Unternehmen, die eine Industrie-4.0-Systemintegration aufbauen wollen, sehen sich mit drei zentralen Herausforderungen konfrontiert: eine nicht standardisierte Datenbasis aus diversen Datenbanken und Quellen, ein heterogenes Maschinenumfeld sowie der schwierigen Anbindung der Operation Technology (OT) der Anlagen an die kaufmännischen IT-Systeme des Betriebs.

Databricks, der Erfinder und Betreuer von Apache Spark, hat auf der Anwenderkonferenz „Data + AI 2021“ seine Unterstützung für Apache Airflow, dbt, Grafana und Prometheus angekündigt. Der Kunde Viessmann präsentierte daneben seine Databricks-basierte Lösung, und BARC-Chef Carsten Bange ordnete die Lakehouse-Architektur in den BI-Markt ein.

Während die digitale Transformation die Geschäftswelt auf den Kopf stellt und scheinbar im Sekundentakt technologische Neuerungen über uns hereinbrechen, fragen sich viele Unternehmen besorgt, was als nächstes kommt. Laut Analystenhaus Gartner ist es ein alter Bekannter, der für viel Trubel und noch mehr Gewinnaussichten verantwortlich sein wird: der Algorithmus. Nach der Phase des digitalen Business ist es, so Gartner, das „algorithmische Geschäft“, das über die Zukunft von Unternehmen entscheiden wird.

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.

KI (Künstliche Intelligenz) und ML (Maschinelles Lernen) beflügeln nicht nur in den USA eine junge Gründergeneration. Das Gleiche gilt für Deutschland. Viele Ideen zielen darauf, industrielle Prozesse effektiver zu machen.

Welchen Sinn haben die Daten in den Unternehmen, wenn man sie nicht für Machine Learning nutzt? Diese rhetorische Frage stellt David Wyatt, Vice President Europe von Databricks. Als Haupttreiber des Apache-Spark-Projekts stellt das Unternehmen eine Cloud-Plattform bereit, die Data Engineers und Data Scientist zusammenbringen soll. Diese „Unified Analytics Platform“ wird derzeit um zwei Komponenten erweitert: das Projekt „Delta Lake“ zur Aufbereitung von Data Lakes und den Machine-Learning-Katalog „ML Flow“.

Das Multitask Unified Model (MUM) ist eine neue Technologie für die Google-Suche. Sie arbeitet KI-gestützt und ist in der Lage, komplexe Suchanfragen zu verstehen und zu beantworten. MUM ist multimodal und bezieht Informationen in verschiedenen Sprachen und unterschiedlichen Formaten in die Beantwortung der Fragen mit ein. Sie versteht neben Text auch Bilder, Videos und Audiodateien. Das Update wird für Ende 2021 beziehungsweise Anfang 2022 erwartet.

Die Analyseplattform Vertica hat die Integration von NetApp StorageGRID bekanntgegeben. Die Kombi-Lösung ermöglicht Unternehmen unter anderem On-Premises-Analytics, Machine Learning und Objektspeicherung.

Apache Flink, eine Software zur Analyse und Verarbeitung von Batch- und Streaming-Daten, wurde aus dem Inkubator der Stiftung zu einem Top-Level-Projekt befördert.

CUDA ist eine von NVIDIA entwickelte Technologie und Programmierschnittstelle, mit der sich die Rechenleistung von Grafikprozessoren (GPUs) für Anwendungen nutzen lässt. Aufgrund der hohen Rechenleistung und parallelen Arbeitsweise der GPUs sind bei bestimmten Anwendungen enorme Performancegewinne erzielbar.