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Aktuelle Trends bei Big Data und Machine Learning – eine Diskussion mit Experten

Webcast-Aufzeichnung

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Firma: HP Deutschland GmbH
Sprache: Deutsch
Dauer: 60 Minuten
Erscheinungsjahr: 2021
Besonderheit: registrierungspflichtig
Agenda: PDF-Download

Unternehmen stehen heute unter Druck, aus ihren großen Datenmengen plausible Schlussfolgerungen zu ziehen und dadurch neue Geschäftsprozesse einzuleiten. Aber was ist nötig, um möglichst in Echtzeit die vorhandenen Daten zu verstehen? In diesem Webcast sprechen wir über drei aktuelle Trends im „Big Data Business“.

Sprecher

Thomas Steimle

Thomas Steimle

Team Lead Workstation Sales, HP Deutschland GmbH

Informationen folgen in Kürze
Marc Stampfli

Marc Stampfli

Country Sales Manager, NVIDIA

Axel Oppermann

Axel Oppermann

Analyst des Beratungs- und Analystenhauses Avispador

Seit dem Jahr 2000 ist Herr Oppermann im IT/TK- Beratungsumfeld aktiv. Sein Interessensschwerpunkt liegt im Bereich der Analyse und Bewertung der marketingstrategischen Einführung ICT-basierter Produkte und Dienstleistungen.
Christian Töpfer

Christian Töpfer

Manager Solutions & Services, Heise Business Services

Christian Töpfer war viele Jahre bei ChannelPartner im IDG-Verlag als Redakteur, Content Manager und Chef vom Dienst tätig. Seit 2016 arbeitet er bei Heise und kümmert sich um Online-, Print- und Webcast-Projekte im Auftrag von Kunden.

In jedem Unternehmen werden täglich unzählige Daten gesammelt, die aus Kontakten mit Partnern, Kunden oder Interessenten entstehen. Wer nicht spätestens jetzt damit beginnt, aus diesen Daten neue Geschäftsmodelle zu gewinnen oder bestehende Prozesse zu justieren, für den wird es bald zu spät sein. Denn der Wettstreit um die Echtzeitanalyse von Daten für lukrative Erkenntnisse ist in vollem Gang.

Ein Schlüssel auf dem Weg zu den richtigen Entscheidungen ist die Herangehensweise. In diesem Webcast sprechen Thomas Steimle von HP, Marc Stampfli von Nvidia und Axel Oppermann vom Beratungs- und Analystenhaus Avispador über Trends, Innovationen und Strategien bei der Datennutzung.

Konkret geht es um diese drei Themen:

a) Weg von der Cloud und hin zum Edge
Nach Meinung vieler Experten wird sich die Datenanalyse in Zukunft aus der Cloud an den Rand des Netzwerks, also in die „Edge“, verschieben. Damit sind alle Arten von Geräten gemeint, zum Beispiel Maschinen, Autos, Straßenlaternen, intelligente Geräte im Haus oder medizinische Apparate.
Diskussion: Welche neue Möglichkeiten eröffnen sich, wenn der Sammelpunkt der Daten direkt vor Ort liegt?


b) Machine Learning als Dienstleistung
Aktuelle Untersuchungen zeigen, dass 80 % der Unternehmensdaten unstrukturiert vorliegen. Einfache BI-Tools sind nicht mehr in der Lage, diese Daten zu analysieren – fortschrittliche Werkzeuge sind gefragt. Als Antwort auf diese Herausforderung haben Anbieter begonnen, maschinelles Lernen „as a Service“ anzubieten („MLaaS“).
Diskussion: Welche Konsequenz wird „Machine Learning für alle“ oder „KI für alle“ haben?


c) GPU-Technologie für mehr Rechenleistung nutzen
Datenanalysten sind oft frustriert, wenn ihre Tools durch eine zu geringe Rechenleistung eingeschränkt werden. Um diesen Engpass zu beseitigen, bringen Firmen eine neue Generation von ultramächtigen Grafikprozessoren (GPUs) heraus. Ursprünglich nur für die Grafikverarbeitung der CPU in Games gedacht, erweist sich die GPU-Architektur mittlerweile aber als ebenso effektiv bei der Analyse riesiger Datenmengen.
Diskussion: Welche Folgen hat das für die Hardware-Ausstattung in Rechenzentren? Lesen Sie dazu auch „Laptops und Desktops für Data Science und Analytics“.

Moderiert wird der Webcast von Christian Töpfer von Heise Business Services. Registrieren Sie sich jetzt!

Aktuelle Trends bei Big Data und Machine Learning – eine Diskussion mit Experten

Webcast-Aufzeichnung

Inhaltstyp: Webcast
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