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Prof. Volker Markl zum ACM-Fellow 2020 ernannt

| Pressemitteilung | Data Management & Analysis | Intelligente Analytik für Massendaten | Berlin

Prof. Dr. Volker Markl, Chief Scientist und Leiter des Forschungsbereichs „Intelligente Analytik für Massendaten“ am DFKI, wurde am 13.1.2021 von der ältesten und größten Informatiker-Organisation der Welt, der „Association for Computing Machinery“ (ACM) zum „Fellow“ ernannt. Diese hohe Auszeichnung erhalten jedes Jahr nur ein Prozent der Mitglieder dieser Wissenschaftsvereinigung.

Die 1947 gegründete Association for Computing Machinery (ACM) ist mit fast 100.000 Mitgliedern in über 100 Ländern die älteste und größte internationale Fachgesellschaft für Informatik. Sie vereint Lehrende, Forschende und Fachleute der Informatik, um einen Dialog anzuregen, Ressourcen zu teilen und die Herausforderungen des Fachgebiets anzugehen.

Das ACM Fellows-Programm würdigt herausragende Forschungsleistungen führender Mitglieder. ACM-Fellows tragen in besonderer Weise dazu bei, Innovationen in verschiedenen Bereichen der Informatik voranzutreiben. Jedes Jahr erhalten nur ein Prozent der ACM-Mitglieder die Auszeichnung zum Fellow. ACM-Fellows werden von ihren Kollegen nominiert, wobei die Nominierungen von einem renommierten Auswahlkomitee geprüft werden.

Prof. Dr. Volker Markl wird für seine herausragenden Beiträge zur Abfrageoptimierung, skalierbaren Datenverarbeitung und Datenprogrammiermodelle ausgezeichnet.

Prof. Markl ist Chief Scientist und Leiter des Forschungsbereichs „Intelligente Analytik für Massendaten – Smart Data“ am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Gleichzeitig ist er Direktor des Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD), welches aus der Fusion des Berlin Big Data Center (BBDC) und dem Berliner Zentrum für Maschinelles Lernen (BZML) hervorging. An der Technischen Universität Berlin leitet er das Fachgebiet Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA).

Am DFKI in Berlin forschen Prof. Markl und sein Team insbesondere an Methoden, Technologien und Werkzeugen für Datenanalytik, unter Einbeziehung der gesamten Datenwertschöpfungskette: von Datenerfassung und Informationsextraktion über Informationsintegration und Speicherung bis hin zur skalierbarer Datenverarbeitung, interaktiver Analyse und Visualisierung, unter Berücksichtigung von Cloud Computing, verteilter Verarbeitung und modernen Rechnerarchitekturen.