Zu wenig Erfahrung und fehlende Unterstützung durch die Geschäftsleitung sind laut einer Studie von Sopra Steria die größten Hürden für Big Data Analytics im Unternehmen.

Die Notwendigkeit, schnell auf Daten zugreifen zu können, ist quasi allgegenwärtig. Händler müssen innerhalb von Sekunden in der Lage sein, Spitzenwerte ihres Webseiten-Traffics zu verstehen, Advertising-Anbieter müssen ihre Angebote für Werbeflächen flexibel anpassen und Gaming-Apps sollten die nächsten Schritte ihrer Nutzer in Echtzeit voraussagen können.

Kaggle ist eine Online-Plattform für den Wissensaustausch und Wettbewerbe rund um die Datenanalyse, Machine Learning (ML), Data Mining und Big Data. Zielgruppe der Plattform sind Datenwissenschaftler sowie Unternehmen und Organisationen aus unterschiedlichsten Branchen. Die Mitglieder entwickeln Modelle, Daten nach bestimmten Vorgaben zu analysieren. Für die besten Lösungen sind in der Regel hohe Geldpreise ausgeschrieben.

OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) ist eine Sammlung von Standards für die Kommunikation und den Datenaustausch im Umfeld der Industrieautomation. Mithilfe von OPC UA werden sowohl der Transport von Machine-to-Machine-Daten als auch Schnittstellen und die Semantik von Daten beschrieben. Die komplette Architektur ist serviceorientiert aufgebaut.

An die 74 Prozent der Unternehmen in Westeuropa können von Big Data Analytics profitieren. Doch damit Big Data die erhofften Vorteile bringt, müssen die IT-Abteilungen zuvor so manchen Stolperstein beseitigen. Dazu zählen die mangelnde Qualität der Datenbestände und die mangelnde Expertise mit der Analyse dieser Informationen.

Intelligente Sensoren kommen in der Industrie vermehrt zum Einsatz. Und der Markt wächst weiter – eine Technologie mit Zukunftspotential also. Das sehen auch viele junge Unternehmen: Wir stellen sieben interessante Start-ups aus dem Sensorik-Bereich vor.

Unternehmen, die auf künstliche Intelligenz (KI) und Machine-Learning (ML) im Netzwerk setzen, müssen darauf achten, dass die eingesetzte Storage-Lösung schnell genug ist, um die Daten für Lösungen im KI-/ML-Bereich zur Verfügung zu stellen. Auch die Kapazität spielt eine Rolle.

Einer Bitkom-Studie zufolge können sich etwa 38 Prozent der Deutschen vorstellen, Datenbrillen im Alltag zu nutzen.

Egal ob Daten nun das neue Wasser oder das neue Öl sind – klar ist, dass Daten als Produktionsfaktor in praktisch allen Branchen an Bedeutung gewinnen. Damit einher geht eine ebenso steigende Relevanz des Data Managements für den Unternehmenserfolg. Eine von Rubrik beim Marktforschungsunternehmen IDC in Auftrag gegebenen Studie beleuchtet den Status Quo des Daten-Managements in knapp 1.000 Unternehmen.

Smart Data – die intelligente Nutzung großer Datenmengen – wird in naher Zukunft die deutsche Mobilitätslandschaft umwälzen, neue Chancen für Unternehmen schaffen und den Menschen das Reisen erleichtern.