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News

Dr. Kaiwen Zhang, TU München

27-Nov-2017, 4 pm

Location:  DIMA, TU Berlin, E-N 719

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Bis zum 15. Dezember 2017 am Wettbewerb der Research Data Alliance Deutschland (RDA) teilnehmen und Zukunft gestalten! Der Wettbewerb will innovative Ideen von NachwuchsforscherInnen und angehenden Entrepreneuren im Bereich Big Data fördern.

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Flink in the News

On October 10, 2017, Dell Technologies unveiled its Internet of Things (IoT) vision and strategy, which included investing $1B USD in IoT R&D over the next three years.

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Members from BBDC, TU Berlin’s Database Systems and Information Management (DIMA) Group, and DFKI Intelligent Analysis for Massive Data (IAM) recently presented their research at VLDB 2017, the 43rd International Conference on Very Large Data Bases, in Munich, Germany the week of August 28th through September 1st, 2017.

Contributions included presenting a full paper, two workshop papers, and organizing two workshops.

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Veranstaltungen

Big Data Summer School 2017

The Big Data Competence Centers ScaDS Dresden/Leipzig and BBDC are hosting the third international big data summer school in Germany.

August, 21st - 25th 2017

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Big Data Excellence in Germany and UK

March 1st, 2017 in Berlin

A joint event by the Berlin Big Data Center and UK Science and Innovation Network took place at Smart Data Forum.

The First Berlin Big Data Center Symposium Held in Berlin

The Berlin Big Data Center held its first Symposium on November 8th at the Smart Data Forum, located in Berlin. At this event, members of the BBDC presented the project’s interim results from two years of research.

The Big Data Newsletter

The joint newsletter Big Data Research reflects works done by Berlin Big Data Center (BBDC), Dresden/Leipzig Competence Center for Scalable Data Services and Solutions (ScaDS), Smart Data Innovation Lab (SDIL), Smart Data Forum (SDF), and the project "Assessing Big Data" (Abida).

Edition #001 (Nov 2016)

Edition #002 (Feb 2017)

Edition #003 (July 2017)

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Five Dimensions of Big Data

Big data is often defined as any data set that cannot be handled using today’s widely available mainstream techniques and technologies. The challenges of handling big data are often described using 3-Vs (volume, variety and velocity): high volume of data from a variety of data sources arriving with high velocity analysed to achieve an economic benefit. However, the 3-Vs fail to reflect complexity of “Big Data” in its entirety.

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Laut Harvard Business Review ist Data Scientist “der sexyste Job des 21. Jahrhunderts”.   Data Scientists werden oft als Genies betrachtet, die aus großen Datenmengen Informationen und Werte entstehen lassen. Sie benötigen dazu Expertenwissen aus drei sehr unterschiedlichen Bereichen: 1. skalierbare Datenverarbeitung, 2. Datenanalyse, 3. Domänenexpertise. Aus diesem Grund stellt es sich immer wieder als überaus schwierig heraus, Experten zu finden, die diese drei komplexen Bereiche gleichzeitig abdecken können oder – wie es das Wall Street Journal ausdrückt - “Das größte Problem von Big Data? Zu wenig Experten?”. Selbstverständlich sind erfahrene Data Scientists eine zentrale Voraussetzung, um große Datenmengen sinnvoll auszuwerten. Unser Lösungsansatz: Wenn Datenanalysen durch eine deklarative Sprache spezifizierbar wären, müssten sich Data Scientists nicht länger mit systemnaher Programmierung auseinandersetzen und könnten sich stattdessen voll auf die Programmierung des eigentlichen Datenanalyseproblems konzentrieren. Unser Ziel im BBDC ist es, die Lücke im Bereich Big Data, die durch den Mangel an Experten entstanden ist, durch eine ganz neue Technologie zu schließen.

Lesen Sie hierzu mehr im Artikel "Gesprengte Ketten - Smart Data, deklarative Datenanalyse, Apache Flink" (Informatik Spektrum 01/2015 Pre-Print) von Volker Markl.