
Blockchain ist momentan ein großer Hype. Anwendungsfälle wie dezentralisierte Kryptowährung sind seit ihrer Publikation durch Satoshi Nakomoto jetzt schon seit knapp 10 Jahren im Einsatz. Krisenstaaten wie Zimbabwe haben Bitcoin zeitweise als Ausweichwährung eingesetzt, um der hohen Inflationsrate der eigenen Währung zu entkommen. Dabei sind viele unterschiedliche Player im Spiel, von Superreichen, die das Geld von Offshore-Konten in Kryptowährungen parken, über kleine Hobbyschürfer bis hin zu kriminellen Banden. Dementsprechend groß ist die Herausforderung, diese Geldflüsse zu überwachen und diese zu deanonymisieren. Wir gehen auf diese Thematik näher ein und zeigen mögliche Strategien:
# Welche Ansätze bestehen, um Transaktionen zu verfolgen?
# Wie kann Missbrauch ggf. überhaupt erkannt werden?
# Welche Technologien, wie bspw. Big Data Analytics, Machine Learning, können eingesetzt werden, um die Analyse der Transaktionen und Erkennung definierter Muster zu automatisieren.
Zielpublikum: Manager, Projektleiter, Entscheider, CIOs
Voraussetzungen: Blockchain-Grundlagen, Grundlagen in Kryptowährungen
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten
In diesem Vortrag zeigen wir die Herausforderungen bei einer Konsolidierung von Near-Real-Time- und Batch-Daten anhand eines Projektes bei einem Schweizerischen Kreditkartenanbieter auf. Dabei wird darauf eingegangen, wie Batch und Near-Real-Time Streams mit einem Data-Vault-Modell kombiniert werden können und was für Maßnahmen nötig waren, damit Endkunden in Echtzeit aktuelle Daten aus dem DWH abfragen können.
Zielpublikum: Data-Management- und Analytics-Verantwortliche, Business-Analysten und DWH-Entwickler
Voraussetzungen: Grundsätzliches Verständnis für Near-Real-Time-Herausforderungen.
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten