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Business Intelligence

    Business Intelligence

    Business Intelligence & Maschinelles Lernen

    Gartner (vgl. Mike Walker, “2018 Hype Cycles, Riding the Innovation Wave.”) bezeichnet das Gebiet der Künstlichen Intelligenz (bzw. Maschinelles Lernen) als eine der disruptivsten Technologien des Jahres 2018. Speziell der Themenbereich der Deep Neural Networks nimmt im Hype Cycle for Emerging Technologies 2018 einen hohen Stellenwert ein. Diese Technologie eignet sich besonders für das Erkennen von Mustern in Bildern, Texten, Sprachaufzeichnungen oder Videos und ist zudem ein Treiber vieler weiterer Themen des IDW wie Smart Factory etc. Ein wichtiger Aspekt der Künstlichen Intelligenz (KI) ist deren Interdisziplinarität. So wird KI beispielsweise in der Medizin, der Industrie oder der Freizeit eingesetzt. Die Vielzahl der daraus resultierenden Anwendungsdomänen eröffnet zukünftigen Unternehmensgründern, die sich mit diesem Thema auseinandersetzen, eine hohe Bandbreite an Entscheidungsmöglichkeiten. Vor diesem Hintergrund wird die Errichtung einer Sparte für Maschinelles Learning bzw. den erweiterten Bereich des Business Intelligence (BI) innerhalb des Lab4DTE als besonders wichtig erachtet. Der disruptive Charakter der KI zusammen mit deren noch nicht ausgeschöpftem Potential und der Vielzahl der möglichen Einsatzfelder birgt für zukünftige Unternehmensgründungen einzigartige Chancen.

    Bisherige Arbeiten im Themengebiet

    Der Fachbereich Wirtschaftsinformatik an der RWU befasst sich bereits seit einigen Jahren intensiv mit dem Aufbau einer Bibliothek von Methoden und Datensätzen speziell im Bereich Business Intelligence, Data Mining und maschinelles Lernen. So werden kontinuierlich studentische Arbeiten in diesem Bereich speziell aufbereitet und für nachfolgende Arbeiten verfügbar gemacht. Nach demselben Prinzip werden in regelmäßigen Abständen Daten von diversen Plattformen gesammelt, mit dem Ziel einen umfangreichen Bestand an Informationen zu generieren, der zur Validierung von Ideen oder zur Generierung neuen Wissens genutzt werden kann. Zusätzlich zu der Bibliothek der Methoden, Handlungsempfehlungen und Datensätzen ist ein BI-Server im Einsatz, der mit vielen wichtigen Frameworks und Entwicklungsumgebungen ausgestattet ist.

    Geplante Aktivitäten

    Dieser Ansatz wird konsequent weiterverfolgt und ausgebaut. Das bestehende Angebot soll sukzessive erweitert und dadurch in einen Inkubator innovativer Ideen überführt werden. Dieser soll zum einen den Studierenden praxisnahe Use Cases vermitteln und so schon in einer frühen Phase des Studiums die Möglichkeiten des Themengebiets demonstrieren. Zum anderen soll die BI-Sparte des LAB4DTE die prototypische Umsetzung potentieller Gründungsideen ermöglichen. 

    Use Case

    Ein konkreter Anwendungsfall, der sich mit der aufgelisteten Hard- und Software umsetzen lässt, ist beispielsweise die Entwicklung einer Deep Learning Anwendung für die Hautkrebsdiagnose. Mittels der bereitgestellten Deep Learning Hard- und Software-Umgebung, verfügbarer Datensätze sowie bereitgestelltem Know-how ist eine sofortige prototypische Umsetzung und Erprobung der Geschäftsidee möglich, isnb. in Bezug auf die notwendige Präzision und Zuverlässigkeit der Krebsdiagnose oder der Kosteneffizienz aufgrund der benötigten Rechenleistung.

    Showcases

    Business Intelligence Showcases

    Der Leitgedanke des innovativen Projekts war es, den Tourismus, vor allem den in Verbindung mit dem Reisen bzw. dem Fliegen stehenden Tourismus, nachhaltiger zu gestalten.
    Flughäfen haben die Aufgabe den Luftverkehr und damit auch den Tourismus in Zukunft nachhaltiger und umweltfreundlicher zu gestalten. In diesem Zusammenhang steht auch die von AirTouch konzipierte Idee zur Entwicklung einer kleinen, mobilen innovative IoT-Messstation – einem intelligenten IoT-Gerät zur Messung von Luftschafstoffen.

    Air Touch Projektteam

    Dijana Adzaga, Rene Delle, David Mehner, Julian Scherer
    Forschungsgruppe Internet of Things (IoT), Institut für Digitalen Wandel (IDW), Amadeus Airport IT

    Alle Infos zum Projekt.

    AirTouch-IoT-Messstation.pdf

    Kontakt & Personen

    Allgemeine Kontaktinformationen

    Besuchsadresse
    Gebäude E
    Leibnizstr. 15
    88250 Weingarten
    Postadresse RWU Hochschule Ravensburg-Weingarten
    University of Applied Sciences
    Postfach 30 22
    D 88216 Weingarten

    Ansprechpartner für den Bereich Business Intelligence

    Prof. Dr.-Ing. Wolfram Höpken

    Leiter IDW - Institut für Digitalen Wandel
    Schwerpunkte:
    Business Intelligence & Predictive Analytics, IKT-Systeme im Tourismus - Professor der Fakultät Elektrotechnik und Informatik, sowie Studiengang Wirtschaftsinformatik und E-Business
    Wolfram Höpken

    Institute

    Institut für Digitalen Wandel