SHE-Blogpicks

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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Mathe und Data Science: “sexiest Job”

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Was früher Statistiker waren, sind heute Datenwissenschaftler: Fachkräfte, die verstehen und planen, was sich aus Big Data herauslesen lässt, auch mithilfe von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Studiengänge für Data Science setzen sich unter anderem zusammen aus Grundlagen der (auch höheren) Mathematik), Stochastik, Informatik, Signalverarbeitung und, immer noch, Statistik. Der österreichische Mathematiker Wolfgang Ecker-Lala (Foto), CEO des auf die Anwendung mathematischer Methoden spezialisierten Unternehmens Math-up.com, setzt sich im Data Science Blog ausführlich mit der Definition von Data Scientists, ihren Aufgaben und Voraussetzung auseinander und kommt zu dem Schluss, es handele sich – richtige Ausbildung vorausgesetzt – um den „sexiest Job“ überhaupt.

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Data-Science: So geht Process Mining

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Die Analyse von Daten, die aus Kundenprozessen entstehen, erweitert die Möglichkeiten der Kundenansprache; sie kann sogar neue Varianten existierender Geschäftsmodelle ermöglichen. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto wichtiger wird es für die Unternehmen, damit auf rechtlich vertretbare Weise umzugehen, konstatieren Anne Rozinat und Christian Günther im Data Science Blog. Gerade haben sie den Abschluss einer vierteiligen Artikelserie geliefert, in der sie Richtlinien für verantwortungsvolles „Process Minining“ (Symbolbild) vorstellen. – Das Data Science Blog wird von den Machern des Data Leader Day betrieben, der am 9. November 2017 in Berlin stattfindet.

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