Speicher ist von zentraler Bedeutung für die datenbasierte Economy. Egal, ob lokal auf einem Rechner oder anderen Devices, in einem Rechenzentrum oder in einer Cloud: Irgendwo müssen die ganzen Daten, die Prozesse steuern, Dokumente, Bilder, Videos et cetera am Ende physikalisch vorliegen. Die Anforderungen an den Storage haben sich aber seit den Zeiten der Mainframes enorm weiterentwickelt.

Big-Data-Analysen im Security-Bereich müssen skalierbar und flexibel sein und auch mit unstrukturierten Daten umgehen können. NoSQL-Lösungen erscheinen ideal, allerdings sollte die Sicherheit der Lösung selbst geklärt sein.

Die gemeinnützigen Organisationen UnternehmerTUM und Innovation Park Artificial Intelligence (IPAI) wollen künftig ihre Kräfte bündeln. Auf diese Weise soll in Süddeutschland ein neuer Leuchtturm für die KI-Anwendung entstehen.

Big-Data-Anwendungen brauchen nicht nur Schutz bei der Übertragung und Speicherung der Daten, sondern auch bei der Übergabe. Fehlerhafte oder manipulierte Schnittstellen können die Daten auf falsche Wege bringen. Sichere APIs (Application Programming Interfaces) sind deshalb Pflicht.

In vielen Industrieanwendungen erfassen verschiedene Sensoren regelmäßig große Mengen an zeitlichen Daten von Systemen, die für ein erfolgreiches Monitoring notwendig sind. Anomalien in Sensordaten weisen auf abnormales Verhalten eines Systems hin und können zu Problemen wie Datenverlust, Störungen oder Systemausfällen führen. Wie können Anomalien erkannt werden?

Künstliche Intelligenz (KI) bedeutet für viele Industrieunternehmen neue Geschäftsmodelle, neue Technologien, neue Prozesse und neue Anwendungen. Die Deutsche Messe veranstaltet nun erstmals im Kontext zur Hannover Messe eine KI-Konferenz für die Industrie. Experten erklären, wie KI die Industrie verändern wird und welche Schritte erforderlich sind, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Mittlerweile gibt es eine Vielzahl von Anwendungen, um Daten zu analysieren und aufzubereiten. Das reicht vielen Unternehmen aber noch nicht, sie wollen relativ genaue Prognosen. Eine Möglichkeit bietet Advanced Analytics. Doch wie viel Potenzial steckt darin?

Daten stehen bei Unternehmen nach wie vor hoch im Kurs – den wirklichen Wert dieser Daten können sie aber nur selten beziffern oder voll ausschöpfen. Laut Zahlen des auf einer IDC-Studie basierten „Rethink Data“-Berichts von Seagate werden nur 32 Prozent der Daten, die Unternehmen zur Verfügung stehen, vollständig genutzt. Zu den größten Hindernissen gehören dabei ineffektives Datenmanagement, schnelles und ausuferndes Datenwachstum sowie die mangelnde Sicherstellung von Datensicherheit.

Das neue Abkommen zwischen der EU und den USA vereinfacht den transatlantischen Datentransfer. Was bedeutet das für deutsche Unternehmen, die US-KI-Services einsetzen wollen? Sollten sie die neuen Freiheiten bei der Datenverarbeitung ausloten – oder ist Skepsis geboten?

Am Fraunhofer-Institutszentrum Schloss Birlinghoven ist erstmals das Team des Projekts KINLI („Künstliche Intelligenz für nachhaltige Lebensmittelqualität in Lieferketten“) zusammengekommen. Im Zentrum des Projekts stehen eine Datenplattform und KI-Services.