Banner-Sonnenblumenfeld

Kontroverse Gedanken zum Thema:

 

Big Data / Pro & Contra:

Big Data erregt die Gemüter, weil es dabei ganz klar zwei Seiten gibt: einerseits eröffnen sich mit dieser Technologie fast unbegrenzte Möglichkeiten, und auf der anderen Seite sind da auch berechtigte Vorbehalte, weil der Schutz vor Übergriffen in die Privatsphäre oft nicht angemessen gegeben ist. mehr zu diesem Diskussionsthema >


Risiken im Zusammenhang mit Block Chain:

Mesh-Netzwerke und verteilte Datenbanken gibt es schon länger, und zeichnen sich durch hohe Zuverlässigkeit und Leistungsfähigkeit aus. Im Kontext dazu, findet eine Entwicklung statt, die zuerst nur im Zusammenhang mit BitCoin wahrgenommen wurde und als Block Chain bekannt ist. Die wahre Dimension dieser Technologie sprengt jedoch jede Vorstellung die auf staatliche und durch Gesetze definierte Kontrolle aufbaut.

Das Machtmonopol der Staaten wird in vielen Bereichen tangiert, der Austausch von materiellen wie auch imateriellen Gütern wird durch neue Regeln verändert werden und die Finanzindustrie, Banken, Versicherungen, Börsen könnten überflüssig werden, wenn das Finanzsystem nicht grundlegend reformiert wird. mehr über dieses brisante Thema>


Big Data und Informationsgesellschaft:

In der Schriftreihe zur Digitalen Gesellschaft, des Grimme Instituts, befasst sich der 3. Band eingehend mit diesem Thema.

Im Vorwort, zu den 150 Seiten, schliesst Dr. Angelica Schwall-Düren, Ministerin für Bundesangelegenheiten, Europa und Medien NRW mit folgenden Worten:

 

„Letztlich geht es um die Frage: Wie wollen wir zukünftig in der digitalen Gesellschaft leben? Die Frage darf nicht heißen: Wie passen wir uns an das technisch Machbare an?

Politisches Handeln muss sich gegen einen technologischen Determinismus des Menschen wenden, eine Haltung, bei der Technologie unseren Handlungsraum festlegt und nicht wir selbst. Denn der fortschreitende Einsatz von Big Data-Technologien fordert unsere Souveränität, Selbstbestimmung und Freiheit heraus. Deshalb sind digitale Mündigkeit und Bildung von großer Bedeutung. So freue ich mich, dass mit diesem Band der Schriftenreihe zur digitalen Gesellschaft NRW das Thema Big Data und Medienbildung weiter fortgesetzt und vertieft wird und danke allen Autorinnen und Autoren herzlich für Ihre Beiträge!
Dr. Angelica Schwall-Düren
Ministerin für Bundesangelegenheiten, Europa und Medien NRW“

 

Grimme Institut | Schriftenreihe zur digitalen Gesellschaft NRW | Harald Gapski (Hrsg.)

Big Data und Medienbildung

„Zwischen Kontrollverlust, Selbstverteidigung und Souveränität in der digitalen Welt“

 

 

 

Was ist Big Data eigendlich und welche Funktion erfüllt es?

Informationen sind Gegenstand / Innhalt jeglicher Kommunikation. Big Data ist zuerst einmal einfach das maschinelle Verarbeiten, verschiedenster Informationen. Welchen Prozessen diese Informationen zugeführt werden und wofür diese aufbereiteten Informationen letztlich verwendet werden, macht den Unterschied.

 

DAS PROJEKT ABIDA

Das interdisziplinäre Projekt ABIDA (Assessing Big Data), gefördert vom Deutschen Bundesministerium für Bildung und Forschung, lotet gesellschaftliche Chancen und Risiken der Erzeugung, Verknüpfung und Auswertung großer Datenmengen aus und entwirft Handlungsoptionen für Politik, Forschung und Entwicklung.

www.abida.de


Open Data

Daten öffentlich, frei verfügbar und nutzbar zu machen für mehr Transparenz, Innovation und Effizienz — das ist Open Data.
Opendata.ch ist die Schweizer Sektion der Open Knowledge Foundation. – Wir entwickeln Positionen und Projekte und tragen sie in die Medien.

opendata.ch


European Data Forum  |  Big Data Value Association

 

 

Geschichtlicher Rückblick und Entwicklung:

 

Seit Beginn der Menschheit, war ihr auch das Streben nach Erkenntnis und Verbesserung der Situation gegeben.

Bücher oder gar ganze Bibliotheken waren oft der wertvollste Besitz vergangener Kulturen, denn das gesammelte Wissen war bereits in jener Zeit von unschätzbarem Wert.

Reformation und die folgende Aufklärung, machten den Weg frei für neue und bahnbrechende Entwicklungen. – Mit der Erfindung des Buchdruckes durch den Mainzer Goldschmied Johannes Gutenberg, war es ab 1450 erstmals möglich, auch breiteren Bevölkerungsschichten, nicht nur die Bibel, sondern auch weitere Informationen, zugänglich zu machen.

Damit begann auch das Zeitalter der Informations-Gesellschaft: Bücher und Zeitschriften waren nun auch für Bürger mit normalem Einkommen erschwinglich; auch erste öffentliche Schulen wurden gegründet, wie im Herzogtum Pfalz-Zweibrücken 1592.

Die düstere Zeit des Mittelalters war überwunden, und die Grundlagen unserer heutigen Wissenschaften, die bereits in der Antike beschrieben wurden, konnten nun einer breiten Bevölkerungsschicht vermittelt werden. Die darauf folgende Entwicklung in Wissenschaft, Forschung und Technologie, hat sich bis jetzt kontinuierlich und exponentiell gesteigert, was einerseits einen doch grösseren Wohlstand für die meisten Bürger in entwickelten Industrienationen mit sich brachte, aber auch die Menge an Daten & Informationen, geradezu jedes Jahr, „explodieren“ lässt.

 

 

2 500 000 000 000 000 000 Bytes

Produzierten wir (laut IBM) 2015 täglich an Daten.

 

Etwa 80% davon sind unstrukturiert irgendwo gespeichert:

… womit sie, für konventionelle Verfahren der Analyse, sozusagen „unsichtbar“ sind. Forschungs-Ergebnisse, Messdaten, Informationen Krankheits-Verläufen, Umweltschutz… ; all diese Informationen könnten, in einem neuen Kontext, als wertvolle „digitale Rohstoffe“ dienen, um neue Erkenntnisse zur Lösung verschiedenster Probleme zu erlangen.

BigData ist jetzt soweit entwickelt, dass diese Ressourcen nun erschlossen werden können. Zugleich ist BigData auch ein wesendliches Element des „Internets der Dinge“ (Internet of Things – IoT), dass in seiner vielfältigen Anwendung als sogenannte 4. Industrielle Revolution 2015, sowohl am World Economic Forum in Davos als auch in den Medien, eines der wichtigsten Themen war.

 

 

Big Data basiert auf Technologien fortschrittlichster Computer Systeme:

… die fähig sind unterschiedlichste Informationen auf „intelligente“ Weise zu erfassen, zu analysieren, kausale Beziehungen zu erkennen und alles so aufzubereiten, dass die Ergebnisse bereits als bedarfsgerechte  Entscheidungs-Grundlage dienen können.

Wichtige Diskussions-Themen wären dann auch sicher Fragen der Urheberschaft und anderen Rechtsansprüchen an Sensor- oder anderen Daten, die zB. durch Fahrzeuge, Anlagen in der Gebäude-Technik, Wearables usw. generiert werden. Gehören sie dem Hersteller einer Maschine / Anlage oder sind sie Eigentum des Nutzers oder sind beide Seiten berechtigt? Sind die Daten auf die Maschine oder das Umfeld oder den Gebrauch bezogen und welchen Einfluss hat dies auf die Rechtsansprüche an den Daten?

 

 

 

 

Watson von IBM:

 

Kognitive Computer Systeme:

Computer sind natürlich per se nicht wirklich intelligent. Was ihnen dazu fehlt, sind Kreativität und Gefühle (Emotionen) oder körperliche Wahrnehmungen wie Schmerzen sowie ein Bewustsein. Auch wenn sie Leistungen erbringen können die in vielen Bereichen weit über das menschliche Vermögen hinausreichen, sind und bleiben es Maschinen die, durch die Anwendung eines Programmes (Planes), einfach eine gestellte Aufgabe ausführen.

 

 

IBM setzt mit Watson einen neuen Meilenstein:

Überall wo Rohdaten in sprachlicher Form und ungeordnet in unterschiedlichsten Quellen vorliegen, kann IBM-Watson sehr erfolgreich eingesetzt werden. Dabei reicht die Leistungsfähigkeit von IBM-Watson weit über die beschränkten Möglichkeiten der besten „Suchmaschinen“ wie Google & Co. hinaus. Es werden nicht einfach nur Suchresultate nach „Begriffen“ und anhand der statistischen Relevanz / Page Rank geordnet, herausgegeben. – IBM-Watson durchforstet Millionen Dokumente in Millisekunden, sucht die Begriffe, analysiert mit Hilfe seines Sprachverständnisses auch den Kontext dazu und führt eine umfangreiche Bewertung durch. Die Resultate sind mehr als erstaunlich.


05.01.2017 Frankfurter Allgemeine | von PATRICK WELTER

Versicherer ersetzt zahlreiche Mitarbeiter durch künstliche Intelligenz

Die Japaner haben offenbar weniger Bedenken gegen die Automatisierung als die Deutschen: Ein Versicherer dort ersetzt kurzerhand fast ein Drittel der Belegschaft durch IBMs Watson-System. Er ist kein Einzelfall.


monitor.at -10.10.2016 von Rudolf Felser

IBM Watson für Cyber Security

KI als virtueller Ratgeber in Sicherheitsfragen

IT-Sicherheit ist heute eines der wichtigsten Themen überhaupt. Das Internet der Dinge, Industrie 4.0, die Digitale Transformation – all das braucht eine stabile und sichere Basis. Doch die Bedrohungen durch kriminelle Organisationen nehmen ständig zu. Was also tun? IBM schickt im Kampf gegen Cybercrime seine künstliche Intelligenz Watson ins Feld.


horizont.net – 09.10.2016

Gestatten, mein Name ist Watson, IBM Watson

Nahezu unbemerkt von der europäischen Medienöffentlichkeit hat IBM vor kurzem angekündigt, seine gesamte programmatische Werbung künftig vom Supercomputer Watson steuern zu lassen. Die Nachricht ist ein Fanal: Werden Mediaagenturen doch überflüssig?


inside-it.ch – 10.10.2016

IBM bietet erstmals Watson-Zertifizierungen an

Vor rund zwei Jahren hat IBM die Watson Developer Cloud lanciert und damit seine Cognitive-Computing-Plattform Watson für Entwckler von Drittunternehmen geöffnet. Entwickler können seither kognitive Funktionen von Watson, zum Beispiel Spracherkennung oder Bildinterpretation, via APIs in eigene Applikationen einbinden.

Nun hat IBM auch eine eine entsprechende Zertifizierung für Entwickler lanciert, die sich mit Watson auskennen. Wer den Test besteht, kann sich fortan „IBM Certified Application Developer – Watson“ nennen und sich …

 

 

Ihr eigenes Projekt starten:

IBM Watson Cognitive /Outthink > IBM Cognittive > Build with Watson > Watson Services > AlchemyLanguage

> Kostenlose Testversion IBM AlchemyAPI for Bluemix

Servicebeschreibung IBM AlchemyAPI for Bluemix

 

Relevante Links zu IBM Watson:

IBM Watson Cognitive /Outthink

IBM Watson Knowledge Studio

IBM Watson Internet of Things

IBM The Internet of Things in the Cognitive Era

IBM Schweiz: Suchergebnis deutschsprachiger Artikel

Youtube.com – IBM Watson Solutions – Videos

 

Anwendungen in der Praxis:

wayblazer.com

wayblazer.com/press

Beta Testversion:

lhw-v1.wayblazer.com

 

 

 

Watson: Doku Filmlänge 49:20

 

Als im Jahr 2004 Ken Jennings zum 74.-mal im Fernsehquiz Jeopardy siegte, verfolgte der IBM Research Manager Charles Lickel, wie Millionen weitere Amerikaner, die Sendung gebannt an einem Bildschirm, abends in einer Bar und er fragte sich,ob ein Computer auch zu solchen Leistungen fähig sein könnte.

Diese Gedanken liessen ihn nicht mehr los, sodass er die Frage nun auch an seine Entwickler stellte. Fast alle hielten dies für unmöglich, lediglich David Ferrucci glaubte einen Weg finden zu können und nahm sich der Sache an. 2006 startete er mit seinem Team das Projekt, dass nach mehreren Jahren den Durchbruch schafte und jetzt als IBM-Watson mit über 1000 Mitarbeitern, im eigens (2015) neu erstellten Forschungszentrum in München, weiter ausgebaut wird.

Die Film-Doku erzählt die Geschichte zu diesem Projekt, erklärt welche Schwierigkeiten zu überwinden waren und auf welche Weise IBM-Watson arbeitet.

 

NB: Schach ist zB. für einen Computer relativ einfach weil die Regeln des Spiels klar sind. Für die Lösungen im Quiz Jeopardy hingegen, wird ein kognitives Verständnis der Sprache vorausgesetzt. – Eine neue Herangehensweise, für das Verständnis menschlicher Sprache durch Computer, musste darum erst einmal gefunden werden.

Um die gleichen Problemstellungen geht es dabei auch im Projekt Cyc , das von Douglas B. Lenat geleitet wird, wobei 6 Mio. Fakten (Sätze, Redewendungen usw. und logische Regeln dazu) manuel erfasst und programmiert wurden, was in etwa lediglich 3% der Summe entspricht, die ein Mensch in nur einer Sprache anwendet.

Da es ein aussichtsloses Unterfangen wäre, für jede sprachliche Möglichkeit, eigens eine Definition und die Regeln dazu zu schreiben, ist maschinelles Lernen, anhand von Beispielen, aus denen das Programm ein Grundmuster extrahieren kann, der erfolgversprechendste Weg.

 

Forecast: Bedeutung / Einsatzgebiete:

Diagnose / Prognose anhand von Fakten, Symtomen usw.

In der Land & Forstwirtschaft oder im Umweltschutz, Verbesserung von Wetterprognosen

Anamnese / Diagnostik im Gesundheitswesen

Diagnose / Störungen in technischen Anlagen

Jegliche Form von Researching und dies in allen Branchen und auch für Private Nutzer.

Dies wird auch für Google eine grosse Herausforderung und das bestehende Geschäftsmodell gefährden.

Customer Relationship Management (CRM) in der ganzen Bandbreite  (siehe Wikipedia>)

Call-Center: In- & Outbound, Help- & Info-Center oder Werbung on demand sowie Versicherungs- und Finanzberatung.

Facebook, Uber, Trivago, Airnb und andere Portale werden (in der gegenwärtigen Form) zu Auslaufmodellen.

Interaktives Lernen

 

 

 

 

Watson Anwendungen Projekte:

Anwendungen:

wayblazer.com

IBM Watson Internet of Things (IoT) for Automotive

(Suchergebnis)

 

 

 

Blue Yonder: … was wäre wenn Sie wüssten, was ihre Kunden morgen kaufen?

 

Food Waste ist seit einigen Jahren ein wichtiges Thema, welches immer wieder diskutiert wird:

Etwa ein Drittel aller in der Schweiz produzierten Lebensmittel, wandern in den Abfall! – Ein Zustand der nicht nur aus moralischer Sicht höchst verwerflich ist.  Wenn die Ernährungsautonomie nicht durch den Anbau im eigenen Land gegeben ist, wird die Sicherung der Ressourcen für unsere Bevölkerung, zum Raub gegenüber Menschen die am untersten Ende der Kaufkraft täglich für ein Stück Brot anstehen müssen.

( siehe auch: foodwaste.ch )

Natürlich ist dieser Umstand auch deren Regierungen geschuldet, die sich einen Deut um das wohlergehen ihrer Bevölkerungen scheren, aber das entbindet uns auch nicht von der moralischen Verantwortung, die Konkurrenz-Situation zu Gunsten der Ärmsten, im Rahmen unserer Möglichkeiten, zu verbessern!

Etwa die Hälfte von „Food Waste“ wird durch die privaten Haushalte und die Gastronomie verursacht. – Die andere Hälfte entsteht im Handel, weil der Kunde immer gut gefüllte Regale und ein unglaublich grosses Sortiment erwartet. – Dies ist natürlich für den Retailer mit sehr hohen Risiken verbunden. Kauft er zu wenig ein, verliert er Kunden und somit Umsatz. – Ist das Wetter schlecht, landen seine Bratwürste nicht auf dem Grill, sondern in die Müllverbrennungsanlage.

Die Verluste müssen natürlich eingepreist werden, was zu höheren Preisen für die Konsumenten führt, oder auch zu tieferen Erlösen für die Landwirte, wenn der Margendruck, entlang der Wertschöpfungskette, nach unten weitergereicht wird.


Prof. Dr. Michael Feindt – Entwickler des Algorithmusses und Gründer von Blueyonder, hat mit Blueyonder eine Lösung für einen Teil dieser Probleme geschaffen:

Die ersten Erfahrungen in der Case-Studie von Otto zeigen folgende Ergebnisse:

  • Umsatzsteigerung
  • Gewinnmaximierung
  • Verbesserung der Prognosequalität um 40 %
  • Senkung der Restbestände um 20 %
  • Verringerung der Retourenquote

Mit der zunehmenden Leistung von Big Data, darf man davon ausgehen, dass diese Ergebnisse sich noch weiter verbessern werden. Unbestreitbar aber bereits jetzt im Ergebniss bereits ein unglaublicher Erfolg, der die Möglichkeiten dokumentiert, welche sich mit Big Data Anwendungen nicht nur in kommerzieller  Hinsicht eröffnen, sondern auch den Weg zugunsten einer besseren Entwicklung im Umgang mit den Ressourcen unserer Erde ebnen.


Blue-Yonder Anwendungen / (Zitat von Blueyonder):

Blue Yonder ist der führende Anbieter von Predictive Applications für den Handel
Mit unseren Lösungen können Handelsunternehmen ihre Out-of-Stock-Raten um 80 % reduzieren und gleichzeitig ihren Umsatz um 15 % erhöhen.

Ermöglicht werden diese Ergebnisse durch unsere zukunftsweisenden Machine-Learning-Algorithmen, die von unserem hochqualifizierten Team aus promovierten Data Scientists für den Handel entwickelt und gemanagt werden.

Wir liefern unseren Kunden mehr als 500 Milliarden Entscheidungen pro Monat.


Youtube: Big Data trifft Industrie – Im Internet der Bosch-Dinge und -Dienste 

Dr. Lothar Baum, Project Director, Bosch, beim 3. Datalympics Kongress am 2. Juli 2014 in Frankfurt.

Ein Vortrag darüber, wie Bosch Big Data Analytics einsetzt und sich vom Hersteller von Dingen zum Anbieter datenbasierter Dienste entwickelt. Durch die digitale Vernetzung von Arbeits- und Produktionsumgebungen wird Bosch seiner Vision modernster Entwicklungen gerecht und steht für Innovationen, die den Weg ins Leben finden. Erleben Sie live, welche Herausforderungen, Chancen und Lessons Learned sich auf dem Weg zum Data-driven Enterprise ergeben.


 

blue-yonder.com

Youtube / Blueyonder

 

 

 

 

 

News zu weiteren Big Data Themen:

Die Hochschule Luzern lanciert das X-Lab

hlu / 14.April 2016 – Das X-Lab ist eine Softwareplattform, auf welcher gelernt werden kann, mit einer sehr grossen Datenmenge umzugehen und diese zu analysieren. Die Lern- und Experimentierumgebung für Big Data soll Studierende, Dozierende und externe Interessierte bei der Entwicklung von datenbasierten Anwendungen und Lehrmaterialien unterstützen. Als ersten Partner für das X-Lab konnte die Hochschule Luzern SAS, einen der weltgrössten Softwarehersteller, gewinnen.

Hochschule Luzern: Datenwelten | Das X-Lab


engadget.de | VON FRANZISKA WEISS 18.06.2016

Google eröffnet Zentrum für Maschinelles Lernen in Zürich

Google gründet in Zürich ein Forschungszentrum für Maschinelles Lernen. In der Schweizer Stadt betreibt der Suchgigant bereits seine größte Entwicklungsabteilung außerhalb der USA; dort wurde der Knowledge Graph und die Kommunikationstechnik für den Google Assistant in Allo gebaut.

Das schlicht „Google Research, Europe“ getaufte Zentrum konzentriert sich auf drei Schwerpunkte: Künstliche Intelligenz, Computerlinguistik und Maschinelle Wahrnehmung. …Artikel auf Golem.de lesen>

Siehe auch:

Announcing Google Research, Europe
Thursday, June 16, 2016
Posted by Emmanuel Mogenet, Head of Google Research, Europe

Today, we’re excited to announce a dedicated Machine Learning research group in Europe, based in our Zurich office …..>>>

 

Google-Deep-neural-network

 

20min.ch  |  17. Juni 2016

Google bildet in Zürich Computer-Hirne aus:

In Zürich sollen Computer schlauer gemacht werden: Google fördert im Schweizer Forschungszentrum die künstliche Intelligenz. …auf 20min.ch weiterlesen >


Basler Zeitung | 17.06.2016

Google-Zürich baut aus:

Unter maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz versteht man allgemein, dass Software selbstständig Muster erkennt oder aus Inputs Regeln ableitet …. Artikel in der BAZ weiterlesen>


weitere News folgen

 

 

Kurz notiert:

06.04.2016 – IBM vertieft Partnerschaft mit SAP

06.04.2016 – IBM und SAP basteln an künstlicher Superintelligenz

03.08.2016 – wiwo.de – Chatbots: Wie Mensch und Chatbot zu Freunden werden