Prof. Dr. Volker Markl

• Seit 2020 Direktor des Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD)
• 2018 – 2020  Ko-Direktor des Berliner Zentrums für Maschinelles Lernen (BZML)
• Seit 2018  Chief Scientist am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
• Seit 2014  Wissenschaftlicher Direktor des Forschungsbereichs „Intelligente Analyse von Massendaten“ am Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI)
• 2014 – 2020  Direktor des Berlin Big Data Center (BBDC)
• Seit 2008  Professor und Leiter des Fachgebiets Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA) an der Technischen Universität Berlin
• 2001 – 2008  Wissenschaftler am IBM Almaden Research Center, San Jose, California, USA
• 1997 – 2000  Leiter einer Forschungsgruppe am Bayerischen Forschungszentrum für wissensbasierte Systeme (FORWISS) in München

Mentor und Mitgründer der folgenden StartUps (Auszug)

2014 – 2018 (exit)    Mitgründer und Mentor, Data Artisans, Berlin, Deutschland
2010 – 2016 (exit)    Mentor, Parstream, Köln, Deutschland

Wissenschaftliche Ämter (Auszug)

• Präsident der Very Large Data Bases Endowment Inc. (VLDB / 2018 - 2021)
• Arbeitsgruppenleiter der Plattform Lernende Systeme, acatech – DEUTSCHE AKADEMIE DER TECHNIKWISSENSCHAFTEN
• Gründungsmitglied der Big Data Value Association/Big Data Value PPP

Auszeichnungen und Ehrungen (Auszug)

• ICDE 2021 Best Paper Award
• BTW 2021 Best Paper Award
• ACM SIGMOD 2020 Best Paper Award
• EDBT 2019 Best Paper Award
• BTW 2019 Data Science Challenge Gewinner
• EDBT 2017 Best Demonstration Award
• ACM SIGMOD 2016 Research Highlight Award
• Germany’s “Leading Digital Mind” (“Digitale Köpfe”) Award (2014)
• VLDB Best Paper Award (2014)
• Innovation Supporter Award, TU Berlin (2012)
• Status-only Professorship Appointment, University of Toronto (2012)
• Hewlett Packard Open Innovation Award (2009 + 2010)
• Pat Goldberg Best Paper Award, IBM (2006)
• Best Mentor Award, IBM (2005)
• Outstanding Technological Achievement Award, IBM (2005)

Veröffentlichungen

207 Veröffentlichungen (Citation h-index: 44) und 33 Key Note Lectures

• BTW 2021 Best Paper Award für das Paper „Fast CSV Loading Using GPUs and RDMA for In-Memory Data Processing“
• ICDE 2021 Best Paper Award für das Paper „Efficient Control Flow in Dataflow Systems: When Ease-of-Use Meets High Performance“
• EDBT SIGMOD 2020 Best Paper Award für das Paper „Pump up the Volume: Processing Large Data on GPUs with Fast Interconnects“
• EDBT 2020 Best Paper Award für das Paper „Pump up the Volume: Processing Large Data on GPUs with Fast Interconnects“
• EDBT 2019 Best Paper Award für die Abhandlung „Efficient Window Aggregation with General Stream Slicing“
• Erster Platz in der BTW 2019 Data Science Challenge
• Co-lead, Technical Enablers und Data Science Arbeitsgruppe der „Plattform Lernende Systeme“, 2018.
• ACM SIGMOD 2016 Research Highlight Award
• EDBT 2017 Best Demonstration Award
• Mitglied der Expertenkommission „Zentrum Digitalisierung Bayern“, 2015.
• Germany’s Leading Digital Minds („Digitale Köpfe“) Award, 2014.
• VLDB Best Paper Award, 2014.
• Innovation Supporter Award, TU Berlin, 2012.
• Status-only Professorship Appointment, University of Toronto, 2012 - 2018.
• IBM Faculty Award, 2012.
• IBM Shared University Grant Award, 2012.
• Trusted Cloud Award, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, 2011.
• IBM Center of Advanced Studies Award 2010, 2011, 2012.
• Hewlett Packard Open Innovation Award, 2009, 2010.
• IBM Shared University Grant Award, 2008.
• Pat Goldberg Best Paper Award, IBM, 2006.
• Outstanding Technological Achievement Award, IBM, 2005.
• Best Mentor Award, IBM, 2005.
• Seventeen Invention Achievement Awards, IBM, 2001 – 2006.
• Four Invention-Plateau Awards, IBM, 2001 – 2006.
• IST Prize for TransBase HyperCube, European Commission and EUROCASE, 2001.
• Outstanding Computer Science Dissertation, German Computer Society (GI), 2000.
• Siemens Nixdorf Förderkreis, Siemens AG, 1992-1995.

• wissenschaftlicher Beirat der Software AG
• wissenschaftlicher Beirat des Alexander von Humboldt-Instituts für Internet und Gesellschaft
• Gesellschaft für Informatik (GI), FG Datenbanken
• ACM
• ACM SIGMOD
• IEEE Computer Society
• Gewählter Kurator bei VLDB Endowment
• Gewählter Generalsekretär bei VLDB Endowment
• Gewählter Präsident bei VLDB Endowment
• Gründungsmitglied der Big Data Value Association/Big Data Value PPP

• Gewählter Kurator bei VLDB Endowment
• Gewählter Generalsekretär bei VLDB Endowment
• Gewählter Präsident bei VLDB Endowment
• Gründungsmitglied der Big Data Value Association/Big Data Value PPP

• ExDRa

  Exploratory Data Science over Raw Data

  Die Idee des ExDRa Projekts ist, geeignete Systemunterstützung für den explorativen Data Science Prozess über heterogene und verteilte Rohdatenquellen zu untersuchen und im Rahmen eines Prototypen für…

• BBDCII

  Berlin Big Data Center

  Ziele

  Um Industrie, Wissenschaft und Gesellschaft in Deutschland und Europa optimal auf den globalen Big-Data-Trend vorzubereiten, sind hochgradig koordinierte Aktivitäten in Forschung, Lehre und…

  

• SePiA.Pro

  Serviceplattform für die intelligente Anlagenoptimierung in der Produktion

  Das Ziel des Projekts SePiA.Pro ist die Entwicklung einer unternehmensübergreifenden, offenen und standardisierten Serviceplattform für die produktionsprozessumfassende Effizienzsteigerung in…

  

• STREAMLINE

  Streamlined Analysis of Data at Rest and Data in Motion

  Gemeinsam mit vier führenden Europäischen Data-Economy-Unternehmen sowie weltbekannten Wissenschaftlern und Erfindern wird das DFKI im Projekt STREAMLINE den modernen Anforderungen des Europäischen…

  

• PROTEUS

  Predictive Analytics and Real-Time Interactive Visualization for Industry

  Die Mission von PROTEUS ist die Untersuchung und Entwicklung von einsatzbereiten, skalierbaren Online-Maschine-Learning-Algorithmen und interaktiven visuellen Echtzeit-Analysen, um mit extrem großen…