RTR-GmbH ermöglicht österreichische Benutzer die Qualität ihrer Telekomnetze durch RTR freien Anwendung evaluieren. Die generierten Daten aus diesen Tests sind im RTR Webseite als Open Source Daten zur Verfügung. Ziel dieses Projekts ist es, anhand der verfügbaren Testdaten die zukünftige Leistung der österreichischen Telekomdienstanbieter zeitlich und räumlich vorherzusagen.

• Datensammlung aus verschiedenen Quellen und Zusammenfassen in einem einzigen Datenrahmen (Wetterdaten, Geodaten, Bevölkerungsdaten, Points of Interest, ...).
• Aufbereitung von Daten für Machine Learning (ML) Methoden.
• Daten analysieren und Pattern finden, mithilfe verschiedener ML Algorithmen.
• Aufbau aufschlussreicher und detaillierter Visualisierungen der Vorhersagen-Ergebnisse

Unterstützung in den Bereichen Business- und Datenanalyse.

• Vergleich und Empfehlung und Einsatz verschiedenen Software Frameworks, welche die Projektanforderungen erfüllen.
• Unterstützung bei der Auswahl von Softwarekomponenten für Data Warehousing, Datenanalyse und Datenvisualisierung.
• Definieren und Implementierung des Zugriffs- und Rechtereglement unter Berücksichtigung hierarchischer Vorgaben für gezielte Abfragen der Fachbereiche in den ÖBB-Datenbanken des Data-Lakes.
• Erstellen einer Rule-Engine für eine Hierarchie von Fehlerregeln.
• Lesen, analysieren und speichern der Daten im Batch- und Streaming-Modus.
• Erstellen einer Freigabeprozess Software, die es verschiedenen Hierarchien von Benutzern ermöglicht, Fehlerregeln zu verwalten

Entwicklung generischer Software, die Maschinenausfälle in Echtzeit vorhersagen kann. Die Lambda-Architektur wird als Basisarchitektur der Software verwendet.

• Erstellen von Spark-Code für Batch- und Speed Layers.
• Testen von Spark-Code auf echte Big Sensordaten.

Erstellung eine technische Studie und Analyse der aktuellen BI-Systeme und Lösungen. Ziel war es, die SOFTCOM Vertriebsexperten beim Verständnis der Marktanforderungen im BI Bereich zu unterstützen. Die Studie half auch bei den strategischen Vertriebsplänen von SOFTCOM.

• Definieren Grundkomponenten von BI-Systemen (Datenerfassung, Data Warehousing, Datenanalyse,
  Reporting und Visualisierung, Systembereitstellung)
• Definieren BI Terminologien und deren Verwendung.
• Detaillierte Erläuterung der einzelnen BI-Komponenten mit unterstützten Diagrammen.
• Liste der aktuellen BI Tools und Software.
• Liste der österreichischen und internationalen Unternehmen, die Lösungen im BI Markt anbieten.

Aufbau eines Webcrawlers zur Erfassung der Preise von Elektroartikeln in Deutschland Online- Markt.

• Entwicklung und Produktivsetzung des Webcrawlers.
• Testen des Crawlers für mehrere deutsche Online-Shops (z. B. Amazon.de und Idealo.de)
• Laufendes Reporting, sowie statistische Auswertungen hinsichtlich der Preisentwicklung bestimmter Produktkategorien

Firma Meeting Snackservice möchte eine Verkaufsaktion für die Aussteller der BAU München Messe durchführen. In diesem Zusammenhang möchte die Firma die Namen und Kontaktdaten aller Aussteller der Messe herunterladen.

• Implementieren und Ausführen eines Deep Web Crawlers, der Namen und Kontaktdaten aller Aussteller der Messe herunterlädt.
• Korrigieren fehlende und unvollständige Daten nach dem Crawlenprozess

Entwicklung generischer Analyseblöcke auf Basis Apache Spark für den Einsatz im Bereich "Predictive Maintenance"

• Erstellen von Spark-Codeblöcken für die prädiktive Modellierung.
• Anwenden von Spark-Code zum Thema "IoT Predictive Maintenance"
• Testen verschiedener Vorverarbeitungs-, Klassifizierungs- und Evaluierungstechniken unter Verwendung von reinem Spark-Code.
• Benchmarking von Spark-Ergebnissen mit entsprechenden Python Lösungen

Erstellung einer Marktstudie und technische Analyse der am Markt vorhandenen IoT Plattformen hinsichtlich technischer und funktionaler Leistungsparameter. Zielsetzung war die Produkte dem Anforderungskatalog des Kunden gegenüberzustellen und zu prüfen inwieweit sie die Erfordernisse des industriellen Setups erfüllen.

• Definieren geeigneter Kriterien zum Vergleichen verschiedener IoT-Plattformen (27 Kriterien in die Studie)
• Auswahl und Detailanalyse von 15 IoT-Plattformen, die die technischen Anforderungen von Rubble Master grundsätzlich erfüllen.
• Shortlisting Top 3 für einen PoC Projekt

Eine Benchmark-Studie zu verfügbaren Visualisierungstools erstellen, die BI-Systeme unterstützen und direkte Verbindung zu Hadoop / Cloudera-Plattformen haben

• Definieren von technischen und finanziellen Kriterien, um verschiedene Visualisierungssoftware zu vergleichen.
• Auswahl der besten 12 Tools für die Studie.
• Empfehlung von drei Tools, die den Anforderungen der Kunden erfüllen

Extraktion maßgeblicher und relevante Informationen aus Lebensläufen (z.B. personenbezogene Daten, pädagogischen Hintergrund, frühere Jobs, skills...)

• Wandlung unstrukturierter Daten anhand semantischer Interpretation in strukturierte relationale Datenbanken

Lösung zur Auswertung und Lokalisierung von Außengeräten und mobilen Endgeräten

• Implementierung von verschiedenen Lösungsvarianten für die Erfassung von Außengeräten/mobilen Endgeräten unter Anwendung mathematisch/statistischer Modelle.
• Evaluierung der Lösungsansätze hinsichtlich Trefferqualität und Usability.
• Unterstützung des Kunden bei der Auswahl der technologisch und strategisch besten Lokalisierungslösung

Erstellung prädiktiver Modelle zur Auswertung von Alarmmeldungen in Alarmsystemen.

• Datenanalyse der verbundenen Alarmsysteme
• Ermittlung mathematischer Funktionen, welche mit Fehlalarmen zusammenhängen.
• Erstellen von prädiktiven Modellen, die in der Lage sind, falsche Alarme in der Zukunft vorherzusagen (3 Monate vor Alarmzeitpunkt)
• Optimierung der prädiktiven Modelle im Zuge weiterer Prüfiterationen, bei denen jeweils unterschiedliche Testdaten (unseen Data) herangezogen wurden.

Implementierung, Test und Optimierung von Indoor Positioning Algorithmen für Kongresse und Messen

• Wissenschaftliche Studie hinsichtlich möglicher Innenpositionierungs-Algorithmen welche geeignet sind Besucherströme in Kongressen und Messen zu erfassen und bewerten zu können.
• Implementieren, Testen und Optimieren von Innenpositionierungstechniken (z. B. Kalman Filter, Particle Filter, Trilateration, Fingerprinting)
• Entwerfen und Ausführen von Tests zur Bewertung von Innenpositionierungstechniken bei Live-Events.
• Automatische Generierung von PDF-Berichten zur Ergebnisauswertung.
• Marktstudie über Visualisierungswerkzeuge, welche das Offline- und Online-Plotten unterstützen

IT gestützte Ermittlung von ungewöhnlichen Sequenzen (outliers) in großen Videosammlungen

• Untersuchen von High Dimensions Clustering Methoden, welche die Erzeugung von Clustern in verschiedenen Größen, Formen und Dichten unterstützen.
• Evaluierung div. Bewertungskriterien, um verschiedene Clustering Techniken zu bewerten

Automatisationsgestützte Marktbeobachtung hinsichtlich Markt- und Produktentwicklung im Online Buchhandel.

• Entwicklung einer Metacrawler Engine für den Online Buchhandel, um bestimmte Daten wie Verkaufsrang, Zahl der Rezessionen u.ä. abzurufen
• Entwicklung einer MySQL-Datenbank zur Erfassung der Metacrawler Eingangs- und Ausgangsdaten.
• Entwicklung eines browserbasierten Frontends für 3 Dashboards, welche die Daten der Metacrawler Engine abbilden (Vertriebsinformationen, Leser Wertschätzung und Titel- Verweise auf verwandte Titel)