SHE-Blogpicks

Big Data 100mal schneller analysieren

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Big-Data-Bestände weisen oft extrem viel Ballast auf, der analytische Berechnungen massiv bremst. Beispiel: eine Tabellenmatrix von Kunden und Produkten, in der eine 1 für ‚gekauft‘ und eine 0 für ‚nicht gekauft steht. Am Massachusetts Institute of Technology (MIT) wurde nun laut Eurekalert! ein System entwickelt, das Analysen solcher „Sparse Data“ um den Faktor 100 beschleunigen soll, ohne dass mit hohem Programmieraufwand Algorithmen an spezifische Datenstrukturen angepasst werden müssen. Mit dem mathematischen Ansatz der Tensoralgebra soll das System Taco (Tensor Algebra Compiler) außer im Big-Data-Umfeld auch im Bereich Maschinelles Lernen Verwendung finden, teilt MIT-Professor Saman Amarasinghe (Foto) mit, der die Forschungsgruppe leitet.

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Schritte zur Datenstrategie

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Daten gibt es reichlich, das Thema Big Data samt der daran hängenden Herausforderungen für IT-Verantwortliche ist deshalb allgegenwärtig, schreibt Benjamin Aunkofer im Data Science Blog. Was allerdings die wenigsten Unternehmen bisher vorweisen könnten, sei eine Datenstrategie. Wozu Unternehmen so eine benötigen, war bereits Gegenstand eines früheren Blogtexts. In seinem aktuellen Post erläutert Aunkofer, Vorstandsvorsitzender des Verbands Connected Industry und Lead Data Scientist beim Beratungsunternehmen Datanomiq, nun die Schritte zu einer Datenstrategie.

 

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Daten-Ökosystem für autonome Autos

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Damit autonome Systeme funktionieren, benötigen sie Daten. Autonome Mobilität (Foto: Steve Jurvetson) erfordert ein Daten-Ökosystem, das aus Fahrzeugen,  in Straßen eingebauten Sensoren, Auto-zu-Auto-Kommunikation, Wetterdiensten und anderen Quellen stammt, schreibt Michael Krigsman bei ZDnet. Für die aktuelle Ausgabe seines CXO-Talk haben drei einschlägige Fachleute dieses Thema und seine Weiterungen diskutiert: Paul Ballew, Chief Data Officer bei Ford, Evangelos Simoudis von der auf Big Data-Investments spezialisierten Risikokapitalfirma Synapse und David Bray von der Harvard University. Wie üblich gibt es vom CXO-Talk auch das Video in voller Länge.

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Was soll der ganze Big-Data-Hype?

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Wer wie er mit High Performance Computing (HPC) zu tun hat, könne oft nicht nachvollziehen, was für ein Gewese um das Thema Big Data gemacht wird, schreibt Crispin Keable im Ascent-Blog von Atos. Bei extrem rechenintensiven Aufgaben wie Wettervorhersagen würden schließlich Terabytes von Daten verarbeitet und erzeugt – Big Data von der härtesten Sorte. Allerdings: Die dabei gemachten Erfahrungen – Skalieren von Algorithmen, Automatisierung der Datenverwaltung, Aufbau und Betrieb von Hochleistungsnetzen – könnten auch nützlich sein für Big-Data-Analysen (BDA), so der Atos-Mann. Zwar seien einige neue Arten von Big Data, etwa Sentiment-Analysen aus Sozialen Medien, von ganz anderer Art als Wetterdaten und die Verarbeitungsstrategien ließen sich ebenfalls nicht vergleichen. Aber in dem Maße, wie sowohl HPC als auch BDA zunehmend allgegenwärtig würden, ergäben sich Konvergenzen und Synergien. Ein Beispiel: automatisierte Bildanalysen, um in begrenzter Zeit eine bestimmte Person ausfindig zu machen. Weder die eine noch die andere Disziplin könne gegenwärtig so etwas allein leisten, urteilt Keable.

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Data Lake, aber nicht versumpfen

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Was ist ein Data Lake wert? Und was gilt es zu beachten, wenn ein Unternehmen so eine Datenhaltung– strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten in einem gemeinsamen Speichersystem ablegen, unabhängig vom späteren Retrieval – setzt ? Darüber sprach Mike Fitz von Sprint Business mit Avi Perez, Technikchef von Pyramid Analytics. Der rät im Fall von rein transaktionalen Datenbeständen ganz vom Data-Lake-Ansatz ab und gibt Tipps, wie man im anderen Fall verhindert, dass aus dem tiefen Datensee ein Sumpf (Data Swamp) wird, in dem sich nichts mehr wiederfindet.

 

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