Big Data and Service Science

Überblick

Serverfarm, Quelle: clipdealer.de

In unserer Forschung widmen wir uns fakten- und datenbasierten Entscheidungsprozessen zur Planung und Steuerung von komplexen (IT) Diensten und Systemen in Unternehmen.

Heutzutage werden in Unternehmen zunehmend große Mengen an historischen Sensor-, Prozessüberwachungs- und Nutzerdaten gesammelt, die prinzipiell zur Vorhersage und Optimierung ebenso wie für die (teil-) automatisierte Überwachung genutzt werden können. Leider führt die Komplexität bei der Analyse großer Mengen von multivariaten, feingranularen Daten dazu, dass Abhängigkeiten, Zusammenhänge und Entwicklungen in den Daten nicht identifiziert werden können, Algorithmen nicht skalieren, und klassische statische Verfahren oder Ansätze des Datamining scheitern an dem sogenannten „Fluch der Daten-Dimensionalität“. Zusammengefasst werden diese Probleme heutzutage insbesondere als „Herausforderungen mit big data“ aggregiert. Zwecks Beherrschbarkeit der resultierenden Komplexität werden Daten in der Praxis heutzutage meist problem-agnostisch aggregiert und darauf stark vereinfachende, konservative Heuristiken oder gar proprietäre, manuelle Bearbeitungsprozeduren angewendet.

Big Data and Service Science am FZI

Am FZI adressieren wir diese Herausforderungen aus verschiedenen Richtungen. Zum einen entwickeln wir mathematische Lösungsansätze, um hochdimensionale Datenräume auf wenige Kennzahlen zu projektieren, in denen aber die grundlegenden Strukturen im Sinne der jeweils problemrelevanten Entwicklungen und Relationen abgebildet werden. Anschließend lassen sich basierend auf diesen prägnanten Daten skalierende Entscheidungsmodelle formulieren. Zweitens arbeiten wir an Verfahren zur effizienten Verarbeitung sehr großer Datenbestände mit dem Ziel, Anomalien, Strukturbrüche und andere Muster, die ein Eingreifen erfordern, zu antizipieren. Drittens entwickeln wir Modelle zur Berechnung der ökonomischen Auswirkungen von Entscheidung und wenden Markt- und Koordinationsmechanismen an, um ökonomisch komplexe Sachverhalte abzubilden.

Aktuelle Projekte

Aktuelle F&E-Projekte behandeln u.a. robuste Modelle zur Langzeitvorhersage von Nachfrage und Stückkosten in großen Unternehmen, die Detektion von Verhaltensmustern in umfangreichen Unternehmensfinanzplanungsdaten, die zu Ineffizienzen im Planungsprozess führen, die Segmentierung von Kunden über Kundendaten für das Kampagnenmanagement in der Telekommunikationsbranche, das Erkennen von komplexen Mustern in Smart Meter Überwachungsdaten, die zu Ineffizienzen und Ausfällen führen, oder das Design von dynamischen Service Value Networks basierend auf der Orchestrierung von passenden Unternehmens- oder Cloud-Diensten entsprechend vielschichtiger funktionaler und nichtfunktionaler Kriterien und unternehmensspezifischer Einschränkungen.

Ansprechpartner

Prof. Dr. Thomas Setzer

Direktor

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Werdegang

Prof. Dr. Thomas Setzer leitet seit 2011die Shared Research Group "Corporate Services and Systems"; eine gemeinsame Initiative von FZI, KIT und der Bayer AG.

Nach dem Studium des Wirtschaftsingenieurwesens an der Universität Karlsruhe promovierte und habilitierte Thomas Setzer an der TU München im Bereich Wirtschaftsinformatik.

Die Shared Research Group befasst sich mit Techniken zur daten- und faktenbasierten Verbesserung und Automatisierung von betrieblichen Entscheidungsprozessen. Dazu werden Mechanismen der Analyse, Reduktion, und Projektion hoch-dimensionaler Datensätze sowie ökonomische Modelle und deren Integration in Planungs- und Steuerungsverfahren eingesetzt. 

Mehr Informationen zur Shared Research Group finden Sie hier

Kontakt

Telefon: +49 721 9654-866
Fax: +49 721 9654-867
E-Mail: setzer@dont-want-spam.fzi.de

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