Konferenzprogramm

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

 

Track: Data Architecture

Nach Tracks filtern
Nach Themen filtern
Alle ausklappen
  • Dienstag
    11.06.
  • Mittwoch
    12.06.
  • Donnerstag
    13.06.
, (Dienstag, 11.Juni 2024)
10:40 - 11:25
Di 5.1
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,…

Mehr lesen
11:35 - 12:20
Di 5.2
Evolution of Modern Data Architecture: A Practical Journey

Real-world experience navigating a modern data architecture landscape. Thomas Mager will reflect on the initial motivations that sparked this journey, the structure of his contemporary data architecture, the value he could generate, and the obstacles he faced along the way. Additionally, he will offer valuable insights into his current and future endeavors, incl. leveraging SaaS, advancing AI initiatives, and rapidly developing new regulatory reports, all facilitated by the robust framework of…

Mehr lesen
14:30 - 15:30
Di 5.3
Data Architecture Evolution and the Impact on Analytics

This session looks at how adoption of open table formats by data warehouse database management vendors and advances in SQL are making it possible to merge siloed analytical systems into a new federated data architecture supporting multiple analytical workloads.

Target Audience: Data architect, enterprise architect, CDO, data engineer
Prerequisites: Basic understanding of data architecture & databases
Level: Advanced

Extended Abstract:
In the last 12-18 months we have seen many different…

Mehr lesen
16:00 - 16:45
Di 5.4
Consumer-Driven Contract Testing for Data Products

Data Mesh is a decentralized approach to enterprise data management. A Data Mesh consists of Data Products, which can be composed to form higher-order Data Products. In order for a Data Mesh to scale, this composition needs to be safe and efficient, which calls for automated testing. In the Microservices architecture, scalably testing the interaction between services is sometimes achieved by an approach called Consumer-Driven Contract Testing. This session explores how this approach can be…

Mehr lesen
Arif Wider
K3
17:15 - 18:00
Di 5.5
Stichwort Data Fabric – zwischen Vision und Pragmatismus

Eine Data Fabric soll den Zugriff auf die verteilten Daten im Unternehmen vereinfachen oder überhaupt erst ermöglichen. Die Vorstellungen, wie eine Data Fabric aussieht und was Anbieter unter dem Label verkaufen, klaffen oft weit auseinander.

Wie sind aktuelle Konzepte und Angebote am Markt einzuordnen? Welche Wege gibt es, die Data Fabric und die damit verbundenen Versprechen für mich Realität werden zu lassen? Der Vortrag soll ein Verständnis über die Bedeutung und eine Einordnung von Lösungen…

Mehr lesen
Peter Baumann
K3
, (Mittwoch, 12.Juni 2024)
09:00 - 12:10
Mi 3.1
Data Architecture to Support Analytics & Data Science

Supporting analytics and data science in an enterprise involves more than installing open source or using cloud services. Too often the focus is on technology when it should be on data. The goal is to build multi-purpose infrastructure that can support both past uses and new requirements. This session discusses architecture principles, design assumptions, and the data architecture and data governance needed to build good infrastructure.

Target Audience: BI and analytics leaders and managers;…

Mehr lesen
Mark Madsen
F111
15:20 - 16:20
Mi 3.4
Die Helm AG macht sich fit für die Daten-Zukunft

Auch für die weltweit tätige Helm AG gewinnt der moderne Umgang mit Daten zunehmend an Bedeutung. Der Vortrag beschreibt, wie das Unternehmen Daten als wesentliche Informationsquelle und als Basis für Entscheidungen etabliert und sichergestellt wird, dass alle Nutzenden die notwendigen Informationen zur richtigen Zeit erhalten. Die Herausforderungen bestehen dabei vielmehr darin, moderne Arbeitsweisen in Bezug auf Daten einzuführen. Technisch wurde bei der Umsetzung auf moderne, automatisierte…

Mehr lesen
16:50 - 17:35
Mi 3.5
Von der Standortbestimmung zur Best-of-Breed-Datenplattform

Babymarkt.de wollte sich noch stärker als bisher auf den Kunden fokussieren und brauchte dafür eine entsprechende Datengrundlage. Ein Audit zeigte die Schwächen der historisch gewachsenen existierenden Dateninfrastruktur auf. Ausgehend von den erfolgversprechendsten Use Cases wurde daher eine neue Best-of-Breed-Datenplattform in der Cloud konzipiert und implementiert. In diesem Vortrag stellen wir die gemachten Erfahrungen vor und geben Tipps für Unternehmen, die sich in einer ähnlichen…

Mehr lesen
Jan Friedemeyer, Mike Kamysz
F111
17:45 - 18:30
Mi 3.6
Automatisierte Data-Vault-Modellierung macht den Unterschied

In einer Case Study wird gezeigt, wie die Schweizer Biomed AG mit Yotilla, einer Lösung mit einem neuartigen DWH-Automatisierungsansatz, die DWH-Entwicklung trotz eingeschränkt verfügbarer Ressourcen ermöglicht und beschleunigt hat. Der neue Ansatz automatisiert basierend auf einem fachlich orientierten Conceptual Model die logische und physische Data-Vault-Datenmodellierung, sodass das DWH ohne Data-Vault-Know-how erstellt und genutzt werden kann. Im Vortrag werden die Herausforderungen und der…

Mehr lesen
Roland A. Vögeli, Reinhard Mense
F111
, (Donnerstag, 13.Juni 2024)
09:00 - 09:45
Do 3.1
Data Audit – Wegbereiter zur modernen Dateninfrastruktur

Die HAAS Mediengruppe reagiert mit einer Diversifizierung in digitale Dienstleistungen auf die zunehmende Relevanz des Digitalmarktes. Da der Umgang und die Interpretation von Daten in Zukunft immer bedeutsamer wird, passt sich HAAS den Gegebenheiten an und optimiert ihre Datenlandschaft mit Hilfe von The Data Institute. 
Dieser Vortrag zeigt, wie die Aufnahme des Status quo in Sachen Datenlandschaft hilft, den Weg für die Modernisierung der eigenen Dateninfrastruktur in einer komplexen…

Mehr lesen
Daniel Noll, Mike Kamysz
E124
09:00 - 09:45
Do 5.1
Cloud-driven Innovation: in 100 Tagen zur BI-Plattform

VR-NetWorld's 'Business Intelligence Platform'-Projekt setzte auf die Microsoft Azure Cloud, um entscheidende betriebliche Herausforderungen zu meistern. Die Einführung eines fortschrittlichen Data Warehouses und Power-BI-Tools transformierte die Datenanalyse und -verwaltung. Unter 100 Tagen implementiert, führte die Lösung zu erheblichen Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen, unterstützt durch die Anpassungsfähigkeit von Azure. Dieses Vorhaben unterstreicht den Mehrwert der…

Mehr lesen
Alexander Faber, Niklas Scheiwe
K4
Vortrag: Do 5.1
09:55 - 10:40
Do 3.2
Frisch aus der Fabric – Analytics bei Scherdel

Die Scherdel GmbH setzt international Maßstäbe bei der Verarbeitung von metallischem Draht und Band. Das bestehende DWH auf Basis MSSQL, welches über 15 Jahre von verschiedenen Entwicklern aufgebaut wurde, wird Schritt für Schritt modernisiert und in der Azure Cloud aufgesetzt. Im ersten Schritt wurden die Grundlagen geschaffen und ein erster Cube umgesetzt. Als Lösung setzen wir auf MS Fabric, obwohl es erst mit Projektbeginn allgemein verfügbar war. Wir stellen das Projekt vor und berichten…

Mehr lesen
Benjamin Schenk, Jens Bleiholder
E124
09:55 - 10:40
Do 5.2
Open Source im Gesundheitsbereich? Ja, Open Source!

Zusammen mit der GWQ ServicePlus AG zeigen wir, wie durch eine All-In-One-Open-Source-Lösung auf Basis von Kubernetes datenschutzkonforme und sichere Anwendungen nach neusten Standards entwickelt werden können.

Zielpublikum: Data Engineers, Architects, Decision Makers
Voraussetzungen: Erfahrung in Data Engineering, Cloud Native
Schwierigkeitsgrad: Advanced

Extended Abstract:
Viele Unternehmen stehen vor der Frage: Make (offene Lösung auf Open-Source-Basis) or Buy (anpassbare Insellösung)? Gerade…

Mehr lesen
Sascha Wiskandt, Marie Padberg, Wolfgang Perzl
K4
Vortrag: Do 5.2
11:10 - 12:10
Do 3.3
SAP als First-Class-Citizen einer Cloud-Datenplattform

Viele Organisationen kennen das Problem: SAP-Daten sind für viele Use-Cases interessant, aber der Zugriff ist kompliziert oder sehr teuer. Unsere Lösung: Eine Spark Data Source für SAP, die ohne zusätzliche Software oder Module direkt von Databricks auf SAP-Systeme zugreift und damit native Weiterverarbeitung in der Spark-Welt erlaubt. Am Beispiel des Data-Stacks der GEMA zeigen wir, wie die SAP-Integration unsere Data-Mesh-Plattform im Self-Service beflügelt und welche Use-Cases wir damit…

Mehr lesen
Martin Zürn, Julius von Ketelhodt
E124
11:10 - 12:10
Do 5.3
Technical Debts – der langsame Tod für jedes Data Warehouse

Bei der Entwicklung von IT-Systemen, so auch Data Warehouses und analytische Applikationen, kommt es zu unerwünschten Nebeneffekten. Neben Fehlernwerden Abweichungen von Architektur-Vorgaben oder Design Patterns als technische Schuld (Technical debt) bezeichnet. Im Gegensatz zu Fehlern läuft das System zwar korrekt, jedoch hat es Auswirkungen auf die Weiterentwicklung und den Betrieb (Kosten, Zeit, Incidents etc.).

Typische Gruppen von technical Debts werden kurz erklärt, was deren Auswirkungen…

Mehr lesen
Herbert Stauffer
K4
Vortrag: Do 5.3
15:10 - 15:55
Do 3.4
Nutzen einer Data Fabric im Krankenhaus-Controlling

Begonnen hat alles mit einem Cube. Inzwischen hat sich die analytische Landschaft von Agaplesion drastisch erweitert, die Begleitung des 'Patienten-Journey' ohne Daten unvorstellbar. Datengetriebene Entscheidungen beeinflussen alle Aspekte des KKH-Alltags. Ohne leistungsfähige Architektur dahinter undenkbar: Mit seiner Data Fabric nutzt Agaplesion verteilte Datenquellen, Wissen über Daten inkl. umfassender Datenschutzregeln und erlaubt so, mit intelligenten ML-Prozesse die KKH-Prozesse optimal,…

Mehr lesen
Jan Geesen, Marc Bastien
E124
15:10 - 15:55
Do 5.4
Das bisschen Data macht sich von allein – sagt mein Analyst

Im Zeitalter von Big Data hat sich Data-Engineering zu einem Schlüsselbereich entwickelt, um das Potenzial umfangreicher Datenschätze zu nutzen. Doch was braucht es, um Datenverarbeitung, -transformation und -bereitstellung zu optimieren? Dieser Vortrag beleuchtet anhand einer beispielhaften Architektur die Bedeutung von Software-Engineering-Kenntnissen für Data-Engineers, und diskutiert spezifische Herausforderungen wie Datenintegrität, Prüfung von Data-Pipelines und die Balance zwischen…

Mehr lesen
Masud Afschar
K4
Vortrag: Do 5.4

Zurück