Pressespiegel

Eine Auswahl an Presseresonanzen gibt Ihnen einen Einblick in aktuelle Themen, Projekte und Forschungsergebnisse der Allianz.

Die KI-Backstube Pionierbetriebe zeigen, wie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Mittelstand gelingt

Handelsblatt, 22. März 2022

»Bei Brötchen klappt es gut. Aber wie viele Torten morgen verkauft werden? Da wird es schon kniffliger. Das hat Jan Philipp Gresens in den vergangenen Tagen über seine Künstliche Intelligenz gelernt. Gresens ist einer von drei Geschäftsführern der Bäckereikette Ruch. Zusammen mit dem Kölner Start-up Foodforecast hat er im Februar eine Künstliche Intelligenz (KI) eingeführt. [...]«

Im Jahr 2018 rief die Bundesregierung die »Strategie Künstliche Intelligenz« aus. Die große Koalition verfolgte mit der Strategie den Plan, KI-Fachkräfte auszubilden oder anzulocken, eine modernere Recheninfrastruktur und zugängliche Datenpools bereitzustellen, sowie Forschung und betriebliche Praxis enger zu verzahnen – insbesondere im Mittelstand. Um »Transfer- und Einsatzhemmnisse« abzubauen verstärkte sich die KI-Förderung auf insgesamt fünf Milliarden Euro. Jedoch lediglich 6 Prozent der befragten Unternehmen nutzen KI, 22 Prozent können es sich vorstellen.

KI im Mittelstand führt ein wahres Schattendasein. Gründe dafür gibt es viele. Es fehlt an Fachkräften, Rechenkapazitäten und Investitionen. Darüber hinaus scheitern viele Ansätze daran, dass Unternehmensprozesse noch nicht digitalisiert sind.

»[...] Dirk Hecker, stellvertretender Leiter des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, rät vor dem Start zum Austausch mit Firmen, die schon KI-Erfahrung gesammelt haben. Man solle nicht mit dem methodisch komplexesten Projekt beginnen und genau abwägen, ob es sich lohnt, die KI selbst zu entwickeln oder einzukaufen [...]« als erste Maßnahme helfe der Erfahrungsaustausch aber enorm.

Mit KI Oberflächen intelligent prüfen

mo Magazin für Oberflächentechnik, März 2022

»Modular, präzise und schnell: Das Damage-Detection-System für reflektierende Oberflächen des Fraunhofer IAIS zeigt das Potenzial Künstlicher Intelligenz für die visuelle Qualitätskontrolle auf – ein wichtiger Schritt in der Produktion, um optische Mängel wie Kratzer, Lackfehler oder Staubeinschlüsse möglichst frühzeitig zu erkennen. [...]

Als eines der führenden Forschungsinstitute im Bereich Künstliche Intelligenz in Europa möchte das Fraunhofer IAIS die Qualitätsprüfung von reflektierenden Oberflächen durch den Einsatz von KI verbessern. Unter Leitung von Dr. Theresa Bick hat ein Forscherteam dafür ein modulares System entwickelt, welches komplett automatisiert Qualitätsmängel wie zum Beispiel Unregelmäßigkeiten oder Beschädigungen auf glänzenden oder diffus reflektierenden Oberflächen identifizieren kann. Dabei knüpft die Technologie an ein bereits etabliertes Bilderkennungsverfahren an, die Deflektometrie. [...]Die intelligenten Algorithmen sind es [...] die das Damage-Detection-System erfolgreich machen. Denn trotz umfangreicher Leistung benötigt das modulare System keine anspruchsvolle Technik. Mittlerweile läuft das gesamte Setup samt KI-Modul sowohl auf leistungsstarken Rechnern wie auch auf Single Board-Computern zuverlässig. [...]« Derzeit können Schäden einer Größe von 0,1 Millimeter auf einem Meter Baugröße erkannt werden.  

Quantencomputing basiert auf völlig anderem Rechenmodell

Frankfurter Allgemeine Sonntagszeitung, 30. Januar 2022

»Computer werden jedes Jahr schneller und erobern immer neue Anwendungsbereiche. Ein Quantencomputer hingegen funktioniert nicht wie ein herkömmlicher Prozessor, der einfach nur schneller ist. Der Quantenvorteil ergibt sich aus einem völlig anderem Rechenmodell. [...]

Die Fraunhofer-Institute für Intelligene Analyse- und Informationssysteme IAIS und für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI arbeiten daran, die Vorteile von Quantenalogrithmen möglichst früh wirtschaftlich nutzbar zu machen – auch mittels Brückentechnologien. In den Worten von Thomas Soddemann, Leiter des Geschäftsfelds High Performance Computing des SCAI: »Schon die Material- und Produktionsplanung einer Brauerei würden jeden aktuell erhältlichen Quantencomputer überfordern.« Um die Wirtschaft dennoch auf kommende Generationen großer Quantencomputer vorzubereiten, arbeiten die Forscherinnen und Forscher an zunächst klassischer Hardware, die Probleme bereits in einem Format entgegennimmt, das von Quantencomputern lesbar wäre. So können Anwenderinnen nd Anwender Erfahrung mit dieser Formulierung sammeln und zu einem späteren Zeitpunkt direkt auf Quantenhardware umsteigen. [...]«

Durchblick dank KI

Handelsblatt, 27. Januar 2022

Sind Roboter die besseren Wirtschaftsprüfer? Noch kann diese Frage von den Chefs der großen Prüfungsgesellschaften mit einem klaren Nein beantwortet werden, doch bereits jetzt wird intensiv an der nächsten Revolution in der Prüfung von Bilanzen gearbeitet.

»Künstliche Intelligenz, Softwareroboter und großflächige Datenanalysen sollen die Prüfung schneller, besser und sicherer machen.« Seit dem Skandal um Wirecard blickt die Öffentlichkeit mit Argusaugen auf die Arbeit von Wirtschaftsprüfenden, mit der neuen Digitaltechnologie kommt man dem Bedürfnis nach mehr Qualität und Sicherheit nach und wird darüber hinaus noch Herr der immer größer werdenden Datenmengen. »[...] PwC etwa entwickelt gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut eigene digitale Prüfungstools. [...] Die ›Big Four‹ erwarten, dass sie im Zuge der Digitalisierung nicht weniger Experten brauchen – aber welche mit anderen Fähigkeiten.« Daher würden in den kommenden Jahren auch Absolventen technischer Studienfächer, wie Data Scientists in den Fokus der Unternehmen rücken.

Archiv

  • KI und die Versicherungsbranche: Partnern mit Start-ups

    funkschau.de, 3. Dezember 2021

    » [...] Bisher findet KI bei Versicherern hauptsächlich im Kundenkontakt Anwendung, wie im Betrieb von Chatbots oder Self-Service-Portalen. Gleichzeitig verwenden nur rund 6 Prozent aller Unternehmen KI im Kontakt mit Versicherten. Dies wird häufig durch Bedenken hinsichtlich fehlender Datenschutzmaßnahmen oder aufgrund von Umsetzungskosten begründet.«

    »Grundsätzlich sollte KI als Chance wahrgenommen werden: [...] Sie kann etwa in der Automatisierung der Dunkelverarbeitung Einsatz finden, was Anpassungen zur weiteren Automatisierung erleichtern und Verwaltungskosten senken kann. So ermöglicht KI, dass Versicherte schneller individuelle Produkte finden oder Anspruchsfälle abwickeln.«

     

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    Fraunhofer IAIS und Capgemini erhalten vom BSI Zuschlag für Studie zu Quantum Machine Learning im Kontext IT-Sicherheit

    Yahoo! Finance UK & Ireland, 4. November 2021

    Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat Capgemini und das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS mit einer Grundlagenstudie zu Quantum Machine Learning (QML) im Kontext der IT-Sicherheit beauftragt. Unter der wissenschaftlichen Leitung von Prof. Dr. Christian Bauckhage vom Fraunhofer IAIS wird ein gemeinsames Team zentrale sicherheitsrelevante Fragestellungen erstmalig untersuchen.

    »Bisher existierte keine Studie, die alle zurzeit relevanten QML-Methoden zusammenfassend erläutert, hinsichtlich ihrer Praxistauglichkeit für die kommenden Jahre bewertet und QML im Kontext der IT-Sicherheit diskutiert«, erläutert Prof. Dr. Christian Bauckhage, Lead Scientist für Machine Learning am Fraunhofer IAIS.

    Frank Jacobsen, Leiter Public Sector bei Capgemini in Deutschland, ergänzt: »Quantum Computing wird mittel- bis langfristig einer der vorherrschenden Innovationstreiber in der IT sein. Umso wichtiger ist es, sich bereits heute mit den Risiken und Chancen für klassische Sicherheitsarchitekturen auseinanderzusetzen, die sich aus der Kombination der Mega-Trends zur Nutzung Künstlicher Intelligenz und Quanten Computing ergeben.«

     

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    Daten-Detektive gesucht

    sueddeutsche.de, 23. September 2021

    Der digitale Fußabdruck der Menschen wächst immens. Ob beim Einkaufen, beim Arzt oder in den sozialen Netzwerken: Tagtäglich geben die Bürger Informationen über sich preis und produzieren so eine immer größer werdende Menge an Daten. »Schon wenn wir einen Kaugummi an der Tankstelle kaufen, hinterlassen wir eine Spur an Daten«, sagt Georg Fuchs. Er ist Leiter des Geschäftsfelds Big DataAnalytics des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme, kurz IAIS, in Sankt Augustin [...]

    Sowohl in der Wissenschaft als auch in der Verwaltung und Wirtschaft entstehen im Zusammenhang mit dem Klima, den Aktienkursen oder durch Patientenkontakt vermehrt komplexe Datenstrukturen. »Die Unternehmen haben einen gesteigerten Bedarf an Datenanalysten, der von den Universitäten allein nicht gedeckt werden kann«, sagt David Drott, Leiter des Schulungsprogramms am IAIS. Die Data-Scientist-Weiterbildungen des Fraunhofer-Instituts seien daher praxisnah und richteten sich sowohl an fortgeschrittene Datenanalysten als auch an informatikfremde Berufsgruppen. [...]

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  • Die vier Säulen der Quanten-Technologie

    elektroniknet.de, 02. Dezember 2020

    Quanten-Technologien werden zum »Game Changer«. Fraunhofer-Präsident Prof. Dr. Reimund Neugebauer hat im Rahmen einer virtuellen Pressekonferenz die aktuelle Strategie seiner Forschungsgesellschaft bei Quanten-Technologien skizziert. »Für Fraunhofer ruhen Quanten-Technologien auf vier Säulen: Quanten-Kommunikation, Quanten-Sensorik, Quanten-Imaging und Quanten-Computing.«, so Prof. Dr. Reimund Neugebauer. Ziel der Quanten-Forschung bei Fraunhofer sei es, die Grundlagenforschung möglichst schnell in die Anwendung zu überführen. Welche Quanten-Effekte spielen beim Quanten-Computing eine Rolle? Wie können sie Rechenverfahren beschleunigen und völlig neue Anwendungen ermöglichen – etwa im Bereich Logistik & Mobilität, in der Pharmaindustrie oder in der Finanzwirtschaft? Das erklären Expertinnen und Experten der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz sowie des Fraunhofer-Forschungszentrums Maschinelles Lernen in Kooperation mit dem Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr ML2R in ihrer Studie.

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    Quantencomputer – Einsatzmöglichkeiten und Marktpotenziale

    all-electronics.de, 16. September 2020

    Viele Aufgaben im Bereich Big Data, künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind heute, trotz wachsender Rechenleistung von Computern, nur mit immensem Zeit- und Rechenaufwand lösbar – manche Aufgaben sind sogar so komplex, dass ihre Berechnung mit heutigen Rechnerkapazitäten Jahre dauern würde. »Im Quantencomputing steckt das Potenzial, die prinzipiellen Beschränkungen klassischer Computer zu überwinden«, erklärt Prof. Dr. Christian Bauckhage, wissenschaftlicher Direktor des Fraunhofer-Forschungszentrums Maschinelles Lernen (ein gemeinsames Zentrum von vier Fraunhofer-Instituten). Dies sei schon lange klar gewesen, sagt Bauckhage weiter, und deshalb werde bei Fraunhofer schon seit Jahren an der Anpassung von ML-Algorithmen an die Anforderungen von Quantencomputern geforscht. Was lange nur Theorie gewesen sei, das ändere sich jetzt. »Schon bald werden wir in der Lage sein, ML-Algorithmen auf realen Quantencomputern anzuwenden«, betont Bauckhage.

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    Fraunhofer bereitet Mittelständler*innen auf KI-Einführung vor

    Industry of Things, 23. Januar 2020

    Um wettbewerbsfähig zu bleiben, scheint der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Zukunft unverzichtbar. Mit einem "AI Kick-Starter Bundle" wollen drei Fraunhofer-Institute gezielt mittelständischen Unternehmen bei der KI-Einführung unter die Arme greifen.

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  • Deutsche Unternehmen haben großen Nachholbedarf bei Digitalkompetenzen

    Maschinenmarkt Vogel, 10. Februar 2019

    Die Unternehmen in Deutschland befinden sich in einem der größten Transformationsprozesse, den sie je durchlaufen haben. Das Angebot der Fraunhofer Academy illustriert, wie Unternehmen in relevanten Bereichen Kompetenzen weiterentwickeln können: So steht zum Thema Cybersicherheit etwa die Weiterbildungsinitiative Lernlabor Cybersicherheit zur Verfügung und zum Thema Big Data gibt es ein Zertifikatsprogramm der Fraunhofer-Allianz Big Data.

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  • Warum Maschinenbauer*innen auf Machine Learning setzen sollten

    Produktion, 17. Oktober 2018

    Der deutsche Maschinen- und Anlagenbau muss das Potential nutzen, das im Thema Machine Learning liegt. Die Zeit ist jetzt reif dafür, erklärten Expert*innen auf dem 10. Maschinenbau-Gipfel in Berlin.

    „Big Data ist der Grund dafür, dass KI jetzt einsatzfähig ist“, sagt André Rauschert, Head of Digital Business Processes, Fraunhofer-Allianz Big Data und AI. Erst die Fähigkeit, Analysen auf großen Datenmengen zu rechnen, habe die Grundlage für den Sprung bei der Künstlichen Intelligenz ermöglicht.

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    Maschinen lernen denken

    Logistik heute, 1. Juli 2018

    Intelligente und lernende Maschinen sind Hype und Mysterium in einem. Aber wie funktionieren sie tatsächlich und welchen Vorteil bieten sie für die Logistik? Ein Überblick.

    Sophia sieht aus wie Audrey Hepburn, hat das perfekte Lächeln, Ahnung vom Bankenwesen und weiß, wie bedingungslose Liebe geht. Im Grunde die perfekte Frau. Allerdings handelt es sich bei der jungen Dame nicht um eine mitteleuropäische Schönheit mit wirtschaftswissenschaftlichem Abschluss, sondern um einen humanoiden Roboter, der auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) funktioniert. Laut ihrem Entwickler David Hanson, einem Robotikingenieur, lernt Sophia selbstständig dazu, kann einfache Gespräche führen und erfasst die Mimik ihres Gegenübers mithilfe von Kameras, die in ihren Augen versteckt sind. Damit kommt die Roboterdame dem Ideal von KI ziemlich nahe, an dem Forscher*innen und Mathematiker*innen bereits seit den 1950er-Jahren forschen: Maschinen mit ähnlichen kognitiven Fähigkeiten auszustatten, wie sie dem Menschen zur Verfügung stehen.

    Goldsucher im Datendschungel

    Berliner Morgenpost, 3. Februar 2018

    Unternehmen besitzen immer mehr Daten – und brauchen Fachleute, die sie zu nutzen wissen

    Als Geschäftsführer der Fraunhofer-Allianz Big Data aus 30 Fraunhofer-Instituten kennt Dirk Hecker die verschiedensten Einsatzbereiche für eine kluge Datenanalyse, zum Beispiel in der Industrie: "Durch die prädiktive Wartung von Maschinen lassen sich Stillstände vermeiden. Dabei wird eine Reihe von baugleichen Maschinen mit Sensoren ausgestattet, die stündlich Hunderttausende Datensätze aufnehmen und eventuelle Unregelmäßigkeiten aufzeigen. Anhand dieser Daten können Big-Data-Expert*innen erkennen, welche Maschine besonders gut läuft und warum sie das tut. Außerdem kann er eine Prognose stellen, welches Bauteil demnächst defekt sein wird, sodass das Unternehmen früh genug agieren kann – was die Produktion natürlich deutlich optimiert und die ganze Firma wettbewerbsfähiger macht."

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  • Mensch und Roboter. Hand in Hand

    Zeit Online, 7. November 2017

    Kaum ein Thema inspiriert den Ehrgeiz der Forscher*innen aktuell so außerordentlich wie künstliche Intelligenz (KI). Kein wissenschaftliches Thema erzeugt aktuell mehr Aufmerksamkeit in der Öffentlichkeit – voller Erwartungen, aber vielfach eben auch voller Sorge. Geht es doch in allerletzter Konsequenz in beinahe allen Branchen um die Frage: Wo arbeiten Mensch und Roboter zukünftig Hand in Hand, und wo verdrängt die Maschine den Menschen?

    Die Fraunhofer-Gesellschaft spricht von einem neu anbrechenden Zeitalter selbstlernender Maschinen, das vielfältige technische, aber auch gesellschaftliche Herausforderungen mit sich bringe. »Was bei uns in der Branche in den vergangenen fünf Jahren passierte, ist atemberaubend. Das stellt alles in den Schatten, was in den Jahren vorher geschah«, sagt Dr. Dirk Hecker, Geschäftsführer der Fraunhofer Allianz Big Data, in der sich im vergangenen Jahr 29 der insgesamt 69 Fraunhofer Institute zusammengeschlossen haben.

    Ganz nüchtern betrachtet ist künstliche Intelligenz ein Teilgebiet der Informatik. Es beschäftigt sich mit der Erforschung von Mechanismen des intelligenten menschlichen Verhaltens durch Simulation. In der Wissenschaft ist neben KI vor allem die englische Kurzform AI (artificial intelligence) verbreitet.

    So stark ist Deutschland in der Erforschung schlauer Computer

    FAZ, 16. August 2017

    Künstliche Intelligenz wurde in Amerika erfunden. Doch Deutschland ist in der Forschung bis heute ebenfalls spitze. Eine Reise in die führenden Labore des Landes.

    „Was bei uns in der Branche in den vergangenen fünf Jahren passierte, ist atemberaubend. Das stellt alles in den Schatten, was in den Jahren vorher geschah“, sagt Dirk Hecker, Geschäftsführer der Fraunhofer Allianz Big Data.

    In der Allianz schlossen sich 29 der insgesamt 69 Fraunhofer Institute zusammen, um die Forschung rund um riesige Datensätze zu verstärken. Denn zuerst waren hochleistungsfähige Computerchips da. Dann kam das Internet. Dann die Handys und die Smartphones. Mit ihnen wurde die Rechentechnik mobil. Sie hielt Einzug in den Alltag.

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  • Big-Data-Geschäftsmodelle – die drei Seiten der Medaille

    Wirtschaftsinformatik & Management, 1. Dezember 2016

    Digitalisierung, Digitalisierung, Digitalisierung! Überall wird sie propagiert,
    viele geben vor, sie zu betreiben, wenige wissen das Thema richtig anzugehen.

    Definitionen von Digitalisierung gibt es viele. Eine treffende stammt von der BITKOM [1], die Digitalisierung als eine Überführung analoger in digitale Daten versteht: „[Es] ändern sich die Geschäftstätigkeiten von der realen in die virtuelle Welt. Neben einer starken Vernetzung von Menschen und Objekten, werden dabei viele neue Innovationen erwartet, die zu branchen- und sektorübergreifenden Veränderungen führen.“
    Digitalisierung bedeutet also Transformation, die wirtschaftliches Handeln grundsätzlich verändert. Neue Geschäftsmodelle ersetzen bisherige, Wertschöpfungsketten setzen sich neu zusammen, Wettbewerbssituationen verändern sich radikal.

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  • Vor uns die Sensorflut

    Elektronik, 17. Dezember 2015

    Ist die Zahl der installierten Sensoren in den letzten Jahren schon rasant gewachsen, so ist das gar nichts im Vergleich dazu, was in den nächsten Jahren noch kommen wird. Überall werden alle möglichen Messwerte aufgenommen, digitalisiert, irgendwohin übertragen und mit immer ausgeklügelteren Methoden analysiert.

    Ein Problem ist die Datenflut, die diese Sensoren produziert. Es ist unbedingt nötig, sie unmittelbar vor Ort vorzuverarbeiten und die relevanten Informationen zu extrahieren, um die Übertragungswege und Speicher zu entlasten. Speziell für diese Art von Aufgaben wurde im Frühjahr 2014 die Fraunhofer-Allianz "Big Data"gegründet.

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    Workshop Big Data

    IT & Produktion, 08. Oktober 2015

    Einen "Zukunftsworkshop Big Data - Perspektiven für Forschung und Entwicklung" veranstaltet die Fraunhofer-Allianz Big Data und der VD/VDE-GMA am 22. Oktober 2015 in Sankt Augustin.

    Ziel ist es, gemeinsam mit der Industrie Potenziale des Einsatzes von Big-Data-Technologien in Forschung und Entwicklung zu identifizieren und dadurch einen Wettbewerbsvorsprung zu ermöglichen.

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    Mit Sicherheit in die Zukunft

    Handelsblatt, 22. September 2015

    Die fortschreitende Digitalisierung der Geschäftswelt erfordert von Unternehmen mehr Effizienz, Agilität und Flexibilität. In innovativen Technologien schlummert viel Potenzial, sie schaffen aber auch neue Sicherheitsbaustellen. Werden diese nicht behoben, sind die vielfältigen Vorteile schnell verpufft.

    Wo kryptische Verfahren für Vertraulichkeit und Integrität sorgen, stoßen diese bei großen Mengen an Daten schnell an ihre Grenzen. Laut Fraunhofer-Allianz Big Data können spezielle Algorithmen Abhilfe schaffen, welche effiziente Verschlüsselungen gewähren und hierarchische Hash-Verfahren realisieren.

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    Berufsbegleitendes Seminar Security for Big Data

     

    Big Data Insider 22. September 2015

    Expert*innen der Fraunhofer-Allianz Big Dara und des Fraunhofer-Instituts für Experimentelles Software Engineering (IESE) vermitteln technisches und analytisches Know-how für Sicherheitslösungen im Umgang mit Big Data.

    IT-Themen wie Big Data oder Embedded Systems liegen im Trend und versprechen hohes Wachstumspotenzial für viele Branchen. In Anbetracht der rasanten Entwicklung in diesem Bereichen fällt es aber Fachkräften nicht leicht, Schritt zu halten und fachlich stets auf dem aktuellsten Stand der Technik zu bleiben.

    Big Data in der Medizin

    NDR Info, 10. März 2015

    Interview mit Prof. Thomas Berlage, Geschäftsfeldkoordinator »Life Sciences & Health Care« der Fraunhofer-Allianz Big Data, über die Digitialisierung in der Medizin.

    Interview in voller Länge

    Mit Big Data an die Spitze

    Frankfurter Allgemeine Zeitung, 5. März 2015

    »Big Data ist derzeit eines der wichtigsten Strategiethemen in der Unternehmenswelt, doch viele Betriebe sehen noch Umsetzungsbarrieren. Hilfe bei Fragestellungen bietet seit einem Jahr die Fraunhofer-Allianz Big Data. Dort lässt vor allem die große Nachfrage nach Schulungen erahnen, welchen Stellenwert der intelligent Umgang mit gigantischen Datenmengen in Zukunft haben wird.

    Der Einsatz von Big Data in Unternehmen und Organisationen hat längst begonnen. Die systematische Auswertung großer Datenmengen versetzt Firmen schon heute in die Lage, bei der Vorbereitung von Managemententscheidungen in neue Dimensionen vorzustoßen.

    Fraunhofer bündelt Kompetenzen

    In Sankt Augustin haben sich 25 Fraunhofer-Institute in der Allianz Big Data zusammengeschlossen, um Wirtschaft, Politik und Forschung eine zentrale Anlaufstelle zum großen Zukunftsthema bieten zu können.«

     

     

  • Datenlots*innen dringend gesucht

    Frankfurter Allgemeine Zeitung, 2. Juli 2014

    »Alles redet von Big Data. Sie soll im besten Falle Geschäftsprozesse optimieren. Doch das Sammeln allein reicht nicht. Die große Herausforderung ist die Analyse – sie macht aus Daten erst Informationen.

    Dr. Dirk Hecker (Fraunhofer IAIS) und seine Kolleg*innen beraten derzeit Unternehmen, wie sie mit dem Thema Big Data umgehen sollen. Mitunter ist das Grundlagenarbeit. In vielen Unternehmen müsse überhaupt erst eine Mentalität für Big Data geschaffen werden. „Dann versucht man gemeinsam, erste Anwendungsfälle zu entwickeln, um über eine Machbarkeitsstudie zu erfahren, ob ein Mehrwert geschaffen werden kann und wie viel Aufwand überhaupt dahintersteckt. Im nächsten Schritt klären wir die Fragen, welche Infrastruktur ein Unternehmen braucht und welche Schritte zur Umsetzung folgen müssen“, sagt Hecker. Erste ganz am Ende stehe die Aufgabe, Entscheidungen und Folgen aus der Analyse wieder in den alltäglichen Arbeitsprozess und die Geschäftspraxis einzuspeisen.«

    Schatzsucher*innen am PC: Data Scientists

    Rhein-Zeitung Koblenz, 21. Juni 2014

    »Wo ein Computer arbeitet, gibt es auch Daten, und zwar eine ganze Menge. Expert*innen sprechen dabei ehrfürchtig von ›Big Data‹. Das Chaos an Informationen enthält thoretisch wertvolle Schätze. Es braucht nur Expert*innen, die sie finden können. An dieser Stelle kommt der Data Scientist ins Spiel, ein noch relativ neuer Beruf an der Schnittstelle von Informatik und Betriebswirtschaft.

    Der Bedarf an solchen Datenexpert*innen ist groß: ›Wir haben in einer Umfrage herausgefunden, dass viele Firmen Big Data nutzen möchte, aber nicht wissen wie‹, sagt Michael Mock vom Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse und Informationssysteme. Seit gut einem Jahr bietet das Institut daher Schulungen für angehende Data Scientists an. Daran nehmen vor allem Informatiker*innen und Ingenieur*innen teil.«

    Neues Berufsbild: Data Scientists

    Service Today – Das Magazin für Entscheider*innen aus Service, Marketing, Logistik und Technik, Mai 2014

    Data Scientists machen in Ihrem Unternehmen mehr Daten schneller nutzbar. Sie analysieren sie mit wissenschaftlichen Verfahren und entwickeln prädiktive Modelle. Damit beobachten sie Datenströme und extrahieren auch aus unstrukturierten Daten – wie Text, Bilder, Video, Audio – geschäftsrelevante Informationen und Signale. Kurzum: Big-Data-Expert*innen sind weltweit gefragt.

    Die Fraunhofer-Expert*innen bieten Schulungsmodule zu den Themen Big Data Architektur, Basic Analytics, Big Data Analytics und Text Analytics an. Sie sind für kleine Gruppen bis zu zehn Teilnehmer*innen ausgelegt und sollen den interaktiven Erfahrungsaustausch anhand von Beispielen aus der Anwendung fördern. (...) Die Entwicklung der Module setzt auf einer Big Data-Untersuchung des Fraunhofer IAIS auf, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) gefördert wurde.

    Fraunhofer schmiedet »Allianz Big Data«

    automotiveIT, 5. März 2014

    »In einer Allianz Big Data haben sich jetzt 24 Fraunhofer-Institute zusammengeschlossen, um eine zentrale Anlaufstelle für Unternehmen, Politik und Forschung zu diesem Thema zu bieten.

    ›Wenn Unternehmen die Chancen durch Big Data optimal nutzen möchten, müssen sie das nötige IT-Know-how mit Kenntnissen aus dem jeweiligen Anwendungsfeld, also der Branche, kombinieren. Das ist ein Punkt, den Unternehmen in aktuellen Umfragen häufig als großes Hemmnis bei der Einführung von Big Data sehen‹, erklärt Professor Stefan Wrobel, Leiter der Fraunhofer-Allianz Big Data. ›Für uns war das ein Beweggrund, die Kompetenzen zu Big Data bei Fraunhofer institutsübergreifend zu bündeln.«