Big Data und Machine Learning
IKS-Thementag
12.11.2019
Autor: Wolfgang Pleus
Wer braucht das schon!?
Data Lake
Metapher
 Groß
 Zu- / Abflüsse
 Divers
Künstliche Intelligenz
Intelligenz ist, was ein
Intelligenztest misst.
– Edwin Boring 1923
Metapher
 Lernen
 Interpretieren
 Klassifizieren
Warum?
Welche Fragen sollen
durch Technologie
beantwortet werden?
Active Archive
Archivierung
Langzeitarchivierung
Keine Backup-/Restore-
prozessse
Sehr große
Datenmengen
Langzeitanalysen
Fraud Detection
Betrugserkennung
Kontomissbrauch
Nebenabsprachen
Cyberangriffe
Anomalien finden
Frequenz, Lokalität,
Volumen
Fraud
Predictive Analysis
Vorhersagen
Kündigungs-
wahrscheinlichkeit
Kreditausfall-
wahrscheinlichkeit
Wartungsprognosen
Kapazitätsvorhersagen
Predictive Policing
Prescriptive Analysis
Beeinflussung
Gutscheine platzieren
Ersatzteile vorzeitig
ersetzen
Bettenplanung
Lieferketten optimieren
Scoring und Targeting
Umfassendes Entitätenwissen
Ort, Zeit, Eigenschaften,
Assoziationen
Scoring
Microtargeting
Sentiment Analysis
Risikobasierte Policen
Neue Produkte
Datenbasierte
Geschäftsmodelle
Data Science
Wissensbasierte
KFZ-Versicherung
Wohnmarktanalysen
Smart Farming
Ethik, Recht und Datenschutz
DSGVO
Einwilligung
Auskunft
Ändern
Löschen
EAD
Eudaimonie
Menschliches
Wohlergehen als
höchstes Gut
Data Governance
Was ist daran neu?
Verarbeitung größerer
Datenmengen
Diverse Datenquellen
(NoSQL)
Mehr und „neue“
Algorithmen (ML)
Verfügbar für alle
Ziel:
Wettbewerbsvorteile
schaffen
Vielen Dank!
Business Intelligence – Data Warehouse – Data Lake
Data-Lake-Merkmale
Rohdaten Import
Zentrale Datenquelle
Viele Datenformate (Not Only SQL)
Batch und Streaming
Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft
Technisch und wirtschaftlich skalierbar
Flexibler Support für Data Scientists
Impulsvorträge für Ihr Unternehmen
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Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!?

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