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Verbundforschung

PPP Big Data Value (BDV)

Im Juli 2014 veröffentlichte die Europäische Kommisson eine Mitteilung zur neuen europäischen „Big Data“-Strategie. Die Big Data Initiative soll die globale Wettbewerbsfähigkeit Europas im Sektor der Big Data-Technologien und -Dienste stärken. In diesem Markt, der jährliche Wachstumsraten von 40% aufweist, soll Europa bis 2020 einen Anteil von 30% erreichen.

Ab 1. Januar 2015 nahm eine neue öffentlich-private Partnerschaft ihre Arbeit auf: die Big Data Value PPP. Diese Partnerschaft wird realisiert durch die Europäische Kommission und die Big Data Value Association, einer Vereinigung von europäischen Big Data Stakeholdern.

Mitglieder der Big Data Value Association (BDVA) sind Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus dem europäischen Datenverarbeitungssektor. Von deutscher Seite sind z.B. SAP, Siemens, die Fraunhofer-Gesellschaft, die Universität Duisburg-Essen und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) beteiligt.

Die Kommission plant, ab 2016 über einen Zeitraum von fünf Jahren 500 Mio. EUR aus Horizon 2020 für die Big Data Value PPP zur Verfügung zu stellen. Die privaten Partner, repräsentiert durch die BDVA, sollen 2 Mrd. EUR investieren.

Zu den Aufgaben der Big Data Value PPP gehört unter anderem die Entwicklung neuer Techniken und Dienste zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI).
Auch sollen neue Big Data-Geschäftsmodelle für die Bereiche Energie, Fertigung, Transport und Gesundheit etc. entworfen werden.

Unter Federführung der Big Data Interessensvertreter der ETP NESSI, der europäischen Technologieplattform (ETP) für Software, Services und Daten, wurde im Juli 2014 die strategische Forschungs- und Innovationsagenda (SRIA) fertiggestellt.

Prioritäre Forschungs- und Innovationsbereiche:

  • Deep analysis, to improve data understanding

  • Optimised architectures for analytics of data-at-rest and data-in-motion

  • Mechanisms for managing privacy and anonymisation

  • Advanced visualization and user experience

  • Data management engineering