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Thema: Cloud
- Montag
20.06. - Dienstag
21.06. - Mittwoch
22.06.
Viele Unternehmen investierten in der Vergangenheit in klassische DWH-Architekturen. Seit einigen Jahren geraten diese durch stark geänderte Anforderung wie Analyseunterstützung durch künstliche Intelligenz oder echtzeitnahe Reports immer stärker unter Druck.
In diesem Vortrag zeigen wir anhand eines Praxisbeispiels zwei Lösungswege (Managed Cloud Services und OSS-Plattformen) und wie durch eine Kombination von beiden den immer weiter steigenden Anforderungen optimal begegnet werden kann.
Zielpublikum: Geschäftsführer, BI-Analysten, IT-Verantwortliche
Voraussetzungen: Basic knowledge
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Extended Abstract:
Zahlreiche Unternehmen haben seit über 30 Jahren in eigene Data Warehouse und ETL-Infrastrukturen investiert und geraten in den letzten Jahren immer stärker unter Druck, diese Lösungen an die sich schnell ändernden Anforderungen des Marktes und der Anwender anzupassen. Steigende Kosten für Hardware, Infrastruktur, Administration und Entwicklung sind die Folge. Dennoch kann häufig keine zufriedenstellende Lösung erreicht werden.
Analyse durch Künstliche Intelligenz, automatisierte Self-Services und echtzeitnahe Reports sind immer gängiger werdende Anforderungen, die damit nicht erfüllt werden können. Zudem sprengen die Anforderungen selbstlernender KI-Systeme oft die Grenzen vorhandener Infrastruktur im eigenen Rechenzentrum.
Wir zeigen in diesem Vortrag anhand eines Praxisbeispiels zwei Lösungswege für die oben genannten Herausforderungen: Die Nutzung der Managed Cloud Services von Microsoft Azure und einer Kubernetes-basierten Anwendungs- und Datenplattform. Beide Konzepte haben individuelle Stärken und Schwächen, auf die wir näher eingehen werden. Dabei betrachten wir auch die Möglichkeiten einer schrittweisen Migration und gehen kurz auf Aspekte der Data Governance und der IT-Sicherheit ein. Abschließend zeigen wir, wie eine Kombination der beiden Ansätze zu einer individuell optimierten Lösung für unterschiedlichste Anforderungen führen kann.
Die vorgestellte Lösung bietet:
- Flexibilität
- Kosteneffizienz
- Zukunftssicherheit
- Optimale Nutzererfahrung für Kunden und Mitarbeiter
Wolfgang Kettler ist Bereichsleiter für Microsoft BI & Cloud Services bei der infologistix GmbH. Er hat über 12 Jahre Erfahrung im Bereich der Architektur komplexer Daten-Plattformen und BI-Anwendungen. Als Senior Consultant berät er Kunden in den oben genannten Themenfeldern. Seine Spezialität ist die Migration bestehender on-premise Lösungen in moderne, skalierbare Cloud-Lösungen auf Microsoft Azure.
Dr.-Ing. Harald Philipp Gerhards ist Bereichsleiter für Cloud Native Computing bei der infologistix GmbH. Er hat mehrere Jahre Erfahrung als Senior Consultant sowohl für das klassische DWH als auch für verteilte cloud-basierte Systeme. Als Systemarchitekt berät er Kunden mit Fokus auf Container-Plattformen und Erweiterungen für Echtzeit-Analysen bestehender DWH- und BI-Architekturen.
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Analytics-Lösungen wie Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Hochleistungs-Computing bieten neue Ansätze für Sports Analytics und somit für Innovationen im Sport, Sport-Management sowie der Sportvermarktung. Nationalmannschaften, Ligen, Sendeanstalten und Vermarktungsagenturen nutzen diese Technologien schon heute. Sports Analytics hilft, Spieler effektiver zu trainieren, den Fans individuelle Statistiken und Bildinhalte zur Verfügung zu stellen, vorhandene Fan-Kontakte zu monetarisieren und vieles mehr.
Zielpublikum: BI Manager, Data Scientist, Sport Marketing,
Voraussetzungen: Interesse an cloudbasierten Analytics-Referenzarchitekturen
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Extended Abstract:
Im Vortrag wird am Beispiel eines Fußballinformationssystems vorgestellt, wie die areto as a Service Architektur (areto Platform) Unternehmen eine 'Out of the box Architektur' als Service anbietet, die auf die branchen- und unternehmensspezifischen Anforderungen ausgerichtet ist (Architecture as a Service). Die Architektur besteht aus Infrastrukturmodulen, die technologische Anforderungen im Unternehmen bedienen, wie z.B. das Aufsetzen von Data Warehouses und Integration mit Data Lakes und Data Pipelines (Datenverarbeitungsstrecken). Die Plattform bietet eine stabile und skalierbare zentrale Infrastruktur, die alle Abteilungen eines Unternehmens an zentraler Stelle bedienen kann. In der Architektur etabliert areto ausschließlich marktführende Cloud-Technologien von Vorreitern, wie AWS und Microsoft. Die areto Platform vereint Daten aus Branchen-relevanten Datenquellen und stellt diese für unternehmensspezifische Analyse den Fachabteilungen zur Verfügung (Data as a Service). Das optimale BI Tool wird hierfür bereits auf Wunsch bereitgestellt. Darüber hinaus bietet areto eine Vielzahl an vorkonfigurierten Dashboards und Reports, die auf fachliche Fragestellungen einzelner Branchen Antwort geben (Information as a Service). Der Data Platform Service von areto versetzt Unternehmen in die Lage, schnell und flexibel auf Marktanforderungen zu reagieren und ihren Konkurrenten immer einen Schritt voraus zu sein.
Till Sander weist eine fast 20-jährige Erfahrung als Manager und Lösungsarchitekt bei Technologie- und Consulting-Unternehmen auf. Vor areto war er als Solution Manager bei verschiedenen Beratungsunternehmen tätig. Als Chief Technical Officer (CTO) bringt er unter anderem seine langjährige Expertise in der Konzeption und dem Aufbau von Business-Intelligence-Lösungen in die Geschäftsführung ein. Auf dieser Basis treibt er den Auf- und Ausbau der areto consulting gmbh, die Evaluierung neuer Softwareprodukte sowie die Weiterentwicklung bestehender Service Angebote und Beratungsleistungen weiter voran. Seine Ausdauer und seinen Willen immer das Optimum zu erreichen, beweist er nicht nur in den Kundenprojekten sondern auch als passionierter Rennradler. Mehr infos finden Sie hier: https://tillsander.wordpress.com/
André Dörr, BI Consultant und Data Engineer bei areto consulting. Als zertifizierter Data Vault 2.0 Practitioner (CDVP2) verfügt er über mehr als 12 Jahre Erfahrung in BI-Projekten in verschiedenen Industriesektoren. Er ist derzeit ein führender Data-Warehouse-Architekt bei areto, Sprecher auf Konferenzen und Autor des auf Sportwetten fokussierten Data Science Blogs https://beatthebookie.blog. André hat eine Leidenschaft dafür, Daten zum Leben zu erwecken und interessante Geschichten zu erzählen, die den digitalen Wandel in Unternehmen vorantreiben.
Steffen Görsdorf ist seit Gründung des Instituts für Spielanalyse im Jahr 2011 an Bord und hat an der Humboldt Universität zu Berlin Sportwissenschaft studiert. Seine Arbeitsschwerpunkte sind die Spielanalyse für die Sportpraxis und die datengetriebene Content-Generierung für Medienpartner. In den letzten Jahren lag sein Fokus darauf, Workflows zu entwickeln, die es Analysten in Vereinen und Verbänden ermöglichen, relevante kontextbasierte Spielszenen einer Fußballpartie in einem Dashboard zu identifizieren – ohne dabei die vollen 90 Minuten betrachten zu müssen. Das Ziel dabei ist, die Arbeit von Analysten in Vereinen und Verbänden effizienter zu gestalten und ihnen so mehr Kapazitäten für die Arbeit mit den Athleten zu schaffen. Aber auch ohne einen permanenten spielanalytischen Blick geht er gern ins Stadion oder die Halle, um Spiele im Fußball, Handball oder Basketball zu verfolgen.
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Machine learning and AI have changed the world of data processing and automation at a breathtaking pace, at the cost of turning algorithms into hard-to-control and monitor black boxes.
We present methods and concepts of explainable AI that aim to open the black box and tame these algorithms.
Target Audience: Decision-Makers/Stake Holders in AI & model development, Data Scientists
Prerequisites: general awareness of modeling pipeline and challenges, no coding/math skill required
Level: Basic
Maximilian Nowottnick is a Data Scientist at the full-service data science provider Supper & Supper GmbH from Germany. He has a B.Sc. and a M.Sc. in Physics and extensive knowledge in developing AI solutions in the areas of GeoAI and Mechanical Engineering. He was one of the driving engineers to develop the first SaaS solution of Supper & Supper, called Pointly for 3D point cloud classification.
Natural Language Processing (NLP) allows us to deeply understand and derive insights from language, ultimately leading to more automated processes, lower costs, and data-driven business decisions.
Google is recognized as a market leader in AI and has built a range of solutions incorporating NLP to address a myriad of business challenges. This talk will introduce a few possible solutions, as well as some business use cases on how to incorporate them in a variety of industries.
Target Audience: Middle and upper-level management, Business users with AI/machine learning challenges, BI/Data professionals
Prerequisites: Basic knowledge of machine learning and cloud technology, interest in NLP
Level: Intermediate
Catherine King is a Customer Engineer at Google Cloud and is a Google Cloud Certified Professional Data Engineer. She works with customers in the Public Sector and supports them in digital transformations, big data analytics, and artificial intelligence implementations. Before Google, she worked for many years in the Translation Industry designing Machine Translation models for enterprise clients.
Catherine holds an MSc in Data Science and is passionate about decision science and data-driven cultures.
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Porsche hat in den vergangenen Jahren ein DWH mit konsolidierten Fertigungsdaten on premises aufgebaut. Entsprechend der Cloud-Strategie werden nun sukzessive Lösungen in die Cloud migriert. Dieser Cloud-Move der DWH-Lösung ist aber nicht nur ein trivialer Wechsel von on prem in die Cloud. Neben der Datenplattform betrifft dieser Wechsel natürlich auch die Datenflüsse. Dank des eingesetzten Metadata-Driven Ansatzes ist die Migration aber kein Hexenwerk. Im Vortrag werden die Migrationsschritte aufgezeigt und erläutert.
Zielpublikum: Data Engineer, Project leader, decision makers, ...
Voraussetzungen: Basic knowledge, experience in data warehousing and cloud technologies
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Gregor Zeiler ist seit dreißig Jahren in verschiedenen Funktionen in der Business Intelligence-Beratung tätig. Im Zuge seiner beruflichen Tätigkeit konnte er umfangreiche Projekterfahrung in vielen Branchen und auf Basis eines breiten Technologiespektrums sammeln. Zahlreiche Publikationen und Vorträge begleiten seine berufliche Tätigkeit. Als CEO bei biGENIUS AG kommt er seiner Passion die Prozesse in der Entwicklung von Data Analytics Lösungen zu optimieren nach.
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Vorstellung von Cloud-Plattformen in der Business Intelligence mit Praxisbeispiel aus der BerlinHyp.
Teil 1:
- Vorstellung des SAC-Projektes bei der BerlinHyp
- Nutzerversprechen und Handling der SAC als Cloud Tool auf einer HANA-Lösung
- Vorstellung Projektvorgehen
Teil 2:
- Umsetzung der Anforderungen in einer modernen Cloud-Architektur am Beispiel der SAP DWC
- Prozessumkehr bei Datenprojekten und konsequente Verfolgung produktbezogener Ansätze
- Wie ein Modellierungsframework als Beschleuniger für die schnelle Produktreife fungiert
Zielpublikum: Alle Rollen rund um die Themen Datenmanagement, Infrastruktur und Business Intelligence
Voraussetzungen: basic knowledge (der Vortrag wird seinen Schwerpunkt setzen auf Vorteilen von Cloud-Plattformen, Grenzen, die diese mitbringen, und welche Punkte es im Rahmen der Veränderungen der IT zu beachten gilt)
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Extended Abstract:
Die Frage ist nicht, ob Unternehmen in die Cloud gehen - sondern wann.
Wir zeigen, wie in einer Cloud-Architektur schnelle Reportinglösungen umgesetzt werden, noch bevor das Backend entwickelt und umgesetzt ist. In einem Use-Case-getriebenen Ansatz werden sowohl das visuelle Reporting als auch die Umsetzung der Business-Semantik durch ein Framework unterstützt und beschleunigt.
In diesem Zusammenhang werden best practices und zielführende Vorgehensweisen im Kontext von innovativen Cloud-Projekten vorgestellt.
Carsten Blöcker ist Gründer und Geschäftsführer der cloudimpulse GmbH und kann dort sein Herzensthema Business Intelligence in allen Facetten ausleben. Mit über 20 Jahren Berufserfahrung im Banking mit Schwerpunkt auf Datenmanagement und Reportingsysteme liegt ihm die Verbindung zwischen effizientem und qualitativ hochwertigem Reporting und einem funktionierenden Backend sehr am Herzen. Mit cloudimpulse macht er es sich zur Aufgabe, die Schnittstelle zwischen Fachbereich und IT im Rahmen von BI-Projekten effizient zu strukturieren und Klarheit über die Schnittstellen zu schaffen. Hilfe zur Selbsthilfe und Standardisierung von Prozessen stehen dabei im Vordergrund seiner Beratungsleistungen.
Till Kasperbauer ist stellvertretender Leiter IT und Abteilungsleiter in der Berlin Hyp AG. Sein Verantwortungsbereich umfasst die Anwendungsbetreuung diverser IT-Lösungen. Darunter fallen Standardanwendungen von A wie Abacus360 bis Z wie Zahlungsverkehrssysteme, Eigenentwicklungen und Daten- und Reportinglösungen sowie diverse IT-Anwendungen aus dem Digitalisierungskontext. Aktuell leitet er zusätzlich die Abteilung IT-Infrastrukturmanagement.
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Dank hoch flexibler Cloud-Technologien ist das Modern Data Warehouse wie geschaffen für den Aufbau von Internet-of-Things(IoT)-Lösungen. Doch wie sieht eine leistungsfähige Architektur aus? Insbesondere, wenn immer mehr Streaming-Quellen direkt in die Datenanalyse einfließen sollen?
Jens Kröhnert und Christoph Epping bauen vor den Augen des Publikums eine vollständige IoT-Infrastruktur auf und spielen konkrete Einsatzszenarien durch. Dabei werden von Lambda über Kappa bis hin zu DataMesh die aktuell wichtigen Architekturtrends angesprochen.
Zielpublikum: Data Engineers, Data Scientists, Projektleiter, Entscheider
Voraussetzungen: Basiswissen
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Jens Kröhnert verfügt über langjährige Erfahrung in der Planung und Umsetzung von Digitalisierungsprojekten. Als Innovationsexperte hat er für ORAYLIS immer die neuesten Technologien und Entwicklungen im Blick.
Christoph Epping gehört zu den Top-IoT-Experten bei ORAYLIS. Gemeinsam mit Unternehmen aus verschiedensten Branchen realisiert er Echtzeit-Lösungen von der Ideenfindung bis zur konkreten Umsetzung.
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Eine grosse Privatbank hat vor wenigen Jahren den Entscheid gefällt die derzeitige DWH Architektur aufzugeben und neu zu überdenken. Bei der neuen Architektur steht im Zentrum der ODS (Operational Data Store). In diesem Vortrag erfahren Sie, weshalb auch heutzutage ein ODS nicht durch einen Data Lake ersetzt werden kann. Zudem erfahren sie welches vorzeitige Fazit sich daraus ergibt und wie sich voraussichtlich die Zukunft in diesem Bereich entwickeln wird.
Dr. Andreas Totok ist Geschäftsbereichsleiter Enterprise Information Management bei der Finanz Informatik Solutions Plus GmbH. In dieser Funktion berät er Bankinstitute und Versicherungen der Sparkassen-Finanzgruppe zu strategischen IT-Themen und verantwortet Projekte für die Anwendung Künstlicher Intelligenz und dem Management von Daten. Seine Schwerpunkte liegen in der Fachkonzeption sowie der Architektur- und Organisationsberatung.
Dr. Michael Zimmer verantwortet bei der Zurich Gruppe Deutschland das Thema künstliche Intelligenz. Hierbei beschäftigt er sich sparten- und ressortübergreifend mit der Identifikation, Entwicklung, Produktivsetzung und Industrialisierung von KI-Anwendungsfällen. Er ist Autor und Herausgeber diverser Publikationen und TDWI Fellow. Vor seiner Zeit bei der Zurich Deutschland war er fast 14 Jahre in der Beratung tätig.
Thomas Löchte ist Geschäftsführer und Gründer der IKOR Informationsfabrik GmbH. Er arbeitet seit 25 Jahren im Data Analytics-Umfeld und war in vielen verschiedenen Projekten und Rollen tätig. Heute unterstützt er das Lösungsdesign und coacht Manager und Führungskräfte technologisch und organisatorisch zu Data Analytics und KI-Themen.
Michael Fischer-Dederra beschäftigt sich seit seiner Diplomarbeit Anfang des Jahrtausends mit BI und ist, von seinen nunmehr 15 Jahren bei der HUK-COBURG, die letzten 6 Jahre als BI Lead Architect für den Ausbau des erweiterten Daten-Ökosystems und dessen Interaktion mit der Unternehmensumwelt zuständig.
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SWICA historically runs a data warehouse built by a centralized team and in parallel, multiple isolated solutions for domain specific analyses, which afford high maintenance and an extensive effort to stay compliant.
Modernizing our analytical environment, we are building a collaborative platform on MS Azure, utilizing the Data Mesh paradigms of data domain and data product.
We aim to deliver a managed data marketplace for all data domains to provide their data products on a modern platform with low maintenance and built-in security & compliance.
Target Audience: Data Analysts, Data Engineers, Project Leaders, Decision Makers
Prerequisites: Basic understanding of the data mesh concept, data warehouse architectures and the challenges of diverse analytical use cases from multiple lines of business
Level: Advanced
15 years of BI industry experience as a project manager, analyst, team lead and solution architect. Closely following new concepts and technologies, aiming for practical application in the enterprise world.
Building planning and reporting solutions for small and medium-sized enterprises for more than 15 years, the opportunity to build a modern cloud based data platform for SWICA the leading health insurance company in Switzerland, is a challenge to develop my personality and skills. A special candy comes with the usage of the latest cloud technologies and a high flexibility for building the solution.
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Petrol is Slovenian company that operates in 8 countries in SEE with 5BEUR annual revenue. As traditional publicly-owned company, Petrol has faced necessity for transformation to stay ahead in highly competitive market. Use of BIA was mainly reactive, but in recent years it has transformed into competitive advantage by using cloud technologies and industry specific analytical models and focusing on the content and creating business value. This value is now being leveraged as competitive advantage through proactive use of data and analytics.
Target Audience: Decision Makers, Data Architects, Project Managers
Prerequisites: None
Level: Basic
Extended Abstract:
Petrol is Slovenian company that operates in 8 countries in SEE with 5BEUR annual revenue. Main business activity is trading in oil derivatives, gas and other energy products in which Petrol generates more than 80 percent of all sales revenue and it also has a leading market share in the Slovenian market. Petrol also trades with consumer goods and services, with which it generates just under 20 percent of the revenue. Use of BIA was mainly reactive, but in recent years it has transformed into competitive advantage by using cloud technologies and industry specific analytical models and focusing on the content and creating business value. This value is now being leveraged as competitive advantage through proactive use of data and analytics. Presentation will cover main business challenges, explain technology architecture and approach and discuss results after three years of system development and use.
Andreja Stirn is Business Intelligence Director with more than 20 years of experience working in the Oil & Energy and Telco industry. Skilled in Data Warehousing, Business Intelligence, Corporate Performance Management, Market Research and People Management.
Dražen Orešcanin is Solution Architect in variety of DWH, BI and Big Data Analytics applications, with more than 25 years of experience in projects in largest companies in Europe, US and Middle East. Main architect of PI industry standard DWH models. Advised Companies include operators from DTAG, A1 Group, Telenor Group, Ooredoo Group, Liberty Global, United Group, Elisa Finland, STC and many companies in other industries such as FMCG and utilities.
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Zum Management einer Bonus Club Karten Lösung mit mehreren Geschäftspartnern musste binnen kürzester Zeit eine BIA Lösung aufgebaut werden.
Im Vortrag wird gezeigt wie die Anbindung der Geschäftspartner über Cloud und OnPrem Komponenten erfolgt und mittlerweile seit Beginn dieses Projektes 16 individuelle Partner DWH Lösungen inkl. einer Unified DWH Lösung aufgebaut wurden.
Die DWH Lösungen selbst wurden On Prem implementiert. Die Reporting Anbindung der Geschäftspartner inkl. der Data Mart Schicht liegt dann wieder in einer Cloud Umgebung. Im Vortrag wird auf die Herausforderungen und Lösungsansätze im Zuge der Umsetzung dieser komplexen hybriden Architektur eingegangen.
Gregor Zeiler ist seit dreißig Jahren in verschiedenen Funktionen in der Business Intelligence-Beratung tätig. Im Zuge seiner beruflichen Tätigkeit konnte er umfangreiche Projekterfahrung in vielen Branchen und auf Basis eines breiten Technologiespektrums sammeln. Zahlreiche Publikationen und Vorträge begleiten seine berufliche Tätigkeit. Als CEO bei biGENIUS AG kommt er seiner Passion die Prozesse in der Entwicklung von Data Analytics Lösungen zu optimieren nach.
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Ein live Use-Case aus der Immobilienwirtschaft:
Durch die gewachsenen, vielfältigen, teils proprietären Systemlandschaften bestehend aus diversen Applikationen und Lösungen, stehen Unternehmen branchenübergreifend vor den großen Herausforderungen einer effizienten Systemarchitektur, Schnittstellenkonfiguration, sowie eines qualitätsgesicherten, homogenen Datenaustauschs. Wir haben uns diesen Herausforderungen angenommen.
Der Trend geht von einem monolithischen Aufbau der Systemlandschaft in Richtung Micro-Services für mehr Autonomie, Skalierbarkeit und einer gesteigerten Datenqualität durch Automatisierung.
Gemeinsam mit unserem Kunden BMO Real Estate Partners Germany freuen wir uns Ihnen live einen intelligenten Lösungsansatz – eine Cloud-Basierte Plattform für Datenintegration und Datenaustausch – vorzustellen. Dank der agil entwickelten Anwendung namens IP:X konnten wir fehleranfällige, manuelle Prozesse zur Datenvalidierung von Mietvertragsdaten und Finanzinformationen der Immobilienportfolios durch vielfältige Automatisierungen ablösen. Neben der ausgezeichneten Datenqualität profitieren die Teams der Property-, Fonds- und Asset-Manager ebenso, wie das Datenmanagement nun von einer Reduktion der prozessualen Durchlaufzeiten und einer erheblichen Effizienzsteigerung.
In unserem Anwendungsfall verwenden wir eine effizient verzahnte Kombination aus gegenwärtig modernsten und solidesten Technologien: MEAN Stack (IBM Cloudant, Express, Angular, Node.js) im IBM Cloud Umfeld (Continuous Integration / Continuous Delivery, git, IBM Cloud Functions, Cloudant (NoSQL), REST API, Auth0).
Als ein Early-Adopter beleuchten wir das Zusammenspiel der jeweiligen Technologien, sowie die insgesamt erreichte Effizienzsteigerung und teilen hilfreiche Erfahrungswerte – auch zur agilen Entwicklungsmethode per CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery).
Zielpublikum: Project leader, decision makers, Cloud Experts
Voraussetzungen: Basic knowledge in Cloud, Continuous Integration / Continuous Delivery. Experience in integration and exchange platforms
Schwierigkeitsgrad: Advanced
Alexander Gusser ist als Lead Expert Innovation & Technology für Business Intelligence und Data Analytics Projekte bei GMC² verantwortlich. Leidenschaftlich kombiniert er innovative Technologien miteinander und findet auf kreative und experimentelle Art neue Ansätze, um fachliche und technologische Herausforderungen erfolgreich zu lösen.
Besonders reizt ihn das Spannungsfeld zwischen der Entwicklung eines ganzheitlichen Lösungskonzepts und der hands-on Umsetzung, sowie dem tatsächlichen Go-live.
Holger Gerhards ist Gründer und geschäftsführender Gesellschafter der Business Intelligence und Data Analytics Beratung GMC² GmbH. Seit über 30 Jahren ist er im BI Kontext beratend tätig und für seine Kunden von Mittelstand bis Konzern im Einsatz. Gemeinsam mit seinem erfahrenen, interdisziplinären Team entwickelt er optimale BI-Strategien und findet passgenaue Lösungen.
Laut Gerhards sollten Entscheidungen intelligent und datengestützt sein. Gekonntes Information Design und eine aussagekräftige Datenvisualisierung liegen ihm dabei besonders am Herzen. Als Mitglied der IBCS® Association und als IBCS®-zertifizierter Consultant gibt er Impulse für zukunftsfähiges Reporting und Dashboarding.
André Tischer verantwortet als Director Corporate Development und Schlüsselperson die digitale Transformation des Fonds- und Immobilienunternehmens BMO Real Estate Partners Germany. Zusammen mit seinem Team entwickelt er wegweisende Lösungen für eine zukunftsfähige, agile Unternehmenssteuerung.
Einen besonderen Fokus legt er dabei auf das stetige Hinterfragen von Geschäftsprozessen, das Suchen nach innovativen Verbesserungsmöglichkeiten und deren zielgerichtetes Implementieren. Hierbei sollte stets der Mensch, sein Wesen und sein Handeln in den Fokus gerückt werden. Denn nur dadurch lassen sich aus Ideen - füreinander und miteinander - Lösungen zufriedenstellend gestalten.
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