Die Umsetzung einer erfolgreichen Datenstrategie ist nicht einfach, aber die Einschränkungen, die durch zentralisierte Punkt-zu-Punkt-Batch-Architekturen entstehen, machen es noch schwieriger. Daten-Streaming-Plattformen heben diese Beschränkungen auf, indem sie Echtzeit-Konnektivität zwischen SaaS-, Analyse- und Datenbanksystemen ermöglicht, die es mehr Nutzern erlaubt, mehr Daten mit weniger Redundanz und weniger Abhängigkeit von zentralisierten Teams zu nutzen. Was wollen wir an diesem Special Day vorstellen und diskutieren?

• Herausforderungen bei der Entwicklung einer modernen und zukunftssicheren Daten- und Analytics-Strategie
• Wie gehen wir mit dem “Erbe der Zentralisierung” um? Datenqualität, Governance, Integration und Self-Service im Praxiseinsatz
• Geschäftsvorteile, die sich aus der Erfassung von Echtzeit-Dateneinblicken, der Erstellung von Datenprodukten und der Befähigung von Teams in der gesamten Organisation mit Daten ergeben
• Wie die Daten-Streaming-Plattform die Grundlage für einen modernen Ansatz bildet, sowohl on-premise als auch in der Cloud und in hybriden Umgebungen
• Anwendungsbeispiele aus der Praxis von Versicherungen, Banken, eCommerce und vielen weiteren

Discover the power of combining Amazon Web Services (AWS) and Confluent for real-time analytics and data streaming. This talk explores the synergistic capabilities of both platforms in building scalable, reliable, and high-performance streaming architectures. Learn how AWS data services and Confluent's Apache Kafka-based platform for managing event-driven architectures combine to deliver a solution for your business. Gain practical insights into integration strategies, data transformation, stream processing, and data integration patterns. Join us to unlock the full potential of real-time analytics and data streaming in today's data-driven landscape.

We will learn more about latest MLOPs strategies and how to approach application-deployment for production using different cloud native technologies. We will illustrate how the infrastructure, model, and pipeline templates constructed by Data Reply reduce the time needed to take a Quality Assurance application to production allowing manufacturers to unlock the substantial benefits that these machine learning applications can offer.

Data in motion itself requires a rethinking of how to handle data and what an IT architecture should look like. This opens new ways of analyzing data in near real-time. We’ll have a look at the possibilities of data analytics in motion. Which use cases can be covered? What technologies can be used for real-time analytics? What differences are there to batch analytics?

Target Audience: Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, IT-Architects, Decision Makers, …
Prerequisites: none
Level: Basic