.

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Das Marktforschungsunternehmen McKinsey führte im Mai und Juni 2021 die mittlerweile dritte weltweite Umfrage des Beratungsunternehmens zum Thema KI-Nutzung und ihr Einfluss auf Kosten und Gewinne durch. (McKinsey)
Globale KI-Umfrage von McKinsey

Mehr KI, mehr Risikobewusstsein

Höhere Kosteneinsparungen gehören zu den wichtigsten positiven Auswirkungen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence – AI) im Finanzjahr 2020. Außerdem steigt das Risikobewusstsein der Anwender. KI-Spitzenreiter können sich vom durchschnittlichen Anwender deutlich absetzen, ergab eine aktuelle Studie von McKinsey.

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Im Projekt KI-lias (KI für lernförderliche industrielle Assistenzsysteme) geht es darum, Belegschaften von Maschinenbauunternehmen in die Entwicklung geeigneter KI-Algorithmen für ihre Firma mit einzubeziehen. (gemeinfrei)
KI-Einsatz im Betrieb

INQA entwickelt menschenzentrierte KI

KI wird verdächtigt, Arbeitsplätze, besonders mit niedriger Qualifikation, verschwinden zu lassen und weitere negative Auswirkungen zu haben. Die vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales initiierte Initiative „Neue Qualität der Arbeit“ (INQA) testet durch Lern- und Experimentierräume für KI, wie man alle Interessenträger in die KI-Entwicklung und -Implementierung einbeziehen kann.

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Die containerisierte Cloud-Native-Architektur von SAS Viya: Einige Teile lassen sich durch Cloud-Provider-Services ersetzen, aber nicht die Kernkomponenten. (SAS)
Nachbericht SAS Forum 2020

SAS Viya geht in die Cloud

Noch vor wenigen Jahren beäugte SAS kritisch die allgemeine Cloudifizierung. Jetzt stellt der BI- und Analytik-Spezialist innerhalb eines Jahres seine Plattform Viya auf Cloud-native um. Das wurde auf dem SAS Forum verkündet. Und auch das Corona-Virus hinterließ dort deutliche Spuren.

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Walter Obermeier, Geschäftsführer der deutschen UiPath GmbH, fordert: „Ein Software-Robot für jeden!“ (Rüdiger)
UiPath Together Munich

Robotic Process Automation erledigt Routinearbeit

UiPath ist eigenen Angaben zufolge laut Forrester Wave zum Thema RPA aus dem 2. Quartal 2018 weltweit führend auf dem Markt der Robotic Process Automation. In Deutschland ist das Unternehmen seit zwei Jahren mit inzwischen fünf Niederlassungen und derzeit ungefähr hundert Mitarbeitern vertreten. Zur Region Zentraleuropa gehört neben Deutschland, Österreich und der Schweiz auch noch Polen.

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Siemens Energy nutzt Mindsphere, um Digital Twins zu erstellen und so digitale Daten zum Herz seiner Produktions- und Dienstleistungsprozesse zu machen. (Westend61 / Daniel Ingold)
Alteryx bei Siemens Energy

Evolution statt Disruption

Geht es um die bessere Nutzung von Daten für das Business, steht häufig die Vorstellung disruptiver Geschäftsprozesse und völlig neuer Geschäftsmodelle im Vordergrund. Doch auch ohne solche Quantensprünge können neuartige Tools sehr viel Nutzen stiften. Das zeigt das Beispiel Siemens Energy.

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Unternehmen, die reine Informationen verkaufen, werden an der Börse höher bewertet als Unternehmen, die Waren oder andere Dienstleistungen anbieten. (Bild: Gartner)
Finanzwert von Daten

Wie man Daten in Geld bewertet

Gartner bezeichnet Daten als die „am wenigsten genutzte Ressource in Unternehmen“. Kaum ein Unternehmen kennt den materiellen Wert seiner Datenfriedhöfe. Das soll sich nach Meinung des Marktforschungsinstitutes ändern. Deshalb hat es sich jetzt ausgedacht, wie man den Finanzwert von Daten berechnen könnte.

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„Maschinendaten werden sich in den nächsten Jahren verfünfzigfachen“, erklärt Frank Böning, Vice President Central Europe bei Splunk. (Rüdiger)
Splunk

Was man aus Maschinendaten lesen kann

Erst vor einigen Monaten brachte Splunk, spezialisiert auf die Analyse von Maschinendaten, die Version 7.0 seiner Enterprise-Software auf den Markt. Auf der Konferenz SplunkLive! in München zeigten einige Beispiele, was man mit dieser Lösung anfangen kann.

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Das Marktforschungsunternehmen McKinsey führte im Mai und Juni 2021 die mittlerweile dritte weltweite Umfrage des Beratungsunternehmens zum Thema KI-Nutzung und ihr Einfluss auf Kosten und Gewinne durch. (McKinsey)
Globale KI-Umfrage von McKinsey

Mehr KI, mehr Risikobewusstsein

Höhere Kosteneinsparungen gehören zu den wichtigsten positiven Auswirkungen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence – AI) im Finanzjahr 2020. Außerdem steigt das Risikobewusstsein der Anwender. KI-Spitzenreiter können sich vom durchschnittlichen Anwender deutlich absetzen, ergab eine aktuelle Studie von McKinsey.

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Im Projekt KI-lias (KI für lernförderliche industrielle Assistenzsysteme) geht es darum, Belegschaften von Maschinenbauunternehmen in die Entwicklung geeigneter KI-Algorithmen für ihre Firma mit einzubeziehen. (gemeinfrei)
KI-Einsatz im Betrieb

INQA entwickelt menschenzentrierte KI

KI wird verdächtigt, Arbeitsplätze, besonders mit niedriger Qualifikation, verschwinden zu lassen und weitere negative Auswirkungen zu haben. Die vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales initiierte Initiative „Neue Qualität der Arbeit“ (INQA) testet durch Lern- und Experimentierräume für KI, wie man alle Interessenträger in die KI-Entwicklung und -Implementierung einbeziehen kann.

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Databricks on Google Cloud Platform profitiert unter anderem von Googles AI Platform und setzt auf Google Kubernetes Engine auf. (Databricks)
Google Cloud Platform

Lakehouse von Databricks jetzt auch bei Google

Databricks, ein US-Start-up im Bereich Datenanalyse, kündigt an, seine Technologie Lakehouse jetzt auch auf der Google Cloud Platform (GCP) bereitzustellen. Die Lakehouse-Technologie vereinigt Eigenschaften strukturierter mit denen für unstrukturierte Datenspeicherung. Die Technologie soll den Parallelbetrieb von Datalakes und Data Warehouses in vielen Fällen überflüssig machen. „Das hat den Vorteil, dass alle, die Daten analysieren, auf einer einzigen Plattform arbeiten und dieselbe Datenqualität nutzen“, erklärt Joel Minnick, Vice President Marketing des Unternehmens.

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Reger Andrang herrschte anlässlich des Microsoft Envision Forum: Manufacturing im Kesselhaus, einem umgestalteten Industriebau im Münchner Norden. (Rüdiger)
Nachbericht Microsoft Envision Forum: Manufacturing 2019

Künstliche Intelligenz beflügelt die Industrie

In Deutschlands Industrie erhofft man sich von KI/ML-getriebenen neuen Geschäftsmodellen und Prozessen viel. Die produzierenden Unternehmen, die das Herz des wirtschaftlichen Erfolgs dieses Landes bilden, sollen damit ihre weltweit führende Rolle auf vielen Gebieten trotz Konkurrenz aus den USA und Fernost weiterspielen können. Wie das mithilfe von Microsoft gelingen könnte, darum ging es beim Microsoft Envision Forum: Manufacturing im November in München.

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Das Handbuch „Deep Learning mit Python und Keras“ bietet einen gelungenen Mix aus Theorie und Praxis. ( MITP-Verlag)
Rezension

Deep Learning mit Python und Keras

Deep Learning ist in aller Munde. Doch wie es wirklich funktioniert, das wissen nur wenige genau. Eine Einführung in das Thema versucht jetzt damit aufzuräumen und gleichzeitig erste Ansätze für eine praktische Umsetzung der Konzepte mit der Keras-Bibliothek zu liefern.

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MongoDB

Entwicklerplattform reduziert Aufwand beim Programmieren

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.

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Mit der von Apache NiFi gepowerten Lösung Hortonworks DataFlow lassen sich Daten aus dem Internet of Anything (IoA) in bestehende Big-Data-Systeme integrieren. (Bild: Hortonworks)
Internet of Things

Daten revolutionieren die Automobilindustrie

Die Fahrzeugbranche steht vor riesigen Herausforderungen: Das Auto verliert mehr und mehr seine Rolle als Statussymbol und nutzungsbasierte Modelle anstelle des Autokaufs verbreiten sich. Hinzu kommt Druck: Der Verkehr soll umweltfreundlicher werden. Hier kommen datenbasierte Geschäftsmodelle ins Spiel, die Autoherstellern und Zulieferern den Weg in die Zukunft weisen sollen.

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