Die Professur in 3 Sätzen:
Die Professur für Datenbanken (Database Research Group) verfolgt das übergreifende Ziel, Datenbanksysteme zu einer zentralen Integrations- und Analyse-Plattform weiter zu entwickeln. In zahlreichen Forschungsprojekten wird dabei eine Vielfalt von Konzepten und Ansätzen untersucht, die von Arbeiten im Bereich des Hardware/Software-CoDesigns bis zur Modellierung und Analyse großer Datenbestände reichen. Die Forschungsgruppe fühlt sich dem Leitgedanken der ethischen Forschung verpflichtet und verfolgt somit auch die Grundsätze der Open Science – von Open Access Publikationen bis hin zu Open Source und zur Unterstützung von Open Data.
Allgemeine Infos – kurz und knapp:
Inhaber der Professur:Prof. Dr.-Ing. Martin Schmauder
Forschungseinrichtung: Technische Universität Dresden
Hauptforschungsfelder:
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- Erfassung, Speicherung und effiziente Auswertung von Massendaten
- Ende-zu-Ende Betrachtung statistischer Verfahren von Anwendung bis Systemtechnik
- Entwurf und Realisierung skalierbarer, robuster und energie-effizienter Datenbanksysteme zur Analyse großer Datenbestände (Big Data Platforms)
- Design von Algorithmen und effizienten Datenstrukturen zur Ausnutzung moderner Hardware-Infrastrukturen
- Prinzipien von Anfrage- und Analysemethoden sehr großer und (semi-)strukturierter Dokumenten-Korpora, z. B. beim Information Retrieval und für Large Language Models
Was möchte die Professur in PAL und mit Lausitzer Unternehmen erreichen?
In Unternehmen entstehen Daten unterschiedlichster Art, wie z.B. mit Bezug auf die Beschaffung von Bauteilen, hinsichtlich der einzelnen Schritte der Auftragsverarbeitung oder der Auslieferungsprozesse. All diese Informationen zu sammeln, zu sortieren und nutzbringend zu verwerten, ist eine wichtige Grundlage des Geschäftserfolgs. Im Projekt PAL möchten wir Unternehmen in die Lage versetzen, souverän mit (ihren eigenen) Daten umzugehen und sie nutzbringend in ihrer täglichen Arbeit einzusetzen. Diese Optimierung der vorhandenen Ressourcen und des bestehenden Know-Hows stellt die Grundlage für eine höhere Wertschöpfung der einzelnen Unternehmen dar. In der Zusammenarbeit geht es nicht nur darum, in konkreten Anwendungsfällen optimale Lösungen gemeinsam zu erarbeiten, sondern diese auch als Blaupause für weitere Unternehmen und Branchen nutzen zu können. Die Erkenntnisse aus unserer Kooperation mit den Unternehmen geben synergetische Impulse für die Arbeit der anderen Projektpartner und bilden somit einen wichtigen Baustein für den Erfolg des gesamten Forschungsprojekts PAL.
Wie unterstützen Sie und Ihr Team konkret Unternehmen und Mitarbeitende in der Lausitz?
Wir beraten Unternehmen zu Themen aus den Bereichen Datenmanagement und -analyse und unterstützen sie bei der Einführung von Lösungen wie Data Warehouses, Dashboards etc. Initial führen wir dazu eine detaillierte Bestandsaufnahme/Analyse der bestehenden Strukturen zur Datenerfassung und -verarbeitung in den einzelnen Partner-Unternehmen durch. Anschließend optimieren wir auf Grundlage gemeinsam erarbeiteter Ansätze den Umgang und die Verwertung von Daten im Unternehmen. Hierbei bringen wir unsere Expertise hinsichtlich möglicher Lösungsformate ein, passen diese entsprechend den Erfordernissen der Unternehmen an und implementieren sie sukzessive in der Zusammenarbeit. Dieser schrittweise Prozess ermöglicht es, die Mitarbeitenden angemessen in die Umsetzung mit einzubeziehen sowie umgekehrt Erfahrungswerte aus der praktischen Umsetzung in der weitere Forschungsarbeit im Projekt zu berücksichtigen.
Was sind Erkenntnisse und Herausforderungen, welche Ihnen in der bisherigen Arbeit im PAL-Projekt begegnet sind?
Wir stellen fest, dass in vielen Unternehmen Datenmanagement noch in den Kinderschuhen steckt. Dies ist häufig auf die im Einsatz befindlichen in sich abgeschlossenen Softwarelösungen zurückzuführen. Diese behindern eine unternehmensweite Nutzung von Daten. Unternehmen stecken teilweise viel Kraft in die Programmierung eigener Tools für die Aufbereitung und Auswertung von Daten, wofür ihnen aber im operativen Geschäft vielmals Ressourcen und Knowhow fehlen. Die Folge ist, dass dadurch häufig noch keine ausreichende Datenmenge für den Einsatz von Business Intelligence oder KI Lösungen vorhanden ist. Wir unterstützen daher in PAL auch die Grundlagenarbeit zur Datenerfassung, zur Erstellung von Datenmodellen und zur Bereitstellung von Schnittstellen zum Datenaustausch zwischen Softwaresystemen, bevor wir uns mit der Entwicklung von Assistenzsystemen beschäftigen.
Erfahren Sie mehr zu den Praxisprojekten
Mit der Kolumne „Wir sind PAL – Professuren“ werden die im Projekt beteiligten Professuren vorgestellt. Kurz und knapp erhalten Sie so ein Bild der Forschenden und wie sie in den Praxisprojekten mit den PAL-Unternehmen zusammenarbeiten.