Institut

Datenströme in Echtzeit verarbeiten

Die Digitalisierung stellt unsere Gesellschaft vor Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich neuer Technologien und etablierter Algorithmen zur Datenanalyse großer Datenmengen und datengetriebener Entscheidungsfindung. Die rasant zunehmende Verbreitung von Deep Learning, Big Data Technologien, und Machine Learning sowohl in der wirtschaftswissenschaftlichen Anwendung und Forschung als auch in sämtlichen Wirtschaftsbereichen und der öffentlichen Verwaltung spiegelt die Bedeutung der datengetriebenen Digitalisierung wider.

Vor diesem Hintergrund bündelt der d-cube die vorhandene Expertise und die vorhandenen Ressourcen an der Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin (HWR Berlin). Ein wesentlicher Aspekt ist dabei die Unterstützung der regionalen Wirtschaft und der öffentlichen Verwaltung bei der Entwicklung geeigneter Infrastrukturen und Ansätze für die Echtzeit-Verarbeitung von Datenströmen.

Ziele des d-cube

Die Verstetigung und Vertiefung dieser Forschungsaktivitäten, deren Anwendung und der Transfer in die Lehre stellen die wesentlichen Ziele des Instituts dar.

Wichtige Einzelziele sind:

die Bündelung der über Fachbereiche und Facheinheiten verstreuten Expertise
die Bündelung und effiziente gemeinsame Bedarfsermittlung und Nutzung von Rechenkapazitäten;
eine Verstetigung und Vertiefung der fachlichen Zusammenarbeit bezogen auf Drittmittelakquise, Forschungszugänge, methodische Fragen, Publikationen, Herausgebertätigkeiten, usw.
eine verstärkte Kooperation mit thematisch relevanten Forschungsinstituten in Berlin, in Deutschland und im Ausland sowie eine Institutionalisierung persönlicher Forschungskooperationen
die Förderung eines themenbezogenen Austauschs über moderne Lerninhalte und -methoden
die Entwicklung einer den im Wandel befindlichen Anforderungen der digitalen Gesellschaft gerecht werdenden gemeinsamen Nachwuchsförderung
die Erhöhung der Sichtbarkeit der Forschung in den Bereichen Angewandte Statistik, Künstliche Intelligenz, Internet of Things (IoT) und Echtzeitverarbeitung großer Datenströme nach innen und außen

Wissenschaftlichen Nachwuchs fördern

Eine wesentliche Aufgabe des Instituts liegt in der Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses. Neben einer Bündelung von Abschlussarbeiten (BA, MA) zu definierten Forschungsthemen wird sich das Institut gezielt Fragen der Promotionsbetreuung widmen. Darüber hinaus wird das Institut den Aus- und Aufbau eines dedizierten High-Performance-Computing-Clusters (HPC-Cluster) anstreben.