Steffen Kläbe von Actian wird für Dissertation über moderne Data Analytics ausgezeichnet

Cloud Computing ist eine der bahnbrechendsten Technologien der letzten zwei Jahrzehnte, aber wohin wird sie sich entwickeln? Wie Steffen Kläbe, Senior Researcher bei Actian, in einer Dissertation erläutert, hat sich Cloud Computing zu einer transformativen Technologie entwickelt, die durch Fortschritte bei verteilten Systemen, Virtualisierung und schnellen Netzwerken vorangetrieben wird. Sie bietet wichtige Vorteile wie elastische und kosteneffiziente Ressourcennutzung, Benutzerfreundlichkeit, eine niedrige Einstiegshürde für verwaltete Umgebungen und Zugänglichkeit für heterogene Hardware.

Folglich muss das Softwaredesign neu überdacht werden, um die Vorteile von Cloud von Haus aus zu unterstützen. Dies sind nur einige der Ideen, die Kläbe in seiner Doktorarbeit "Modern Data Analytics in the Cloud Era" vorstellt.

Für seine Dissertation wurde Kläbe kürzlich von der Gesellschaft für Informatik mit dem Dissertationspreis für Wirtschaftsinformatik ausgezeichnet. Er erhielt den Preis auf der Konferenz Business, Technology, and Web (BTW) 2025 in Bamberg, Deutschland.

Mit der renommierten Auszeichnung werden die besten Doktorarbeiten der letzten zwei Jahre in diesem Bereich gewürdigt, was sie zu einer der wichtigsten Auszeichnungen in diesem Sektor macht. Kläbe, der in der ActianNiederlassung in Ilmenau (Thüringen) arbeitet, war einer von nur zwei Preisträgern in diesem Jahr, was die Bedeutung seiner Forschung für moderne Unternehmen unterstreicht.

Anerkennung in der Branche und Auswirkungen auf das Geschäft

Auf der BTW 2025 Konferenz präsentierte Kläbe den rund 200 anwesenden Führungskräften aus Industrie und Forschung ein Spotlight Paper zu Actian Vector 7.0. Er erläuterte, wie Vector, eine hochperformante Analysedatenbank, nicht nur durch seine Leistung besticht, sondern auch Funktionen zur Integration in moderne Ökosysteme und zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit für Kunden bietet.

Kläbe's Kollege Stefan Hagedorn, Principal Software Engineer bei Actian, hielt ebenfalls einen Vortrag auf der Veranstaltung. Hagedorns Thema "Experiences of Implementing In-database TPCx-AI" (Erfahrungen bei der Implementierung von In-database TPCx-AI) erläuterte die Erkenntnisse seines Teams beim Einsatz von Vector zur Durchführung von Maschinelles Lernen des standardisierten TPCx-AI-Benchmarks.

Die Diskussionen im Anschluss an diese Präsentationen untermauerten die praktischen Auswirkungen der Forschung von Kläbe und Hagedorn auf die Herausforderungen von Reale Daten . Diese Gespräche unterstrichen den wachsenden Bedarf an High-Performance , die moderne analytics workloads bewältigen können.

Foto: Maximilian Schüle

Cloud Datenmanagement im Blickpunkt

Die Dissertation von Kläbe befasst sich mit den wachsenden Herausforderungen traditioneller Datenbanken bei der Bewältigung moderner Anwendungsfälle. In der heutigen Umgebung, in der Echtzeitanalysen und Maschinelles Lernen das Datenmanagement umgestalten, schlägt Kläbe Lösungen vor, die sich auf Cloud Computing und moderne Analytik als Schlüsselbereiche konzentrieren, die die Art und Weise, wie Systeme entworfen und genutzt werden, verändern.

Seine Forschung bietet praktische Lösungen zur Optimierung von scalability, Elastizität und Leistung im Cloud . Zu seinen Schwerpunkten gehören:

• Elastische Skalierung für verteilte Datenbank-Engines, die eine nahtlose Ressourcenzuweisung auf der Grundlage der Workload gewährleisten.
• Ungefähre Datenbankbeschränkungen um feinkörnigen Dateneingang aus zahlreichen Quellen und den Bedarf an Echtzeitanalysen auf Live-Daten abzugleichen.
• Eine neue Methode zur Datenpartitionierung die bei Aktivierung von Näherungsbedingungen eine robuste Anfrage bietet.

Diese Fortschritte stehen im Einklang mit den sich wandelnden Anforderungen von Unternehmen. Durch die Optimierung von Plattformen, die große Mengen an Echtzeitdaten effizient verarbeiten und dabei kosteneffizient und skalierbar bleiben, können Unternehmen schneller verwertbare Erkenntnisse gewinnen und die Entscheidungsfindung verbessern.

Verbesserung moderner Workloads durch Integration von Maschinelles Lernen

Über die Optimierung der Infrastruktur hinaus beschäftigt sich Kläbe in seiner Forschung mit modernen Datenbank-Workloads, insbesondere im Hinblick auf Maschinelles Lernen und Nutzer FunktionenNutzer Defined Functions (UDFs)). Seine Forschung umfasst:

• Effiziente Unterstützung für Nutzer Defined Functions (UDFs), insbesondere für die Integration von Lösungen aus Python.
• Integration von Maschinelles Lernen auf Maschinelles Lernen , die die Anwendung von Vorhersagemodellen in Datenbanksystemen vereinfacht.

In seiner Dissertation untersucht Kläbe analytische Datenbankmanagementsysteme und ihre Interaktionspunkte mit der Cloud . Er identifiziert Herausforderungen, die angegangen werden müssen, um die Vorteile der Cloud im Vergleich zu traditionellen On-Premises zu nutzen und zu unterstützen.

Die Zukunft des Datenmanagement gestalten

Klabes Forschung liefert einen Fahrplan für die Entwicklung von Cloud Computing und Datenbanken und macht moderne Analysen zugänglicher und effizienter. Seine preisgekrönte Arbeit trägt dazu bei, sowohl das geschäftliche als auch das akademische Verständnis für die Zukunft des Datenmanagements zu fördern. So sind beispielsweise die elastische Skalierung, die Python UDF und datenbankinterne Funktionen für maschinelles Lernen nun Bestandteil der ActianProdukte.

Da die Cloud die Art und Weise, wie Daten verwaltet werden, immer wieder neu definiert, bietet Klabes Arbeit Erkenntnisse, die den Weg für effizientere, intelligentere und skalierbar Datenlösungen ebnen. Wer sich für die vollständige Dissertation interessiert, kann sie hier einsehen, eine 10-seitige Zusammenfassung ist hier verfügbar.

Dies ist nicht das erste Mal, dass Kläbe für seine Forschung ausgezeichnet wird. Auf einer gemeinsamen Konferenz von EDBT/ICDT in Griechenland im Jahr 2023 erhielt er eine Auszeichnung für das beste Papier für seine Forschung über " Patched Multi-Key Partitioning for Robust Anfrage Performance".

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.