Editorial
Big Data (BD) und Maschinelles Lernen (ML) sind die Treiber von Innovationen in der Künstlichen Intelligenz und der Data Science. Die Analyse von sehr großen und heterogenen Datenmengen hat das Potenzial, viele Lebensbereiche zu revolutionieren, von den Wissenschaften (Medizin, Chemie, Physik, Materialwissenschaften, Geisteswissenschaften etc.) über die Produktion (z. B. Fehlervorhersage im Rahmen von Predictive Maintenance und Massenindividualisierung bei Produktempfehlungen auf Online-Marktplätzen), den Verkehr oder die Energie bis hin zu politischen und gesellschaftlichen Prozessen (Wahlvorhersagen, Identifikation von Fake News, Bildern oder Videos). Der Umgang mit BD und ML ist aber hochgradig spezialisiert und anspruchsvoll: er erfordert sowohl informatische, mathematische als auch ingenieurstechnische Kompetenzen. Big Data und ML wirken disruptiv auf allen gesellschaftlichen Ebenen und führen zu völlig neuartigen Anwendungen in Wirtschaft und Wissenschaften. In den Wissenschaften wird bereits vom „vierten Paradigma“ gesprochen, in der Wirtschaft von der nächsten industriellen Revolution, mit Daten als wesentlichem Produktionsfaktor.
