Der Physiker Michael Feindt kennt sich mit großen Datenmengen aus wie kein anderer in Deutschland. Mit Hilfe einer selbstentwickelten Software ist er in der Lage, Muster zu erkennen, die Aussagen über künftiges Verhalten erlauben. Professor Feindt (Jahrgang 1958) studiert von 1978 bis 1984 Physik an der Universität Hamburg. Im Anschluss führt er wissenschaftliche Forschungsarbeiten am Deutschen Elektronen Synchrotron DESY in Hamburg durch und promoviert dort im Jahr 1988. Von 1991 bis 1997 arbeitet er am Europäischen Laboratorium für Teilchenphysik CERN in Genf, zunächst als Scientific Fellow, anschließend als Staff-Wissenschaftler und wird 1996 mit dem CERN Exceptional Performance Award ausgezeichnet. Seit 1997 ist er Professor für Physik an der Universität Karlsruhe. Er ist am CDFII Experiment am Fermilab in Chicago beteiligt, ebenso wie an am Belle und Belle II-Experiment am KEK Forschungszentrum für Hochenergiephysik in Japan. Im Jahr 2001 entwickelt er den NeuroBayes-Algorithmus, der mittlerweile in vielen Branchen zur rein datengetriebenen Prognose von Wahrscheinlichkeiten zukünftiger Ereignisse und damit als Basis für die Automatisierung von operativen Entscheidungen in den Bereichen Einkauf, Vertrieb, Forschung Entwicklung, Fertigung und Finanzen dient. NeuroBayes ist die Basis des von ihm gegründeten Unternehmens BlueYonder, Deutschlands führendem Softwareanbieter im Bereich Prognose. Blue Yonder hilft Unternehmen zu erkennen, welchen immensen Nutzen ihnen die Daten bringen, die Tag für Tag automatisch bei ihnen landen. Dafür wurde das Unternehmen unter anderem mit dem Cyber Champions Award ausgezeichnet sowie mit dem CyberOne Award. Seit 30 Jahren beschäftigt sich Professor Feindt mit der Teilchenphysik, in der seit jeher große Datenmengen anfallen. Er kennt sich also aus mit dem Umgang mit großen Datenmengen und weiß sie für sich und seine Kunden zu nutzen. Big Data ist ebenso Alltag für ihn wie künstliche Intelligenz und Machine Learning. In praxisnahen Vorträgen macht er die Bedeutung und den Nutzen von Big Data seinen Zuhörern deutlich.