Open Data-Anwendungen beginnen erst jetzt im Leben vieler Bürger eine Rolle einzunehmen. Institutionen und öffentliche Träger bedienen sich des Themas zunehmend. Weiteren Anbietern oder Teilnehmern den Zugang zu offenen Daten zu verdeutlichen, bedarf der intensiven Förderung des Verständnisses für die
Bereitstellung der Daten in gemeinsam zu verwendenden Daten-Hosts.
Die Forderung scheint ein Widerspruch in sich, denn die Open-Data-Ökonomie schafft sich selbst. In Zeiten allgemein steigender Offenheit wird es eine Abstimmung mit den Füßen geben: Sind Datenbestände nicht offen und können diese mit Hilfe einer Community erzeugt werden, so werden sie entstehen.
Wie komme ich wann wohin – und wie lange dauert es? Die Frage nach dem effektivsten und effizientesten Weg beschäftigt uns jeden Tag und ist auch für reibungslose Abläufe in der Wirtschaft entscheidend. Vorrübergehende Hindernisse – ob Staus, Zugausfälle oder Verspätungen – erschweren den Weg von A nach B genauso wie längerfristige Baustellen oder Umleitungen. Um die individuelle Fortbewegung verbessern zu können, muss die Vielzahl an Mobilitätsangeboten noch stärker aufeinander abgestimmt werden. In diesem Zusammenhang nutzt das im Technologieprogramm „Smart Data – Innovationen aus Daten“ des Bundeministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderte Projekt „SD4M – Smart Data For Mobility“ große Datenmengen, um flüssige Reiseketten zu erstellen und dem Kunden anzubieten.
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Mit dem Bus zum Bahnhof und mit dem Zug in die nächste Stadt, dann mit dem Mietwagen zum Reiseziel, anschließend mit dem Flugzeug und dem Taxi wieder zurück: Für eine Reise von der Haustür zum endgültigen Ziel sind meist mehrere Transport- bzw. Beförderungsmittel nötig. Der Anspruch, eine kontinuierliche Reisekette zu gewährleisten, stellt den Mobilitätssektor jedoch vor diverse Herausforderungen. Smart-Data-Technologien, wie sie das Projekt „SD4M – Smart Data for Mobility“ entwickelt, können zukünftig Mobilitätsdienstleistern beim Optimieren ihrer Prognosen und Planungen helfen und den Reisenden ihren Weg zu erleichtern.
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Die Verkaufszahlen im Onlinehandel steigen stetig an und aktuelle Prognosen zeigen kein Ende dieses Trends. Der Wunsch der Kunden nach schnellerer und personalisierter Zustellung stellt Unternehmen zunehmend vor Herausforderungen. Crowdsourced Delivery zeigt einen Weg auf, den klassischen Lieferdienst effizienter und umweltfreundlicher zu gestalten. Im Projekt ExCELL wird Crowdsourced Delivery als eine datengetriebene Lösung zur Optimierung der innerstädtischen Logistik evaluiert.
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Sensoren, Algorithmen, Businessanalysen, Internet der Dinge: Wir sind umgeben von einer Vielzahl von versteckten Datenanalyse-Lösungen. Fünf Beispiele für Anwendungen im Smart Data-Bereich und wie sie unser Leben verändern.
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Industrie 4.0 und die Smart Factory – die Fertigungsindustrie der Zukunft hat viele Schlagwörter, die sich auf die intelligente Nutzung von Maschinendaten zur Verbesserung und Steigerung der operativen Leistung beziehen. Neue Technologien helfen, Produktionsprozesse zu analysieren und zu formen, um Ausfallzeiten dauerhaft zu reduzieren. Gleichzeitig werden Produktionspaletten so optimiert, dass diese zuverlässiger und in der Lage sind, eine hohe Produktvielfalt selbst bei höchster Maschinenauslastung zu bewältigen.
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Wer krank ist, geht zum Arzt. Und dann vielleicht noch zum Spezialisten. Die Gesundheitskarte wird am Empfang ausgelesen, es werden Röntgenbilder angefertigt oder Blut abgenommen, eine Diagnose geschrieben, ein Rezept ausgestellt. Doch was passiert eigentlich mit all diesen Daten?
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„Good Data ist wichtiger als Big Data“ – diesen Leitsatz formulierte Amke Caliebe vom Universitätsklinikum Schleswig-Holstein bei der Konferenz Big Data konkret – Welcher Nutzen lässt sich aus Patientendaten generieren und welche Rahmenbedingungen braucht es?. 150 Experten aus Politik, Forschung und Wirtschaft diskutierten am 13.12.2016 auf dem gemeinsam von TMF e.V., bvitg und FZI organisierten Workshop die Chancen, Herausforderungen und Hemmnisse von Big Data in der medizinischen Forschung.
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Wie können die technischen, ökonomischen und juristischen Fragen der Datensicherheit und des Datenschutzes beantwortet werden? Wie können Daten innovativ genutzt werden, ohne dass Verbraucher und Konsumenten ihren Datenschutz preisgeben? Diese Fragen waren Thema des Smart Data Jahreskongresses in Berlin.
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