Smart Data Innovation Lab

Das Smart Data Innovation Lab (SDIL) bietet Big Data-Forschern eine einzigartige Möglichkeit eine breite Palette von Big Data- und In-Memory-Technologien einzusetzen. Industrie und Wissenschaft arbeiten eng zusammen um verborgene Werte in Big Data zu finden und daraus Smart Data zu erzeugen. Projekte konzentrieren sich auf strategische Forschung in den Bereichen Industrie 4.0, Energie, Smart Cities und personalisierte Medizin.
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Plattform

Das Smart Data Innovation Lab (SDIL) bietet Big Data-Forschern eine einzigartige Möglichkeit eine breite Palette von Big Data- und In-Memory-Technologien einzusetzen. Industrie und Wissenschaft arbeiten eng zusammen um verborgene Werte in Big Data zu finden und daraus Smart Data zu erzeugen. Projekte konzentrieren sich auf strategische Forschung in den Bereichen Industrie 4.0, Energie, Smart Cities und personalisierte Medizin.

Communities

Das SDIL bietet Zugang zu Experten und domänenspezifischen Fähigkeiten, und fördert innerhalb seiner Data Innovation Communities den themenbezogenen Austauch von Projektergebnissen. Die Communities bieten weiterhin die Möglichkeit für Open-Innovation und bilaterales Matchmaking zwischen industriellen Partnern und akademischen Einrichtungen.
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Rechtliches und Sicherheit

Mustervereinbarungen und -Prozesse sichern einen schnellen Projektstart bei maximaler Rechtssicherheit angepasst an die gemeinsame technische Plattform. Ein standardisierter Prozess erlaubt jedem ein neues kollaboratives Projekt binnen 2 Wochen auf dem SDIL zu starten.

Datenkuratierung

Das SDIL garantiert allen Partnern eine nachhaltige Investition, indem es industrielle Datenquellen, bewährte Verfahren und Code-Artefakte kuratiert, die auf der Basis einer fairen Beteiligung beigesteuert werden. Darüber hinaus bezieht es aktiv offene Daten ein und fördert Open-Source-Entwicklungen, um die einzigartigen industriellen Lösungen der Plattform zu ergänzen.
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Datenanonymisierung

Das SDIL stellt seinen Projekten verschiedene Anonymisierungswerkzeuge zur Verfügung, welche sowohl auf Daten aus der Forschung als auch auf industriellen Datenquellen anwendbar sind.