Im Interview spricht Suzanne Borders, CEO und Co-Founder von BadVR, über die Verbindung von VR und Big Data zur Datenvisualisierung und welches Potenzial sich für die Wirtschaft ergibt.

Der Spezialist für Execution Management Celonis übernimmt die Darmstädter Process Analytics Factory (PAF). Damit sichert sich Celonis erprobtes und etabliertes Know-how im Bereich Process Mining für Microsoft Power BI.

Beim Grid Computing stellen viele lose über Netzwerke miteinander verbundene Rechner ungenutzte Kapazität für Anwendungen mit hohem Ressourcenbedarf zur Verfügung. Die Rechnerausstattungen können sehr heterogen sein. Grid Computing kann Hochleistungsrechner ersetzen.

Process Mining gehört zu den Data-Mining-Techniken und ermöglicht eine systematische, datengestützte Auswertung von Geschäftsprozessen. Digitale Spuren der Prozesse, wie sie die beteiligten IT-Systeme beispielsweise in Form von Log- und Event-Daten bereitstellen, werden vom Process Mining analysiert. Die Geschäftsprozesse lassen sich mithilfe des Process Minings rekonstruieren, überwachen, durchleuchten und optimieren.

Das Analysieren von angesammelten Datenmengen zählt zu den wichtigsten Treibern der digitalen Transformation. Wie eine Untersuchung von Bitkom Research und KPMG zeigt, sind Big Data für etwa 700 deutsche Unternehmen keine Neuigkeit mehr und in etwa jedem dritten Unternehmen sind Big-Data-Technologien bereits im Einsatz. Insbesondere werden die erhobenen Ergebnisse aus der Datenanalyse für die Anpassung der Geschäftsmodelle und -strategien genutzt sowie zur Risikominimierung und Kostenreduzierung.

Beim Industrial IoT, dem Internet der Dinge für industrielle Anwendungen, geht es um die intelligente Vernetzung einzelner Maschinen bis hin zu ganzen Produktionsstätten. Die Zusammenführung von Maschinen, Prozessen und Daten erlaubt neue Geschäftsmodelle mit Smart Devices und Services. Doch wie kann ein Unternehmen neuartige, intelligente Dienstleistungen anbieten? Wie schafft es den Einstieg in das Industrial IoT? Die folgenden Best Practices geben praxisorientierte Hinweise und Hilfen beim Weg von der Idee zum Geschäftsmodell.

Am 21. Juni trifft Künstliche Intelligenz auf Medizinprodukt. Im Design Offices Mediapark in Köln findet die Medtech Innovation Hall der BV-Med-Akademie statt. Hier dreht sich alles um die Frage, wie KI-basierte Medizinprodukte künftig reguliert und zügig in die Anwendung gebracht werden können.

In ihren Anfangstagen gerne als Hype belächelt, sind Künstliche Intelligenz (KI), inklusive Machine Learning, mittlerweile aus modernen Big-Data- und Analytics-Szenarien nicht mehr wegzudenken. Selbstlernende Systeme zur Mustererkennung erleichtern nicht nur den Umgang mit großen Datenmengen, sondern ermöglichen auch neuartige Anwendungen und tiefgreifende Erkenntnisse.

Daten werden von Unternehmen als wichtiges Kapital bewertet. Ohne eine Ableitung echter Erkenntnisse aus Analysen bleibt der erhoffte Mehrwert aber aus. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie von Exasol.

Sie verbessern bestehende Produkte, sind die Informationsquelle für bessere Entscheidungen oder verändern ganze Geschäftsmodelle: Datenprodukte. Sie verwandeln Daten in echte Werttreiber und haben damit ein enormes Potenzial für Unternehmen. Doch wie kommen diese von der Idee für mögliche Anwendungsfälle von Daten und Algorithmen hin zu einem produktiven Data Product, welches kontinuierlich Mehrwerte für seine Nutzer liefert?