Big Data and Service Science

Ausgewählte Projekte

BigGIS

Mit BigGIS soll eine neue Generation von GIS entwickelt und erforscht werden, die mit neuen Mechanismen in vielfältigen Szenarien Entscheidungen auf der Basis großer Mengen an heterogenen Daten besser und schneller unterstützen. Die Neuheit liegt besonders in der integrierten Betrachtung von Zeit und Raum in der Analyse, der Berücksichtigung wesentlich größerer Mengen auch unstrukturierter und unzuverlässiger Datenmengen, und einer durchgehenden Prozessierungspipeline, die neben deskriptiven auch prädiktive und präskriptive sowie visuelle Analysen unterstützt. In den drei Anwendungsfällen „Katastrophenschutz“, „Umwelt“, sowie „Smart City und Gesundheit“ werden prototypische Problemstellungen adressiert und Lösungen erarbeitet sowie empirisch validiert und weiterentwickelt.

Kontakt: Dr. Tim Straub

mehr

CloUIT

Das Projekt CloUIT befasst sich mit der Etablierung neuartiger IT-Sourcing-Modelle bei einer Investmentgesellschaft in Frankfurt am Main. Im Kontext einer bereits vollständig ausgelagerten Infrastruktur- und Servicelandschaft rückt die Auswahl neuartiger Service-Angebote und Anbieter zusammen mit Datenschutz und Datensicherheit in den Vordergrund. Die sichere Auswahl und nahtlose Integration neuartiger Dienste in bestehende Infrastrukturen, mit der Option auf einen jederzeitigen Wechsel, erfordert explizite Kenntnisse über die bestehende IT-Risiko-Situation. Diese sollen über die Analyse von Monitoring-Daten mit Methoden des Data-Mining erlangt und aggregiert werden.

Kontakt: Dr. Tim Straub

Data Quality Management im Corporate Financial Controlling

Im Projekt Data Quality Management im Corporate Financial Controlling entwickelt das FZI gemeinsam mit der Bayer AG fortschrittliche analytische Verfahren zur Ableitung von Frühindikatoren für Planfehler bei Finanzplanungen. Basierend auf  robusten Prognosetechniken, neuen  Qualitätsmetriken für Planungsqualität sowie reduzierten, temporalen Bayes-Netzwerken werden hierfür aus Millionen von historischen Planungs- und Planungsrevisionsdaten von diversen Unternehmensbereichen komplexe Regeln identifiziert, um eventuell fehlerhafte Plandaten bereits bei der Anlieferung zu identifizieren und zu validieren.

Kontakt: Prof. Dr. Thomas Setzer

RealMoves

Moderne Fahrzeuge werden serienmäßig mit zahlreichen Sensoren ausgestattet, durch welche der Betriebszustand und zu einem gewissen Grad auch das Umfeld der Fahrzeuge erfasst werden können. In einem Kooperationsprojekt soll geprüft werden, inwiefern eine weitergehende Auswertung dieser Routinemessungen mittels statistischer Auswertung Rückschlüsse auf die Beschaffenheit der Straßeninfrastruktur erlaubt. Das Gesamtvorhaben umfasst die sensorbasierte Merkmalserfassung, deren Vorverarbeitung, die Datengenerierung zur Funktionsabsicherung, die statistische Auswertung geo-temporaler Daten durch Methoden des statistischen Lernens sowie die Entwicklung der zugrundeliegenden Datenverarbeitungsinfrastruktur.

Kontakt: Stefan Otten

mehr