Prof. Rahm wird mit dem Thema "Scalable and Privacy-Preserving Data Integration“ zur Big Data Winter School in Bilbao beitragen. Weitere Informationen unter: http://grammars.grlmc.com/bigdat2016/
Martin Junganns von der Uni Leipzig stellt am am 10.12.2015 18 Uhr das Gradoop-System (www.gradoop.com) auf dem Dresdener Big Data Meetup vor. Dabei geht es um das Management und die Analyse sehr großer Graphen.
13. November 2015
In dem eintägigen Programm konnten regionale und überregionale IT-Unternehmen Einblicke in ihre Problemstellungen und Lösungen zum Thema Big Data in Business präsentieren und junge Wissenschaftler hatten die Möglichkeit Forschungsprototypen aus verschiedenen Bereichen vorzustellen.
Am 13. November 2015 fand am Leipziger Standort des Big Data Kompetenzzentrum ScaDS Dresden/Leipzig zum ersten Mal ein Workshop zum Thema "Big Data in Business" statt (http://scads.de/bidib2015). Das eintägige Programm bot verschiedenen Anwendern von Big Data Technologien aus Wirtschaft und Forschung die Möglichkeit, sich über neue Erkenntnisse und Herausforderungen auszutauschen. Für die über 50 Teilnehmer wurde dieser Freitag der 13. – entgegen dem Volksglauben – ein guter Tag. In spannenden Vorträgen und Diskussionen wurden verschiedene technische, gesellschaftliche und wirtschaftliche Perspektiven für die Verarbeitung, Auswertung und Nutzung großer Datenmengen thematisiert und diskutiert. Hiermit möchten wir uns nochmals ganz herzlich bei allen Referenten und auch Teilnehmern für ihre Teilnahme und Vorträge bedanken.
Die Referenten von regionalen und überregionalen IT-Unternehmen (u.a. von IBM, SAP und T-Systems) gaben spannende Einblicke in Problemstellungen aus der Praxis. Im Begleitprogramm demonstrierten Wissenschaftler der Universität Leipzig Prototypen von ersten Forschungsergebnissen des Big-Data-Kompetenzzentrums. Der Workshop richtete sich an Interessierte an Big Data Technologien, insbesondere aus Unternehmen, mit denen auch bereits begonnenen Kooperationen des Kompetenzzentrums vertieft und ausgedehnt werden konnten.
Nach der Eröffnung durch den Workshop-Leiter Prof. Rahm und der Darstellung neuer Trends im Big Data-Umfeld durch Dr. Peukert von der Universität Leipzig, bekamen die Referenten aus der Wirtschaft das Wort.
Dr. Mattingley-Scott von IBM Deutschland GmbH zeigte anschaulich die tiefgreifenden gesellschaftlichen Auswirkungen datengestützter Geschäftsmodelle, gab aber auch Einblicke in die Nutzung neuer Technologien wie IBMs Watson für medizinische Anwendungen. Dr. Kirsche von der GfK berichtete den Teilnehmern von der Umsetzung einer Big-Data/Smart Data Architektur für die Marktforschung und zeigte, dass die GfK bereits ein Vorreiter datengetriebener Wertschöpfung ist. Dr. Jerzak vom SAP Innovation Center Network stellte eine Vision der zukünftigen Wissensarbeit vor die, mit den Trend Deep Learning großen Veränderungen unterliegen wird. Am Beispiel datengestützter Personalauswahl konnten die Teilnehmer verstehen, warum künftig deutlich mehr Frauen im Assessment für Entwicklerpositionen ausgewählt und eingestellt werden.
Nach der Mittagspause und einer ersten intensiven Diskussionen unter den Teilnehmern, drehte sich in der Präsentation von Herr Schmeißer von der mgm technology partners GmbH alles um Zeitstempel und die Sicherstellung reproduzierbarer Ergebnisse in Datenanalysen. Im Anschluss daran erläuterte Herr Stumpfegger von der CID GmbH anschaulich, welchen Stellenwert die Analyse unstrukturierter Textdaten, bspw. aus Nachrichtenmeldungen, in der Verarbeitung von Big Data spielen wird, inklusive einer ansprechenden Live-Demonstration.
Herr Fabritius von der T-Systems Multimedia Solutions berichtete über häufige Fragestellungen der Kunden im Rahmen von Big-Data-Projekten und gab hier die entsprechenden Antworten. Weiterhing gewährte er aufschlussreiche Einblicke und Perspektiven für die Nutzung von Predictive Analytics.
Den Abschluss bildete die Präsentation von Herrn Gabriel (Datameer GmbH) über ein Werkzeug zur Verknüpfung anwendernaher Excel-ähnlicher Interaktionstechniken mit skalierbaren Big Data Auswertungsmethoden.
Nach dem eigentlichen Workshop-Programm zeigten junge Wissenschaftler Forschungsprototypen aus den Bereichen Internet of Things, Datenintegration, Graphdatenanalysen und Wirtschaftsinformatik, die im ScaDS-Zentrum und den zugehörigen Lehrstühlen entstanden sind. Daneben wurde bei Kaffee und Kuchen in freundlicher Atmosphäre intensiv über Inhalte der Vorträge, Poster und Kooperationsmöglichkeiten diskutiert.
Die sehr positive Resonanz von Referenten und Teilnehmern ermutigt uns im nächsten Jahr eine Fortsetzung des Workshops zu planen und dieses Format zu einem festen Bestandteil in den Veranstaltungen des Big-Data-Kompetenzzentrums zu machen.
Das Big-Data-Kompetenzzentrum ScaDS (Competence Center for Scalabale Data Services and Solutions) Dresden/Leipzig, wird seit Oktober 2014 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert. Es adressiert unterschiedliche Forschungsschwerpunkte, u.a. zur Integration heterogener Daten, Wissensextraktion und visuellen Datenanalyse. Neben verschiedenen wissenschaftliche Anwenderbereichen (u.a. Lebenswissenschaften und Digital Humanities) werden auch die Herausforderungen in der Wirtschaft adressiert. Ein Servicezentrum hilft die Arbeiten zu koordinieren und steht für Anwender und Interessenten verschiedener Fachdisziplinen und Branchen als zentrale Anlaufstelle zur Nutzung von Big-Data-Technologien zur Verfügung. Durch den Aufbau des Servicezentrums und die Entwicklung von Big-Data-Diensten soll eine langfristige Sichtbarkeit und Nachhaltigkeit des Kompetenzzentrums erreicht werden.
Vom 24. bis 26. Juli fand zum fünften Mal die Konferenz "Data Management Technologies and Applications" (DATA) in Colmar (Frankreich) statt. Dort hat David Kernert, Doktorand bei Prof. Lehner, den Preis für die beste Veröffentlichung für seinen Beitrag mit dem Titel „From Static to Agile – Interactive Particle Physics Analysis in the SAP HANA DB“ erhalten. Gegenstand der Arbeit war die Unterstützung von Monte-Carlo-Simulation mit Hilfe des Hauptspeicherdatenbanksystems SAP HANA. Dazu wurden Algorithmen der Partikelphysik in SQL-Anfragen umgeschrieben, wodurch die Skalierbarkeit als auch die Möglichkeiten der Parallelisierung in SAP HANA optimal ausgenutzt werden konnten. Damit war es zum ersten Mal möglich interaktive Analysen auf den Simulationsdaten des EPOS-Monte-Carlo-Generator durchzuführen. Dieser wurde in Zusammenarbeit mit dem ALICE-Projekt des Large Hadron Collider (LHC) in CERN entwickelt.
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