Prof. Dr. Michael Grossniklaus

Co-Director

Michael Grossniklaus ist Professor für Informatik an der Universität Konstanz. Er studierte Informatik an der ETH Zürich, wo er 2001 seinen Abschluss machte und 2007 promovierte. Seit 2013 leitet er die Forschungsgruppe Datenbanken und Informationssysteme an der Universität Konstanz. Seit 2022 ist er wissenschaftlicher Co-Leiter des Advanced Data and Information Literacy Track, der darauf abzielt, die Daten- und Informationskompetenz von Studierenden aller Fachrichtungen an der Universität Konstanz zu stärken.

Prof. Dr. Grossniklaus ist Experte für Datenbanksysteme, Abfrageoptimierung, Graphdatenbanken und Datenströme. Seine Forschung zielt darauf ab, innovative Datenbanktechnologien zu entwickeln, um neuartige und aufkommende Anwendungsbereiche zu unterstützen. Sein aktueller Forschungsschwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Abfrageoptimierungstechniken in Datenbank- und Datenstromsystemen. Im Jahr 2024 trat Prof. Dr. Grossniklaus dem TIDIT als Co-Direktor bei und co-leitet derzeit die Forschungsgruppe Data Systems.

Kompetenzen

  • Database Systems
  • Query Optimization
  • Academic Leadership
  • Grant Acquisition
  • Digital Literacy Education
Grossniklaus-Michael
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Prof. Dr. Michael Grossniklaus
Co-Director
Data Systems Research Group
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Data Systems Research Group

Der Umgang mit grossen Datenmengen stellt in nahezu allen Bereichen der Forschung und Industrie eine Herausforderung dar. Unsere Mission ist es, innovative Datensysteme und Datenbanktechnologien zu entwickeln, die in der Lage sind, verschiedene Arten von Daten – wie etwa räumlich-zeitliche Trajektoriendaten – mit skalierbarer Abfrageverarbeitung, ausdrucksstarker Modellierung und einheitlichen Schnittstellen für reale Anwendungen zu verarbeiten.

Data Systems Research Group

Der Umgang mit grossen Datenmengen stellt in nahezu allen Bereichen der Forschung und Industrie eine Herausforderung dar. Unsere Mission ist es, innovative Datensysteme und Datenbanktechnologien zu entwickeln, die in der Lage sind, verschiedene Arten von Daten – wie etwa räumlich-zeitliche Trajektoriendaten – mit skalierbarer Abfrageverarbeitung, ausdrucksstarker Modellierung und einheitlichen Schnittstellen für reale Anwendungen zu verarbeiten.

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