Archiv

Studie McKinsey (Screenshot: silicon.de)

Studie: Europa hat riesigen Nachholbedarf bei KI

Mit konsequenter Fokussierung auf künstliche Intelligenz (KI) könnte Europa seine Wirtschaftsleistung bis 2030 um 2,7 Billionen Euro oder 19 Prozentpunkte erhöhen. Deutschland ist bei der KI-Einsatzfähigkeit im internationalen Vergleich nur Mittelmaß, wie die Studie von McKinsey zeigt.

Digitalisierung (Bild: Shutterstock)

Trends 2019: Warum Insight Engines wichtiger sind denn je

Daten sind das Gold der digitalen Transformation – aber nur, wenn aus ihnen Wissen generiert werden kann. Insight Engines wurden entwickelt, um genau diese Aufgabe zu erfüllen. Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer von Mindbreeze, definiert die wichtigsten sechs Insight Engine-Trends für das Jahr 2019.

Datenflut (Bild: Shutterstock/Nomad_Soul)

Datenmanagement ist ein Teamsport

Warum Unternehmen ihre Mitarbeiter im Umgang mit Daten ausbilden sollten, wie der Start in ein datenzentriertes Unternehmen gelingt und welchen Nutzen dies mit sich bringt, erklärt Jan Wetzke, Director Sales DACH bei Talend.

Daten (Shutterstock/BeeBright).

Die Entwicklung von Big Data zu Fast Data

Die immensen, rasch ansteigenden Datenberge erfordern kontinuierlich leistungsfähigere Ansätze zur Datenverarbeitung. Open Source spielt dabei nach Meinung der data Artisans aus Berlin eine wichtige Rolle.

Big Data (Bild: Shutterstock)

Pentaho Community Meeting: Daten sind die Vision für die Zukunft

Wie transformiert man Daten zu Erkenntnissen? Diese Frage stand im Mittelpunkt des Pentaho Community Meetings in Bologna. Auf dem Event, das zum elften Mal stattfand, tauschten sich 220 Anwender aus 25 Ländern zu der Datenintegrations- und Big Data Analytics-Plattform aus. Im Mittelpunkt standen Themen wie Smart City, IoT Analytics und Machine Learning.

Big Data und Analytics (Bild: Shutterstock)

Data Analytics: Warum der ersehnte Erfolg häufig ausbleibt

Wer über die richtigen Daten verfügt und noch dazu die passende Analyse-Methode beherrscht, vergünstigt Prognosen und macht sie skalierbar. Doch nur wenigen Unternehmen gelingt der Schritt vom einzelnen Anwendungsfall zum großflächigen Einsatz. So bleiben wirtschaftliche Versprechen uneingelöst.

Industrie 4.0 (Shutterstock/Adam Vilimek)

Innovation in der Fabrik – Vier Szenarien für 2023

Die Fertigungsindustrie wird sich in den nächsten Jahren mit zahlreichen technologischen, marktwirtschaftlichen und gesellschaftlichen Herausforderungen auseinandersetzen müssen. CIOs müssen kritische interne und externe Faktoren erkennen und entsprechend reagieren. Die Fertigungsszenarien von Gartner bieten eine erste Orientierung.

Blick auf den 5-Qbit-Quantenrechner des JQI. (Bild: E. Edwards/ JQI)

Quantenrechner für Höchstleistungen

Quantenrechner bereiten den Weg für komplexe Simulationen in bisher nicht dagewesenen Größenordnungen. Die mit ihnen erzeugten Quantenbits vermitteln Informationen effizienter als herkömmliche Bits und bieten damit ein riesiges Potenzial. Allerdings ergeben sich auch neue Hindernisse.

Diabetes (Quelle: Pixabay/neo4i)

Mit Graphtechnologie gegen Diabetes

Um Wissenschaftlern einen besseren Zugriff auf Forschungsdaten zu bieten, baut das Deutsche Zentrum Für Diabetesforschung e.V. (DZD) ein standortübergreifendes Daten- und Knowledge Management auf. Auf Basis der Graphdatenbank Neo4j werden Metadaten aus Grundlagenforschung mit klinischen Studien verknüpft, um neue Muster und Zusammenhänge zu erkennen.

Notebook-Netzwerk (Bild: istock)

Wie Open Data durch die aktuelle Gesetzgebung vorangetrieben wird

Daten gelten für viele Organisationen als ein wichtiger Wirtschaftsfaktor. Dies hat auch die Bundesregierung erkannt und so gilt seit dem 13. Juli 2018, dass Behörden der unmittelbaren Bundesverwaltung nach dem Gesetz zur Förderung der elektronischen Verwaltung (EGovG) von ihr erhobene Rohdaten veröffentlichen müssen.

Datenschutz (Bild: Shutterstock)

Maschinelles Lernen in Zeiten der Datenschutzgrundverordnung

Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie Vorschriften die Entwicklung von leistungsstarken neuen Technologien prägen werden – angefangen mit Big Data-Analytik bis zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, wie Sven Mulder erklärt.