Research- & Innovationsprojekte

Der Vorteil für unsere Kunden: Wir hören nicht auf zu forschen und setzen diese Erkenntnisse in businessrelevante Leistungen um. Deshalb wird VICO in die weltweit innovativsten Projekte eingebunden: mit Partnern wie DIMA der TU Berlin, die ParStream GmbH, das Fraunhofer FIRST und die Neofonie und in die führenden Big Data- und Web Intelligence-Initiativen auf Bundesebene und der Europäischen Union.

Bei „DOPA“ arbeitet VICO mit Partnern in einem Konsortium im Auftrag der Europäischen Kommission an der Nutzbarmachung von Semantic Web Technologien, Large Scale Web Crawling und statistischen Daten für das Risikomanagement im Finanzsektor.

Im DOPA- Projekt, gefördert von der europäischen Kommission, beschäftigt sich ein Konsortium bestehend aus der TU Berlin, Internet Memory Research SAS, Data Market EHF, der OKKAM SRL, der VICO Research & Consulting GmbH und der AMI Software mit der Nutzbarmachung von Semantic Web Technologien, Large Scale Web Crawling und statistischen Daten für das Risikomanagement im Finanzsektor.

Bei „MIA“, gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft, geht es um die Entwicklung eines Prototypen für einen Informationsmarktplatz in Deutschland, der auch kleineren Unternehmen den Zugang zu Cloud-Computing- und Webmining-Anwendungen ermöglicht. VICO arbeitet seit 2010 als Konsortialpartner am Projekt „MIA – ein Marktplatz für Informationen und Analysen“.
Das MIA-Projekt wird im Rahmen des Trusted Cloud Programmstrusted_cloud vom Bundesministerium für Wirtschaft gefördert. In diesem Projekt wird unter der Leitung des Fachgebiets Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA) der TU Berlin ein Prototyp für einen Informationsmarktplatz für Deutschland entwickelt. Das deutschsprachige Web bietet mit derzeit mehr als 6 Milliarden Webseiten ein außerordentliches Potenzial für zahlreiche Anwendungen. Derzeit ist die enorme Datenmenge des deutschsprachigen Webs für Unternehmen jedoch zugleich Verheißung und Fluch. In der Praxis verlassen die meisten Verfahren die Forschungslabore daher nicht. Trotz vielversprechender und bereits erforschter Verfahren zur Auswertung von Webdaten mangelt es an tragfähigen Geschäftsmodellen. Ein wesentlicher Hinderungsgrund sind die hohen Kosten zur Sammlung, Bereitstellung und Auswertung dieser Datenbasis. Um große Teile des Webs zu analysieren, müssen zunächst die nötige IT-Infrastruktur aufgebaut und die Daten beschafft werden. Außerdem fallen hohe Implementierungskosten, sowie Kosten für die laufende Aktualisierung und Analyse der Daten an. Die damit verbundenen Risiken, besonders bei neuen Geschäftsmodellen, sind in der Regel für mittelständische Unternehmen nicht tragbar und stellen somit eine nicht unerhebliche Innovationsbarriere dar. Daher sind insbesondere mittelständische Unternehmen bisher aus Kostengründen nicht in der Lage gewesen, neueste Forschungsergebnisse im Bereich Cloud-Computing und Webmining aufgrund immer kürzer werdender Innovationszyklen in gewinnbringende Anwendungen zu transferieren.

Die Zielsetzung des xLiMe Projekts  ist die Extraktion von Informationen von verschiedenen Media Plattformen auf unterschiedlichen Sprachen, um daraus eine cross-linguale sowie cross-mediale Wissens-/Datenbasis zu schaffen.
Dieser Prozess läuft in near real-time um ein kontinuierliches Update sowie eine umfassende Übersicht über die Informationsverbreitung über die Medien zu erhalten, z.B. von einer Europäischen Communities in Katalonien bis zu weltweiten Verbreitung als englischsprachiger Content. Durch die Kombination von Spracherkennung, natürlicher Sprachverarbeitung, Machine Learning und semantische  Technologien, wird die Lösung für bisher offene Research-Probleme entwickelt: 

  1. Die Extraktion von automatisiert (durch Maschinen) lesbarer Information/Wissen (Entitäten, Sentiment, Events & opinions) aus multilingualem, multimedialen und Social Media Content und Einbindung in die cross-linguale  & cross-mediale Wissens-/Datenbasis, 
  2. automatisierte Suchabfrage nach Informationen mittels strukturierter und unstrukturierter Queries in near real-time, 
  3. Überwachung des Ursprungs, Bedarfs und Verbreitung
  4. Analyse der Wechselwirkung zwischen medialem Exposure und Verhaltensmuster.

Smart Data Web

Die Zielsetzung des Projekts Smart Data Web ist es nutzbare, innovative Smart Data Technologien, Dienste und Dienstleistungen für die automatische Sammlung, Strukturierung und Analyse großer Datenmengen zu entwickeln. Im Mittelpunkt steht die Schaffung eines öffentlichen Wissensnetzes durch eine automatisierte Erkennung, Extraktion und Strukturierung relevanter Informationen.

VICOs Aufgabe im Rahmen des Forschungsprojekts ist die Entwicklung der definierten Daten, Algorithmen, Technologien und Systeme. Durch deren Verwendung wird im Rahmen des Projekts ein Unternehmensinformationssystem (UIS) als Use Case aufgebaut.

ReProsis

Das Forschungsprojekt ReProsis befasst sich mit der Entwicklung eines Produktinformationssystems, mit der Zielsetzung Big Data Produktanalyse in Echtzeit durchführen zu können um die Teuerung des internationalen Produkt Managements zu optimieren. Dadurch werden Produkt Manager in der Lage versetzt, mittels Echtzeit Marktinformationen zu eigenen wie Wettbewerbsprodukten, besser operative und strategische Entscheidungen zu treffen.

VICO verantwortet im ReProsis Projekt die Entwicklung des Gesamtsystems. Hierfür werden Daten aus Social Media Plattformen, Online Shops, Nachrichten und von Partnern erfasst. Aus diesen Daten werden relevante Informationen für das Produktmanagement wie aktuelle Preise, Bewertungen sowie die Verfügbarkeit und Verkaufszahlen der Produkte, etc. extrahiert. Die generierten Informationen werden auf einer Online-Plattform in Form eines Management Dashboards aufbereitet und in Echtzeit zur Verfügung gestellt.

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