NEWSolutions Nr. 3 – 2019

NEWSolutions Nr. 3 2019

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MANAGEMENT

Status Künstliche Intelligenz

KI Schwerpunkt – Seite 4

Die 3 Beiträge des KI Schwerpunkts gewähren einen Blick in die Zukunft (F&E); dann die Gegenwart in den Unternehmen; sowie eine mögliche Hilfestellung für die Implementierung von ML-Projekten.

Artificial General Intelligence (AGI):
In den letzten Jahren haben Unternehmen wie Google, Facebook und Amazon sehr viel in KI-Projekte investiert, nun folgt Microsoft und setzt auf OpenAI.

KI in Unternehmen heute:
Kürzlich veröffentlichte IDC ein White Paper zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz und untersuchte auch die Hürden, die Unternehmen bei der Einführung von KI überwinden müssen – ein Problem sind die Daten-Massen.

Extern oder Intern: ML-Datenvorbereitung:
Algion bereitet Daten von Fortune 1000 Unternehmen für Machine Learning (ML) Trainings-Projekte vor. In einem „Blueprint“ Paper beschreibt Algion den typischen Projekteinstieg.

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Security Update

Neue Erkenntnisse zur Datensicherheit – Seite 6

Die im Juli 2019 vorgestellte Studie des Ponemon Institutes für IBM Security weist einen erneuten Anstieg der Kosten für Datenpannen aus – weltweit auf 3,92 Mio.US-Dollar, bzw. auf durchschnittlich 4,25 Mio. Euro in Deutschland. Die Gründe liegen unter anderem in der zunehmenden Regulierung und den immer komplexeren Aufklärungsprozessen, die auf kriminelle Attacken folgen. Die „Cost of a Data Breach“ Studie 2019 ergab auch einige unerwartete neue Aspekte, die zuvor nicht erhoben wurden.

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IT-MANAGEMENT

Machine Learning

Machine Learning: 37 branchenübergreifende Use Cases – Seite 8

Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) bietet enormes Potenzial, wenn es darum geht, aus unüberschaubaren und großen Datenmengen komplexe Zusammenhänge herzustellen und damit unter anderem als Entscheidungshilfe bei gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Fragestellungen zu dienen.

Von optimierten Prozessen und personalisierten Produktempfehlungen bis hin zu autonomem Fahren, gezieltem Katastrophenmanagement oder der Erkennung eines Malaria-Ausbruchs, sind die Möglichkeiten von ML innerhalb einzelner Branchen und übergreifend vielfältig.
In diesem 2. Teil des ML-Kompendiums stellen die Autoren Dr. Eldar Sultanow, Lukas Sprinck und Ekaterina Schütt Use Cases vor, die branchenunabhängig sind.

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HMC und vHMC Updates und Roadmap

Neues von der HMC und vHMC V8.8.7 und V9.1 – Seite 18

In diesem Artikel wird ein Update zur IBM HMC/vHMC Roadmap Stand Juli 2019 gegeben. Außerdem stellt die Autorin Edelgard Schittko die aktuellen Service Packs und iFixe für die Versionen 8.8.7 und 9.1 vor.

Zusätzlich vermittelt sie anhand von Screenshots aus einer Testinstallation einer vHMC(x86) einen optischen Eindruck der aktuellsten Version V9R1M930 und erleichtert so den Einstieg in die Nutzung dieser neuen Version.

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PROGRAMMIERUNG

Semantic Data Store on IBM i

Hilfe für IBM i Befehle – mit Code Beispielen – Teil 3 – Seite 24

Diese Serie soll am Beispiel von Befehlen der IBM i die Möglichkeiten zur Nutzung und zur individuellen Erweiterung von semantischen Analysen zeigen. Gerade im Hinblick auf den Wechsel zu IBM ACS und IBM RDi als Werkzeuge für die Administration und die Entwicklung mit der Verlagerung von Quellen ins IFS hat dies eine besondere Bedeutung in Bezug auf die Abhängigkeiten und die Aktualität: „Passt die angezeigte Information im Client zum benutzten IBM i System?“

Nicht nur die singuläre Analyse eines einzelnen Befehls im Terminal, sondern auch die komplexe Auswertung einer gesamten IBM i Infrastruktur mit allen Kundenanpassungen und Erweiterungen ist eines der Ziele der semantischen Analyse im Semantic Data Store.

Die Autoren dieser Serie zu Semantic Data Store on IBM i sind Manfred Sielhorst der – unterstützt von der IBM Academic Initiative – an der Hochschule Darmstadt im Fachbereich Informatik unterrichtet, und Benjamin Walter, Dualer Masterstudent an der Hochschule Darmstadt.

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