Konferenzprogramm

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

 

Thema: Data Catalog

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, (Dienstag, 11.Juni 2024)
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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, (Mittwoch, 12.Juni 2024)
09:00 - 10:00
Mi 1.1
Creating Data Transparency with the Support of LLMs and AI
Creating Data Transparency with the Support of LLMs and AI

Data Transparency is a basic need of every data worker. It is crucial to find the right data in a limited amount of time to keep the time-to-market of data and analytical products short. However, documenting and classifying data manually can be cumbersome due to the vast amount of data. In this session, we present the approach MediaMarktSaturn has taken to use LLMs and other AI models in combination with a data catalog to establish a high level of data transparency in a semi-automated way.

Target Audience: Chief Data Officers, Data Governance Managers, Data Strategists, Data Engineers, Data Scientists, Subject Matter Experts
Prerequisites: Basic knowledge of Data Catalogs and LLMs
Level: Basic

Extended Abstract:
Data Transparency is a basic need of every data worker. It is crucial to find the right data in a limited amount of time to keep the time-to-market of data and analytical products short. But with the ever-growing amount of data, it gets more and more difficult to keep up a suitable level of data transparency. In this session, we present the approach MediaMarktSaturn has taken to use LLMs and Open Source Data Catalogs to establish a high level of data transparency in a semi-automated way. With this approach, it is possible to keep the manual work at a suitable level and manage data transparency in an efficient way. Moreover, we will outline how this approach is integrated into the overall Data Governance and Data Architecture.

Dieter Berwald is Competency Lead and Product Owner at MediaMarktSaturn Technology, where he focuses on advanced analytics and data catalog applications. He currently leads projects aimed at entity recognition in large cloud data lakes, managing data access, and leveraging metadata for enhanced data utilization.

Dr. Christian Fürber ist promovierter Datenqualitätsexperte und Geschäftsführer der Information Quality Institute GmbH (iqinstitute.de), einem spezialisierten Beratungsunternehmen für Data Excellence und Data Management Lösungen. Vor der Gründung von IQI im Jahr 2012 war er in verschiedenen Positionen im Datenmanagement tätig. Unter anderem etablierter er für die Bundeswehr eine der ersten Data Governance Organisationen und führte dort ein standardisiertes Datenqualitätsmanagement ein. Christian und sein Team haben unzählige Datenprojekte und -strategien für bekannte Unternehmen verschiedener Branchen erfolgreich umgesetzt und ihnen dabei geholfen, erheblichen Mehrwert aus ihren Daten zu ziehen. Neben seiner Tätigkeit bei IQI ist Christian auch Autor und Redner auf Konferenzen (u.a. am MIT) und organisiert den TDWI Themenzirkel "Data Strategy & Data Governance".

Nitin embarked on his IT career in 2014 as a consultant, quickly gaining a reputation for his expertise and adaptability. Throughout his career, he has worked with a diverse range of clients across industries including telecommunications, petroleum, and disaster recovery. Nitin holds a Master's degree from the prestigious Technical University of Munich (TUM), which further solidified his foundation in data architecture and engineering. 
Following his studies, Nitin excelled as a Lead Data Architect/Data Engineer at several renowned companies. His innovative cloud solution architecture, particularly for real-time racetrack analytics, has been instrumental in securing multi-million dollar deals. Currently, Nitin serves as the Data Governance Lead at MediaMarktSaturn, where he continues to drive data excellence and governance initiatives.
 

Dieter Berwald, Christian Fürber, Nitin Vashisth
E119
Dieter Berwald, Christian Fürber, Nitin Vashisth
E119

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, (Donnerstag, 13.Juni 2024)
09:55 - 10:40
Do 1.2
Confluence: Joining Governance Streams to form Data Products
Confluence: Joining Governance Streams to form Data Products

How can Data Cataloguing, Modelling, DQ and other streams join forces to create business value? The speaker shares experience from a data vendor and a manufacturing business.

Target Audience: Data Professionals and decision makers with stakes in the value chain big picture
Prerequisites: Familiarity with Data Governance concepts (Catalogue, Quality, Integration etc.)
Level: Advanced

Extended Abstract:
Data Governance can contribute local optimizations to a company's value chain, such as better data discovery via a Data Catalogue, or quality-monitored and cleansed data sets. From a 30,000 ft Data Strategy view, it is even more desirable to connect the dots for business objects frequently reused among business processes and make them available as governed, quality-controlled, easily accessible Data Products.

The speaker successfully launched a Data Governance program in a company traditionally ranking metal higher than data and will share experiences on the ongoing Data Product journey:

  • Identifying scope
  • Cataloging technical metadata
  • Modeling a logical layer
  • Managing sensitive data in a hybrid architecture
  • Simplifying cross-system access

Dominik Ebeling is a CDMP-certified data and technology manager with more than ten years of international experience in start-up and enterprise contexts. He is passionate about building and developing successful teams, optimizing global processes and structures, and turning data into solutions for customer problems. In his current role as Head of Data Governance at Rolls-Royce Power Systems, Dominik is developing a long-standing manufacturing business into a data-driven organization.

Dominik Ebeling
F111
Dominik Ebeling
F111

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09:55 - 10:40
Do 8.2
Der Data Catalog aus wissenschaftlicher Perspektive
Der Data Catalog aus wissenschaftlicher Perspektive

Data Catalogs erfreuen sich zunehmender Beliebtheit in der freien Wirtschaft. In der Wissenschaft hingegen konnte der Trend bisher nur schwerfällig Fuß fassen. Im Vortrag werden die in der wissenschaftlichen Literatur vertretenen Konzepte vorgestellt und miteinander verglichen. Dabei stehen Schwerpunkte, Gemeinsamkeiten und Unterschiede sowie Funktionsumfänge im Vordergrund. Sowohl Einsteiger als auch Fortgeschrittene können sich auf neue Ideen und Perspektiven freuen.

Zielpublikum: alle Interessierten
Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Datenmanagement und Datenkompetenz
Schwierigkeitsgrad: Basic

Extended Abstract:
Die strukturierte Vorhaltung und Nutzung von Metadaten bietet großes Potenzial, um den eigenen Datenbestand besser verstehen zu können. Daher erfreuen sich Data Catalogs zunehmender Beliebtheit in der freien Wirtschaft. IBM, Azure, Oracle, Google - viele große Softwareunternehmen verfügen über eigene Interpretationen und Implementationen der Data-Catalog-Ideen.

In der Wissenschaft hingegen konnte der Trend bisher nur schwerfällig Fuß fassen. Die ersten Arbeiten zur Thematik stammen aus dem Jahr 2016. Erst seit 2020 sind Data Catalogs häufiger im Rahmen der Forschung zu Data Lineage und Data Literacy vertreten. Die Präsentation von Schemata zur Konstruktion und Architektur spielt dabei eine wichtige Rolle.

Im Vortrag werden die in der wissenschaftlichen Literatur vertretenen Konzepte vorgestellt und miteinander verglichen. Dabei stehen Schwerpunkte, Gemeinsamkeiten und Unterschiede sowie Funktionsumfänge im Vordergrund.

Einsteiger kommen auf ihre Kosten, da ein audienzbezogen aufbereiteter Einblick in die aktuellen wissenschaftlichen Erkenntnisse möglich wird. Interessant sind derartige Arbeiten weiterhin für Unternehmen, die selbst einen Data Catalog als Softwareprodukt entwickeln wollen. Daher werden auch Fortgeschrittene mit neuen Perspektiven und Ideen versorgt. Die Inhalte des Vortrags sind Teil eines Promotionsvorhabens an der TU Chemnitz. Dabei wird der Data Catalog als Tool zur Steigerung der Datenqualität in Unternehmen verstanden. Die Zielsetzung der Promotion ist der Entwurf und der Test einer Referenzarchitektur mit Bezug auf aktuelle Herausforderungen und Hürden von Unternehmen im Bereich der Datenqualität.

Franziska Ullmann ist wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Professur Wirtschaftsinformatik II - Systementwicklung & Anwendungssysteme in Wirtschaft und Verwaltung der TU Chemnitz. Sie hat Business Intelligence & Analytics studiert und forscht vorrangig an Datenqualität, Datenmanagement und Datenbanken. Sie veröffentlicht außerdem Beiträge zu verwandten Themen, u.a. im BI-SPEKTRUM.

Mehr Inhalte dieses Speakers? Dann schau doch auf SIGS.de vorbei: https://www.sigs.de/autor/Franziska_Ullmann

Tennessee Schrage ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Wirtschaftsinformatik I der TU Chemnitz. Er absolvierte ein Masterstudium in Business Intelligence & Analytics und sammelte während seines Studiums praktische Erfahrung in der Entwicklung im Bereich Metadatenmanagement und der Schnittstellenvisualisierung. Seine Forschung konzentriert sich auf IT-Management und Geschäftsprozessmanagement in der Kreislaufwirtschaft.

Franziska Ullmann, Tennessee Schrage
F106
Franziska Ullmann, Tennessee Schrage
F106
Vortrag: Do 8.2

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11:10 - 12:10
Do 1.3
Datenkatalog für alle: mit Open Source zum Erfolg
Datenkatalog für alle: mit Open Source zum Erfolg

Schnell und kostengünstig Transparenz in die Datenlandschaft bringen, geht gar nicht? Doch! Mit einem Open-Source-Datenkatalog ...

Doch was macht ein Datenkatalog überhaupt? Welche Vorteile hat die Entscheidung für einen Open-Source-Datenkatalog gegenüber einer kommerziellen Lösung? Was sind mögliche Grenzen, wie fange ich überhaupt an?

Begib dich auf die Reise und werde der Kolumbus deiner Datenschatzinsel!

Zielpublikum: Mitarbeiter aus dem Fachbereich, Führungskräfte, jeder, der Transparenz in seine Daten bringen möchte ...
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Basic

Christian Mehwald ist leidenschaftlicher Senior Data Strategist, Experte in der Erzeugung von Datentransparenz. Er verfügt über umfassende Erfahrung in der Beratung von Kommunen und Unternehmen in der Implementierung von Open-Source- und kommerziellen Datenkatalogen.

Christian Mehwald
F111
Christian Mehwald
F111

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