Data Management

Wir vereinfachen Datenwissenschaften indem wir Abstraktionen auf hoher Ebene bereitstellen, sowie Systeme und Werkzeuge zur effizienten Ausführung von verschiedenen Aufgaben der Datenwissenschaft schaffen.

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Forschungsbereiche

1Deklaratives, Grossangelegtes Maschinelles Lernen Und Datenverarbeitung

Wir entwickeln SystemDS, ein Open-Source-ML-System für alle einzelnen Prozesse der Datenwissenschaft – wie etwa für das Einbinden, Reinigen und Testen von Daten. Außerdem schulen wir Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Unternehmen in datenwissenschaftlichen Themen.

2Domänenspezifische Datenverwaltung

Wir haben uns das Ziel gesteckt, unsere systemorientierte Forschung durch anwendungsorientierte Forschung im Bereich Datenmanagement und fortgeschrittene Analytik für bestimmte Bereiche und nicht-relationale Datenmodelle wie Zeitreihen, Grafiken und semi-strukturierte Dokumente zu ergänzen.

3Datenintegration, Reinigung Und Validierung Für ML-Workloads

Unser Ziel ist es, Sprachabstraktionen für die Datenintegration und -reinigung, aber auch für die Anomalieerkennung sowie Datenvalidierung für ML-Workloads zu untersuchen.

Forschungskompetenzen

  • ML-Systeme für den Lebenszyklus von Datenwissenschaftlern
  • Verteilte Datenverwaltung / Cloud-Datenplattformen
  • Datenintegration und Datenreinigung
  • Spezialisierte Datensysteme
  • Systemarchitektur

Area Management