Big Data

Echtzeitdaten werden einerseits durch die einfachere Erfassung mit IoT-Geräten, aber auch durch digitalen Zahlungsverkehr, Online-Handel und vernetzte digitale Kassensysteme immer verbreiteter und verfügbarer. Das weckt einerseits den Wunsch im BI-Umfeld, Geschäftsprozesse mit diesen Daten in Echtzeit zu überwachen, um noch schneller auf Veränderungen reagieren zu können, ermöglicht andererseits a..

Für viele Anwendungen, die eine Reaktion auf aktuelle Situationen erfordern – sei es durch manuelle Eingriffe oder Automatisierung –, sind Echtzeit- oder Near-Realtime-Daten von zentraler Bedeutung. Häufig stehen diese jedoch nicht, nur unvollständig oder nicht rechtzeitig zur Verfügung. Am Beispiel des Energiemanagements wird die Problematik besonders deutlich: Ziel ist es, Energie dann zu nutzen..

Skalierbare Software sollte nicht nur elastisch sein, sondern auch mit deren Funktionsumfang und ihrer Entwicklung skalieren. Dies kann bereits im Entwurf der Architektur berücksichtigt werden – aber wie? Damit Entwickler sich der benötigten Funktionen bewusst werden, können diese auf bereits bekannte Konzepte zurückgreifen, wie Datenflussdiagramme. Dieser Beitrag zeigt anhand eines Fallbeispiels,..

Eine zentralisierte Datensammlung in Unternehmen weicht hierzulande immer häufiger einer verteilten Architektur. Für innerbetriebliche Auswertungen ist das ein sinnvoller Schritt. In manchen Fällen müssen Unternehmen allerdings Daten mit Dritten teilen, etwa Behörden, und das ist bislang angesichts komplexer Richtlinien herausfordernd. Mit Anonymesh ermöglicht nun eine verteilte Architektur, Daten..

Die Vorstellung, dass eine Künstliche Intelligenz (KI) Daten erzeugt, damit eine andere KI ein reales Problem löst, klingt wie ein Szenario aus einem Science-Fiction-Roman. Tatsächlich handelt es sich hierbei jedoch um einen Ausblick in die nahe Zukunft. Laut Gartner werden im Jahr 2030 die meisten Daten, die zur Entwicklung von KI-Modellen verwendet werden, synthetischen Ursprungs sein. Doch was ..