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Track: DOAG Track der Data Analytics Community

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  • Dienstag
    11.06.
, (Dienstag, 11.Juni 2024)
10:40 - 11:25
Di 8.1
ENTFÄLLT: Design Thinking und Datenmodellierung

In einer Welt, wo Daten das neue Gold sind, öffnet dieser Workshop neue Horizonte: Nicht nur Produktverantwortliche und Data Engineers entdecken durch Design Thinking innovative Wege der Datenmodellierung. Diese Reise durch kreatives Denken und strukturierte Analyse führt zu robusten und flexiblen Datenstrukturen. Teilnehmer erleben, wie iteratives Prototyping die Verbindung zwischen Design und technischer Umsetzung stärkt. Ein Muss für alle, die ihre Data Solutions neu denken wollen. Dieser…

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Stephan Tönnies, Arne Hattendorf
F106
11:35 - 12:20
Di 8.2
Wissensgraphen plus Large Language Models (LLMs) = GraphRAG

Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) sind inzwischen sehr erfolgreich in der Verarbeitung und Erzeugung von natürlicher Sprache. Allerdings haben sie grundsätzliche Schwächen insbesondere im Umgang mit spezifischem Fachwissen und aktuellen Informationen. An dieser Stelle setzen Wissensgraphen an, die Fakten und Zusammenhänge explizit abspeichern. Mit der Kombination aus beiden Techniken lassen sich interessante Lösungen zur semantischen Suche in strukturierten Datenbeständen…

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Hans Viehmann
F106
14:30 - 15:30
Di 8.3
Mit der Datenbank plaudern, statt sie über SQL abzufragen: was ist möglich, was ist sinnvoll?

Das erfolgreiche Abfragen der Datenbank kann nicht auf die Übersetzung unserer natürlichen Sprache in die Programmiersprache SQL oder relationale Algebra reduziert werden, sondern erfordert neben der Kenntnis des zugrunde liegenden Datenmodells und seiner konkreten technischen Umsetzung auch das Fachwissen im besonderen Kontext der jeweiligen Anwendung. In dem Vortrag werden Grenzen des Möglichen und des Sinnvollen aufgezeigt mit konkreten Beispielen in ORACLE SQL, sql.ai, SELECT AI, ChatGPT,…

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Standortdaten und Machine Learning – Ja, wo laufen sie denn hin?

In der Analyse von Datenbeständen trifft man immer wieder auf Trends, die einen räumlichen Bezug haben oder geografische Muster bilden. Die Erkennung derartiger Muster – etwa Cluster, Hotspots/Coldspots, oder räumliche Korrelationen – und die Vorhersage solcher Trends erfordern spezielle Algorithmen. In dem Beitrag zeigen wir, wie einfach man mit Python und Oracle Machine Learning raumbezogene Daten aufbereiten, analysieren, und seine Prognosen auf Karten darstellen kann.

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Bojan Milijas
F106
Hans Viehmann
F106
16:00 - 16:45
Di 8.4
GEO-Analytics – Räumliche Analyse digitaler Zwillinge in der Cloud

Das Streckennetz der Deutschen Bahn unterliegt im Betrieb und im Management mannigfaltigen Auflagen. Um eine einen zielgerichteten und schonenden Einsatz der begrenzten Ressourcen zu ermöglichen, werden das Streckennetz und relevante Einflussfaktoren digitalisiert.
Dazu werden digitale Zwillinge mithilfe von Oracle Spatial erzeugt und diese dann räumlich zueinander in Beziehung gesetzt, um so die zu berücksichtigenden Auflagen entlang des Streckennetzes der Deutschen Bahn zu ermitteln. Anhand…

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Sven Bosinger
F106
17:15 - 18:00
Di 8.5
Green Coding

Hast du gewusst, dass du als Developer aktiv beim Thema Umwelt mitwirken kannst? Es gibt viele Möglichkeiten unnötigen Ressourcenverbrauch einzuschränken. Das Schönste dabei: es ist einfach und kann eine Verbesserung der Laufzeiten und eine Kostenersparnis mit sich bringen.
Nach einem kurzen Überblick über das Thema Green-IT gehen wir auf zentrale Punkte aus dem Bereich Green Coding ein und zeigen typische Fallen, die es zu vermeiden gilt. Abgerundet wird das durch einige Messwerte, die zeigen,…

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Andreas Möller, Arne Hattendorf
F106

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