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Analyse großer Mengen unstrukturierter Daten

Zusammen mit IBM haben HPI-Studenten gängige Methoden für die umfassende Analyse von großen Mengen unstrukturierter Daten weiterentwickelt. Im Zuge des Projektes standen die im Softwareprodukt „IBM Information Analyzer“ eingesetzten Analysemethoden im Mittelpunkt.

Der Information Analyzer ist eine etablierte Softwarelösung des Projektpartners zur umfassenden Untersuchung von Daten mit unbekannter Struktur. Die Studenten bewerteten verschiedene Algorithmen aus der aktuellen Forschung und entwickelten Prototypen, um somit Empfehlungen zur Integration in das bestehende Produkt aussprechen zu können.

Zur schnelleren Bewältigung besonders großer Datenmengen kamen verteilte Systeme zum Einsatz, wie sie auch bei großen Suchmaschinenbetreibern Verwendung finden. „Den bestehenden, beträchtlichen Funktionsumfang zu erweitern und zu verbessern, war eine anspruchsvolle Aufgabe“, erklärte Teammitglied Philipp Langer.

„Trotzdem konnten wir bei einigen zeitintensiven Arbeitsschritten Verbesserungen vornehmen und neue Funktionalität ergänzen“, betonte HPIStudent Fabian Tschirschnitz. IBM wird untersuchen, wie sich die von den HPI-Studenten entwickelten Lösungen in den IBM Information Analyzer integrieren lassen.

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