Big Data ist heute nicht nur ein oft gebrauchtes Buzzword, sondern in den meisten Unternehmen Realität. Archiv- und Speichermedien wurden in den letzten Jahren immer günstiger – auf weniger Platz können mehr Daten gespeichert werden – verglichen mit dem realen Leben wäre das ein Lagerraum mit laufend steigender Kapazität.

Moderne Technologien bieten leistungsfähige Möglichkeiten, um IoT-Daten skalierbar zu nutzen und zu verwalten. Karsten Stöhr, Data Architect von Data Stax, hat vier zentrale Technologien näher untersucht.

Apache TinkerPop ist ein Open Source Framework für das Graph Computing. Es ermöglicht die Online-Transaktionsverarbeitung der Daten in Graphdatenbanken und graphbasierten Analysesystemen. Zur Datenabfrage der Graphen kommt die Sprache Gremlin zum Einsatz. TinkerPop stellt ein komplettes Ecosystem für das Graph Computing zur Verfügung.

Crate.io hat ein Update auf Version 4.1 für seine IIoT-Datenbank CrateDB veröffentlicht. Im Mittelpunkt der Aktualisierung stehen vor allem Performance- und Stabilitätsverbesserungen.

Daten sind Quellcode! Der Umgang mit ihnen erfordert neue Arten zu denken – und das ist zentral für die Entwicklung von KI-Applikationen. Das ist zumindest die These von Alexander Waldmann, Operative & Technology Director von appliedAI.

Die deutschen Industrie- und Handelskammern haben den kostenfreien Online-Kurs „Elements of AI“ gestartet. Das Seminar soll Wissen rund um Künstliche Intelligenz (KI) vermitteln und auch testen.

Im Rahmen von „SmartRegio“ wurde erforscht, wie kleine und mittlere Unternehmen Massendaten aus verschiedenen Quellen als Grundlage für strategische Unternehmensentscheidungen nutzen können.

Die Gewinner der IT-Awards 2017 stehen fest. Im Rahmen einer festlichen Gala wurden am 12. Oktober 2017 in Augsburg die Gewinner der Readers‘ Choice Awards der sieben Insider-Portale gekürt

Die offene und modulare Plattform Axoom IoT bringt durch differenzierten Datenaustausch Maschinen zum Sprechen. Neben der horizontalen Vernetzung wurde das Angebot um die vertikale Vernetzung vom Sensor bis in die Cloud ergänzt.

Unternehmen der Fertigungsindustrie sammeln große Mengen an Daten entlang des gesamten Lebenszyklus eines Produkts: von der Analyse der Anforderungen und dem System-Engineering über Design, Entwicklung bis hin zu Produktion und Service. Doch eine zu große Menge an Daten kann unüberschaubar und verwirrend wirken: Die Daten liefern keine Informationen mehr, sondern nur noch Rauschen.