Research Topics

Unsere Themenschwerpunkte

Folgende Themenschwerpunkte stehen aktuell bei DATEV besonders im Fokus:

Data Science: Machine Learning und Künstliche Intelligenz, Big Data, Mining, Analytics, Information Extraction

Nutzung von Datensätzen bzw. Datenströmen aus vielfältigen Eingangsquellen, um datenverarbeitende Anwendungen verstärkt zu automatisieren und datengetrieben Mehrwert über intelligente Lösungen zu generieren. Mögliche Methoden sind u.a. (Stream-based) Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, etc.

Data Governance und Security

DSG-VO-konforme Freigabe von Ausschnitten, Aggregationen oder Abstraktionen von Daten für weiterführende Big-Data-Szenarien, ohne dabei Rückschlüsse auf einzelne Akteure zuzulassen. Mögliche Methoden sind u.a. Methoden des Datenschutzes, Anonymisierung, Fraud Detection, K-Wert Analyse, Federated Learning, etc.

Plattformen und Digitale Ökosysteme

Das DATEV-Ökosystem mit einer Vielzahl eigener und von Partnern bereitgestellten Services bietet Forschungsthemen zur weiterführenden Analyse und Management der Plattform, Entwicklungsprozesse, Architekturen/Konzepte, Tests, Prozesse, Kosten u.v.m. Mögliche Methoden sind u.a.: Autodetection von Verzeichnisdiensten, Distributed-Ledger (Blockchain), der Analyse/Detection von Serviceketten, etc. ·

Wissensorganisation und Interaktion

Erfassung, Erweiterung und Co-Evolution von Wissensbasen sowie multimodale Interaktionsprozesse (UX-Aspekt) für ein effizientes und qualitativ hochwertiges Question Answering/Chatbots im betriebswirtschaftlichen (bzw. komplexeren Helpdesk) Umfeld. Mögliche Methoden sind u.a.: Knowledge Graphs, Data Fabric, Smart Data, Data Inventory, Big Data Analytics, Visual Analytics, Entity Recognition, NLU, Werteextraktion, etc.

Konzepte, Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung

Steigende Anforderungen an die Softwareentwicklung führen zu einem verstärkten Bedarf zur Optimierung des Software Lifecycles. Methoden der künstlichen Intelligenz und andere zu erforschende Technologien werden Prozesse optimieren, Teilbereiche automatisieren und zu autonomen Systemen führen. Mögliche Gebiete sind u.a.: Multicloud/Hybrid Cloud, Homogenisierung verteilter IT-Landschaften, Micro/Nano Service Landschaften, Chaos Engineering, CI/CD, Testautomatisierung, Green IT, etc.