Metaserve: Datenintensive Prozesse effizienter gestalten

Via modernster Data Profiling Methoden und einer neuen, intuitiven Anfragesprache (DPQL) werden mittels Metaserve komplexe strukturelle Metadaten wie beispielsweise Datenformate, statistische Wertverteilungen, Korrelationen, Schlüsselwerte und Datenabhängigkeiten automatisch aus verfügbaren Datensätzen gewonnen. 

Da essentielle Daten zur Krisenbewältigung, wie beispielsweise Strom-, Wasser- und Kamera-Daten, größtenteils erst bei Eintritt einer Krise freigegeben und geteilt werden, zielt die Metaserve-Forschung darauf ab, die Metadatenextraktion zu beschleunigen, Metadaten bedarfsgerecht zu erstellen und die konkrete Versorgung von IT-Prozessen mit notwendigen Metadaten zu ermöglichen. In Krisensituationen stehen damit aktuelle, integrierte und bereinigte Daten zur Erstellung digitaler Zwillinge, dem Trainieren von Modellen und der Analyse komplexer Abhängigkeiten zur Verfügung.