Big Data

(Strukturierte) Daten werden in vielen Bereichen als das neue, digitale Gold gehandelt. Durch ihre Verknüpfung können wichtige Erkenntnisse und Entscheidungen abgeleitet werden. Wie kann dieser Zustand jedoch erreicht werden? Was wenn die Daten erst aus vielen, heterogenen Quellen zusammengeführt werden müssen? Für Daten, die sich als Metriken und Events interpretieren lassen, muss hier das Rad ni..

Zur Lösung komplexer Fragestellungen werden häufig KI-Modelle herangezogen, doch oft erreichen diese Projekte nur den Status des Proof of Concept (PoC). Ein Vergleich zu Softwareprojekten ermöglicht es, Hindernisse zu erkennen und diese mithilfe von entsprechenden Technologien und Tools zu lösen. Industrialisierung und automatisches Retraining von KI-Modellen sind der entscheidende Faktor für den ..

Und kaum ist der Begriff „AI“ (Artificial Intelligence) gefallen, schon gehen die Diskussionen los. Dieser Tage drehen sie sich meistens um ChatGPT und Konsorten.

„Wann wissen wir, ob das Modell-Training abgeschlossen ist und wir das fertige Modell deployen können?“. Diese Frage kennen Data Scientists. Nach vielen Experimenten, um die Modell-Qualität zu verbessern, müssen sie den Code und das Modell-Artefakt produktionsreif machen. Wie gelingt dieser Übergang stressfrei? Warum sollte man bei der anfangs gestellten Frage stutzig werden? Antworten in diesem A..

BI-Spektrum sprach mit Alberto Pan, CTO des Datenmanagement-Spezialisten Denodo, über die Notwendigkeiten und Herausforderungen moderner Datenarchitekturen und Datenvirtualisierung.