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PROGRAMM

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Track: #DOAG Track der Data Analytics Community

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  • Dienstag
    20.06.
10:40 - 11:25
Di 8.1
Die DOAG und Data Analytics - Vorstellung DOAG und Einschätzung der aktuellen Themen
Die DOAG und Data Analytics - Vorstellung DOAG und Einschätzung der aktuellen Themen

In diesem Vortrag stellen die beiden Referenten die DOAG als Verein und ihre aktuelle Ausrichtung vor und nehmen Position ein zu den relevanten Themen aus dem Umfeld DATA Analytics und KI. Im Anschluss an die Vorstellung des Vereins und seiner Struktur und Zielsetzung werden im Gespräch die Schwerpunkte der Data Analytics Community in der DOAG vorgestellt, betrachtet und eingeschätzt. Dabei nehmen wir insbesondere Bezug auf die Inhalte der nachfolgenden Vorträge und Diskussionen. Die rasant gestiegene Bedeutung von KI seit Beginn des Jahres, die Nutzung von Daten im Rahmen von Data Mesh und die damit verbundene Sichtweise als data as a product sowie verstärkte Wahrnehmung von Data Analytics über die gestiegene, promiente Nutzung im Sport vom Fußball bis zur Formel 1 werden angesprochen. 

Gelernter Entwickler und seit 1984 in der IT der IKB Deutschen Industriebank AG in Düsseldorf. In den Jahren 2005-2018 als Teamleiter und Direktor zuständig für Entwicklung des Kreditsystems KreDa der Bank. Die Basis der Anwendung sind ORACLE DB, ORACLE FORMS und Reports sowie seit 2013 ORACLE ADF. Der aktuelle persönliche Schwerpunkt liegt auf Themen der Strategie und Innovation sowie insbesondere der agilen Methoden. Seit 2019 im Fachbereich im Competence Center Kredit. Über die Development Community ergaben sich die ersten Berührungspunkte mit der DOAG und war seit Gründung und bis 2020 Mitglied im DOAG-Anwenderbeirat.  

In den letzten Jahren hat er sich neben Vorträgen auf der DOAG K+A und der Arbeit im Anwenderbeirat auch im Arbeitskreis Strategie der DOAG und im Arbeitskreis Nachwuchsförderung in Verbindung mit der #nextgen engagiert. Über diese Aktivitäten ist sein Interesse an der DOAG weiter gestiegen und hat seit 2020 die Möglichkeit als Vorstand der Data Analytics Community die Entwicklung der DOAG mitzugestalten. 

Seit Juni 2020 im Vorruhestand und seitdem auch zeitweise als Trainer für Innodrei tätig. 

Beruflich bin ich Geschäftsführer und COO bei der Scompler Technologies GmbH. Ich verantworte die Weiterentwicklung der SaaS Plattform, kümmere mich um das operative Tagesgeschäft und berate Kunden bei der Einführung, Integration und Nutzung.  

Seit April 2020 bin ich Vorstandsvorsitzender der DOAG. Zuvor war ich Vorstand und Leiter der Data Analytics Community und bin seit 2010 mit kurzer Unterbrechung Vorstandsmitglied (unter anderem als Gründer und Leiter der Infrastruktur und Middleware Community).  

Was ich für die DOAG bewirken möchte: Um bei der durch die immer schneller werdende Entwicklung und Transformation von Business und Technologie am Ball zu bleiben, braucht es ein starkes Netzwerk zum Austausch und Wissenstransfer. Die DOAG bildet dieses Netzwerk und vertritt die Interessen der Anwender gegenüber den Herstellern. 

Armin Wildenberg, Björn Bröhl
F106
Armin Wildenberg, Björn Bröhl
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11:35 - 12:20
Di 8.2
Einfacher Zugang zu Machine Learning für den Fachbereich – Advanced Analytics in der Cloud
Einfacher Zugang zu Machine Learning für den Fachbereich – Advanced Analytics in der Cloud

Die Verantwortung und das Wissen über Daten und deren Analyse liegt im Fachbereich. Diese fachlichen Mitarbeiter benötigen mehr Möglichkeiten, um erweiterte Analyse-Techniken, inklusive Machine Learning, mit einfach zu bedienenden Tools nutzen zu können. Wie Oracle mit der Autonomen Datenbank, als Self-Service Datenquelle und mit der Analytics Cloud, als Self-Service BI, dies verwirklichen kann wird im Vortrag anhand einer anschaulichen Live-Demo gezeigt. 

Als Diplom-Wirtschaftinformatiker beschäftig sich Detlef Schröder, seit über 25 Jahren bei Oracle, mit BI, Analytics und datengetriebenen Prozessen, rund um Data Warehouse und Big Data.  

Er berät Kunden in Architektur-Fragen, hält Seminare zu Analytics, AI/Machine Learning, DWH-Technik und -Integration. Außerdem ist er Sprecher auf verschiedenen Veranstaltungen und schreibt Artikel über den praxisorientierten Einsatz von Informationstechnologie. 

Detlef E. Schröder
F106
Detlef E. Schröder
F106
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13:50 - 14:50
Di 8.3
Ethische Fragestellung bei der Nutzung und dem Einsatz von KI
Ethische Fragestellung bei der Nutzung und dem Einsatz von KI

Ethische KI, aber wie?
Spätestens seit ChatGPT ist Künstliche Intelligenz (KI) massentauglich geworden. Sehr schnell wurden Rufe nach der Regulierung von solchen Anwendungen laut und die EU arbeitet an einem AI Act. Italien hat als erstes Land ChatGPT temporär verboten, unter anderem aufgrund ethischer Bedenken. Wie bei zahlreichen Technologien zuvor, folgt auf die erste euphorische Welle ein vorsichtigerer Ansatz mit Fokus auf potenzielle Gefahren und gesetzlicher Regulierung.
Die interaktive Session zeigt Risiken durch maschinelle Entscheidungen auf und bietet einen Überblick zu verschiedenen Frameworks. Im Anschluss werden Perspektiven auf Best Practices für den ethischen Einsatz von Anwendungen im KI-Umfeld geboten.

Zielpublikum: Entscheider:innen, Projektleiter:innen, Data Scientists, Entwickler:innen
Voraussetzungen: Basiswissen zu KI-Technologien
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
 

Felix Rank
F106
Felix Rank
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15:20 - 16:05
Di 8.4
Fishbowl: Notwendiges Mindset beim Ansatz Data Mesh
Fishbowl: Notwendiges Mindset beim Ansatz Data Mesh

Eingeleitet mit einem Impulsvortrag über Data Mesh diskutieren Andreas Buckenhofer und Armin Wildenberg mit weiteren eingeladenen sowie spontanen Teilnehmern im Rahmen einer offenen und interaktiven Runde im FishBowl Format über das notwendige Mindset bei der Verfolgung der Datennutzung nach dem Ansatz Data Mesh.  

Wo unterscheidet sich Data Mesh von Data Ware House und Data Lake? Wie verändert sich die Sichtweise auf die Daten? Welche Veränderungen ergeben sich in der Zusammenarbeit? Sind wir bei Data Mesh bereits bei BizDevOps? Folgt auf Data as a product demnächst Data as a service? Nach den einleitenden Fragestellungen ergibt sich im Rahmen des Formats durch die dynamische Veränderung der Runde die Möglichkeit die Diskussion, um neue Aspekte und Sichtweisen zu ergänzen. 

Andreas Buckenhofer arbeitet bei Mercedes-Benz Tech Innovation in Ulm als Lead Expert 'Vehicle Data Platforms'. Er verfügt über langjährige Erfahrung in der Entwicklung datenintensiver Produkte. Seine Schwerpunkte dabei sind insbesondere Datenarchitektur, Datenspeicherung, Datenintegration und Datenqualität.

Mehr Inhalte dieses Speakers? Schaut doch mal bei sigs.de vorbei: https://www.sigs.de/experten/andreas-buckenhofer/

Gelernter Entwickler und seit 1984 in der IT der IKB Deutschen Industriebank AG in Düsseldorf. In den Jahren 2005-2018 als Teamleiter und Direktor zuständig für Entwicklung des Kreditsystems KreDa der Bank. Die Basis der Anwendung sind ORACLE DB, ORACLE FORMS und Reports sowie seit 2013 ORACLE ADF. Der aktuelle persönliche Schwerpunkt liegt auf Themen der Strategie und Innovation sowie insbesondere der agilen Methoden. Seit 2019 im Fachbereich im Competence Center Kredit. Über die Development Community ergaben sich die ersten Berührungspunkte mit der DOAG und war seit Gründung und bis 2020 Mitglied im DOAG-Anwenderbeirat.  

In den letzten Jahren hat er sich neben Vorträgen auf der DOAG K+A und der Arbeit im Anwenderbeirat auch im Arbeitskreis Strategie der DOAG und im Arbeitskreis Nachwuchsförderung in Verbindung mit der #nextgen engagiert. Über diese Aktivitäten ist sein Interesse an der DOAG weiter gestiegen und hat seit 2020 die Möglichkeit als Vorstand der Data Analytics Community die Entwicklung der DOAG mitzugestalten. 

Seit Juni 2020 im Vorruhestand und seitdem auch zeitweise als Trainer für Innodrei tätig. 

Andreas Buckenhofer, Armin Wildenberg
F106
Andreas Buckenhofer, Armin Wildenberg
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16:15 - 17:00
Di 8.5
Künstliche Intelligenz, die Schwalbe die noch keinen Sommer macht. Oder, was man beim Einsatz Digitaler Assistenten wissen sollte.
Künstliche Intelligenz, die Schwalbe die noch keinen Sommer macht. Oder, was man beim Einsatz Digitaler Assistenten wissen sollte.

Welche KI benötige ich, und wenn ja, wie viele? Die Erfolge von Chat GPT und ähnliche Machine Learning Modelle lassen anderes vermuten, aber erfolgreiche digitale Assistenten beruhen nicht allein nur auf der Wahl der richtigen Künstlichen Intelligenz (KI). Die Entwicklung digitaler Assistenten ist ein Strategiespiel, besonders wenn das Entwickler Team den Umgang mit Sprache als Medium innerhalb der Anwendung nicht gewohnt ist. Gerade am Anfang eines Projektes gibt es eine Menge von Fragen zu klären die über den Rahmen der KI hinausgehen. Zu diesen Fragen gehört unter anderem die Anbindung der KI an Backend-Systeme wie Datenbanken, sowie die Definition von Erfolgsfaktoren. Und das ist dann auch nur die Spitze des Eisberges. Basierend auf die mehrjährige Erfahrung eines ganzen Teams bei Oracle, betrachtet dieser Vortrag die Entwicklung von digitalen Assistenten ganzheitlich; für jeden verständlich und ohne mathematische Formeln. Das Ziel ist es einen Wissens-Vorsprung zu vermitteln, der zukünftige Projekte schneller (und) erfolgreich macht. Sämtliche Beispiele basieren auf den Oracle Digital Assistant, können aber problemlos auf andere Technologien übersetzt werden. 

Seit mehr als 25 Jahren arbeitet Frank Nimphius für das Oracle US Produkt Management vornehmlich im Bereich der Anwendungsentwicklung. Im Jahr 2014 bekam er den Auftrag für einen Kunden im Rahmen einer Design-Kooperation einen ersten Chatbot basierend auf bestehenden Technologien zu entwickeln. Seit dieser Zeit beschäftigt sich Frank mit digitalen Assistenten und Künstlicher Intelligenz in der Konversation innerhalb des Oracle Digital Assistant Produkt Management. Als Produkt Manager vertritt er das Oracle Product Engineering auf Konferenzen, entwickelt und leitet Trainings, schreibt Beispiel-Programme, unterstützt Kunden und Partner bei der Implementierung von Oracle Digital Assistant basierten Lösungen, und trägt zur Weiterentwicklung der Oracle Digital Assistant Plattform bei. In seinem derzeitigen Projekt ist er an der Entwicklung digitaler Assistenz-Lösungen für das Oracle eigene Produkt Portfolio beteiligt. 

Frank Nimphius
F106
Frank Nimphius
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17:30 - 18:30
Di 8.6
Wann sind Projekte erfolgreich? - eine interaktive Erzählung!
Wann sind Projekte erfolgreich? - eine interaktive Erzählung!

Wie gelingen und wieso scheitern Projekte? In der Regel hören wir mehr von gescheiterten als gelungenen Projekten. Welche Faktoren machen erfolgreiche Projekte aus? Im Rahmen dieses interaktiven Vortrages werden insbesondere die Rahmenbedingungen von Projekten (z.B. Termindruck) und die Beweggründe von Projektmitgliedern in einer Erzählung aus einem "alltäglichen" Projekt beleuchtet. Über eine Retrospektive zu drei Meilensteinen des Projektes werden Parallelen zu anderen Projekten gezogen und gemeinsam mit den Teilnehmern (u.a. über mentimeter) vertieft und erweitert 

Des Weiteren werden Bezüge zum Kapazitäten Management in Projektplanungen und der Problematik der Projektplanung generell hergestellt und gemeinsam mit den Teilnehmern betrachtet und erörtert. Diskutiert wird zum einen die Fragestellung: "Was alltägliche Projekte von Projekten in unseren Unternehmen unterscheidet?" sowie über das Pro und Conta von festen Terminvorgaben debattiert. 

Gelernter Entwickler und seit 1984 in der IT der IKB Deutschen Industriebank AG in Düsseldorf. In den Jahren 2005-2018 als Teamleiter und Direktor zuständig für Entwicklung des Kreditsystems KreDa der Bank. Die Basis der Anwendung sind ORACLE DB, ORACLE FORMS und Reports sowie seit 2013 ORACLE ADF. Der aktuelle persönliche Schwerpunkt liegt auf Themen der Strategie und Innovation sowie insbesondere der agilen Methoden. Seit 2019 im Fachbereich im Competence Center Kredit. Über die Development Community ergaben sich die ersten Berührungspunkte mit der DOAG und war seit Gründung und bis 2020 Mitglied im DOAG-Anwenderbeirat.  

In den letzten Jahren hat er sich neben Vorträgen auf der DOAG K+A und der Arbeit im Anwenderbeirat auch im Arbeitskreis Strategie der DOAG und im Arbeitskreis Nachwuchsförderung in Verbindung mit der #nextgen engagiert. Über diese Aktivitäten ist sein Interesse an der DOAG weiter gestiegen und hat seit 2020 die Möglichkeit als Vorstand der Data Analytics Community die Entwicklung der DOAG mitzugestalten. 

Seit Juni 2020 im Vorruhestand und seitdem auch zeitweise als Trainer für Innodrei tätig. 

Armin Wildenberg
F106
Armin Wildenberg
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