MapR und Talend haben gemeinsam einen Data Lake entwickelt, der die Anforderungen der im kommenden Jahr in Kraft tretenden EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) erfüllt.

Dem Datenanalysten stehen zahlreiche Methoden zur Verfügung. Der folgende Artikel erläutert einige Methoden – von statistischen, deskriptiven Methoden bis zu Supervised und Unsupervised Machine Learning.

Machine Vision nutzt Hard- und Software zur Bilderfassung und Bildverarbeitung und kommt in der Automatisierung industrieller Fertigungsprozesse zum Einsatz. Mithilfe von Machine Vision lassen sich Prozesse steuern und überwachen oder Qualitäts- und Maßhaltigkeitsprüfungen durchführen. Oft wird Machine Vision von Verfahren Künstlicher Intelligenz wie maschinellem Lernen unterstützt.

Big-Data-Analysen sind ein entscheidendes Instrumentarium für die Effizienz in der Öl- und Gasindustrie. Die Unternehmen profitieren unter anderem durch Verbesserung des ROI oder der Sicherheitsmaßnahmen. Welche Use Cases bieten sich an? Inwieweit nutzt die Branche bereits moderne Technologien?

Eine rechtliche Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) sollte nicht als Einengung verstanden werden. Vielmehr ist KI-Regulierung erforderlich, damit Transparenz, Fairness, Sicherheit und Datenschutz bei der Nutzung von KI sichergestellt werden können. Das E-Book „Regulierung von KI“ betrachtet die Vorhaben der EU, die Selbstregulierung in der Wirtschaft und das Zusammenspiel von KI und DSGVO.

Im Raum Berlin-Brandenburg haben sich acht Projektpartner zusammengeschlossen, um den öffentlichen Nahverkehr mit Hilfe von Big Data zu optimieren. Das Projekt ProTrain ist ab sofort gestartet und auf drei Jahre angelegt.

Als fünfmaliger Gewinner der FIA-Formel-1--Konstrukteurs-Weltmeisterschaft kennt Mercedes-AMG Petronas Motorsport das Gefühl, auf dem Siegertreppchen zu stehen. Über die Jahre entwickelte das Team eine Datenkultur, die im gesamten Unternehmen Anwendung findet und modernste Analysetechnologien nutzt, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Trifft eine KI eine falsche Entscheidung, kann schon heute ein Schadensfall eintreten. In Zukunft ist die Frage, wer dann in der Haftung ist, noch weitaus wichtiger. Auch der Datenschutz hat sich mit der Frage nach der Haftung bei KI befasst. So hat sich dazu kürzlich der Europäische Datenschutzausschuss (EDSA) zu Wort gemeldet, mit spannenden Aussagen.

Daten zum eigenen Vorteil nutzen und Ausfälle vorhersagen – das ist eine Quintessenz von Smart Factorys. Der finnische Telekommunikationskonzern Elisa bietet dafür eine digitale 3D-IIoT-Lösung an.

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.