DATA INTELLIGENCE HUB - Für Geschäftskunden

ERLEBEN, WAS VERBINDET.
Christoph Schlueter Langdon
Autorenprofil

Christoph Schlueter Langdon

Chris is a professor in Data Science and Analytics; his doctorate included Complex Adaptive Systems with Artificial Intelligence. At Deutsche Telekom he is involved with the development of the Telekom Data Intelligence Hub, a platform-as-a-service product, and responsible for Mobility Data Space and Analytics. Prior to joining Deutsche Telekom, he founded a business analytics startup, co-founded the Peter Drucker Customer Lab at Claremont Graduate University, and the Special Interest Group on Agent-based Systems of the Association for Information Systems (AIS) / “Wirtschaftsinformatik.” He began his career as a consultant with Accenture and later joined the faculty of the University of Southern California (USC) in Los Angeles. His research has been funded by Microsoft and Intel, among others; results have been published in leading publications, such as in journals of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Information Systems Research and Communications of the ACM. Over the last two decades, Chris has become known for his success with data science and analytics for Fortune Global 100 clients in the US, Europe and China.

Artikel von Christoph Schlueter Langdon

Neue IDS Mobility Community fördert Datenräume und Internationalisierung

Die europäische GAIA-X AISBL wurde gegründet, erste C-Level-Führungskräfte und der Vorstand wurden ernannt. In Deutschland werden zwecks Verbesserung der Mobilität derzeit ein nationaler Datenzugangspunkt (MDP) und ein Datenraum (DRM) entwickelt. Beide basieren auf der IDS (International Data Spaces) -Technologie, um die Anforderungen des Projekts nach GAIA-X zu erfüllen. Die Kontinuität der entwickelten Dynamik wird mit dem Start einer IDS Mobility Community aufrechterhalten.

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Neue, datengetriebene Mobilität mittels Datenräumen

Freie Bahn für den Datenaustausch zu schaffen wird das neue Gebot für die Wirtschaft und erfordert offene Dateninfrastrukturstandards wie International Data Spaces (IDS), damit die Umsetzung gelingt. Telekom-Experten berichten von ersten Feldeinsätzen wie mittels neuartiger Datenräume die Hindernisse für daten-getriebene Mobilitäts- und Geschäftsmodelle beseitigt werden können.

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Willkommen im Zeitalter der “Datenräume”: Speicherung wird sekundär – IT Director Interview mit Prof. Chris S. Langdon

Der Boom bei Künstlicher Intelligenz rückt Datenprobleme in den Vordergrund: Unterschiedliche Formate, Vokabulare, Rechte … und oft fehlt es an den richtigen Daten in ausreichender Menge. Hier kann das Teilen von Daten helfen. Doch viele haben Angst vor Wettbewerbsnachteilen. Datenräume können eine Lösung sein. „IT Director“ sprach mit Experten u.a. von der Deutschen Telekom.

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T-Systems als Pionier: Implementierung von IDS

IDSA hat ein Konzept entwickelt, mit dem Unternehmen Daten bündeln und gemeinsam nutzen können, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen und gleichzeitig die Datensouveränität zu wahren. Der Telekom Data Intelligence Hub bietet eine erste kommerzielle Implementierung.

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Digitaler Zwilling Berlin: Ja, mit intermodalem Verkehr kommt man schneller ans Ziel!

Wie kann man die Coronavirus-Krise beheben? Mit der richtigen Lösung, Medizin und Impfstoff. Wie erhält man die richtigen Medikamente? Testen! Wie beschleunigt man den Prozess? Simulation! Aber es muss mit Wissenschaft und einem strengen Experimentierprozess untermauert werden. Wie wir es getan haben, um Lösungen für das Verkehrsproblem in dichten städtischen Gebieten wie Berlin zu finden.

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Datenfabriken für Datenprodukte

Wenn 80 Prozent des Zeitbudgets mit der Aufbereitung statt der Analyse von Daten verbracht werden, scheint ein Fehler im System vorzuliegen. Ein Blick in die Vergangenheit könnte helfen: Henry Ford hat mit seinen Fabriken das Autogeschäft revolutioniert. Wie wäre es, wenn wir Datenfabriken bauen?

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Wo bleibt die intermodale Mobilität? Ist das Problem der Mehrwert für die Anwender?

Technologien für die letzte Meile gibt es durchaus – E-Scooter, smarte Parkplatz-Apps und vieles mehr –, doch die intermodale Mobilität lässt auf sich warten. Gibt es denn gar keine Vorteile für den Endkunden? Das wollen wir einmal näher untersuchen … mit Hilfe von Data Science.

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Erfolg mit „Small Data“ durch spezialisierte Analysen

Bei aller Aufmerksamkeit für Big Data wird das Potenzial von KI anhand kleiner oder unausgewogener Stichproben – also „Small Data“ – leicht übersehen. Cloud-Trends wie Edge-Computing eröffnen neue Chancen.

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Kein Vorankommen im Verkehr: Wie schlimm steht es – altern wir schneller – was können wir tun?

Wir verbringen mehr als vier Jahre unseres Lebens im Auto. Wenn wir ein Viertel dieser Zeit im Stau stehen, verschwenden wir ein Jahr unseres Lebens … es sei denn, wir können diese Zeit irgendwie sinnvoll nutzen.

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Power Shift zu Daten: Die autofreie-Autofirma?

Einnahmen aus Automotive verlagern sich auf Mobilitätsdienste, und die Power- und der Profit – wird sich vom Fahrzeug – oder der Hardware – auf Daten verlagern: Die Wiederholung einer Geschichte, die in Rappaport & Halevi’s „The Computerless Computer Company“ (Harvard Business Review, 1991) vorhergesagt wurde?

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