Digitalisierung in der Immobilienwirtschaft

DIGITALISIERUNG IN DER IMMOBILIENWIRTSCHAFT Digitalisierung in der Immobilienwirtschaft / Bölting, Torsten (Rights reserved) ( -

Big Data in der Cloud

Seit einigen Jahren wird erwartet, dass die automatisierte Auswertung der kontinuierlich wachsenden öffentlichen und privaten Datenbestände nicht nur den Markt für Informationstechnologie (IT), sondern die Gesellschaft insgesamt hin zu einer digitalen Ökonomie nachhaltig verändert. Big Data steht dabei für Ansätze zur Analyse besonders großer, heterogener Datenmengen, während Cloud Computing die bedarfsgerechte Bereitstellung von IT-Ressourcen über ein Netzwerk beschreibt. Die Kombination dieser beiden Ansätze wird als besonders relevant angesehen, da sie auch kleinen und mittleren Unternehmen, Verwaltungen oder Nichtregierungsorganisationen Zugang zu Big-Data-Analysen eröffnen kann. Einerseits werden große Potenziale beispielsweis in der Medizin, der Logistik und der Verkehrslenkung, der Energieproduktion oder im Katastrophenschutz gesehen, andererseits werden auch große Herausforderungen insbesondere für den Datenschutz thematisiert. Die Vorstudie zeigt, dass Cloud Computing zunehmend an ökonomischer Bedeutung gewinnt. Hingegen befindet sich der Markt für Big-Data-Analysen, auch aufgrund der schwierigen Abgrenzung zu schon existierenden Technologien, noch in seinen Anfängen. Der Überblick zu den Anwendungspotenzialen in den Bedarfsfeldern der Hightech-Strategie belegt die Möglichkeiten in den Bereichen Produktivität, Effizienz und Innovation sowie für Wachstum und Beschäftigung. Herausforderungen werden außer im Datenschutz sowie bei den geistigen Eigentumsrechten auch bei den Geschäftsmodellen deutlich. Abschließend werden Bereiche identifiziert, die einen Handlungs- und Forschungsbedarf aufzeigen. Hierzu gehören Fragen der nötigen Infrastrukturen, der technischen und rechtlichen Sicherheit, der Ausbildung sowie der ökonomischen Wettbewerbsfähigkeit

Gewinnung, Verwaltung und Anwendung von Performance-Daten zur Unterstützung des autonomen Datenbank-Tuning

In den letzten Jahrzehnten ist die Komplexität und Heterogenität von Informationssystemen rapide gestiegen. Die Folge ist, dass viele moderne IT-Systeme aufgrund ihrer heterogenen Architektur- und Applikationsvielfalt sehr kostenintensiv in der Entwicklung, fehleranfällig in der Nutzung und schwierig durch Administratoren kontrollier- bzw. konfigurierbar sind. Initiativen wie das Autonomic Computing helfen, der steigenden Komplexität Herr zu werden, indem sie den „Problemfaktor Mensch“ entlasten und Technik nutzen, um Technik zu verwalten. Durch die Anpassung bzw. Erweiterung der System-Umgebung versuchen derartige Ansätze neben derzeitiger manueller, reaktiver Performance-Optimierung, eine automatisierte reaktive und proaktive Performance-Kontrolle zu gewährleisten. Zentrale Grundvoraussetzung für eine autonome Infrastruktur ist eine verlässliche, globale Daten- bzw. Wissensbasis. Wir erarbeiten, wie Performance-Daten über das Verhalten und den Zustand des Systems mit aus dem Data-Warehousing bekannten Techniken gesammelt, konsolidiert, verwaltet und zur Laufzeit ausgewertet werden können. Neben der Architektur und den funktionalen Komponenten eines solchen Performance Data Warehouse wird zudem dessen Datenmodell erläutert und die Anbindung an das vorausgehende Monitoring sowie die nachfolgende Analyse spezifiziert. Mit dem Ziel, die menschliche Vorgehensweise „nachzuahmen“ und somit die Administratoren bei ihren Routine-Tätigkeiten zu entlasten, widmen wir uns der Konzipierung und Beschreibung einer möglichen Infrastruktur zur Automatisierung typischer Tuning-Aufgaben. Wir erarbeiten allgemein und anhand von Beispielen, wie Tuning-Wissen und bewährte Praktiken von DBAs abgebildet, in Form von Workflows formalisiert und zur Laufzeit für die Problemlösung angewendet werden können

Nutzerorientiertes Energiedatenmanagement

Energiedaten sind in der Regel sensible Daten, welche die Privatsphäre der betroffenen Personen gefährden können. In dieser Arbeit wird daher ein nutzerorientiertes Energiedatenmanagementsystem vorgestellt, welches nicht nur die technischen Anforderungen erfüllt, sondern auch den Ansprüchen an Datenschutz und Privatsphäre gerecht wird

Künstliche Intelligenz in Mittelstädten - Mittendrin oder außen vor?

Künstliche Intelligenz in Mittelstädten – mittendrin oder außen vor? 1/2020 – 03/2021 Mittelstädte stehen nur selten im Fokus beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Dies ist das zentrale Ergebnis der Studie aus dem Jahr 2020. Das Ziel bestand darin, Hemmnisse der digitalen Transformation in Politik und Verwaltung zu identifizieren, technologische Varianten zu untersuchen und gute Beispiele aus Mittelstädten vorzustellen. Autor*innen des Fachgebiets Stadtsoziologie der TU Kaiserslautern, des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und des Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE) stellen in der Studie Interviews mit Vertreter*innen aus Kommunen und Anbieter*innn von KI-Verwaltungsdienstleistungen. Die Studie wurde von der Entwicklungsagentur Rheinland-Pfalz gefördert und hat folgende Fragen beantwortet: • Welche Kompetenzen und Stellen sind in den Rathäusern von Mittelstädten verfügbar, um die digitale Transformation zu gestalten? Wie sind die Prozesse gestaltet? Wie sehen Personalstrategien für die Digitalisierung der Verwaltung aus? • Gibt es nationale und internationale kreative Beispiele von KI-Nutzungsmöglichkeiten und Vorgehensweisen? • Gibt es Unterschiede in der Nachfrage nach bestimmten Diensten, Beratungen, Kompetenzen, Infrastrukturen zwischen Großstädten und Mittelstädten, insbesondere kleinen Mittelstädten? • Kann das Land eine relevante Rolle zur Unterstützung von Städten und Gemeinden einnehmen (zum Beispiel, wenn die vom Bund angekündigte Unterstützung zur Umsetzung des Onlinezugangsgesetzes ausbleibt)? Mittelstädte sind neben den Kleinstädten die typischen Städte des bundesdeutschen Siedlungssystems. Es gibt dabei lediglich eine quantitative Bestimmung von Mittelstädten, die eine Spanne von 20.000 bis 100.000 Einwohner umfasst. Ein Drittel der deutschen Bevölkerung lebt in Mittelstädten, in Rheinland-Pfalz sind es rund 720.000 Personen

Nutzerorientiertes Energiedatenmanagement

Die geschickte Erfassung und Nutzung von Energiedaten haben im Kontext der Energiewende das Potential, das zukünftige Energiesystem intelligenter und effizienter zu machen. Gleichzeitig muss jedoch eine Reihe technischer Herausforderungen beim Umgang mit Energiedaten bewältigt werden. Darüber hinaus sind Energiedaten oft personenbezogene Daten, welche die Privatsphäre der Dateneigner gefährden können. In dieser Dissertation wird daher ein Konzept für ein Energiedatenmanagementsystem vorgestellt, welches sowohl technische als auch nutzergetriebene Anforderungen erfüllt. Das System unterstützt die Dateneigner beim Schutz ihrer Privatsphäre, ohne jedoch die Nutzbarkeit der Daten im Sinne der betroffenen Personen zu stark einzuschränken. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit werden hierfür zunächst die Anforderungen erarbeitet, die ein Energiedatenmanagementsystem erfüllen sollte. Die Anforderungsanalyse gliedert sich in zwei Bereiche. Zum einen wird eine technische Datenlebenszyklusanalyse durchgeführt und zum anderen werden die Interessen der von der Energiedatenerfassung betroffenen Personen untersucht. Das Ergebnis ist ein Anforderungskatalog für Energiedatenmanagementsysteme. Darauf folgend wird ein modulares Energiedatenmanagementsystem entworfen, welches die Daten im Sinne der Dateneigner verwaltet und es diesen ermöglicht, feingranular über die Weitergabe ihrer Daten zu entscheiden. Nach der Spezifikation des Konzepts wird dieses im Rahmen eines Demonstrators prototypisch umgesetzt. An den Energiedaten interessierte Parteien können bei Verwendung eines solchen Systems nicht direkt auf die Daten zugreifen. Vielmehr wird ihnen die Möglichkeit geboten, Datenanfragen bei den Dateneignern einzureichen. Die Anfragen werden durch das Energiedatenmanagementsystem im Hinblick auf die potenzielle Gefährdung der Privatsphäre geprüft. Das System nimmt hierfür eine quantitative Bewertung des Gefährdungspotentials vor und präsentiert diese den betroffenen Personen sowohl in numerischer als auch in farblich codierter Form. Die Dateneigner können daraufhin über die Weitergabe der Daten in der angefragten Aussagekraft entscheiden. Insbesondere erlaubt das System den Dateneignern, die Aussagekraft der Daten auf ein für sie akzeptables Maß zu reduzieren. Dieser Vorgang erfolgt interaktiv durch Verhandlungen zwischen Dateneigner und -interessent. Eine tatsächliche Datenweitergabe erfolgt schließlich erst nach einer ausdrücklichen Zustimmung durch die betroffenen Personen und zu den vereinbarten Konditionen. Das entworfene Konzept wird im Hinblick auf den Anforderungskatalog evaluiert. Anschließend wird geprüft, ob das System in der Lage ist, für typische Anwendungsfälle die Datenbasis zu liefern und gleichzeitig die Privatsphäre der betroffenen Personen zu schützen