Dipl.-Ing. (FH) Stefan Luber

Die Datenbereinigung findet fehlerhafte, doppelte, inkonsistente, ungenaue, falsch formatierte oder irrelevante Daten in einer Datenbank und korrigiert sie. Der Prozess der Datenbereinigung besteht aus mehreren aufeinander folgenden Einzelschritten, die teilweise immer wieder zu durchlaufen sind.

Das rekurrente neuronale Netz ist eine besonderes Form des neuronalen Netzes, bei dem Neuronen der gleichen Schicht oder unterschiedlicher Schichten rückgekoppelt sind. Durch diese Rückkopplungen lassen sich zeitlich codierte Informationen aus Daten gewinnen. Typische Einsatzbereiche sind Handschrifterkennung, Übersetzungen oder Spracherkennung.

Eine Pivot-Tabelle strukturiert in Tabellenform vorliegende Daten, fasst sie zusammen und ermöglicht ihre Auswertung. Die Tabellenart gehört zu den Grundfunktionen aller gängigen Tabellenkalkulationsanwendungen. Für die Erstellung einer Pivot-Tabelle sind nur wenige Grundbedingungen zu erfüllen. Komplexe Formeln oder das Anwenden von SQL-Datenbankabfragen sind dank Pivot-Tabellen zum Teil überflüssig.

Die Datenvirtualisierung ist ein Ansatz des Datenmanagements, der von der klassischen Datenaufbereitung abweicht. Daten lassen sich in Echtzeit abfragen und analysieren, ohne dass Information zu technischen Details oder physischen Speicherorten vorliegen. Die Daten werden zum Abfragezeitpunkt ohne Replikation aus verteilten Quellen bereitgestellt.

Die Normalisierung findet bei relationalen Datenbankschemata statt und hat zum Ziel, Redundanzen, Inkonsistenzen und Anomalien zu vermeiden und zu beseitigen. Zur Durchführung kommen bis zu fünf verschiedene aufeinander aufbauende Normalformen zum Einsatz. Normalisierte Datenbanken folgen einem klar strukturierten Modell.

Der Zwei-Phasen-Commit stellt in verteilt arbeitenden Systemen wie verteilten Datenbanksystemen die Konsistenz der Transaktionen sicher. Er besteht aus den Phasen Vorbereitungsphase und Commitphase. Die Akteure im Zwei-Phasen-Commit-Verfahren sind der Koordinator und die Agenten.

SAP Leonardo versteht sich als ein ganzheitliches System, das Unternehmen die Umsetzung digitaler Innovationsstrategien mit modernen Technologien wie maschinellem Lernen, IoT, Blockchains oder Big Data ermöglicht. Die Basis für das System bilden die Cloud-Services von SAP.

Data Literacy oder Datenkompetenz beschreibt die Fähigkeit, mit Daten kompetent umzugehen. Sie umfasst verschiedene Einzelkompetenzen, um Daten zu erfassen, anzupassen, zu verändern, zu interpretieren und zu präsentieren. Die Datenkompetenz ist Grundlage und wichtiger Skill der Digitalisierung.

Ein Expertensystem stellt Menschen Lösungen komplexer Probleme in einem begrenzten Fachgebiet zur Verfügung. Es agiert quasi als Experte und unterstützt durch Handlungsempfehlungen. Die Problemlösungen und Handlungsempfehlungen leitet es mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) aus einer Wissensbasis ab.

Die Shared-Nothing-Architektur ist ein hoch skalierbares System, bestehend aus mehreren Knoten, die autonom arbeiten. Die Knoten verfügen über eigene exklusive Ressourcen wie Prozessorleistung, Speicherplatz und Arbeitsspeicher. Die Architektur bietet durch die parallele Verarbeitung von Aufgaben ein hohe Performance.

Return on Investment (RoI) ist eine in der Betriebswirtschaft geläufige Kennzahl, die Auskunft über das Verhältnis von eingesetztem Kapital zum Gewinn eines Unternehmens gibt. Mithilfe von Return on Investment lässt sich die Rentabilität eines Unternehmens oder einer Investition beurteilen.

Total Cost of Ownership, abgekürzt TCO, ist eine ganzheitliche Kostenbetrachtung von Produkten, Gütern oder Services, die nicht nur die Anschaffungskosten, sondern auch laufende direkte und indirekt Kosten über den kompletten Lebenszyklus hinweg berücksichtigt. Die Kostenbetrachtung bietet wichtige Hilfestellungen zur Beantwortung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen wie Investitionsentscheidungen.

CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) ist ein von der EU gefördertes, branchenübergreifendes Standardmodell für das Data Mining. Es wurde 1996 unter Mitarbeit zahlreicher namhafter Konzerne entwickelt und definiert insgesamt sechs verschiedene Prozessphasen. CRISP-DM ist anwendungsneutral und in beliebigen Bereichen einsetzbar.

Die Basic Linear Algebra Subprograms stellen grundlegende mathematische Operationen der linearen Algebra in Form einer Bibliothek bereit. Dazu zählen beispielsweise Matrix- und Vektor-Operationen. BLAS ist in zahlreichen Implementierungen für unterschiedliche Hardware-Architekturen und Plattformen verfügbar.

Apache Flink ist ein Framework der Apache Software Foundation für das sogenannte Stream Processing. Es ermöglicht die kontinuierliche Verarbeitung von Datenströmen mit geringer Verzögerung. Das Framework ist einsetzbar für Big-Data-Anwendungen und Echtzeitanalysen.

ZooKeeper ist ein Softwareprojekt der Apache Software Foundation. Mit ZooKeeper lassen sich Services in verteilten Systemen hochverfügbar, performant und redundant bereitstellen. Die Software kommt beispielsweise zur Organisation und Konfiguration von Hadoop-Services zum Einsatz.

Core ML ist ein Machine Learning Framework von Apple, mit dem sich Machine-Learning-Modelle in eigene Apps integrieren lassen. Das Framework unterstützt sowohl mit Create ML entworfene und trainierte Modelle als auch Modelle anderer Frameworks wie TensorFlow.

Smart Home steht als Oberbegriff für die Vernetzung von Technik in Wohngebäuden. Durch intelligente, fernsteuerbare Geräte lassen sich Wohnkomfort, Energieeffizienz und Sicherheit steigern. Die technische Basis für die Vernetzung bilden kabelgebundene und drahtlose Netzwerke sowie Bussysteme.

cuBLAS ist eine Bibliothek von Nvidia, die BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) in die CUDA-Umgebung integriert. Mithilfe der Bibliothek lässt sich die Rechenleistung von Nvidia-Grafikprozessoren für Deep-Learning-Anwendungen nutzen. cuBLAS ist Teil des NVIDIA Deep Learning SDKs.

Die Nvidia Collective Communications Library (NCCL) ist eine Bibliothek für die Multi-GPU-Kommunikation. Sie ist im Deep-Learning-Umfeld einsetzbar und stellt für Nvidia-Grafikprozessoren optimierte Standardroutinen zur Kommunikation zur Verfügung. NCCL arbeitet mit zahlreichen Deep Learning Frameworks zusammen.

Create ML ist ein Framework von Apple für maschinelles Lernen. Es erlaubt das Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen innerhalb des Apple-Ökosystems. Die trainierten Modelle lassen sich mit Core ML einfach in eigene Apps integrieren. Nutzbar sind die Modelle beispielsweise für die Bild, Text- oder Spracherkennung.

Das Convolutional Neural Network ist eine besondere Form des künstlichen neuronalen Netzwerks. Es besitzt mehrere Faltungsschichten und ist für maschinelles Lernen und Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich Bild- und Spracherkennung sehr gut geeignet.

Eclipse Mita ist eine speziell für das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) konzipierte Programmiersprache. Sie ermöglicht die Programmierung von IoT-Embedded-Devices verschiedener Plattformen und basiert auf XDK Live von Bosch. Die quelloffene Sprache lässt sich beispielsweise für Plattformen wie Arduino oder Raspberry Pi nutzen.

Das Perzeptron ist ein mathematisches Modell eines künstlichen neuronalen Netzwerks. Es besteht in der einfachsten Form aus einem Neuron, dessen Ausgangsfunktion durch die Gewichtung der Eingänge und durch Schwellwerte bestimmt wird. Ein Perzeptron kann für maschinelles Lernen und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt werden.

Google Machine Learning bzw. Google Cloud Machine Learning bietet umfangreiche Services für maschinelles Lernen auf Basis der Google Cloud Platform. Die Dienste sind voll gemanagt und zeichnen sich durch ihre gute Skalierbarkeit, hohe Trainings-Performance und große Genauigkeit aus. Nutzbar sind die Services beispielsweise für die Sprach-, Video-, Bild- oder Textanalyse.

Amazon Machine Learning gehört zu den Amazon Web Services (AWS) und ermöglicht maschinelles Lernen auf einer in der Cloud bereitgestellten Infrastruktur. Mit Amazon Machine Learning lassen sich Muster in großen Datenmengen finden, Machine-Learning-Modelle ableiten und Prognosen generieren.

Mit der Software Simulink von The MathWorks lassen sich dynamische Systeme mithilfe von Funktionsblöcken am Rechner simulieren. Die Software benötigt MATLAB zur Ausführung und besitzt eine grafische Benutzeroberfläche, mit der die Modelle erstellt, modelliert und simuliert werden.

MATLAB ist eine kommerzielle Software des Unternehmens The MathWorks, mit der sich mathematische Problemstellungen mithilfe numerischer Berechnungen lösen und visualisieren lassen. Die Software ist plattformunabhängig und rechnet mit Matrizen. MATLAB lässt sich mit zahlreichen verfügbaren Toolboxen erweitern.

Die Graphdatenbank nutzt die mathematische Graphentheorie und speichert Daten und ihre Beziehungen mithilfe von Knoten und Kanten. Mit Graphalgorithmen lassen sich komplizierte Datenbankabfragen in hoher Geschwindigkeit ausführen. Graphdatenbanken weisen gegenüber relationalen Datenbanken ein anderes Funktionsprinzip auf.

Digitalisierung bezeichnet im ursprünglichen Sinn das Umwandeln von analogen Werten in digitale Formate. Diese Daten lassen sich informationstechnisch verarbeiten. Oft steht der Begriff Digitalisierung aber auch für die digitale Revolution oder die digitale Transformation.

Digitalisierung bezeichnet im ursprünglichen Sinn das Umwandeln von analogen Werten in digitale Formate. Diese Daten lassen sich informationstechnisch verarbeiten. Oft steht der Begriff Digitalisierung aber auch für die digitale Revolution oder die digitale Transformation.

Im Internet der Dinge (Englisch: Internet of Things, IoT) bekommen Gegenstände eine eindeutige Identität und können miteinander kommunizieren oder Befehle entgegennehmen. Mit dem Internet of Things lassen sich Anwendungen automatisieren und Aufgaben ohne Eingriff von außen erledigen.

Machine Learning, im Deutschen maschinelles Lernen, ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Durch das Erkennen von Mustern in vorliegenden Datenbeständen sind IT-Systeme in der Lage, eigenständig Lösungen für Probleme zu finden.

SAP BW ist ein Business-Intelligence-Paket von SAP und ermöglicht umfangreiche Auswertungen und Reports auf Basis von unterschiedlichsten Unternehmensdaten. Es besteht aus einer Kombination von Datenbanken, Datenbankmanagement-Tools sowie Analyse und Reporting-Anwendungen.

Die Abkürzung NLP steht für Natural Language Processing und beschreibt Techniken und Methoden zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache. Ziel ist eine direkte Kommunikation zwischen Mensch und Computer auf Basis der natürlichen Sprache.

Das Business Intelligence Dashboard, kurz BI Dashboard, beschreibt ein Tool, das wichtige Indikatoren eines Unternehmens übersichtlich und stark verdichtet visualisiert. Das Dashboard führt eine Vielzahl an Zahlen in einer grafischen Anzeige zusammen.

In einem Cyber-physischen System (cyber-physical system, CPS) sind mechanische Komponenten über Netzwerke und moderne Informationstechnik miteinander verbunden. Sie ermöglichen die Steuerung und die Kontrolle von komplexen Systemen und Infrastrukturen. Für die Industrie 4.0 spielen Cyber-physische Systeme eine zentrale Rolle.

Das Data Warehouse stellt ein zentrales Datenbanksystem dar, das zu Analysezwecken im Unternehmen einsetzbar ist. Das System extrahiert, sammelt und sichert relevante Daten aus verschiedenen heterogenen Datenquellen und versorgt nachgelagerte Systeme.

Künstliche Neuronale Netze (KNN) sind inspiriert durch das menschliche Gehirn und lassen sich für maschinelles Lernen und die Künstliche Intelligenz einsetzen. Es lassen sich mit diesen Netzen verschiedene Problemstellungen computerbasiert lösen.

Eine Entität in der Informatik ist ein einzelnes, eindeutig identifizierbares Informationsobjekt. Es kann sich sowohl um existierende als auch um abstrakte Objekte handeln. Entitäten sind zusammen mit den Entitätstypen und Attributen sowie den Beziehungen zwischen den Entitäten wesentliche Elemente der Datenmodellierung.

Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und nutzt neuronale Netze sowie große Datenmengen. Die Lernmethoden richten sich nach der Funktionsweise des menschlichen Gehirns und resultieren in der Fähigkeit eigener Prognosen oder Entscheidungen.

Der Begriff ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) beschreibt Regeln und Eigenschaften zur Durchführung von Transaktionen in Datenbankmanagementsystemen (DBMS). Hält die Transaktion das ACID-Prinzip ein, gelten die Informationen in den Datenbanksystemen als verlässlich und konsistent.

CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) ist ein von der EU gefördertes, branchenübergreifendes Standardmodell für das Data Mining. Es wurde 1996 unter Mitarbeit zahlreicher namhafter Konzerne entwickelt und definiert insgesamt sechs verschiedene Prozessphasen. CRISP-DM ist anwendungsneutral und in beliebigen Bereichen einsetzbar.

Bei einem Chatbot handelt es sich um ein technisches Dialogsystem, mit dem per Texteingabe oder Sprache kommuniziert werden kann. Chatbots werden häufig eingesetzt, um Anfragen automatisiert und ohne direkten menschlichen Eingriff zu beantworten oder zu bearbeiten.

Das Datenbankmanagementsystem, abgekürzt DBMS, ist neben den eigentlichen Daten der wichtigste Bestandteil einer jeden Datenbank. Es übernimmt die Aufgabe der Organisation und Strukturierung der Daten. Gleichzeitig kontrolliert es lesende und schreibende Zugriffe.

Data Mining ist die systematische Anwendung computergestützter Methoden, um in vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends oder Zusammenhänge zu finden. Zur Wissensentdeckung eingesetzte Algorithmen basieren unter anderem auf statistischen Methoden.

Relationale Datenbanken ist das am weitesten verbreitete Datenbankmodell. Es setzt auf das relationale Datenbankmodell, das auf der Speicherung von Informationen in verschiedenen Tabellen basiert, die untereinander über Beziehungen (Relationen) verknüpft sind.

Die Normalisierung findet bei relationalen Datenbankschemata statt und hat zum Ziel, Redundanzen, Inkonsistenzen und Anomalien zu vermeiden und zu beseitigen. Zur Durchführung kommen bis zu fünf verschiedene aufeinander aufbauende Normalformen zum Einsatz. Normalisierte Datenbanken folgen einem klar strukturierten Modell.

NoSQL steht für „Not only SQL“ und bezeichnet Datenbanksysteme, die einen nicht-relationalen Ansatz verfolgen. Diese Datenbanken, denen verschiedene Datenbankmodelle zugrunde liegen können, sind horizontal skalierbar und lassen sich für Big-Data-Anwendungen einsetzen.

Beim Data Lake handelt es sich um einen sehr großen Datenspeicher, der die Daten aus den unterschiedlichsten Quellen in ihrem Rohformat aufnimmt. Er kann sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten enthalten und lässt sich für Big-Data-Analysen einsetzen.

Beim ETL-Prozess handelt es sich um mehrere Einzelschritte, durch die sich Daten aus verschiedenen Datenquellen per Extrahieren und Aufbereiten in ein Data Warehouse integrieren lassen. Der Prozess kommt häufig zur Verarbeitung großer Datenmengen im Big-Data- und Business-Intelligence-Umfeld zum Einsatz.

Random Forest ist ein Algorithmus, der sich für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben nutzen lässt. Er kombiniert die Ergebnisse vieler verschiedener Entscheidungsbäume, um bestmögliche Entscheidungen zu treffen. Der Lernalgorithmus gehört zu den Verfahren des überwachten Lernens und ist im Machine Learning einsetzbar. Das Verfahren ist relativ einfach und bietet kurze Trainingszeiten.

Bei Hadoop handelt es sich um ein auf Java basierendes Software Framework. Mit ihm lassen sich große Datenmengen auf verteilten Systemen in hoher Geschwindigkeit verarbeiten. Es ist zur Bewältigung der Datenverarbeitung im Big-Data-Umfeld geeignet.

Datenvalidierung prüft Daten auf Einhaltung bestimmter Validierungsregeln. Diese wurden zuvor aufgestellt und beinhalten beispielsweise Vorgaben zu Wertebereichen oder Formaten. Die Datenvalidierung verbessert die Ergebnisse der Datenverarbeitung und Datenanalyse. Sie kann bei der Eingabe der Daten, direkt vor dem Start oder während der Datenverarbeitung stattfinden.

Predictive Maintenance verfolgt als eine der Kernkomponenten von Industrie 4.0 einen vorausschauenden Ansatz und wartet Maschinen und Anlagen proaktiv, um Ausfallzeiten niedrig zu halten. Das Verfahren nutzt hierfür von Sensoren erfasste Messwerte und Daten.

Ein BLOB (Binary Large Object ) ist ein großes binäres Datenobjekt, das von Datenbanken meist in besonderer Form verarbeitet und gespeichert wird. Typische BLOBs sind Dateien wie Video-, Audio- oder Bilddateien

Das Convolutional Neural Network ist eine besondere Form des künstlichen neuronalen Netzwerks. Es besitzt mehrere Faltungsschichten und ist für maschinelles Lernen und Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich Bild- und Spracherkennung sehr gut geeignet.

Unstrukturierte Daten sind Informationen, die in einer nicht identifizierbaren und nicht normalisierten Datenstruktur vorliegen. Es kann sich beispielsweise um Texte, Bilder oder Audio- und Videodateien handeln. Im Big-Data-Umfeld haben unstrukturierte Daten eine große Bedeutung.

Eine Pivot-Tabelle strukturiert in Tabellenform vorliegende Daten, fasst sie zusammen und ermöglicht ihre Auswertung. Die Tabellenart gehört zu den Grundfunktionen aller gängigen Tabellenkalkulationsanwendungen. Für die Erstellung einer Pivot-Tabelle sind nur wenige Grundbedingungen zu erfüllen. Komplexe Formeln oder das Anwenden von SQL-Datenbankabfragen sind dank Pivot-Tabellen zum Teil überflüssig.

Apache Kafka ist eine Open Source Software, die die Speicherung und Verarbeitung von Datenströmen über eine verteilte Streaming-Plattform ermöglicht. Sie stellt verschiedene Schnittstellen bereit, um Daten in Kafka-Cluster zu schreiben, Daten zu lesen oder in und aus Drittsysteme zu importieren und zu exportieren.

Bei ODBC (Open Database Connectivity) handelt es sich um eine standardisierte, offene Schnittstelle für den Zugriff auf unterschiedliche Datenbankmanagementsysteme. Über ODBC-Treiber können Anwendungen direkt Anweisungen an Datenbanken erteilen oder Abfragen ausführen.

Das ARIMA-Modell ermöglicht die Beschreibung und Analyse von Zeitreihen. Es handelt sich um eine leistungsstarke Modellklasse, die den autoregressiven Teil und den gleitenden Mittelwertbeitrag des ARMA-Modells um die Differenzierung und Integration zur Trendbeseitigung und Herstellung der Stationarität erweitert.

Die Support Vector Machine (SVM) ist eine mathematische Methode, die im Umfeld des maschinellen Lernens zum Einsatz kommt. Sie gestattet das Klassifizieren von Objekten und ist vielfältig nutzbar. Unterstützt werden die lineare und die nicht-lineare Objektklassifizierung. Typische Anwendungsbereiche sind die Bild-, Text- oder Handschrifterkennung.

Big Data Analytics ermöglicht es, große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu analysieren. Die gewonnenen Informationen oder erkannten Muster lassen sich einsetzen, um beispielsweise Unternehmensprozesse zu optimieren.

Das Industrial Internet of Things (IIoT) stellt die industrielle Ausprägung des Internet of Things (IoT) dar. Es repräsentiert im Gegensatz zum IoT nicht die verbraucherorientierten Konzepte, sondern konzentriert sich auf die Anwendung des Internets der Dinge im produzierenden und industriellen Umfeld.

In einer Smart City werden moderne Technologien aus den Bereichen Energie, Mobilität, Stadtplanung, Verwaltung und Kommunikation so miteinander vernetzt, dass sich die Lebensqualität für die Bewohner steigert. Gleichzeitig profitiert die Nachhaltigkeit der Stadt.

Generative AI (Artificial Intelligence) ist eine Form von Künstlicher Intelligenz (KI), die auf Basis von Vorgaben und vorhandenen Informationen Inhalte generiert. Es kommen KI-Verfahren und -Technologien wie trainierte neuronale Netzwerke, maschinelles Lernen (Deep Learning) und KI-Algorithmen zum Einsatz, um nach Anweisungen Texte, Bilder, Audio- und Videoinhalte, Programmcode, 3D-Modelle und anderes zu erzeugen.

Die Smart Factory steht im Zentrum der sogenannten Industrie 4.0. Sie stellt eine Produktionsumgebung zur Verfügung, die sich im Idealfall ohne menschlichen Eingriff selbst organisiert. Dazu zählen Fertigungsanlagen und Logistiksysteme. Kernkomponenten sind cyber-physische Systeme und die intelligente Vernetzung.

Bei einem Management-Informationssystem (MIS) handelt es sich um ein computerunterstütztes Informationssystem, das wichtige Unternehmensinformationen für die Führungsebene sammelt und aufbereitet. Auf Basis der Informationen lassen sich Analysen durchführen, Probleme lösen oder strategische Entscheidungen treffen.

Ein Digitaler Zwilling repräsentiert ein reales Objekt in der digitalen Welt. Es kann sich um materielle oder immaterielle Objekte handeln. Die Digitalen Zwillinge sind aus Daten und Algorithmen aufgebaut und können über Sensoren mit der realen Welt gekoppelt sein. Für die Prozesse der Industrie 4.0 stellen Digitale Zwillinge die Basis dar.

Python ist eine Programmiersprache, die dank ihrer klaren Syntax und einfachen Lesbarkeit leicht zu erlernen ist und sich sehr vielseitig einsetzen lässt. Für die gängigen Betriebssysteme ist Python frei verfügbar. Die üblichen Programmierparadigmen wie die objektorientierte oder funktionale Programmierung werden unterstützt.

Der k-Means-Algorithmus ist ein Rechenverfahren, das sich für die Gruppierung von Objekten, die sogenannte Clusteranalyse, einsetzen lässt. Dank der effizienten Berechnung der Clusterzentren und dem geringen Speicherbedarf eignet sich der Algorithmus sehr gut für die Analyse großer Datenmengen, wie sie im Big-Data-Umfeld üblich sind.

Data Literacy oder Datenkompetenz beschreibt die Fähigkeit, mit Daten kompetent umzugehen. Sie umfasst verschiedene Einzelkompetenzen, um Daten zu erfassen, anzupassen, zu verändern, zu interpretieren und zu präsentieren. Die Datenkompetenz ist Grundlage und wichtiger Skill der Digitalisierung.

XGBoost ist eine frei verfügbare Bibliothek mit Open-Source-Lizenz. Sie ermöglicht überwachtes maschinelles Lernen mit dem Boosted-Tree-Algorithmus, einem Baumalgorithmus mit Gradient Boosting. Die Bibliothek ist für Betriebssysteme wie Linux, Windows oder macOS verfügbar und arbeitet mit Programmiersprachen wie C++, Java, Python, R und Julia.

Total Cost of Ownership, abgekürzt TCO, ist eine ganzheitliche Kostenbetrachtung von Produkten, Gütern oder Services, die nicht nur die Anschaffungskosten, sondern auch laufende direkte und indirekt Kosten über den kompletten Lebenszyklus hinweg berücksichtigt. Die Kostenbetrachtung bietet wichtige Hilfestellungen zur Beantwortung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen wie Investitionsentscheidungen.

Die IT-Strategie macht Vorgaben über die zukünftige Entwicklung der Informationstechnik (IT) und IT-Infrastruktur eines Unternehmens. Sie folgt immer der Unternehmensstrategie und ist eine zentrale Komponente des IT-Managements. Ziel der Strategie ist es, durch das Management der IT und die Definition der Rahmenbedingungen die langfristigen Unternehmensziele zu erreichen.

OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) ist eine Sammlung von Standards für die Kommunikation und den Datenaustausch im Umfeld der Industrieautomation. Mithilfe von OPC UA werden sowohl der Transport von Machine-to-Machine-Daten als auch Schnittstellen und die Semantik von Daten beschrieben. Die komplette Architektur ist serviceorientiert aufgebaut.

Neben dem Data Owner hat der Data Steward eine Schlüsselposition in der Umsetzung der Data Governance inne. Er ist verantwortlich für die Einhaltung der Datenqualität und setzt die strategischen Vorgaben der Data Governance fachlich um. Innerhalb des Unternehmens agiert er als Ansprechpartner für die verschiedenen Fachabteilungen bei Fragen oder Problemen zur Datenqualität.

Ein Key Performance Indicator, kurz KPI, ist eine aussagekräftige Kennzahl, mit der sich die Leistung einer Aktivität einer Organisation oder eines Unternehmens messen lässt. Es existieren viele verschiedene KPIs für unterschiedlichen Unternehmensbereiche und Tätigkeiten. Die leicht verständlichen Leistungsindikatoren können zur kontinuierlichen Überprüfung der Zielerreichung eingesetzt werden.

Data Science ist eine angewandte, interdisziplinäre Wissenschaft. Ziel der Datenwissenschaft ist es, Wissen aus Daten zu generieren, um beispielsweise die Unternehmenssteuerung zu optimieren oder die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Es kommen Methoden und Wissen aus verschiedenen Bereichen wie Mathematik, Statistik, Stochastik, Informatik und Branchen-Know-how zum Einsatz.