Daten sind das neue Gold – und Ihre Goldader ist der Data Intelligence Hub: Nutzen Sie die innovative Plattform für sicheren und effizienten Austausch, Verarbeitung und Analyse von Daten. Behalten Sie dabei die volle Souveränität über Ihre Daten. Unsere Vision: den Weg zu ebnen für innovative datengetriebene Services und für Anwendungen rund um maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz.
Bessere Ergebnisse durch mehr Information – effektiver Datenaustausch eröffnet Ihnen die große Chance, neue zukunfts- und wettbewerbsfähige, datengetriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Tauschen und verwerten: Im Data Intelligence Hub verwandeln Sie vorhandene oder erworbene unstrukturierte Daten mit KI- und Analyse-Spezialisten oder -Tools in geschäftsrelevante Erkenntnisse.
Ihre Unternehmensdaten sind ein wertvolles Asset: Durch die Bereitstellung eigener Datenbestände im Data Intelligence Hub erschließen Sie einfach, transparent und sicher neue Einnahmequellen.
Daten tauschen und verwerten, innerhalb und jenseits Ihrer Branche: Der Marktplatz bietet Ihnen alle nur denkbaren Möglichkeiten, Ihre Datenstrategie umzusetzen.
Im Data Intelligence Hub steht ein breites Spektrum bewährter Analyse-Tools zur Nutzung bereit. Arbeiten Sie autonom oder kollaborativ an Projekten – unabhängig von der eigenen Hardware-Infrastruktur.
Geben Sie Ihre Daten und Analysen nach Belieben frei: Wer darf sie ansehen, wer erkunden, wer weiterverarbeiten? All das verwalten Sie an einem zentralen Ort im Data Intelligence Hub.
Tauschen Sie Daten mit all Ihren Geschäftspartnern, entlang der Daten-Wertschöpfungskette und losgelöst von nationalen Grenzen. Auf unsere Infrastruktur und Sicherheitsstandards ist Verlass.
Mithilfe des Connectors können Sie Daten auf einfache Weise beziehen und bereitstellen. Die Applikation auf Basis der Open-Source-Software Apache Kafka bietet Schnittstellen zum Laden und Verarbeiten von Datenströmen. Für große Datenmengen und den Peer-to-Peer-Transfer installieren Sie den Connector lokal auf Ihrem Server.
Alle Materialien müssen "just-in-time" geliefert werden, so dass die Bestellungen mit allen Akteuren koordiniert werden müssen, um eine reibungslose Lieferung zu gewährleisten. Die Datenverarbeitung hilft, den Prozess zu optimieren. Jeder erhält die relevanten Daten und ein Übersetzungsdienst sorgt dafür, dass es keine Missverständnisse gibt.
Von kollaborativer Nutzung von Daten können alle Beteiligten entlang der Wertschöpfungskette profitieren. Wie das geht, wird in dem neuen Use Case „Collaborative Condition Monitoring“ dargestellt.
Hollywood hat sie schon früh erfunden: Avatare, Cyborgs, Androiden, Klone. Heute sprechen führende Politiker, Manager, Investoren wie selbstverständlich vom Digital Twin, als Abbild von Personen. Aber wo bleibt die Datensouveränität?
Landwirte sind in hohem Maße von Wetter und Boden abhängig. Smart Farming trägt dazu bei, die Produkte in Bezug auf Qualität, Quantität und Preisgestaltung zu optimieren. Mit Hilfe des Data Intelligence Hub können landwirtschaftliche Daten mit Wetterdaten gemischt werden, um Maßnahmen zur Vermeidung negativer Auswirkungen zu ergreifen.
Im Weinbau spielen externe Faktoren wie das Wetter eine wichtige Rolle bei der Bestimmung des Ernteertrags. IoT-Geräte unterstützen die Optimierung des Weinbaus. Angereichert mit vergangenen, aktuellen und vorhergesagten Wetterdaten sind die Weinbauern in der Lage, die Ernte zu analysieren, zu optimieren und zu planen.
Intelligentes Gebäudemanagement hilft, Ressourcen zu optimieren und Kosten zu sparen. Elektrizität kann nachhaltig genutzt werden und sowohl der Eigentümer als auch die Bewohner können Geld sparen.
Intelligente Beleuchtungssysteme helfen, Strom zu sparen und damit die Umwelt zu schonen. Durch die Anreicherung von Live-Daten aus Glühbirnen mit Wetterdaten kann die Beleuchtung effizient und nachhaltig gesteuert werden.
Bei aller Aufmerksamkeit für Big Data ist es leicht, KI-Möglichkeiten mit kleinen oder unausgewogenen Stichproben - oder „Small Data“ - zu übersehen. Erfolg mit Small Data erfordert spezialisierte Analysen. Cloud-Trends wie Edge-Computing werden Möglichkeiten von Small Data weiter ausbauen.
Bundeskanzlerin Merkel mahnt deutsche Unternehmen, das Wertschöpfungspotenzial von Daten auszuschöpfen oder sich einem bösen Erwachen auszusetzen. Aber wie kann man den Wechsel zu einem datenorientierten Unternehmen vollziehen? Ein erster guter Schritt wäre "Produkt Management".
Planen Sie eine Wohnung zu mieten, ein Haus zu kaufen, ein Büro zu finden? Die Ankunft und der Erfolg von Robotaxis, Van-Pool-Shuttles und autonomen Fahrzeugen werden den Nutzen urbaner Räume - Straßen, Parkplätze - radikal verändern und ein Rennen zur Wiederverwendung auslösen.
Fehler und Irrtümer verlangsamen die Produktion und kosten Geld. Wie kann man das verhindern? Wäre es nicht ideal, Fehler vor der Produktion identifizieren zu können? Mit "Frontloading" und dem digitalen Zwilling gelingt es.
Es gibt viele Open-Source-Daten, z. B. wo Menschen leben und wie viele Autos registriert sind. Um den öffentlichen Verkehr zu optimieren, fehlen jedoch dynamische Daten, beispielsweise Daten zu tatsächlichen Personenbewegungen. Der Data Intelligence Hub kann hier helfen.
Umati und Telekoms Data Intelligence Hub verhelfen mit einheitlichen Standards zu mehr Datensouveränität und effizientem Datenaustausch in der Industrie.
Intelligente Mobilität kommt mehr und mehr zum Einsatz. Doch um diese Intelligenz zu schaffen, wird eine große Menge an Daten benötigt. Möchte man als OEM wettbewerbsfähig bleiben, müssen Daten effizient eingeholt, analysiert und genutzt werden. Aber wie bezieht man eigentlich die Daten?
In der Getränkeproduktion sind verschiedene Akteure voneinander abhängig. Um dies zu steuern, können Daten generiert und zwischen den Akteuren verteilt werden. Ein Rollen- und Rechtesystem verhindert, dass auf die Daten unberechtigterweise zugegriffen werden kann.
Intelligent vernetzte Maschinen verbessern die Prozesskette und Produkte in produzierenden Betrieben. Der Data Intelligence Hub macht Industrie 4.0 möglich.
Mit Smart Monitoring können Servicetechniker Maschinen und Produktionsprozesse einfacher überwachen und früher reagieren – zum Beispiel mit dem Data Intelligence Hub.
Künstliche Intelligenz hilft Unternehmen dabei, große Datenmengen zu überwachen. Der Data Intelligence Hub eint Ecosysteme, den Datenaustausch und Anwendungsgebiete auf einer Plattform.
Um das Abfallmanagement zu optimieren, werden Daten analysiert, um den perfekten Zeitpunkt für die Entleerung des Abfalls zu bestimmen. Die Abfallbehälter werden überwacht, und ein Sensor sendet den Füllstand und die geografische Position. Dies ermöglicht dem Abfallmanagement, die Behälter effizient zu leeren.
Mit dem Data Intelligence Hub können Stakeholder der Logistikbranche effizienter planen. Dank Data Analytics sind sie immer auf dem neusten Stand.
Für eine flächendeckende Bestandsaufnahme und zukunftsgerichtete Prognosen greifen im Data Intelligence Hub zahlreiche Datenquellen und Algorithmen ineinander.
Mit dem Telekom Data Intelligence Hub können Stadtverwaltungen ihre Daten gezielt aufbereiten und den Bürgern bereitstellen – ohne eine eigene Infrastruktur dafür aufzubauen.
Erzeugen Sie auf einfache Weise Mehrwert aus eigenen und externen Daten: Nutzen Sie direkt im Data Intelligence Hub eine Vielfalt von Analyse-Werkzeugen, um Daten weiterzuverarbeiten und Erkenntnisse zu gewinnen.
Azure Databricks ist ein schneller, einfacher und zusammenarbeitsorientierter Analysedienst auf Apache Spark-Basis. Erstellen Sie in wenigen Schritten Ihre Big Data-Pipelines basierend auf den Daten, die von Data Lakes oder Streaming-Diensten aufgenommen wurden. Einrichtung mit nur einem Klick, optimierte Workflows und einen interaktiven Arbeitsbereich für die Zusammenarbeit von Datenspezialisten, Data Engineers und Business Analysts.
Mit der Cloudera DataScience Workbench können Data Scientists ihre eigenen Analyse-Pipelines verwalten. Dies schließt integrierte Planung, Überwachung und E-Mail-Alarmierung mit ein. Entwickeln und prototypisieren Sie schnell neue Machine-Learning-Projekte und stellen Sie diese einfach in der Produktion bereit.
Das frei nutzbare Dashboarding-Tool Grafana von Grafana Labs hilft Ihnen dabei, alles im Blick zu behalten. Es ist stark verbreitet, da es besonders ausgereift ist und stabil läuft.
Der Open-Source-Service H2O von H2O.ai ist ein Java-Backend für Machine-Learning-Anwendungen. Es kommt entweder für Einsteiger mit einem voreingestellten Frontend oder kann mittels APIs über Programmiersprachen wie Python, R oder Java gesteuert werden. Es bringt eigene Umsetzungen von beliebten ML-Algorithmen mit, die mit zu den Besten im Markt gehören.
Unternehmen nutzen jetzt Data Science und Künstliche Intelligenz (KI) als technologiebasierte Geschäftsstrategie. Das Experimentieren über mehrere Clouds hinweg beschleunigt sich. IBM Watson Studio ist eine führende Plattform für Data Science und maschinelles Lernen, die von Grund auf für Unternehmen mit KI-Technologie entwickelt wurde. Es hilft Unternehmen dabei, den Prozess des Experimentierens zu vereinfachen, die Datenexploration sowie die Modellentwicklung und -schulung zu beschleunigen und Data Science-Vorgänge über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu skalieren. Mit IBM Watson Studio können Unternehmen auf Datenbestände zugreifen und Vorhersagen in Geschäftsprozesse und moderne Anwendungen einfügen. Anschließend können sie mithilfe visueller Datenanalyse und Entscheidungsoptimierung den Geschäftswert optimieren. Es eignet sich für hybride Multicloud-Umgebungen, die geschäftskritische Leistung, Sicherheit und Governance erfordern - in öffentlichen Clouds, in privaten Clouds, vor Ort und auf dem Desktop.
Diese Open-Source-Workbench von NumFocus ist vergleichbar mit anwenderfreundlichen Verarbeitungsprogrammen für Textdokumente. Anders als der Standard-Editor bietet sie dem Nutzer sinnvolle und effiziente Funktionen, um einfach auf Daten und andere Ressourcen zuzugreifen.
RStudio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, kurz IDE) und ermöglicht es, Daten in der Programmiersprache R zu analysieren. Die Workbench enthält eine Konsole, einen Syntaxhervorhebungseditor, der direkte Codeausführung unterstützt, sowie Tools für Plotting, History, Debugging und Workspace Management.
Von der Open-Source-Community Apache entwickelt, hilft dieses Tool bei der Datenaufnahme, -erkennung, -analyse und -visualisierung. Die Interpreter ermöglichen den Anschluss von Code in jeder Sprache an Zeppelin mit Unterstützung für Apache Spark, R, Hive, Shell, Cassandra und mehr.
Profitieren Sie vom Netzwerk der Deutschen Telekom: Schmieden Sie Allianzen, finden Sie Kunden und Dienstleister aller Größen und Branchen – für mehr gemeinsamen Erfolg.
Mit GaiaX wird eine europäische Cloud mit höchsten Sicherheitsstandards und Datensouveränität entwickelt. Damit will man auf dem internationalen Markt wettbewerbsfähig sein. Die Deutsche Telekom entwickelt mit dem DIH schon jetzt eine souveräne Datenplattform und kann deshalb Expertise bei Gaiax beisteuern. Mehr
In einer modernen Zeit sind digitale Geschäftsmodelle das grundlegende Unterscheidungsmerkmal der künftigen Wettbewerbsfähigkeit in der Industrie 4.0 und gewinnen imer mehr an Bedeutung. Um datengetriebene Geschäftsmodelle besser verstehen zu können, nennt die Plattform-Industrie 4.0 eine vielzahl an Beispielen, warum diese für die Zukunft vorteilhaft sind. Mehr
In einer Zeit, in der Messen und Kongresse aufgrund der Coronapandemie nicht abgehalten werden können, gewinnen digitale Alternativen für die Aufrechterhaltung der wirtschaftlichen Entwicklung immer mehr an Bedeutung. Deshalb wird die International Data Space Association den für die Hannover Messe geplanten Gemeinschaftsstand in ein virtuelles Event umwandeln. Mehr
Alle Materialien müssen "just-in-time" geliefert werden, so dass die Bestellungen mit allen Akteuren koordiniert werden müssen, um eine reibungslose Lieferung zu gewährleisten. Die Datenverarbeitung hilft, den Prozess zu optimieren. Jeder erhält die relevanten Daten und ein Übersetzungsdienst sorgt dafür, dass es keine Missverständnisse gibt. Mehr
Von kollaborativer Nutzung von Daten können alle Beteiligten entlang der Wertschöpfungskette profitieren. Wie das geht, wird in dem neuen Use Case „Collaborative Condition Monitoring“ dargestellt. Mehr
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