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Industrie 4.0

Datenanalysen für die vierte industrielle Revolution, bspw. proaktive Wartung von Produktionsressourcen oder die Identifikation von Anomalien in Prozessen.

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Medizin

Datengetriebene Aspekte der Medizin werden untersucht, bspw. die bedarfsgerechte Pflege von Patienten oder IT-gesteuerte Medizintechnik.

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Smart Infrastructure

Untersuchung datengetriebener Aspekter städtischen Lebens, bspw. der Verkehrssteuerung, der Müllentsorgung oder der Katastrophenbewältigung, bedarfsgesteuerte Optimierung von Verbrauchsmodellen, basierend auf Daten intelligenter Stromzähler.

Aktuelle Projekte

  • billiger.de

    Analyse von Nutzerverhalten basierend auf Web-Protokoll-Daten am Beispiel von billiger.de

    Statistische Aussagen auf Basis von Webseitenbesuchsprotokollen, wie beispielsweise die Click-Through-Rate, also die Anzahl der Klicks auf gelistete Angebote im Verhältnis
    zu den gesamten Besuchen auf der Webseite, sind durch den deutlich dominierenden Bot-Anteil unter den Nutzern stark verfälscht. Preisvergleichsportale wie billiger.de haben das Bedürfnis, Nutzer ihrer Webseite in homogene Gruppen zu unterteilen, um präzise und zuverlässige betriebswirtschaftliche Kennzahlen aus den Gruppen zu berechnen.

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  • SDSC-BW: Wissen besser vernetzen

    Einen Technologie-Empfehlungsdienst aufzubauen, ist ein komplexes Vorhaben. Die Anforderungen an die smarten Technologien sowie die stetige Evaluation sind sehr hoch und erfordern eine gefestigte Methodik. Coral Innovation, ein junges Start-Up der Universität Stuttgart, implementiert genau einen solchen Dienst und wurde dabei vom SDSC-BW unterstützt.

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  • BigGIS_logo

    BigGIS: Fusion der Geo-Big Data

    Zunehmende Datenmengen und immer komplexere Berechnungsmodelle erfordern schnelle und robuste Verfahren. Dies ist das Thema des BigGIS Projekts, in welchem integrierte Verfahren zum Umgang mit Unsicherheit im (Geo)-BigData-Zusammenhang entwickelt werden. Zusammen mit dem SDIL werden hierbei am Beispiel von Temperaturdaten passende Algorithmen implementiert, getestet und weiterentwickelt.

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  • SDSC-BW: Sägen bis das SDSC kommt

    Während der Planung und Produktion von Schnittholz fallen unterschiedlichste Daten an: von Daten zur Holzqualität über entstehende Daten an der Sägelinie bis hin zu den Verkaufsdaten. Das Schwarzwälder Sägewerk Karl Streit optimierte in einem gemeinsamen Projekt mit dem SDSC-BW seine Vorgehensweise bei der Planung von Rundholzeinschnitten.

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  • QuestMiner - Detection and evaluation of anomalies in graphs

    An anomaly is generally defined as a deviation from the norm and from the expected behavior. Such anomalies often indicate incidents and constellations that require immediate attention and reaction. In a social network, an anomaly can indicate spontaneous attractions such as demonstrations. Their early detection is crucial for further management. With regard to graph data, anomalies can be modeled as subgraphs, in which the nodes deviate significantly from the norm attribute values and edge distributions. In the case of a dynamic graphs, historical conditions can also be taken into account.

    The goal of the project is to develop a method for dynamical heterogeneous graphs, which is able to continuously detect and evaluate anomalies. Thereby, the procedure should be designed for real-time service and should permanently be supplied with a stream of new data. In addition, the method should be scalable and able to process large amount of data. For this, not only an algorithm specially adapted to this problem is necessary, but also supporting index and data structures that provide efficient access to historical data. The applicability and practicability of the procedure should be assessed during the course of the project by means of a prototypical implementation for which we want to use the SDIL platform.

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