Wer bei Dark Data instinktiv an Darth Vader denkt, liegt nicht verkehrt: Riesige Mengen an „bösen“ Daten lauern unerkannt seit Jahrzehnten in den dunklen Tiefen Ihres Daten-Imperiums – und es werden täglich mehr.
PDFs oder Fotos mit personenbezogenen Informationen, „Individualsoftware“ mit Excel-Makros, vertrauliche Präsentationen mit Provisionserträgen, Videos mit zweifelhaftem Inhalt oder die völlige Intransparenz auf dem Sharepoint-Server – die Liste an Daten-Risiken lässt sich beliebig verlängern. Egal, ob nun eine Migration in die Cloud ansteht oder Sie sich präventiv vor Data Breaches schützen wollen, Sie müssen den Risikofaktor Dark Data JETZT beseitigen, um Ihre Datenqualität dauerhaft zu verbessern!

In dieser Case Study erfahren Sie von Daten-Jedi-Großmeister und Co-CEO Gregor Bieler…

• Warum Dark Data eine tickende Zeitbombe für Ihre Compliance- und Sicherheits-Richtlinien ist
• Wie führende Finanzdienstleister schnell und mit wenig Personal Dark Data finden, analysieren und dauerhaft bereinigen
• Und wie Sie dadurch Kosten sparen, weniger Energie verschwenden und meßbar Ihren CO2-Fußabdruck verringern

Die Heidelberger Druckmaschinen AG setzt als Markt- und Technologieführer in der Druckbranche ihren Schwerpunkt auf konsequente ›End-to-end‹-Digitalisierung der Kundenwertschöpfung, also vor allem auf integrierte und automatisierte Systemlösungen für Maschinen, Software, Verbrauchsgüter und Services.
Im Rahmen der digitalen Transformation wurde das IOT-Datawarehouse mit dem Ziel der zentralen Verarbeitung von Druckmaschinendaten und Bereitstellung von wichtigen Kennzahlen (KPI) ins Leben gerufen. Diese werden in Form von Reports und Apps dem Kunden direkt zur Verfügung gestellt.
Das IOT Datawarehouse Team setzt dabei auf die Datenplattform Snowflake.
Durch ein Zusammenspiel aus verschiedenen Technologien und Tools wie dbt core, Snowpipe, Snowpark, gitlab und der Unterstützung durch Experten von areto consulting konnte eine Lösung realisiert werden, die die Grundlage einer standortunabhängigen Optimierung der Druck- und Produktionsprozesse bildet.

Mehr als 70% aller Stückgüter werden derzeit weltweit per Container transportiert.
Im Zuge der CO2-Reduzierung ist das Ziel, möglichst viele Container auf der Schiene zu transportieren. Für die letzte Meile übernehmen dann LKWs den Transport.
Die Deutsche Umschlaggesellschaft Schiene-Straße (DUSS) mbH, eine DB-Tochter, betreibt 19 Containerterminals in Deutschland, um die Container auf die verschiedenen Verkehrswege um zu laden.
Für die Abrechnung, die Planung und die Simulation der Arbeiten an den Terminals wurden 2021 die Systeme neu konzipiert und umgesetzt und sind seit 2022 im produktiven Betrieb und von PWC zertifiziert.
Der Vortrag soll das Zusammenspiel der einzelnen Komponente der Datenintegration, des Datawarehousing und Business Intelligence in einem agilen Entwicklungsprozess beschreiben, der das Projekt zum Erfolg geführt hat.
Dabei wurden einzelne Quellen additiv in das Data Warehouse der DUSS integriert. Damit wird dem Controlling der DUSS ermöglicht, das Reporting effizient zu erstellen und Umsatz-Simulationen durchführen zu können.
Ein wesentlicher Faktor für den Erfolg ist hier das Zusammenspiel zwischen Datavault Builder, TM1 und Apache Airflow.

Why did we change the way we used to work, and what are the challenges and risks today? Which ingredients are key for a data platform that will scale? Mark van der Heijden will cover the past, present and future of data engineering to answer these questions leading to a sustainable data platform.

Diese Session zeigt, wie die Open-Source-Technologien Apache Kafka und Apache Flink gemeinsam genutzt werden können, um Kundentransaktionsdaten anzureichern und ihren Wert zu erschließen. Die Teilnehmer erhalten praktische Umsetzungsstrategien und bewährte Verfahren, um Kafka und Flink optimal zu nutzen und Erkenntnisse aus rohen Transaktionsdaten in Echtzeit zu gewinnen.

Datenlandschaften sind heute zunehmend komplex, hoch fragmentiert und global verteilt. Aus diesen Gründen rücken immer mehr Unternehmen von monolithischen und zentralisierten Datenarchitekturen ab und orientieren sich stattdessen an neuartigen Architektur-Paradigmen wie der Data Fabric oder Data Mesh. Im Vortrag gibt Otto Neuer, Regional Vice President und General Manager bei Denodo, spannende Einblicke in zentrale Fragestellungen:

• Was steckt hinter den Konzepten von Data Fabric und Data Mesh – wo liegen die Gemeinsamkeiten, wo die Unterschiede?
• Weshalb eignen sich diese Architekturen, um schnell und effizient auf aktuelle und zukünftige Business-Anforderungen zu reagieren?
• Wie kann man eine Data Fabric oder ein Data Mesh mit einer logischen Datenschicht effizient und Governance-konform implementieren?

In dieser Session werden wir uns kurz die Entwicklung von Business Intelligence und Data Analytics im Laufe der Zeit anschauen und dann unsere Aufmerksamkeit auf die Zukunft datengesteuerter Organisationen richten. Raphael Teufel wird über seine Erfahrungen sprechen, die er in Zusammenarbeit mit verschiedenen Organisationen machen konnte. Ausgehend von diesen Perspektiven betrachten wir die notwendigen Komponenten für die Umsetzung einer erfolgreichen Datenstrategie in Unternehmen jeder Größenordnung. Wir werden herausfinden, was durch das Zusammenspiel eines modernen Analytics-Stacks und den richtigen Menschen und Prozessen möglich ist und wie man seine datenbasierte Entscheidungsfindung auf ein neues Level hebt.

Als Marktführer im Bereich Cloud-Datenmanagement versteht Informatica die Bedeutung von Machine Learning (ML) in modernen Datenworkflows. Um jedoch das volle Potenzial von ML auszuschöpfen, müssen Organisationen auch MLops akzeptieren - die Praxis, DevOps-Prinzipien auf Machine-Learning-Projekte anzuwenden.
In diesem informativen Vortrag tauchen wir in die Welt von MLops ein und erkunden bewährte Methoden, um ML nahtlos in Ihre Datenmanagementstrategie zu integrieren. Von der Datenerfassung und -vorbereitung über die Modellentwicklung, Bereitstellung und Überwachung diskutieren wir die wichtigsten Herausforderungen und Chancen von MLops und geben praktische Tipps, wie Sie diese bewältigen können.
Erfahren Sie, wie Sie Ihre ML-Workflows optimieren, Bereitstellungspipelines automatisieren, kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) für ML-Modelle implementieren und die Leistung von Modellen in der Produktion optimieren können. Entdecken Sie, wie die innovativen Lösungen von Informatica Ihnen helfen können, die Einführung von MLops in Ihrer Organisation zu beschleunigen, die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und IT-Betrieb zu verbessern und das volle Potenzial von Machine Learning für datengetriebene Entscheidungsfindung freizuschalten.

"The development of the data governance journey at Helaba will be presented using selected use cases. Which deficits hurt the most, how do you find the right tools, and what is the right tool in the right place? And as is appropriate for a journey - sometimes there are also dead ends, detours, and shortcuts.

Extended Abstract
In an era where data is invaluable, an adept Data Governance strategy is essential for organizations. Helaba, a leading financial institution, recognized the necessity of efficient Data Governance and embarked on this journey with the assistance of Ataccama, a provider of unified data management solutions provider.

The session will cover:
Selected real-world use cases to illustrate the steps of Data Governance development at Helaba and Ataccama's contribution to addressing critical deficiencies.
Methodologies used for identifying the right tools for governance. The audience will learn how the collaboration between Helaba and Ataccama ensured the adept placement and utilization of these tools within the governance framework. 
Insights into the detours, dead-ends, and shortcuts that were encountered, and how Helaba navigated through these challenges.

Attendees will leave with practical knowledge and strategies they can employ in their own organizations and an understanding of the benefits of partnering with Ataccama.

Target audience: Data Governance Professionals, Data Managers, IT Managers, Decision Makers, Strategy Consultants
Prerequisites: Basic understanding of Data Governance and IT management
Level of difficulty: Intermediate"

Siemens schafft mit Data Mesh ein innovatives Analytics-Ökosystem. Diverse Fachbereiche mit individuellen Verantwortlichkeiten arbeiten innerhalb eines Ökosystems zusammen, um Siemens zu einem data-driven Unternehmen zu transformieren. Eine große Herausforderung besteht darin, die Konsistenz zwischen den verschiedenen Bereichen zu gewährleisten. Data Vault spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderung.

Simplifying the modern data stack by choosing a unified platform like SnapLogic can help to eliminate the need to purchase countless point-to-point solutions. Instead, data leaders are able to simply automate end-to-end processes, enable their teams faster, and manage their data more easily from one centralized solution.

Prerequisites: Awareness of what data integration is
Level: middle

In his talk, Michael showcases how Collibra Data Quality & Observability helps to improve the quality of data by learning through observation rather than human input. Collibra DQ applies the latest advancements in data science and machine learning to the problem of data quality, surfacing data issues much faster than traditional, manual approaches.