KISS

Teilprojekt: Datenmanagement

Im Rahmen des KISS-Projektes wird das Institut IDACUS das Thema Datenmanagement bearbeiten. Datenmanagement ist eine Grundlagenkompetenz in der KI und beschäftigt sich mit der Art und Weise, wie Daten verarbeitet, aufbereitet und analysiert werden. Durch wissenschaftlich fundierte Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme können Erkenntnisse und Muster aus strukturierten und unstrukturierten Daten abgeleitet werden. Themen, die in dem Rahmen bearbeitet werden sind:

• Datenintegration, um Daten aus verschiedensten Quellen zu verknüpfen, die unterschiedlichsten Datenformate zu harmonisieren und zur Verfügung zu stellen. Anwendungsmethoden sind Queing Systeme, Streaming/Batch Data Infrastrukturen, Data Pipelines, ETL-Werkzeuge und Data-Preparation-Verfahren.
• Datenqualität, um Daten zu bewerten, aufzubereiten und zu integrieren. Anwendungsmethoden sind Data-Cleaning-Algorithmen, Matching-Regeln, Feature-Engineering-Verfahren, Datenqualitätsmetriken und Augmentierungsansätze.
• In Data Mining werden Data-Mining-Algorithmen und verwandten Methoden der Wissensextraktion, Wissensrepräsentation und Argumentation behandelt. Es werden mathematische Modelle und Algorithmen behandelt, die auf große Datenmengen angewendet werden können. Zu den Methoden gehören Prozesse für Häufigkeits- und Assoziationsanalysen (Rule Mining), Knowledge Discovery in Databases (KDD), Information Retrieval, Text-, Web- und Process-Mining, Zeitreihenanalyse und das entsprechende Reporting.
• Data Governance und IT-Sicherheit Aspekte erörtert Fragen zu Sicherheit, Schutz, Zuverlässigkeit, Integrität, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit, Verifikationsmöglichkeiten der genutzten IT-Systeme.
• Zusätzlich hat das IDACUS die Aufgabe einen Jupyterhub für die gesamte Hochschule zu konzipieren und zur Verfügung zu stellen.