IOTA ist eine Kryptowährung, die vor allem für automatisierte Bezahlvorgänge zwischen Maschinen im Internet of Things konzipiert ist. Dadurch werden Bezahlvorgänge einfacher und effektiver. Der Rechenaufwand soll, so die Entwickler, genauso sinken wie die Kosten.

Big-Data-Datenbanken sollen die unterschiedlichsten Datentypen schnell und effizient verarbeiten. Sie lösen die herkömmlichen, überwiegend relationalen Datenbanktypen ab, die meist ein Data Warehouse unterstützen. Sie lösen sie ab, um neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen, oder sie ergänzen die Data-Warehouse-Architektur mit notwendige Fähigkeiten, etwa für Data Discovery, Realtime Analytics und Advanced Analytics (Prognose).

Die Gesundheitswirtschaft steht seit jeher vor der Herausforderung, sowohl die Qualität als auch Wirtschaftlichkeit ihrer Leistungen zu optimieren. Gerade Krankenhäuser befinden sich in einem Transformationsprozess und müssen aufgrund knapper Kassen und steigender Kosten zunehmend effizienter werden. Die Nutzung von Business Intelligence (BI) im Krankenhausmanagement spielt daher eine immer größere Rolle.

IIoT-Lösungen, die auf einer Cloud-basierten Infrastruktur aufbauen, eröffnen die Möglichkeit, bestehende Geschäftsmodelle weiterzuentwickeln oder neue erfolgreich zu etablieren und die Wertschöpfung zu steigern. Die Anwender können zudem ihre Ressourcen auf die Verwendung der Lösung konzentrieren.

Die AI Foundation und ODPi der Linux Foundation fusionieren, um das wachsende Portfolio an Technologien zu unterstützen und die Open-Source-Zusammenarbeit über KI und Daten hinweg voranzutreiben.

Im ersten Teil dieser zweiteiligen Artikel-Serie zu Big Data geht Christoph Müller-Dott, Managing Director Germany & Austria, Orange Business Services, darauf ein, welche Datenquellen es gibt, wie man an diese herankommt und wie man eine gute Strategie zur Datenbeschaffung und eine Dateninfrastruktur entwickelt.

Die Wärmekapazität von Wasser ist um den Faktor 3.300 und die Wärmeleitfähigkeit in etwa 20-mal höher als die der Luft und eine CPU produziert mehr Wärme als eine handelsübliche Herdplatte. Doch mit Wasser im Rechenzentrum gibt es keine Tier-III-Zertifizierung. Mit Künstlicher Intelligenz steigen die Anforderungen nochmals; das Kühlen können Luftströme nicht mehr leisten. Nun hat Google die Version 3.0 seiner „Tensor Processing Unit“ (TPU) vorgestellt und diese wird flüssig gekühlt.

Neue Datenbankgenerationen machen den Unterschied zwischen Systemen, die für analytische Workloads optimiert sind und solchen, die sich am besten für transaktionale Aufgaben eignen, nicht obsolet. Daran ändert auch die Cloud nichts – sie hält aber Möglichkeiten bereit, Analytics-Lösungen noch besser zu machen.

Seit Jahren setzen Unternehmen auf Datenanalysen für evidenzbasierte Entscheidungen. Machine Learning und Deep Learning, die bekanntesten Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI), machen das bislang verborgene Potenzial von Unternehmensdaten erst richtig nutzbar. Die Algorithmen erzeugen aus Rohdaten Wissen, um intelligent und in Echtzeit zu entscheiden. Schnelle Erfolge erzielen Unternehmen dann, wenn sie bei der Implementierung auf offene Standards und skalierbare Plattformen setzen.

Auf der Microsoft-Entwicklerkonferenz Build 2018 zeigte Microsoft verschiedene Neuerungen zur Künstlichen Intelligenz und Mixed-Reality-Anwendungen. Entwickler können davon ab sofort profitieren.