CONFERENCE PROGRAM OF 2021
Please note:
On this site, there is only displayed the English speaking sessions of the TDWI München digital. You can find all conference sessions, including the German speaking ones, here.
The times given in the conference program of TDWI München digital correspond to Central European Time (CET).
By clicking on "EVENT MERKEN" within the lecture descriptions you can arrange your own schedule. You can view your schedule at any time using the icon in the upper right corner.
Data Lakehouse und Data Mesh: Das Ende von Data Lake & DWH?
Mit Data Lakehouse und Data Mesh verbreiten sich im Moment neue Paradigmen und Architekturmuster für analytische Fragestellungen in Unternehmen unterschiedlichster Branchen. Die beiden Ansätze verfolgen hierbei sehr konträre Zielsetzungen und verheißen gleichzeitig die nächste Evolutionsstufe analytischer Architekturen zu sein.
Im Rahmen des Vortrags werden die beiden Architekturmuster und deren Intensionen gegenübergestellt und anhand praktischer Projekterfahrung eingeordnet.
Zielpublikum: Enterprise Architects, Data Architects, DACC / BICC Manager, Data Engineers, Data Scientists, Data Consumers
Voraussetzungen: Grundverständnis über heutige Architekturen im Data & Analytics-Umfeld und den daraus resultieren Herausforderungen für die involvierten Stakeholder.
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten
Steffen Kandler studierte Wirtschaftsinformatik an der Technischen Hochschule Mittelhessen. Nach seinem Einstieg bei INFOMOTION arbeitet er als BI-Entwickler und Architekt mit Schwerpunkten im Data Management, Data Warehousing sowie Data Visualization. Aktuell befasst er sich mit dem Einfluss der Digitalen Transformation auf Data & Analytics und den Facetten von modernen, skalierbaren und flexiblen Analytics-Plattformen sowie den zugehörigen Architekturen, Technologien und Methoden.
Mathias Lipke studierte Wirtschaftsinformatik an der TH Ulm und arbeitet seit 2015 als Berater bei der INFOMOTION GmbH im Schwerpunkt von Big Data Technologien und Architekturen. Sein Fachwissen konzentriert sich insbesondere auf den Aufbau und die Operationalisierung analytischer Plattformen mit Basis von Hadoop (Cloudera) und Azure Cloud Komponenten.
