{"id":10933,"date":"2021-01-13T11:26:39","date_gmt":"2021-01-13T10:26:39","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/?p=10933"},"modified":"2026-02-10T14:56:41","modified_gmt":"2026-02-10T13:56:41","slug":"wir-werden-das-machine-learning-direkt-innerhalb-von-datenbanken-optimieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wir-werden-das-machine-learning-direkt-innerhalb-von-datenbanken-optimieren\/","title":{"rendered":"\u00abWir werden das Machine Learning direkt innerhalb von Datenbanken optimieren\u00bb"},"content":{"rendered":"\n

von <\/strong>Gabriela Bonin<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Prognosen von unseren Expertinnen und Experten<\/span><\/a>:<\/span> Teil 8<\/span><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

<\/h2>\n\n\n\n

Herr Kaufmann, was ist in diesem Jahr in Ihrem Bereich Data Intelligence und Big Data zu erwarten?

<\/strong>Michael Kaufmann<\/a>: Das entsprechende Forschungsthema wird bei uns am Departement Informatik neu Datenbanken und Big Data heissen. Unser Ziel ist, dass wir maschinelles Lernen direkt in der Datenbank mit SQL machen k\u00f6nnen. Dies hat einige Vorteile: Datens\u00e4tze k\u00f6nnen viel gr\u00f6sser als der Arbeitsspeicher sein und Daten k\u00f6nnen in der Datenbank drinbleiben. Das dient unter anderem dem Datenschutz und der Effizienz; zudem laufen die Algorithmen auf allen Systemen, die eine Standard-SQL-Schnittstelle unterst\u00fctzen, also auch Hive<\/a> und Drill<\/a> f\u00fcr Skalierbarkeit f\u00fcr Big Data mit Terabytes an Daten.<\/p>\n\n\n\n

Wir konzentrieren uns nun auf In-Database Machine Learning.  Ich betreue mehrere Bachelor-Thesen in diesem Bereich und werde Projekte dazu akquirieren.<\/p>\n\n\n\n

Was wird es in Ihrem Fachgebiet auch im kommenden Jahrzehnt noch nicht geben?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Eine Datenbank, welche ein Yottabyte<\/a> an Daten enth\u00e4lt (1YB = 1024 <\/sup>Bytes = 1012 <\/sup>Terabytes).<\/p>\n\n\n\n

Worauf werden wir noch sehr lange warten m\u00fcssen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Auf ein Werkzeug oder eine Library, welches alle g\u00e4ngigen Machine-Learning-Algorithmen in Standard-SQL auf allen g\u00e4ngigen SQL-Systemen hochperformant umsetzen kann. Wir arbeiten in unserer Forschung daran.<\/p>\n\n\n\n

Was ist der gr\u00f6sste Irrtum von Laiinnen und Laien in Ihrem Fachgebiet?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Laien und auch einige Informatikerinnen und Informatiker t\u00e4uschen sich, wenn sie denken, die Datenbanksprache SQL sei eine \u00abeinfache\u00bb Sprache. Wohl gelingt der Einstieg in SQL schnell, da die Grundlagen einfach sind. Man kann aber in SQL hochkomplexe Berechnungen anstellen, beispielsweise Machine Learning wie lineare Regression, Hauptkomponentenanalyse oder K-Means Clustering. Zudem ist die Optimierung alles andere als trivial \u2013 so kann die gleiche Analyse bis zu tausend Mal schneller sein, je nachdem, wie das SQL-Skript geschrieben wird. Das gelingt unter anderem mit Hilfe von Indizes, Materialized Views, Denormalisierung und den Verzicht auf Funktionsaufrufe \u00fcber Suchparameter.<\/p>\n\n\n\n

Was wird 2021 die gr\u00f6sste Knacknuss?

<\/strong>An Gelder heranzukommen f\u00fcr die Forschung. Der Aufwand f\u00fcr die Akquise steht in keinem Verh\u00e4ltnis zum Ertrag mehr. Interessant kann sein, die Forschung mit Studierendenarbeiten zu verbinden. So gewinnen beide Seiten: Die Studierenden vertiefen sich in interessante Projekte, und die Forschenden kommen einen Schritt weiter.<\/p>\n\n\n\n

Was fasziniert Sie an Ihrem Thema und warum stehen Sie daf\u00fcr ein?

<\/strong>Mich faszinieren die Verbreitung und Relevanz, welche Datenbanksysteme heute haben. Die meisten Apps, beinahe alle betrieblichen Informationssysteme und die meisten Webseiten haben heute ein Datenbanksystem im Hintergrund. Dies ist auch der Grund, warum wir die Ausbildung in Datenbanken in jedem Studiengang am Departement Informatik als Kernmodul unterrichten. Datenbanken bilden die Grundlage f\u00fcr jede wesentliche Applikation, sei es auf dem Smartphone, im Web oder im Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n

Zur Serie \u00ab<\/strong><\/em>Prognosen<\/em><\/strong><\/a>\u00bb:<\/strong> Expertinnen und Experten der Hochschule Luzern \u2013 Informatik geben einen Ausblick auf Entwicklungen in ihrem Fachgebiet.
An unsere Leserinnen und Leser<\/strong>: Welche Prognosen machen Ihnen Freude oder Sorge? Welche Entwicklungen streben Sie im Bereich Data Intelligence und Big Data an?<\/em><\/p>\n\n\n\n

Ver\u00f6ffentlicht am 13.1.2021<\/p>\n\n\n

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\"Michael<\/a>
Michael Kaufmann<\/figcaption><\/figure>\n

Unser Experte f\u00fcr Data Intelligence und Big Data<\/strong>: <\/strong>Michael Kaufmann<\/a> ist Dozent f\u00fcr Datenbanken an der Hochschule Luzern \u2013 Informatik. Er unterrichtet in den F\u00e4chern Database Systems, Databases & Security sowie Database Management for Data Scientists. Seit 2016 ist er im Stiftungsrat der FMsquare Foundation<\/a> in Rain LU. In den Jahren 2016 bis 2019 koordinierte er das Forschungsteam Data Intelligence<\/a> an unserem Departement. Er hat ein Jahrzehnt Erfahrung in Datenanalyse und Datenbanken von Schweizer Finanzdienstleistern.<\/p>\n

Angebote f\u00fcr Partnerfirmen: <\/strong>Unsere Forschenden entwickeln Methoden und Systeme f\u00fcr das Management und die Analyse von Big Data. Aktuell werden verschiedene Algorithmen f\u00fcr In-Database Machine Learning in SQL implementiert, was f\u00fcr Partner verschiedene Vorteile hat. Diese werden als Software programmiert, bei Partnerfirmen unter reellen Bedingungen getestet und qualitativ oder quantitativ ausgewertet. Die gewonnenen Erkenntnisse erlauben es, Algorithmen laufend zu verbessern und neue Produkte oder Prozesse f\u00fcr Wirtschafts- und Forschungspartner zu entwickeln.<\/p>\n

Holen Sie sich einen Bachelor oder Master: <\/strong>Im Master-Lehrgang Applied Information and Data Science<\/a> lernen Sie das Potenzial von Daten zu verstehen und professionell zu nutzen. Durch den Master of Science in Engineering im Profil Data Science<\/a> erwerben Sie das Wissen und die Fertigkeiten, wie Daten erfasst, gespeichert und prozessiert werden, um sie in wertvolle Informationen und umsetzbares Wissen zu transformieren. Der Studiengang Bachelor in Artificial Intelligence & Machine Learning<\/a> ist tief in der Informatik verwurzelt, bietet aber auch eine breite interdisziplin\u00e4re Mischung aus angewandten Technologien, betriebswirtschaftlichen F\u00e4higkeiten, Sozialbewusstsein und Projektarbeit. F\u00fcr den Bachelor in Informatik<\/a> absolvieren Sie ein vielf\u00e4ltiges Informatik-Studium. Eine ganze Palette an Majors sowie viele w\u00e4hlbare Module er\u00f6ffnen Ihnen die ganze Welt der Informatik.<\/p>\n

Bilden Sie sich weiter<\/strong>: Das MAS Business Intelligence<\/a> vermittelt Entscheidungstr\u00e4gerinnen und -tr\u00e4gern das n\u00f6tige R\u00fcstzeug f\u00fcr datenbasierte Gesch\u00e4ftsentscheide und eindeutig messbare Resultate. Im CAS Business Intelligence & Analytics<\/a> lernen die Kursteilnehmenden, wie sie kompetent und systematisch mit gesch\u00e4ftsrelevanten Informationen umgehen. Im CAS Big Data Analytics<\/a> werden die wesentlichen Aspekte von Big Data und Analytics praxisbezogen vermittelt und aus Managementsicht vertieft. Im CAS Digital Analytics in Marketing<\/a> lernen Sie, Webseiten, Apps und digitale Marketing-Kampagnen Ihres Unternehmens mittels Software zu tracken, die Daten zu analysieren und die daraus gewonnenen Erkenntnisse im Webseiten- und Marketing-Management zielorientiert in Massnahmen umzusetzen.<\/p>\n

Gef\u00e4llt Ihnen unser Informatik-Blog?<\/strong> Hier erhalten Sie Tipps und lesen \u00fcber Trends aus der Welt der Informatik. Wir bieten Einsichten in unser Departement und Portr\u00e4ts von IT-Vordenkerinnen, Vision\u00e4ren und spannenden Menschen: Abonnieren Sie jetzt unseren Blog<\/a>!<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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