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Kick-off: New research project AMPL

As part of the BMBF funding initiative "KMU-innovativ", ScaDS.AI started a project with partners from research and industry to develop a new tool for structuring, analyzing and exploring large volumes of heterogeneous, dynamic data sources.

Efficiently managing and merging heterogeneous, changing data sources has become a critical success factor for enterprises. AMPL (Automatic Meta Data ​Pr​ofiling and Lineage for Integrating Heterogeneous Data Sources) aims to develop a new tool for structuring, analyzing and exploring multiple heterogeneous, dynamic data sources. For this purpose, extensive data profiles are computed, consisting of statistics, correlations and complex provenance information (lineage). Machine learning assisted methods help in schema mapping between data sources as well as new methods for scalable and incremental computation of the data profiles.

Kick-Off des neuen Forschungsprojekts AMPL

Im Rahmen der BMBF-Förderungsmaßnahme „KMU-innovativ“ startet ScaDS.AI mit Partnern aus Forschung und Industrie ein Projekt zur Entwicklung eines neuen Werkzeugs zur Strukturierung, Analyse und Exploration großer Mengen heterogener, dynamischer Datenquellen.

Die effiziente Verwaltung und das Zusammenführen heterogener, sich ändernder Datenquellen ist für Unternehmen ein kritischer Erfolgsfaktor geworden. AMPL (Automatisierte Metadaten Profilberechnung und Datenherkunftsverfolgung für heterogene Datenquellen) strebt an für diese Herausforderung ein neues Software-Tool zu entwickeln. Hierzu werden umfangreiche Datenprofile berechnet, bestehend aus Statistiken, Korrelationen und komplexen Herkunftsinformationen (Lineage). Dabei helfen durch Machine Learning unterstützte Methoden beim Schema Mapping zwischen den Datenquellen sowie neue Verfahren zur skalierbaren und inkrementellen Berechnung der Datenprofile.