Der Modern Data Stack hat nicht nur den Analyseprozess gewandelt, sondern auch die Rollen und Verantwortlichkeiten der beteiligten Datenexperten verändert und Platz für eine neue Rolle geschaffen: den Analytics Engineer.

Das norwegische IoT-Start-up Disruptive Technologies baut zusammen mit Zollner einen kleinen drahtlosen Sensor, der sich fast überall aufkleben lässt. Messdaten wie Temperatur und Luftfeuchte werden verschlüsselt übertragen.

Wie – und wie schnell – wird aus Stolpern flüssiges Laufen? Dieser Frage sind Forscher am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme nachgegangen. Ergebnis: Mithilfe Künstlicher Intelligenz im virtuellen Rückenmark hat Roboterhund Morti diese Aufgabe in nur einer Stunde gemeistert.

Mit Atlas.ti können Analysten und Datenwissenschaftler sehr große Mengen an strukturierten oder unstrukturierten Daten hochprofessionell qualitativ analysieren. Vor allem Wissenschaftler nutzen das Tool für ihre Analysen im Bereich Medizin, Kriminologie, Wirtschaft oder anderen Bereichen, in den große Datenmengen anfallen. Auch in sozialen Wissenschaften kommt das Tool häufig zum Einsatz.

Wertvolle Ressourcen können wiederverwendet werden, nachdem ein Produkt seinen Lebenszyklus durchlaufen hat. Doch das Management einer Kreislaufwirtschaft ist anspruchsvoll und erzeugt riesige Datenmengen.

Zwei Drittel davon fließen in die Entwicklung und den Ausbau von Zukunftstechnologien rund um Nachhaltigkeit, Mobilität und Industrie 4.0. Auch Aus- und Weiterbildung sind ein Schwerpunkt.

In diesem Artikel werden typische Probleme von Big-Data-Analysen aufgegriffen, deren Grundursachen untersucht und Lösungen aufgezeigt. Grundsätzlich gilt: Es ist immer besser, zu Beginn clever zu planen, wenn sich das Big-Data-Analytics-System noch in der Konzeptphase befindet. Es kann nämlich ziemlich kostspielig werden, nachträglich ein System anzupassen, das bereits in Betrieb ist.

Die Digitalisierung der Arbeitswelt ruft mitunter auch Ängste hervor, gerade wenn es um KI und Industrie 4.0 geht. Dabei sollen sie vor allem die Mitarbeiter unterstützen.

Neue Geschäftsmodelle trotz Corona-Krise: Im Interview skizzieren Christina Langfus, Leiterin Vertrieb Großkunden bei der Telekom Deutschland GmbH und Peter Fenkl, Vorstandsvorsitzender der Ziehl-Abegg SE, einem mittelständischen Maschinenbauer, die Bedeutung von passgenauen digitalen Lösungen für den Mittelstand.

BigData-Insider sprach mit Dr. Gerhard Svolba, Analytic Solutions Architect und Data Scientist bei SAS DACH, wie Big Data und Digitalisierung die Ansprüche an die Datenverarbeitung verändert haben – Agilität, Elastizität und Integrationsfähigkeit sind nur einige Stichpunkte. Moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning können dabei helfen, wichtige Aufgaben zu automatisieren und Daten dadurch schneller in genau der benötigten Form zur Verfügung zu stellen.