The times given in the conference program of TDWI München digital correspond to Central European Time (CET).
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Anhand ausgewählter Use Cases soll die Entwicklung von Self-Service Data Analytics innerhalb von Siemens Energy dargestellt werden. Schwerpunkt ist die Umsetzung von datengetriebenen Projekten durch verschiedene Fachbereiche. Weiterhin wird auf die erfolgreiche Einführung neuer Projekte mit Hilfe von Hackathons eingegangen, sowie den Nutzen von internen Communities bei der Problemlösung.
Met Éireann, der nationale meteorologische Dienst Irlands, hatte eine anspruchsvolle Aufgabe: genaue Wettervorhersagen für die irische Öffentlichkeit bereitzustellen und mehrere Branchen wie Luftfahrt, Landwirtschaft, Transport und Notdienste zu unterstützen. Um dies zu erreichen, mussten sie große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten und analysieren. In dieser Präsentation wird Actian's Datenexperte, Robert Gorsuch, zeigen, wie Met Éireann dies mit Hilfe von Actian Avalanche, der…
Datenanalyse und datengesteuerte Entscheidungen nehmen in Unternehmen und Organisationen aller Art einen immer größeren Stellenwert ein. Gleichzeitig werden über Regulatorik und Kundenerwartungen immer höhere Anforderungen an Transparenz, Data Governance und Robustheit von Datenanalysen und automatisierten Entscheidungsprozessen gestellt. Metadaten sind ein Schlüssel, solche Anwendungen vertrauenswürdig und effizient aufzubauen. Aktive Metadaten machen den gesamten Fluss der Daten durch alle…
Die Freenet AG betreibt seit vielen Jahren erfolgreich ein Data Warehouse im eigenen Rechenzentrum. Architektur und Technologien wurden sorgfältig ausgewählt und erfüllten die damaligen Anforderungen vollkommen. Doch was soll man tun, wenn die Quellsysteme nach und nach in die Cloud migriert werden? Allein die Kosten der regelmäßigen Datenübertragung aus der Cloud in das On-Prem-DWH lassen diese Lösung nicht mehr wirtschaftlich erscheinen.
Die Freenet AG stellt sich nun dieser Herausforderung…
Am Beispiel der Deutschen Pfandbriefbank AG zeigen wir Ihnen, wie Sie durch das Zusammenspiel von D-QUANTUM und der Metadata API von bluetelligence einen substanziellen Mehrwert erzeugen:
Getrieben durch den enormen internationalen Wettbewerbsdruck im Online-Handel muss sich das E-Commerce-Unternehmen Otto ständig weiterentwickeln, um mit der Konkurrenz Schritt zu halten oder ihr sogar voraus zu sein.
Dies stellt große Herausforderungen an Architektur und Organisation. Data Mesh als neues Architekturparadigma adressiert diese Anforderungen und liefert hier wichtige Impulse.
In dieser Case Study gehen wir von der Pain Point Analyse des internen Think Tanks aus und betrachten…
83 % of CEOs want their organisation to be more data driven. Sharing clear corporate goals and objectives is a start, but you will not succeed without a deeply understood, and widely shared context of the critical data that underpins these goals and objectives.
Unfortunately getting them off the ground, making them sustainable, and proving ongoing value requires targeted, strategic approaches depending on where you are in your journey.
90 % of businesses fail miserably to identify, track, and…
How we designed a model driven implementation approach to improve development effectiveness at BNP Paribas Cardif
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…
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…
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…
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:
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…
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…
"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…
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.