DIGITALISIERUNG VON DATENARCHITEKTUR UND BIG-DATA-MANAGEMENT
Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Dateninfrastrukturen, Datenverfügbarkeit und Informationsverarbeitung im Big-Data-Kontext. Transformation klassischer Datenarchitekturen durch automatisierte Analyseprozesse, skalierbare Systeme und intelligente Steuerung komplexer Datenströme.
KI-GESTÜTZTE DATENMODELLIERUNG UND ANALYSEARCHITEKTUREN
Nutzung von Natural Language Processing, Machine Learning und Data Mining zur Strukturierung, Interpretation und Anreicherung großer und unstrukturierter Datenmengen. Entwicklung intelligenter Datenmodelle für Echtzeit-Auswertung, Datenkonsistenz und Prognosefähigkeit.
SKALIERBARE SYSTEME UND TECHNOLOGIEN DER DATENVERARBEITUNG
Integration von KI-gestützten Systemen in verteilte Datenumgebungen (z. B. Hadoop, Spark, NoSQL, Cloud). Aufbau resilienter, sicherer und zukunftsfähiger Architekturen für den Zugriff, die Analyse und das Management großer Datenmengen.
DATENQUALITÄT, GOVERNANCE UND COMPLIANCE
Entwicklung von Strategien zur Sicherstellung der Datenintegrität, Datenethik und rechtlichen Konformität (u. a. DSGVO, BDSG, ISO). Einführung automatisierter Kontrollmechanismen zur Überwachung von Datenströmen und Einhaltung von Richtlinien in KI-gestützten Datenumgebungen.
ZUKUNFTSTECHNOLOGIEN UND ETHIK DER DATENVERWALTUNG
Einbindung generativer KI zur Dokumentation, Datenannotation oder automatisierten Kommunikation in Architektursystemen. Auseinandersetzung mit ethischen Aspekten wie Datentransparenz, algorithmischer Fairness und der Verantwortung bei KI-gestützter Entscheidungsarchitektur.
ABSCHLUSSPROJEKT ZUM EINSATZ VON KI IN DER BIG-DATA-ARCHITEKTUR
Entwicklung oder Evaluation eines innovativen, KI-gestützten Big-Data-Frameworks - z. B. zur Datenintegration, Predictive Analytics, systemübergreifenden Analyse oder zur Verbesserung der Performance datengetriebener Geschäftsmodelle.