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Datenbanken & Big Data Management Mit Daten Wert generieren

Intelligentes Datenmanagement ermöglicht, Wissen aus Daten zu generieren und dieses wirtschaftlich und gesellschaftlich gewinnbringend einzusetzen.

Digitale Daten wachsen immer mehr an. Big Data stellen neue Herausforderungen bezüglich Datenmenge, Geschwindigkeit und Vielfalt. Konventionelle Lösungsansätze reichen oft nicht mehr, weil die Daten ein sehr grosses Volumen haben, in vielen verschiedenen Formaten daherkommen oder sehr schnell generiert werden. Mit innovativen Methoden können grosse Datenmengen aufbereitet und mit verschiedenen Datenquellen kombiniert werden. Aus ihnen kann Wissen extrahiert, verständlich aufbereitet und einfach zugänglich gemacht werden, damit Anwenderinnen und Anwender datenbasiert handeln und entscheiden können.

Die Forschenden der Hochschule Luzern – Informatik unterstützen und beraten Partnerinnen und Partner aus Wirtschaft und Wissenschaft. Sie entwickeln Methoden, Modelle, Verfahren und Systeme, mit denen Big Data gehandhabt und analysiert werden kann. Sie werden als Software programmiert und unter reellen Bedingungen getestet und ausgewertet. Die gewonnenen Erkenntnisse erlauben es, Verfahren zu verbessern und innovative Produkte oder Prozesse für Partnerinnen und Partner aus der Wirtschaft und Forschung zu entwickeln.

Die Forschenden beraten und unterstützen Partnerinnen und Partner mit existierenden und experimentellen Ansätzen. Sie erproben und implementieren alle Schritte – von den rohen Daten bis zum wertvollen, handlungsunterstützenden Wissen. Dafür erforschen sie Verfahren und Theorien aus den Bereichen Datenmanagement, Sensordaten, Wissensrepräsentation, Datenanalyse und Data Mining.

Die fünf V’s von Big Data nach Demchenko et al. 2013.

Publikationen

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  • Mazzola, Luca; Siegfried, Patrick; Waldis, Andreas; Stalder, Florian; Denzler, Alexander & Kaufmann, Michael (2020). A Domain Specific ESA Method for Semantic Text Matching. Intelligent Systems: Theory, Research and Innovation in Application (S. 25-49). Cham: Springer Nature Switzerland AG.

  • Kaufmann, Michael (2019). Big Data Management Canvas: A Reference Model for Value Creation from Data. Big Data and Cognitive Computing, 3(1), 19.

  • Kaufmann, Michael; Siegfried, Patrick; Huck, Lukas & Stettler, Jürg (2019). Analysis of Tourism Hotspot Behaviour Based on Geolocated Travel Blog Data: The Case of Qyer. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(11), 493. doi: 10.3390/ijgi8110493

  • Mazzola, Luca; Siegfried, Patrick; Waldis, Andreas; Kaufmann, Michael & Denzler, Alexander (2018). A domain specific ESA inspired approach for document semantic description. Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Intelligent Systems (IS), nd.

  • Kaufmann, Michael; Meier, Andreas & Stoffel, Kilian (2015). IFC-Filter: Membership function generation for inductive fuzzy classification. Expert Systems with Applications, 21(42), 8369-8379.

Themenverantwortlicher

Prof. Dr. Michael Kaufmann

Dozent

+41 41 757 68 48

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Informatik-Blog

  • «Wir werden das Machine Learning direkt innerhalb von Datenbanken optimieren»
  • Eiger, Mönch und… Willisau?

Ausbildung

  • Bachelor in Informatik oder Wirtschaftsinformatik, Major Data Engineering & Data Science
  • Master in Applied Information and Data Science
  • Master of Science in Engineering, Profile Data Science

Weiterbildung

  • Weiterbildungen zum Thema Data Intelligence & Big Data

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