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TDWI Konferenz mit BARC@TDWI Track 2014

München, 23. - 25. Juni 2014

Konferenz

BITKOM "Big Data und Industrie 4.0"

Datum:23.06.2014
Uhrzeit:10:45 - 18:15
Vortrag: M7
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Von BI zu Big Data

  • Transformationswege
  • Hybride Architekturen
  • Praxisbeispiele und Best Practices

10:45-11:10
How to achieve maximum Business Value from adding Big Data Analytics to your BI Architecture
Gerhard Otterbach, Teradata GmbH, Global Account Director Siemens
Dr. Andreas Ribbrock, Teradata GmbH, Senior Architect and Team Leader Big Data Analytics


11:10-11:35
Big Data und BI – PoC Methodik und Beispiele aus der Praxis
Marcel Imkamp, Freudenberg IT, Teammanager Business Intelligence


Operational Intelligence

  • Echtzeitanalyse von Geschäftsprozessen
  • Customer Experience Management
  • Echtzeit Analyse von Big Data - Monitoring von Event Streams
  • Echtzeit-Suche und -Analyse komplexer Muster

11:35-12:00
Intelligent Business Operations: Echtzeit-Datenanalyse und -Aktionen im Zusammenspiel
Dr. Jürgen Krämer, Software AG, VP, Product Strategy IBO & Product Management Apama

12:30-12:55
Process Mining – Prozesstransparenz in Echtzeit
Bastian Nominacher, Celonis GmbH, Mitgründer und COO

12:55-13:20
Kunden besser verstehen: Multi-Channel Text Analytics und BI im Customer Experience Management
Dr. Hans Holger Rath, Attensity Europe GmbH


Big Data und Change Management

  • Nachhaltige Verankerung von Big Data in der Organisation
  • Einbindung der Erkenntnisse aus Big Data Analytics in die Geschäftsprozesse
  • Personalentwicklung für Big Data
  • Entwicklung von Datenprodukten und –dienstleistungen

13:20-13:45
Big Data – vom Brainstorming zum Business Case
Florian Buschbacher, PricewaterhouseCoopers AG
Jan Stüben, PricewaterhouseCoopers AG



Big Data und Industrie 4.0 – Erschließung der Synergiepotenziale

  • Einsatzbeispiele von Big Data in Industrie 4.0-Pilotprojekten
  • Industrie 4.0 und Big Data - Datenschutz und IT-Sicherheit
  • Industrie 4.0 und Big-Data-Anwendungen – Beispiele für Entwicklungspartnerschaften zwischen Elektrotechnik, Maschinenbau und IT
  • Status und Perspektiven der Standardisierung

15:15-15:40
Industrie 4.0 und Big Data – Daten-Analyse als Schlüssel für eine intelligente Diagnose in der Produktion
Prof. Dr. Oliver Niggemann, Fraunhofer IOSB-INA, Anwendungszentrum Industrial Automation, Stellvertretender Leiter

15:40-16:05
Smart Port Logistics im Hamburger Hafen
Lorenz Beckmann, T-Systems
Sascha Westermann, Hamburg Port Authorities (HPA)

16:05-16:30
Datability – Rechtsfragen zur Transaktionsfähigkeit von Daten
Dr. Alexander Duisberg, Bird & Bird LLP, Partner

17:00 Panel mit Vortragenden

Kurbeschreibungen der Vorträge

Von BI zu Big Data
•    Transformationswege
•    Hybride Architekturen
•    Praxisbeispiele und Best Practices

M7-1) – 10:45-11:10
How to achieve maximum Business Value from adding Big Data Analytics to your BI Architecture
Gerhard Otterbach, Teradata GmbH, Global Account Director Siemens
Dr. Andreas Ribbrock, Teradata GmbH, Senior Architect and Team Leader Big Data Analytics

In diesem Vortrag werden die aktuellen Herausforderungen in der Zusammenführung von BI und Big Data diskutiert – organisatorisch wie technologisch. Anhand von Kundenbeispielen wird verdeutlicht, wie innovative Datenprodukte in Unternehmen Realität werden. Ein Kernaspekt ist hierbei die Zusammenführung von „Big Data“ und bereits existierender BI-System, um Daten jedweder Art – ob relational strukturiert oder poly-strukturiert – zusammenführen und im Kontext zueinander analysieren zu können. Die Fähigkeit von Unternehmen durch eine integrierte Architektur BI & Big Data zu „All Data“ zu verschmelzen ist entscheidend für  die Innovationsfähigkeit. In der Lage zu sein, neue Trends zu setzten, statt nach Use Cases zu fragen. Abgerundet wird der Vortrag mit einigen Architektur- und Governance-Design Patterns, die sich als  erfolgreich am Markt beweisen haben. Insbesondere die Abdeckung unterschiedlicher Anforderungen wie Speicherung von großen Datenmengen, der Entdeckung neuer Zusammenhänge und der schnellen Operationalisierung der Von Analyseergebnissen in den Geschäftsprozessen durch ein integriertes Datawarehouse wird dabei eine große Rolle spielen.

M7-2) – 11:10-11:35
Big Data und BI – PoC Methodik und Beispiele aus der Praxis
Marcel Imkamp, Freudenberg IT, Teammanager Business Intelligence
Wie gehen Mittelstandskunden mit dem Thema Big Data im BI Umfeld um ?

  • Freudenberg IT gibt einen Überblick darüber, wie Mittelstandsfirmen über einen einfachen methodischen Proof of Concept-Ansatz nachweisen, welche Wertschöpfungspotentiale durch Big Data / BI mit Hilfe der In-Memory Plattformen der SAP erschließbar sind.
  • Hierbei stehen kundenzentrische Anwendungsbeispiele im Vordergrund, die bestehende Prozesse verbessern bzw. gänzlich neue Prozessimplementierungen ermöglichen. Bestandteil des PoC ist stets auch die Beurteilung des wirtschaftlichen Nutzens, sowie das Aufzeigen von Migrationspfaden zu Big Data.
  • In Vortrag werden verschiedene Big Data Kunden PoCs aus der Praxis vorgestellt.
  • Kunden der Freudenberg IT profitieren von der langjährigen Partnerschaft mit SAP - dem Status eines „Gold“  Partners und „Validated  Expertise“ Partners, sowie der internationalen Präsenz.
Freudenberg IT unterstützt ganzheitlich bei Implementierung und Betrieb von In-Memory Lösungen der SAP.


Operational Intelligence
•    Echtzeitanalyse von Geschäftsprozessen
•    Customer Experience Management
•    Echtzeit Analyse von Big Data - Monitoring von Event Streams
•    Echtzeit-Suche und -Analyse komplexer Muster

M7-3) – 11:35-12:00
Intelligent Business Operations: Echtzeit-Datenanalyse und -Aktionen im Zusammenspiel
Dr. Jürgen Krämer, Software AG, VP, Product Strategy IBO & Product Management Apama
Die Herausforderungen im Big Data Umfeld sind vielseitig. Doch es kommt nicht allein auf die Erfassung, Speicherung und Analyse riesiger Datenmengen an. Die abgeleiteten, wertvollen Informationen sollen zur richtigen Zeit am richtigen Ort den richtigen Applikationen schnell zur Verfügung stehen, damit sie bestmöglich für Entscheidungen genutzt werden können. In vielen Anwendungsbereichen, wie etwa im Betrugs- und Risikomanagement, Customer Experience Management oder Industrie 4.0, geht der Trend klar in Richtung intelligenter Echtzeitanwendungen. Intelligent Business Operations (IBO) ist ein neuer Lösungsansatz, der echtzeitfähige Technologien zur kontinuierlichen Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung kombiniert und auf die transaktionalen operativen Geschäftsabläufe anwendet. Dadurch können Echtzeiteinblicke gewonnen und für jede Situation gezielt mit der nächstbesten Handlungsmaßnahme verknüpft werden, die dann ggf. automatisiert angestoßen wird. Die Vorteile solcher dynamischer Anpassungen operativer Geschäftsabläufe liegen vor allem in der gesteigerten Transparenz und verbesserten Agilität von Organisationen und Unternehmen, durch die sich neue Optimierungspotentiale realisieren und sogar völlig neue Geschäftsmodelle erschließen lassen.
Gewinnen Sie in diesem Vortrag anhand praxisnaher Kundenbeispiele aus verschiedenen Branchen ein besseres Verständnis für das Einsatzspektrum von IBO. Erfahren Sie, welche Technologien sich hinter der IBO-Plattform der Software AG verbergen, warum ein In-Memory-Kern so wichtig ist, und wie die IBO-Plattform sowohl für Geschäfts- als auch Prozessdaten eingesetzt werden kann.

M7-4) – 12:30-12:55
Process Mining – Prozesstransparenz in Echtzeit
Bastian Nominacher, Celonis GmbH, Mitgründer und COO
Process Mining rekonstruiert anhand der im IT-System gespeicherten Datenspuren und unter Berücksichtigung der zeitlichen Komponente, die tatsächlich abgelaufenen Prozesse im Unternehmen. Klare, graphische Darstellungen und die interaktive Oberfläche liefern einen bisher unerreichten Level an Transparenz.
Aufgrund der hochleistungsfähigen Algorithmen führt Celonis Process Mining Analysen im Big Data Bereich in Echtzeit durch und bietet den Nutzern die Möglichkeit jederzeit den aktuellen Stand abzurufen. Aufgedeckte Ineffizienzen können durch konkrete Optimierungsmaßnahmen gezielt bekämpft werden, deren Effekt dank der Echtzeitanalyse umgehend überprüft werden kann. Namhafte internationale Konzerne setzen bereits auf Celonis Process Mining als tägliches Analysetool. Durch die MS Office Integration bieten automatisierte Reportings, schnelle, zuverlässige und fehlerfreie Reports, die in vordefiniertem Umfang an festgelegte Nutzerkreise automatisch per E-Mail versendet werden.
Celonis Process Mining kann überall dort eingesetzt werden, wo Prozesse ablaufen und ist in keiner Weise auf eine bestimmte Branche oder bestimmten Einsatzbereich beschränkt. Vom Einzelhandel, über die verarbeitende Industrie bis hin zum Krankenhausmanagement, Celonis Process Mining nutzt die bereits vorhandenen Daten eines Unternehmens, um die tatsächlich gelebten Prozesse im Unternehmen sichtbar zu machen. Bis hin zum Einzelfall.

M7-5) – 12:55-13:20
Kunden besser verstehen: Multi-Channel Text Analytics und BI im Customer Experience Management
Dr. Hans Holger Rath, Attensity Europe GmbH
Erfolgreiches Customer Experience Management bedeutet, den Kunden richtig zuzuhören und sie zu verstehen. Kommunikationskanäle wie Social Media und E-Mails oder andere Informationsquellen wie Kundenbefragungen und Kundendienstnotizen liefern wichtige Einblicke in die Kundenmeinung. Die Zahl und der Umfang der zur Verfügung stehenden Textquellen – und damit der verfügbaren Informationen – hat ein Ausmaß erreicht, das eine manuelle Verarbeitung unmöglich macht. Alleine Social Media generiert im Minutentakt Millionen von Textbeiträgen. Hinzu kommen die in den Unternehmen ungehobenen Textschätze, die in Dokumenten, E-Mails, Fragebögen, CRM-Einträgen usw. schlummern.
Unternehmen sind also gefordert, diese Fülle an textuellen Informationen zu nutzen, indem sie sie gezielt erfassen, automatisiert lesen, auswerten und die gewonnen Erkenntnisse in die Geschäfts¬prozesse einbringen. Text Analytics kombiniert mit Business Intelligence ist in der Lage, die typische Fragestellungen im Customer Experience Management zu beantworten – sogar in nahezu Echtzeit:
•    Marktreaktionen auf Produkteinführung und Marketingkampagnen beurteilen,
•    Kundenzufriedenheit anhand Lob und Tadel auswerten und das Warum dahinter verstehen,
•    Kundenwünsche, Verbesserungsvorschläge und Trends für Neu- und Weiterentwicklungen identifizieren,
•    Produktprobleme oder gar „Shitstorms“ und deren Ursachen frühzeitig erkennen,
•    Qualität des Kundenservice messen und Verbesserungspotentiale identifizieren,
•    sich mit dem Wettbewerb vergleichen,
•    mögliche Anbieterwechsel und deren Gründe ermitteln.
Der Vortrag erläutert, wie erfolgreiche Unternehmen mit linguistischen, semantischen und statistischen Verfahren innovativ die Kundenkonversation in jeder Phase des Customer Experience Management verstehen, integrativ auswerten und daraus unternehmerische Handlungen ableiten – und das in Echtzeit über jeden Kommunikationskanal.


Big Data und Change Management
•    Nachhaltige Verankerung von Big Data in der Organisation
•    Einbindung der Erkenntnisse aus Big Data Analytics in die Geschäftsprozesse
•    Personalentwicklung für Big Data
•    Entwicklung von Datenprodukten und –dienstleistungen

M7-6) – 13:20-13:45
Big Data – vom Brainstorming zum Business Case
Florian Buschbacher, PricewaterhouseCoopers AG
Jan Stüben, PricewaterhouseCoopers AG

Der Begriff Big Data ist aktuell in aller Munde. Mit ihm wird auf der einen Seite ein Heilsversprechen für die Wirtschaft und die Unternehmen verknüpft und die Illusion vom Land, in dem Milch und Honig fließt, geweckt. Auf der anderen Seite hat die Debatte um die NSA dazu geführt, dass eine deutliche Sensibilisierung bei den Kunden und Bürgern über den Umgang mit Ihren Daten erfolgt ist. Hinzu kommt, dass jeder etwas anderes unter dem Begriff Big Data versteht.
Im Rahmen unseres Vortrages möchten wir daher aufzeigen, wie es gelingt, aus dem Buzz-Wort Big Data konkrete Ideen für eine optimierte oder neuartige  Wertschöpfung im Unternehmen zu entwickeln. Oftmals gibt es sogar bereits eine Vielzahl guter Ideen, die aus verschiedenen Gründen nicht umgesetzt werden. Wir zeigen ferner auf, wie Unternehmen in 7 Schritten aus einer Big Data Idee dann die Transformation in eine konkrete Optimierung der Wertschöpfung im Unternehmen bewerkstelligen. Dabei werden wir im speziellen auf die besonderen Erfolgsfaktoren eingehen, die aus unserer Sicht essentiell für eine Big Data Initiative sind und vielfach unterschätzt oder vergessen werden.


Big Data und Industrie 4.0 – Erschließung der Synergiepotenziale
•    Einsatzbeispiele von Big Data in Industrie 4.0-Pilotprojekten
•    Industrie 4.0 und Big Data - Datenschutz und IT-Sicherheit
•    Industrie 4.0 und Big-Data-Anwendungen – Beispiele für Entwicklungspartnerschaften zwischen Elektrotechnik, Maschinenbau und IT
•    Status und Perspektiven der Standardisierung

M7-7) – 15:15-15:40
Industrie 4.0 und Big Data – Daten-Analyse als Schlüssel für eine intelligente Diagnose in der Produktion
Prof. Dr. Oliver Niggemann, Fraunhofer IOSB-INA, Anwendungszentrum Industrial Automation, Stellvertretender Leiter
In modernen verteilten Produktionsanlagen fällt heute ”Big Data" an. Datenanalyse und Data Mining sind der Schlüssel zur Verwaltung und Nutzung dieser Daten. Maschinelle Lernverfahren erlauben es dabei, Modelle des Systemverhaltens aus den Daten zu abstrahieren. Solche Modelle sind Grundlage von intelligenten Condition-Monitoring-, Energiemanagement- und Diagnose-Ansätzen im Kontext von Industrie 4.0. In dem Vortrag wird anhand von exemplarischen Forschungsprojekten, u.a. aus dem Spitzencluster it's OWL, dieser Lösungsansatz vorgestellt. Beispiele sind die Datenauswertung zwecks Optimierung des Energieverbrauchs in der Logistik, die Erkennung von Verschleiß in der Chemiebranche oder die frühzeige Erkennung von Fehlern in einer Produktionsanlage.

M7-8) – 15:40-16:05
Smart Port Logistics im Hamburger Hafen
Lorenz Beckmann, T-Systems
Sascha Westermann, Hamburg Port Authorities (HPA)

- Big Data und Echtzeit Telematik, mit dem intelligenten Verkehrsmanagement im Hamburger Hafen
- Vom Schiff über den Hafen bis zur Spedition und zurück – nachhaltige Optimierung von Lager-, Transport- und Logistikwegen
- Vernetzte Hafenlogistik: Echtzeit-Datenfluss, -Kommunikation und Integration

M7-9) – 16:05-16:30
Datability – Rechtsfragen zur Transaktionsfähigkeit von Daten
Dr. Alexander Duisberg, Bird & Bird LLP, Partner
Zivilrechtliches Eigentum an Daten gibt es nicht, der Urheberrechtsschutz greift zu kurz, das Recht des Datenbankherstellers erfasst nicht die unstrukturierten Daten und der Datenschutz ist in aller Munde. Unsere Rechtsordnung bietet einen unvollkommenen Rahmen, um Daten und Datenbestände – also das zentrale Asset der Wertschöpfung in der digitalen Wirtschaft – zu erfassen und verlässlich im Rahmen von Industrie 4.0 auszutauschen.
Der Einsatz von Sensortechniken, Cyber Physical Systems, Big Data Tools und die Erschließung von Informationen aus unstrukturierten Daten in Echtzeit werfen eine ganze Reihe von juristisch offenen Fragen auf, die für die digitalen Wertschöpfungsketten von zentraler Bedeutung sind. Dabei ist klar, dass die vermögensrechtliche Zuordnung von Daten und Datenbeständen durchaus widerstreitenden Interessen unterliegt. So zeigt das Beispiel der Automobilindustrie, dass Hersteller, Telematikdienstleister, Versicherer, Leasinggesellschaften und Fahrzeughalter ganz unterschiedlich Interessen an den durch Sensordaten und Fahrzeugbetrieb aufgezeichneten Daten haben können. Hier muss über Lösungen nachgedacht werden, wer wen um Erlaubnis zu fragen hat und diese Daten kommerzialisieren darf. Aber auch Haftungs- und Datenschutzfragen sind stets im Blick zu halten: Wer haftet für die Authentizität und Integrität von Daten? Ab wann endet die Anonymität von Daten und beginnt die Individualisierbarkeit von Einzelpersonen in der Kombination von Daten aus unterschiedlichen Datenquellen?
Der Vortrag trifft eine Bestandsaufnahme und diskutiert vertragliche und regulatorische Lösungsansätze.

M7-10) – 17:00 Panel mit Vortragenden

Sponsoren der TDWI 2014

Sponsoren

  • Adastra GmbH
  • Esri Deutschland GmbH
  • IBM Deutschland
  • Infomotion GmbH
  • Microsoft Deutschland GmbH
  • OPITZ CONSULTING
  • Oracle
  • SAP Deutschland AG & Co. KG
  • SAS Institute GmbH
  • Steria Mummert Consulting GmbH
  • Ab Initio Software Germany GmbH
  • Actian Corporation
  • Areto Consulting GmbH
  • ASG GmbH & Co. KG
  • Avanade Deutschland GmbH
  • BBF GmbH
  • BLUEFORTE GmbH
  • Capgemini Deutschland GmbH
  • CGI (Germany) GmbH & Co. KG
  • Cognizant
  • cundus AG @ IBM
  • cundus AG @ Microsoft
  • cundus AG @ SAP
  • data2fact GmbH
  • Datawatch GmbH
  • Deloitte
  • Digital Ratio GmbH
  • Dörffler + Partner GmbH
  • EXASOL AG
  • flitcon GmbH
  • InfoDyn AG
  • Informatica
  • Information Builders (Deutschland) GmbH
  • INFORMATION WORKS Unternehmensberatung & Informationssysteme GmbH
  • Informationsfabrik GmbH
  • ixto GmbH
  • Jaspersoft Ltd.
  • MicroStrategy Deutschland GmbH
  • MID GmbH
  • msg systems
  • msgGillardon AG
  • Neo Technology
  • ORAYLIS GmbH
  • pmOne AG
  • PPI AG
  • saracus consulting GmbH
  • SEVEN PRINCIPLES AG
  • solvistas GmbH
  • Tableau Software
  • Talend Germany GmbH
  • Teradata GmbH
  • Trivadis GmbH
  • Ventum Consulting GmbH & Co. KG
  • VIPCON GmbH & Co. KG
  • WhereScape Europe
  • Woodmark Consulting AG
  • Yellowfin
  • all for one steeb
  • Attunity
  • BARC GmbH
  • Camelot ITLab
  • CENIT AG
  • CIMACON GmbH
  • comSysto GmbH
  • Dell Software
  • denodo
  • Emagixx GmbH
  • FINCON
  • Hahne Consulting GmbH
  • Hortonworks
  • Infra Support Deutschland GmbH
  • Intel
  • iteratec GmbH
  • KI Business Performance GmbH
  • MapR Technologies
  • Marmeladenbaum GmbH
  • MHP - Excellence in Process- and IT-Consulting for Automotive
  • MIK GmbH
  • Qunis GmbH – The Information Company
  • Semarchy | The Data Convergence Company
  • Syncwork AG
  • TIMETOACT Software & Consulting GmbH
  • NetMediaEurope