Big Data: Risiken, Unsicherheiten und Einschränkungen von Anwendungssoftware managen

big data risiken unsicherheiten einschraenkungen anwendungssoftware datenprodukt  Big Data u. Datenanalyse erfordern Wissensmanagement von Ungenauigkeiten, Unsicherheiten u. Risiken
Thomas Hoppe

Thomas Hoppe

Beschreibung

Unternehmen setzen zunehmend Anwendungen ein, um Vorhersagen zu machen, Prognosen zu erstellen oder Daten zu klassifizieren. Vorhersagen, Prognosen und Klassifikationen sind prinzipiell immer mit Ungenauigkeiten, Unsicherheiten und Risiken behaftet.
Durch semantische Technologien, Data Mining, Data Science, Big Data und Cognitive Computing, kommt eine neue Form von Anwendungen auf Unternehmen zu, deren Ergebnisse nicht 100%ig verlässlich sind. Das Management des Wissens um die Einschränkungen, Qualität und Toleranzbereiche dieser Anwendungen wird damit immer wichtiger. Nicht nur müssen die Leistungsparameter der Anwendungen und ihre Restriktionen erfasst, dokumentiert, verwaltet und verfügbar gemacht werden, auch muss überprüft und dokumentiert werden ob, insbesondere in Anwendungsgebieten in denen die Ausgangsdaten einem kontinuierlichen Wandel unterliegen, die Anwendungen zu den Daten passen.
In dieser Session möchte ich euch einen Einstieg in die Thematik geben und mit Euch bekannte Lösungsmöglichkeiten und neue Ideen diskutieren.

 

Diese Session hat am 27.06.2015 12:00 stattgefunden (GfWM KnowledgeCamp 2015 Sessionplan).

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