Ohne intelligente Auswertung sind die besten Daten nichts wert. Im Gegenteil: Sie kosten Geld. Das merken inzwischen auch Unternehmen, die einfach mal auf Vorrat gesammelt haben. Gartner sieht deshalb bereits eine "Algorithmen-Wirtschaft" aufziehen, die Daten in Betriebsvermögen verwandelt.
Wenn aber immer mehr Maschinen und Algorithmen wichtige Entscheidungen treffen oder zumindest dazu beitragen, muss man darauf vertrauen können, dass sie richtig liegen. Umso wichtiger sind professionelle Rahmenbedingungen: Wer gibt die Regeln bezüglich Datenqualität und Data Governance vor? Wie gelingt die smarte Auswertung und was braucht es dafür? Welche Erfolgsbeispiele geben den Weg vor? KEYNOTE-SPEAKER: PD Dr. Allan Hanbury (TU Wien)
Dr. Allan Hanbury ist Senior Researcher und Privatdozent an der Technischen Universität Wien, Österreich, an der er ein Forschungsteam im Bereich Analyse von und Suche in unstrukturierten Daten leitet. Er leitet außerdem das Data Science Studio der Research Studios Austria Forschungsgesellschaft, einem außeruniversitären Forschungsinstitut, das den Innovations- und Wissenstransfer von Universitäten in den Markt managt. Er koordiniert zahlreiche nationale und internationale Forschungs- und Innovationsprojekte im Big Data Bereich, mit Anwendungen auf Gebieten wie Medizin, geistiges Eigentum und Industrie 4.0. Auf den Ergebnissen eines von ihm koordinierten EU Projektes (Khresmoi) basierend, ist ein Start-up im Bereich der Radiologie Bildsuche in Gründung. Er koordinierte die  Forschungssicht der Studie „Daten Durchdringen in Österreich“ und ist häufig zu Roadmapping Workshops im Big Data Bereich auf EU Ebene eingeladen.
Dr. Hanbury absolvierte den Master in Physik an der Universität Kapstadt, Südafrika, in 1998, das Doktorat der angewandten Mathematik an der Mines ParisTech, Frankreich, in 2002, und habilitierte sich in Praktischer Informatik an der TU Wien in 2008.