Dr. Michael Kläs

Dr. Michael Kläs ist seit Abschluss seines Informatikstudiums in der angewandten Forschung tätig und berät Unternehmen in den Bereichen Softwarequalität und Datenanalyse. Im Laufe der letzten Dekade verantwortete er in zahlreichen Industrie- und Forschungsprojekten insbesondere den Aufbau von KPI-Systemen, die Evaluation neuer Technologien und die Entwicklung prädiktiver Analysen. In seiner Dissertation beschäftigte er sich mit der Vorhersage von Softwarefehlern unter Einbeziehung von Expertenwissen. Aktuell liegt sein Schwerpunkt im Bereich der Potenzialanalyse für datengetriebene Innovation und der Datenqualität bei Big-Data-Lösungen. Als Autor zahlreicher Fachpublikationen engagiert er sich zudem als Hochschuldozent und als Experte bei der Normierung im Bereich „Smart Data“ (DIN).

Aufwandschätzung in Entwicklungsprojekten – Gefangen zwischen kognitiver Verzerrung und magischen Algorithmen?

„Wie lange bist du noch unterwegs?“ – „Kann ich nicht genau sagen, bin gerade auf der A6, Höhe Mannheim. Ich schätze aber, dass ich in einer Stunde, gegebenenfalls auch 45 Minuten, da bin.“  Eine eigentlich triviale Frage, mit einer meist…

Big Data und Predictive Analytics – Alles nur ein Hype?

Erfahren Sie, warum es nicht nur Ihnen schwerfällt, vermeintliche Schätze in vorhandenen Daten zu heben, was Ihr tatsächlicher Aktivposten bei der Umsetzung daten-getriebener Lösungen ist und wie Sie mittels aktiver Datengenerierung Wirkzusammenhäng effektiv aufdecken.

Data Quality – A BIG Challenge for BIG Data

Wenn über Big Data gesprochen wird hört man häufig vom Prinzip „Quantity over Quality“. Um dieses verbreitete Missverständnis aufzuklären, skizziert der Beitrag warum auch bei steigenden Datenmengen die Qualität wichtig bleibt und erklärt was mit „Quantity over Quality“ eigentlich gemeint ist.