Verfasst am 16. Oktober 2016.

IoT ist einer der Trends schlechthin. PG Madhavan gibt eine fundierte Erklärung, was man darunter zu verstehen hat (außer, daß die Kaffeemaschine mit dem Toaster spricht...)

http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/iot-as-a-metaphor

Verfasst am 05. Oktober 2016.

GPUs (Graphics Processing Units, sprich Graphikkarten) sind im Kommen. 

Nimbix, a leading HPC cloud platform provider, today announced plans to expand its performance leadership in cloud supercomputing with the addition of IBM’s recently launched Power Systems S822LC for High Performance Computing (HPC) platform featuring NVIDIA Pascal GPUs.  Nimbix will now put the capabilities of IBM Power Systems for HPC, based on the POWER8 with NVIDIA NVLink interconnect technology processor, and Nimbix’s JARVICE platform in the hands of developers and data scientists to achieve unprecedented performance.

www.nimbix.com

GPUs Seen Lifting SQL Analytic Constraints

Alex Woodie

Nvidia used its booth in the Strata + Hadoop World Expo last week to showcase the new DGX-1, a new deep-learning supercomputer that it says is 250 times more powerful than a typical X86-based server. The company continually ran a live computer vision demo involving a GPU-based neural network that attempted to identify random objects, such as a car or an orange, placed before the camera. Attendees got a kick out of pointing the camera at other objects, such as Nvidia representatives or the ceiling, and seeing what the GPU would come up with.

https://www.datanami.com/2016/10/04/gpus-seen-lifting-sql-analytic-constraints/

Verfasst am 23. Mai 2018.

Architektur in Business Intelligence

von Michael Müller

Michael Müller ist fast 20 Jahre als Berater im Bereich Business Intelligence tätig. Seine Schwerpunkte sind Datenmodellierung und -architekturen, Data Vault und Data Warehouse Automation. Er ist im Vorstand der Deutschsprachigen Data Vault User Group und im Advisory Board für die Data Modeling Zone Europe, einer Konferenz mit 5 Tracks für Datenmodellierung und -architektur sowie Business Intelligence.

Architekturen in Business Intelligence sind heute meist Sammlungen von Tools. Betrachtet man jedoch zuerst Personen, Prozesse und Informationen, erhält man neue Perspektiven und Möglichkeiten. Häufig sind die Probleme nicht in den Tools, sondern in der Organisation der Daten. Eine gute Architektur sollte die Verantwortlichkeiten zwischen den beteiligten Parteien gut verteilen. Mit diesen Maßnahmen hat ein Unternehmen die Werkzeuge für den Umstieg auf eine Data Driven Company zur Hand.

In den letzten Jahren habe ich einige Projekte zur Data Warehouse Automation durchgeführt. Mit der Umsetzung konnten wir die Implementierungszeiten deutlich senken. Was vorher 12 bis 15 Monate gedauert hat, konnte auf einmal in 2 bis 3 Monaten realisiert werden.

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Verfasst am 21. Dezember 2017.

Die Blockchain-Technologie

Prof. Dr. Philipp Sandner, Leiter des Frankfurt School Blockchain Center

Prof. Dr. Philipp Sandner leitet das Frankfurt School Blockchain Center an der Frankfurt School of Finance & Management, welches im Februar 2017 initiiert wurde. Zu den Themengebieten von Herrn Prof. Dr. Sandner gehören Blockchain, Kryptowährungen, Digitalisierung und Entrepreneurship. Herr Prof. Dr. Sandner ist im FinTechRat des Bundesministerium der Finanzen. 

Bitcoin als Ursprung der Blockchain-Technologie

Bitcoin wird derzeit sehr kontrovers diskutiert. Es handelt sich um eine so genannte Kryptowährung, die seit 2008 existiert. Mit dem Konzept für Bitcoin wurde damals auch die Blockchain-Architektur erfunden. Dabei handelt es sich um eine IT-Architektur, mit der Wert elektronisch transferiert werden kann – und zwar direkt über das Internet ohne eine zentrale Infrastruktur. Teilweise wird von „digitalem Gold“ gesprochen. Bitcoin hat mit ca. 80 Milliarden US-Dollar mittlerweile eine ebenso hohe Marktkapitalisierung die DAX-Konzerne Daimler oder BASF.

Bitcoin hat sich seit dem weiterentwickelt. Es existieren nunmehr über 900 so genannte Kryptowährungen mit unterschiedlichen Zielsetzungen. Zumeist haben diese die Bitcoin-Technologie als Ursprung, wurden jedoch signifikant weiterentwickelt. Im Hintergrund steckt die Blockchain-Technologie, die in der Lage ist über weltweite Computernetzwerke Informationen zwischen tausenden von Computern zu synchronisieren. Kern der Technologie ist, dass sich die Computer im Netzwerk auf eine einheitliche Vergangenheit einigen. Damit ist vor allem gemeint, dass Konsens darüber herrscht, welche Teilnehmer des Netzwerks welche Transaktionen ausgeführt haben. Damit ist auch möglich, zu ermitteln, welcher Teilnehmer welche Vermögensgegenstände besitzt (also, wie viele Bitcoins jeder Teilnehmer besitzt).

Diese einheitliche Vergangenheit ist ein zentraler Punkt. Denn wenn kein Dissens zwischen den Teilnehmern existiert, können durch die zugrundeliegende Technologie eindeutige Eigentumsverhältnisse an knappen Gütern bestimmt werden. Die Blockchain-Technologie eignet sich damit zur Verwaltung aller Art von Eigentumsverhältnissen. Bitcoins – und welcher Teilnehmer wie viel Bitcoins besitzt – ist damit nur ein Beispiel. Weltweit arbeiten Unternehmen daran, auch andere Eigentumsverhältnisse durch die Blockchain-Technologie abzubilden: z.B. Wertpapiere oder Grundstücke.

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Verfasst am 07. Oktober 2017.

Die neue EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) - das „Aus“ für BI-Anwendungen?

Die EU bietet für international tätige Unternehmen viele Vorteile, manchmal aber auch umfangreiche Pflichten. Die am 24.05.2016 in kraft getretene Datenschutz-Grundverordnung der EU (EU-DSGVO) gehört aus Sicht der Unternehmen zunächst in letztere Kategorie, da geprüft werden muss, ob die Anforderungen schon erfüllt sind bzw. umgesetzt werden müssen. 

Die DSGVO regelt und vereinheitlicht EU-weit die Verarbeitung von personenbezogene Daten durch private Unternehmen und öffentliche Stellen. Dadurch soll sowohl der Schutz personenbezogener Daten von natürlichen Personen, die sich innerhalb der EU befinden, sichergestellt und gleichzeitig der freie Datenverkehr innerhalb der EU gewährleistet werden. Die Verordnung ist ab 25.05.2018 in allen EU-Mitgliedsstaaten anzuwenden und wird die EU-Datenschutzrichtlinie 95/46/EG von 1995 ablösen. Bis dahin haben die nationalen Gesetzgeber die Aufgabe, die Verordnung in nationales Recht umzusetzen und Regelungen für in der Verordnung vorhandene Öffnungsklauseln festzulegen. 

Nun gibt es in Deutschland bereits umfangreiche Regelungen zum Datenschutz, die nicht von allen Unternehmen mit der gleichen Intensität umgesetzt werden und eine „lockere“ Auslegung nicht immer zu Konsequenzen führt. Mancher könnte daher hoffen, dass man auch diese neue Verordnung einfach „aussitzen“ kann. Diese Strategie ist angesichts der möglichen Strafen für Verstöße allerdings wenig zielführend. Die in Art. 83 DSGVO verhängten Geldbußen können abhängig von Art, Schwere und Dauer des Verstoßes bis zu 20.000.000 EUR oder bis zu 4 % des gesamten weltweit erzielten Jahresumsatzes der gesamten Unternehmensgruppe betragen. Es lohnt sich also, sich frühzeitig mit den Anforderungen der EU-DSGVO zu beschäftigen.

Wer ist betroffen?

Geschützt werden sollen die Daten natürlicher Personen, der BürgerInnen der EU. Es geht nicht um Kontaktinformationen von Unternehmen (juristischen Personen). 

Die EU-DSGVO bedeutet eine Stärkung der Rechte der EU-BürgerInnen auch gegenüber Unternehmen, die ihren Firmensitz außerhalb des räumlichen Geltungsbereichs der EU-DSGVO haben, da nicht der Firmensitz ausschlaggebend ist, sondern die Verarbeitung von Informationen über Menschen, die sich innerhalb der EU befinden - ungeachtet ihrer Staatsangehörigkeit oder ihres Aufenthaltsorts.

Für Unternehmen ist es wichtig, dass es nicht nur um die Daten von Geschäftspartnern, sondern auch von Mitarbeitern geht. Da bei Mitarbeitern das „berechtigte Interesse“ leicht erkennbar ist, kommt es hier zu geringeren Auswirkungen.

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Verfasst am 27. April 2017.

Kundenrückgewinnung in Zeiten von Big Data Analytics – eine vernachlässigte Strategie 

von Peter Neckel, Leitung Customer Analytics, mayato GmbH

Das Unternehmensumfeld hat sich in den letzten Jahren rapide verändert: Analog zum „War for Talents“ (dem Kampf der Unternehmen um qualifizierten Nachwuchs) könnte man im Marketing vom „War for Customers“ sprechen, um die immer aufwändigere Suche nach neuen Kunden zu charakterisieren.

Denn heutige Kunden befinden sich in einer komfortablen Lage: Sie können aus einem riesigen Überangebot an Produkten und Anbietern wählen. Und sie sind sich ihrer Einkaufsmacht bewusst – ihre Preissensibilität sowie ihre Ansprüche an Produkt- und Servicequalität steigen stetig. Zudem sind sie in ihrem gesamten Kaufverhalten spontaner und somit unberechenbarer denn je; die Kundenloyalität und die Markentreue sinken beständig – ob beim Telekommunikationsanbieter oder Energieversorger, im Supermarkt, bei Banken, Versicherungen oder beim Autokauf.

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Verfasst am 27. Februar 2017.

Agilität und Geschwindigkeit durch Automatisierung des Data Warehouse    

von Michael Müller
Prinzipal bei MID GmbH, Nürnberg
Vorstand der DDVUG eV (Deutsch-sprachige Data Vault User Group)

Data Warehouse Automation bedeutet, dass die Entwicklung und Pflege der Datenaufbereitung aus wenigen Informationen heraus generiert wird und somit radikal beschleunigt. Diese Automation ist nicht ein Tool Thema, sondern vor allem auch ein methodisches Thema. Neue Methoden im Bereich BI erlauben neben der Beschleunigung durch die Generierung auch eine höhere Agilität in der Bereitstellung von Daten und  neue Wege in der Kommunikation mit dem Kunden.

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Verfasst am 30. Januar 2017.

In-Memory-Datenbanken - Die verwobene Geschichte der OLAP-Datenbanken

Fortsetzung vom Editorial vom letzten Monat:

Der Status war also wie folgt: Sinper entwickelt TM1 und vertreibt die Software in USA, ein Vertriebspartner hat die internationalen Rechte und der deutsche Partner MIS GmbH feiert Erfolge auf dem hiesigen Markt. Ein paar Jahre lang war dies ein eingespieltes Team, bis im Oktober 1996 die Firma Sinper von Applix übernommen wurde. Applix war bis dahin eher für sein CRM System bekannt und sah im benachbarten Unternehmen einen guten Weg der Diversifizierung.

Leider liegen keine genaueren Informationen vor, aber der Kauf scheint aus heutiger Sicht nicht sonderlich gut vorbereitet gewesen zu sein. Mit der Übernahme von Sinper war es nicht getan: Die internationalen Vertriebsrechte lagen bei einer dritten Partei und mit MIS lag das Anwendungs- und Addon-KnowHow in vierter Hand. Es kam zum Rosenkrieg.

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Verfasst am 19. Dezember 2016.

In-Memory-Datenbanken - Wo kommen sie eigentlich her?

Auf eins kann man sich verlassen: Die Entwicklung in der Computer- und Softwaretechnik geht rasend schnell vonstatten. Aber auch wenn von verschiedenen Seiten (u.a. hier Von-Neumann-Flaschenhals) das Ende der Mooreschen Gesetzmäßigkeit vorhergesagt wird, es steht immer mehr Rechenleistung zur Verfügung. Gerade die Entwicklung im Bereich der Algorithmen hat in den letzten Jahren wieder stark zugenommen, nachdem um den Jahrhundertwechsel dieser Bereich etwas "geruht" hat.

Doch wenn man in Datenmengen wühlt, um Informationen zu generieren und Einblick zu erhalten, wenn man Daten "massiert" oder "niederringt" (erster Begriff von einem Anwender, zweiter von einem Anbieter geprägt) und wenn man an Datenbreite und -tiefe nicht genug bekommt, es geht immer zu langsam. Unser Thema Business Intelligence frisst Performance. Was mit ein paar Gigabyte an Rohdaten und einer Quelle noch funktionieren mag, mit x Terabyte und y Quellen wird die Wartezeit unerträglich. Wenn das Ergebnis dann vorliegt, hat man die Frage entweder vergessen oder das Ergebnis ist längst überholt.

Wo setzt man also an?

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Verfasst am 27. November 2016.

Data Vault as a Flexible Solution to Data Warehousing

by Dan Linstedt

Data Vault was developed in the 90’s in the U.S. government surroundings to support sophisticated requirements for enterprise data warehousing (EDW). The goal of the initial client was to provide the client usable information about cost allocations, time-lines and mitigation strategies needed to streamline their business. In addition to these business requirements, the solution should meet highest security and privacy standards, and provide full auditability.

The reason why I started developing the Data Vault model was that there was no feasible solution in the industry that was able to meet these and additional sophisticated requirements by the client. 

The industry followed a vision called "Single version of the truth."   I was dealing with audit requirements for a variety of government agencies - including internal commercial lines of business.  All the previous efforts to provide "single version of the truth" or "360 degree view of customers" had failed miserably, for one reason: they could not be audited successfully.

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Verfasst am 20. September 2016.

Wissen Sie eigentlich, mit wem Sie sprechen? 

Kommt Ihnen das bekannt vor: Sie sind beim Internetshopping oder auf der Webseite eines Software-Herstellers und von (meist) rechts unten poppt ein Chat-Fenster auf. Man möchte mit Ihnen in Kontakt treten um Ihnen bei der Suche zu helfen. Das (!) Gegenüber stellt sich mit Namen und häufig auch Bild vor und ist auch sehr zuvorkommend, aber nach einiger Zeit beschleicht einen das Gefühl, nach Schema F bedient zu werden. Die Wahrscheinlichkeit ist groß, dass Ihr Gegenüber nicht ein Mensch aus Fleisch und Blut ist, sondern ein Bot.  

Die Definition von Wikipedia, ein Bot sei „ein Computerprogramm, das weitgehend automatisch sich wiederholende Aufgaben abarbeitet“ reicht meiner Meinung nach nicht aus. Vielmehr sind die aktuellen Bots Dialogprogramme, die ein völlig neues Bedienkonzept für technische Applikationen bieten. Dies wird sich zukünftig nicht auf relativ belangloses Geplänkel mit vordefiniertem Frage-Antwort-Spiel beschränken. Denn abgesehen von Rückschlägen wie Microsofts Twitter-Chatbot Tay (http://www.zeit.de/digital/internet/2016-03/microsoft-tay-chatbot-twitter-rassistisch) entwickeln sich Chatbots zur Zeit mit rasanter Geschwindigkeit. 

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Verfasst am 01. Dezember 2015.

	NEWSLETTER Ausgabe 120 Dezember 2015

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Verfasst am 01. November 2015.

	NEWSLETTER Ausgabe 119 November 2015

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Verfasst am 01. Oktober 2015.

	NEWSLETTER Ausgabe 118 Oktober 2015

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Verfasst am 01. September 2015.