Standpunkte Wie sich das Datenmanagement weiterentwickelt

Berlin hat sich in den vergangenen Jahren als eine der dynamischsten Metropolen Europas für Wissenschaft, Technologie und Innovation etabliert. Mit seiner einzigartigen Dichte an Hochschulen, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und Tech-Start-ups gilt die Metropolregion längst als „Hauptstadt der Wissenschaft“ – ganz besonders gilt das für die Bereiche Big Data (datengetriebene Technologien) und maschinelle Lernverfahren, den Grundpfeilern der Künstlichen Intelligenz (KI). Darüber hinaus wächst die Berliner Start-up-Szene im Bereich Deep Tech und AI mit mehr als 500 aktiven Start-ups rapide.

Zusammen mit einigen der renommiertesten Forschungsinstitutionen der Stadt Berlin und Umgebung – dem Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (Bifold), der Technischen Universität Berlin, der Humboldt-Universität zu Berlin und dem Hasso-Plattner-Institut (HPI) in Potsdam – freue ich mich daher besonders, dass es uns gelungen ist, die international wichtigste wissenschaftliche Konferenz im Bereich Datenmanagement, die ACM Sigmod/Pods, nach Berlin zu holen. Vom 22. bis 27. Juni 2025 sind die weltweit führenden Datenbankforscher:innen hier zu Gast – eine bedeutende internationale Anerkennung für die Stadt und ihr akademisches und wirtschaftliches Ökosystem.

Datenmanagementtechnologien sind eine der wichtigsten Grundvoraussetzungen für nahezu alle KI-Anwendungen. Die Konferenz bringt jährlich die international führenden Köpfe aus Wissenschaft und Wirtschaft zusammen, um neueste Erkenntnisse und Trends in Datenbanksystemforschung, Cloud-Datenarchitekturen sowie Data Engineering für KI-Anwendungen zu diskutieren.

Renommierte Redner:innen wie zum Beispiel Christos H. Papadimitriou, der bereits in Harvard, am MIT, the National Technical University of Athens, Stanford, University of California sowohl in San Diego als auch in Berkeley gelehrt hat und derzeit an der Columbia University lehrt, Margo Seltzer von der University of British Columbia, Phil Bernstein von Microsoft, oder Virginia Vassilevska Williams vom MIT diskutieren in den Hauptvorträgen, wie sich die gesamte Informatik durch die neuen Durchbrüche in der KI als Disziplin wandelt, wie Forschung in Datenmanagement und maschinellen Lernen zusammen spielt und geben einen Rückblick auf die Geschichte des Transaktionsmanagements.

Zu den aktuell wichtigsten und von der wissenschaftlichen Community bereits ausgezeichneten Neuentwicklungen auf dem Gebiet, die auf der Sigmod/Pods präsentiert werden, gehören neuartige Techniken zur Vorhersage der Größe von Zwischenergebnissen für Datenbankabfragen, Transaktionsverarbeitung mit sehr geringer Latenz sowie die Nutzung der Netzwerktechnologie CXL (Compute Express Link), um Cloud-Datenbanksysteme mit entkoppeltem und verteiltem Speicher zu entwickeln.

Wie Patienten auf der Intensivstation von neuen Methoden profitieren

Wissenschaftler:innen von Bifold, TU Berlin und DFKI demonstrieren mit Nebula Stream ein Open-Source-System zur Verarbeitung von massiv verteilten Datenströmen in einer Edge-Cloud-Umgebung, um Anwendungen mit sehr hohem Datendurchsatz und geringer Latenz zu ermöglichen. Zusammen mit der Charité zeigt das Forschungsteam, wie diese Technologie Pflegekräfte auf der Intensivstation durch KI unterstützen und entlasten kann. Konkret werden durch die intelligente Kombination von Daten aus Patientenmonitoren, Wärmebildkameras und Audiosignalen in Echtzeit frühzeitig präzise Warnungen erzeugt, die eine Verschlechterung des Gesundheitszustandes eines Patienten melden, so dass proaktiv Gegenmaßnahmen eingeleitet werden können.

Zusammen mit der Universität Brüssel und der belgischen Bahn SNCB wird zudem die Nutzung des Nebula-Stream-Systems auch im Mobilitätssektor demonstriert. Weitere Technologiedemonstratoren stellen neueste Forschungsergebnisse zur Sicherstellung von Datenschutz und Privatsphäre bei verteilter Datenverarbeitung sowie Methoden zum effizienten Datentransfer zwischen heterogenen Systemen und der Generierung von datenzentrischen ML-Pipelines vor.

Wissenschaftliche Beiträge des HPI zeigen, wie moderne KI-Systeme nicht nur mit großen Textmengen, sondern auch mit tabellarischen Daten umgehen können und wie Deep Learning Modelle zur Anpassung an neue Aufgaben effizient ausgewählt werden können.

Von Seiten der HU Berlin werden Techniken für die automatisierte Erkennung von relevanten Mustern in Datenströmen, sowie für ihre effiziente Berechnung für sehr große Datenvolumen vorgestellt, und es werden Methoden des Quantencomputings zum Lösen von Aufgabenstellungen aus der Datenintegration verwendet.

Auch Unternehmen aus der Metropolregion Berlin sind stark auf der Tagung vertreten. So stellen zum Beispiel die auch in Berlin ansässigen Unternehmen Amazon, Databricks oder Snowflake ihre Technologieinnovationen für die Analyse von großen Datenmengen sowie ihre Ansätze zur Realisierung von Cloud-Systemen für Daten und KI vor.

Die Austragung derartiger Leuchtturmveranstaltungen sowie die starke Präsenz von führenden Forschungseinrichtungen der Metropolregion Berlin zeigt einmal mehr, wie wichtig ehrgeizige forschungspolitische Zielsetzungen sind, um Deutschland als wirtschaftlichen und wissenschaftlichen Spitzenstandort zu positionieren. Der im Koalitionsvertrag formulierte Anspruch, den Ausbau von Forschungsausgaben auf 3,5 Prozent des BIP festzulegen sowie die gezielte und nachhaltige Förderung von KI-Zentren, die Positionierung Deutschlands als wissenschaftlicher Spitzenstandort für digitale Technologien und Dateninfrastrukturen – aber auch für die innovativsten internationalen Wissenschaftler:innen – können meiner Meinung nach dabei nur erste Etappen sein.

Die Digitalisierung in der Verwaltung, Wissenschaft und Industrie zu verzahnen, ist eine der herausragenden Aufgaben der Zukunft. Investitionen in die digitale Souveränität – etwa durch Technologieentwicklungen und Unternehmensansiedlungen und -gründungen – setzen exzellente Grundlagenforschung und internationale Kooperation und Vernetzung zwingend voraus.

Volker Markl ist Co-Direktor des Berliner KI-Kompetenzzentrums Bifold.