Konferenzprogramm

Die im Konferenzprogramm der TDWI München 2024 angegebenen Uhrzeiten entsprechen der Central European Time (CET).

 

Thema: Projektmanagement

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  • Dienstag
    11.06.
, (Dienstag, 11.Juni 2024)
10:40 - 11:25
Di 5.1
Mehr Demokratie wagen – und als Architekt die Flöhe hüten?
Mehr Demokratie wagen – und als Architekt die Flöhe hüten?

Stellen Sie sich vor, Sie haben in einem Großunternehmen als Daten-Architekt einer BI-Initiative mit ca. 160 Daten-Enthusiasten aus zentraler IT, Business Units und Zentralabteilungen die Aufgabe, die Architektur zu gestalten. Ist das wie einen Sack Flöhe zu hüten? Wie prägt ein 'people first'-Ansatz die Architekturarbeit? Und welchen Beitrag leisten aktuelle technische und organisatorische Ansätze wie Cloud, Data Marketplaces oder Data Mesh dabei?

Zielpublikum: Data Engineer, Project Leader, Decision Makers, Architects
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Basic

Edgar Kaemper ist Architecture Guide bei Bosch im Bereich xBI (Cross Business Intelligence). Er hat in Groß- und mittelständischen Unternehmen Big-Data-Architekturen und Data-Warehouse-Services (SaaS) aufgebaut und betrieben.
Edgar Kaemper ist Sprecher auf Anwendertreffen und Konferenzen.
Nebenberuflich ist er Vorsitzender einer Stiftung und unterstützt als Perspektivenentwickler einen Jugendverband mit > 50.000 Ehrenamtlichen in Change-Prozessen.

Edgar Kaemper
K3
14:30 - 15:30
Di 1.3
Data Governance etablieren: Datenprojekte als Erfolgsfaktor
Data Governance etablieren: Datenprojekte als Erfolgsfaktor

Die Vision für Data Governance bei der HUK-COBURG ist es, datengetriebene Use Cases durch einen nachhaltigen Umgang mit Daten in Fach- und IT-Bereichen zu unterstützen. Hierfür wurden insbesondere vier Handlungsfelder identifiziert:

  • Rollen und Verantwortlichkeiten
  • Data-Governance-Prozesse
  • Prinzipien, Richtlinien und Standards
  • Data-Governance-Assets

Im Bottom-up-Ansatz für Data Governance bei der HUK-COBURG sind insbesondere Daten-Projekte ein Erfolgsfaktor, um Data Governance im Unternehmen zu etablieren.

Zielpublikum: Data Governance Manager, Data Catalog Manager, Data Engineer, BI Project Leader, Data Owner, Data Steward
Voraussetzungen: Basiswissen in Data Governance und Data Engineering
Schwierigkeitsgrad: Basic

Extended Abstract:
Am Beispiel eines Projektes zur Datenversorgung 'Data Analytics in der Krankenversicherung' wird dargestellt, wie Data Governance in der HUK-COBURG etabliert wird und ein Datenkatalog die Datennutzung nachhaltig vereinfacht und beschleunigt. Hierbei werden folgende vier Handlungsfelder berücksichtigt:

  • Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten, z. B. Data Owner, Data Steward und Data Enabler.
  • Operationalisierung von Data-Governance-Prozessen, z. B. die kontinuierliche fachliche Beschreibung von Daten-Assets.
  • Operationalisierung von Prinzipien, Richtlinien und Standards im Kontext Data Governance, z. B. Datennutzung und Datenfreigabe.
  • Katalogisierung von Data-Governance-Assets mithilfe eines Integrationsframeworks, z. B. technische Assets und Data Lineage.

Die Erfahrungen aus dem Projektverlauf zeigen, dass sich Data-Governance-Aktivitäten sehr gut in Daten-Projekten integrieren lassen und sich über diesen Weg Data Governance sehr gut im Unternehmen operationalisieren lässt. Die Aufwände, die Data Stewards zu Beginn eines Projekts haben, zahlen sich schon während der Projektphase wieder aus. Data-Governance-Prozesse und Werkzeuge (insbesondere der Datenkatalog) sichern den nachhaltigen Mehrwert für Data Analytics - auch über die Projektphase hinaus. Eine gelebte, etablierte Data Governance unterstützt die Data-Analytics-Aktivitäten der HUK-COBURG, sodass es nur einen Schluss geben kann: Data-Governance-Aktivitäten müssen Pflichtbestandteil von Daten-Projekten werden.

Lisa Beierweck ist Data Catalog Manager und Data Engineer bei der HUK-COBURG. Seit mehr als 4 Jahren begleitet sie die Data-Governance-Initiative der HUK-COBURG von Beginn an und verantwortet die Umsetzung und Realisierung eines Data Catalogs sowie die Weiterentwicklung und die strategische Positionierung der Plattform innerhalb des Unternehmens. Lisa hat eine Leidenschaft dafür, Transparenz in BI-Anwendungen zu bringen und den Fachabteilungen aufzuzeigen, welche Mehrwerte durch einen Data Catalog entstehen.

Markus Werner ist seit 12 Jahren im Business-Intelligence-Umfeld tätig - davon seit über 5 Jahren als BI-Projektleiter und BI-Architekt im BICC der HUK-COBURG. Seit mehreren Jahren begleitet er die Themen Data Cataloging und Data Governance im Kontext des erweiterten Daten-Ökosystems der HUK-COBURG. Als Projektleiter ist er aktuell verantwortlich für den Aufbau einer Data-Analytics-Datenbasis für das Aktuariat der privaten Krankenversicherung.

Lisa Beierweck, Markus Werner
F111
Lisa Beierweck, Markus Werner
F111

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14:30 - 15:30
Di 3.3
Erfahrungen aus zwei Jahren Data Mesh Architekturanwendung
Erfahrungen aus zwei Jahren Data Mesh Architekturanwendung

Die ANDREAS STIHL AG & Co. KG befindet sich im Prozess der Digitalisierung. Als ein Kernelement wurde die Data Analytics Platform als Basis für die Umsetzung zahlreicher unterschiedlicher Anwendungsfälle verschiedener Fachbereiche vor mehr als zwei Jahren entworfen und realisiert. Die Plattform ist nach dem Prinzip der Data Mesh Architektur konzipiert. In unserem Vortrag möchten wir wichtige Erfahrungen teilen und auch einen Ausblick auf eine mögliche zukünftige Weiterentwicklung geben.

Zielpublikum: Data Architects, Data Strategists, Data Engineers
Voraussetzungen: Basic knowledge of Data Platforms
Schwierigkeitsgrad: Advanced

Extended Abstract:
Im Zuge der Digitalisierung sind bei ANDREAS STIHL AG & Co. KG zahlreiche Ideen für die zukünftige Nutzung von Daten entstanden. Nach einer Evaluation aktueller und abzusehender zukünftiger Anforderungen und damals bestehender technischer Lösungen sowie möglicher Alternativen vor mehr als zwei Jahren wurde die Entscheidung für den Aufbau einer neuen Plattform für analytische Zwecke gefällt. Die Wahl fiel auf eine Data Mesh Architektur. Im Verlauf der letzten beiden Jahre sind mehrere Instanzen entstanden, die die unterschiedlichen Datenhaushalte und Anwendungsfälle der verschiedenen Fachbereiche beheimaten. Ebenso entwickeln sich die möglichen technischen Lösungsoptionen weiter, die im Zuge einer kontinuierlichen Bewertung einen Einfluss auf die zukünftige Ausgestaltung haben. In unserem Vortrag möchten wir einen technischen und organisatorischen Überblick geben und wichtige Erfahrungen teilen.

Dr. Dierk Jugel ist Teamleiter des Big Data Analytics Hub bei STIHL, einem zentralen Kompetenzzentrum für Data Analytics & KI. In seiner aktuellen Rolle verantwortet er die Data Analytics Platform als Basis für Use-Case-Implementierungen zusammen mit Fachbereichen und treibt die Datenstrategie für STIHL voran.

Fabian Schmid ist Data Engineer und Solution Architect im Big Data Analytics Hub bei STIHL.
In dieser Funktion ist er neben der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Data Analytics Platform auch für die gemeinsame Umsetzung von Use Cases mit verschiedenen Fachbereichen zuständig.

Peter Schulz ist ein Technologie-Enthusiast mit dem professionellen Schwerpunkt auf Datenplattformen. Seit mehr als 20 Jahren unterstützt er Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen bei der erfolgreichen Generierung von Werten aus Daten mit der zielgerichteten Hilfe von Technologien. Dabei hat er breite und tiefe Erfahrung mit unterschiedlichen Anwendungsfällen, Regularien und Technologien erworben. Peter ist Head of Data Architecture bei der Alexander Thamm GmbH.

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Dierk Jugel, Fabian Schmid, Peter Schulz
E119
Dierk Jugel, Fabian Schmid, Peter Schulz
E119

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