TDWI MÜNCHEN 2018 KONFERENZ-PROGRAMM - TDWI Konferenz
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TDWI MÜNCHEN 2018
25. – 27. Juni 2018 | MOC München
KONFERENZ-
Advancing all things data.
PROGRAMM
Die Konferenz für Analytics und BI
mit
@TDWI Track tdwi-konferenz.de
Sponsoren TDWI München 2018 Platin Gold Silber
Herzlich W
illkommen auf der Der Fachbeirat
TDWI München 2018!
Begriffe wie Data Warehousing, Business Intelligence, Analytics, Digi-
talisierung und Künstliche Intelligenz (KI) sind nur eine Auswahl aus
der Vielzahl von Begriffen, welche die über Jahrzehnte wechselnde
Diskussion im Bereich Daten, Datenaufbereitung und Datennutzung Prof. Dr. Carsten Felden
widerspiegelt. Aktuell bildet nun die Debatte über Potenzial und Ge- Vorstandsvorsitzender
fahren der Nutzung von KI in Gesellschaft und Unternehmen einen TDWI e.V.
Schwerpunkt. Dabei sind aber andere Themen nicht von der Agenda
verschwunden: Datenschutzgrundverordnung, Data Governance, Auto-
matisierung, graphbasierte Analyseverfahren oder Data Vault treiben
ebenfalls das Projektgeschehen. Und es werden neue Themen kommen,
denn Daten werden niemals nur zum Selbstzweck erhoben, sondern es
ist deren effektive und effiziente Nutzung, die den Aufwand bei der Ge- Lauran Trask
nerierung rechtfertigt. Director of Education
Development, TDWI
Wir sehen uns als TDWI e. V. in einer Weiterbildungsaufgabe für Sie, die
Sie im Format der jährlichen TDWI Konferenz erleben. Nutzen Sie diese
Veranstaltung zu Ihrem Wissensgewinn und tauschen Sie sich mit Ihren
Kollegen aus, so dass unsere Community profitiert.
Für uns als TDWI e.V. gilt: lassen Sie uns gemeinsam die Themen rund um
die Business Intelligence, Analytics und KI weiterentwickeln. Ich freue Dr. Carsten Bange
mich auf die Veranstaltung und die Gespräche mit Ihnen in München! BARC GmbH
Univ.-Prof. Dr. Carsten Felden
Vorstandsvorsitzender des TDWI e.V.
Prof. Dr. Peter Chamoni
Welcome to the 2018 Universität
Duisburg-Essen
TDWI Conference in Munich!
The future of business analytics and intelligence is here, and now more than
ever, the ability to leverage the latest skills and technologies is critical to
your organization’s success.
Prof. Dr. Peter Gluchowski
TDWI Europe, in partnership with BARC, brings together one of the largest Technische Universität
gatherings of international experts and educators to cover the most impor- Chemnitz
tant topics and tools you need to gain a competitive edge with your data.
From enabling rapid scalability and elasticity, managing users and data se-
curity, and democratizing your analytics efforts, to innovating with machine
learning and AI, TDWI Munich provides you with the resources you need to
find richer, deeper insights within your data. Dr. Joachim Philippi
SEVEN
Our vendors and exhibitors showcase the emerging technologies that are PRINCIPLES AG
changing the game, while our world-renowned educators deliver in-depth,
actionable skills you can apply immediately back at the office on the hottest
topics including modern architectures, data science, data governance, cloud,
deep learning, AI, big data, and so much more, all under one roof.
TDWI is excited to be a part of your journey to transforming data with intel- Klaus-Dieter Schulze
ligence™. I look forward to meeting all of you in Munich! NTT DATA
Deutschland GmbH
Lauran Trask
Director of Education Development, TDWI
3
Programmübersicht | Montag, 25. Juni 2018
08:30 – 09:30 Kaffee & Registrierung
K 09:30 – 10:30 Keynote: Survival skills for the Digital Age | Christoph Holz, Dipl.-Inf. & Hochschullektor für Digitalisierung
Business Analytics Data Management Strategy, Management & Technology, Data Management Technology, KI Einsatz BARC Business Analytics & Cognizant @ TDWI IBM Business
& Applications Organization Architecture & Tools Architecture & Tools in der Industrie Applications HANDS-ON Partner @ TDWI
10:45 – 12:15 Mo 1.1 Mo 2.1 Mo 3.1 Mo 4.1 Mo 5.1 Mo 6.1 Mo 7.1 Mo 8.1 Mo 9.1 Special Day Special Day
Big Geospatial Data – Wert Smart Data Management in The Lighthouse – automatisierte Do New Data Storage Technologies: Auf dem Weg zur Continuous Data Modeling must DIE! In Kooperation mit Bitkom: Warum brauche ich eine Datens Halbtags-Workshop: Cognizant 1 10:45 – 11:30
schöpfung mit GIS-Technologie Digital Enterprise – Managing kumentation und Data Lineage – From Hadoop to Graph Databases, Integration – Herausforderungen (or the rise of the Data facilitator) 1) Einsatz von Big Data Analytics trategie & Data Governance und Use Case first, AI second – 10:45 – 11:15 Vortrag SIEVERS GROUP
Thilo Steckel Data Complexity While Reducing Erfahrung aus 2,5 Jahren Praxis and from NoSQL to NewSQL und Lösungen für traditionelle Martijn Evers und AI zum Aufspüren von wie setze ich diese um? ein anwendungsgetriebener AI has Arrived – But, You Folgt in Kürze
Stefan Vienken Time To Value Martin Reber Rick van der Lans ETL-Prozesse Cyber-Angriffen bzw. zum gene Timm Grosser Einstieg in Deep Learning Ain’t Seen Nothing Yet
Mike Ferguson Jörg Frank Roman Stüber rellen Einsatz in der IT Security Herbert Stauffer Dr. Sebastian Petry Dr. Jerry A. Smith 11:30 – 12:15
Markus Finkler Thomas Hemker Dr. Michael Allgöwer Risikomanagement mit
2) AI als Treiber der Digitalen Dr. Timo Böhm Cognizant 2 Cubeware auf der Basis
Transformation – Christoph Hoffmann 11:15 – 12:30 von IBM Cognos TM1
Beispiele aus der Praxis Wie Künstliche Intellligenz Frank Hendricks
Jörg Besier den Kundenservice
3) D as Tor zur breiten Intelligenz: revolutionieren kann – Bot 13:45 – 14:20
Die Integration der KI in für einen Call Agent Get the most out of your
Geschäftsprozesse Ursula Kahan IBM Planning Analytics
Mittagessen Katrin Botzen (TM1)! Am Beispiel einer
12:15 – 13:45 Marc Pudelski Cognizant 3 KST-Planung im Konzern
13:45 – 14:20 Mathias Noack
13:00– 13:30 CSmo1 CSmo2 CSmo3 CSmo4 CSmo5 CSmo6 SCSmo1 Microsoft AI Strategie an Henri Stenzel
Case Study TIMETOACT Case Study Adastra Case Study ITGAIN Case Study Informatica Case Study WhereScape Case Study Dataiku Lunch & Learn by Teradata (12:15 – 13:45) hand von Praxisbeispielen
Aufbau eines Data Warehouse für die Auto Robust and Scalable ETL with Spark Analytics in der Praxis. Howto: Kündigun Suchen – Finden – Fertig: Weitere Informationen finden Sie in der Weitere Informationen finden Sie in der Künstliche Intelligenz in 3 leichtverdaulichen Andre Kammertoens 14:25 – 15:00
matisierung des Aufgabenträger-Reportings Hitesh Sahni gen verhindern mit KNIME Analytics Data Preparation leichtgemacht IT EventApp. IT EventApp. Häppchen Sydne-Aline Straßer BI & Analytics in der IBM
bei der NordWestBahn Thilo Boehnke Thomas Bodenmüller-Dodek Danko Nikolić, Frank Säuberlich, Dieter Jakob Cloud
Hans Krefeld Cognizant 4 Uwe Müller
14:25 – 15:00
13:45 – 15:00 Mo 1.2 Mo 2.1 Mo 3.2 Mo 4.2 Mo 5.2 Mo 6.2 Mo 7.2 Mo 8.2 Mo 9.1 Machine Learning und 15:30 – 16:00
Text Mining mit R Fortsetzung/Continued Business Intelligence für den Blockchain-Technologie im Fortsetzung/Continued Data Science im Unter Predictive Planning: Orakel
Datenintegration und Data Vault – Der Kulturwandel vom DWH zur 1) Die Evolution des intelligenten BARC Erfahrungsaustausch: Data
Prof. Dr. Carsten Felden Smart Data Management in The Mittelstand – Grundlegende Detailblick: Funktionsweise, Data Platform in der Cloud Unternehmens: Maschinelles Governance zum Erfolg führen Halbtags-Workshop: nehmen oder Evidenz? Predictive
der Teufel steckt im Detail
Claudia Koschtial Digital Enterprise – Managing BI-Architekturen und -Konzepte Einsatzfelder und Rolle in der Dr. Markus Schmidberger Lernen zielgerichtet einsetzen Timm Grosser Use Case first, AI second – ein Jan Kunigk Planning als Erfolgsfaktor!
Andreas Buckenhofer
Data Complexity While Reducing Prof. Dr. Peter Chamoni Enterprise-IT Dr. Sebastian Wieczorek Herbert Stauffer anwendungsgetriebener Einstieg Mag. Stefan Heil Michael Bellm
Time To Value Prof. Dr. Peter Gluchowski Sonja Maria Lehmann 2) Digitalisierung gestalten in Deep Learning
Mike Ferguson mit dem Periodensystem der Dr. Sebastian Petry Cognizant 5
Künstlichen Intelligenz Dr. Michael Allgöwer 15:30 – 16:30
Kaffeepause Torsten Hartmann Dr. Timo Böhm Machine Learning und
15:00 – 15:30 Stefan Holtel Christoph Hoffmann Data Science im Unter
nehmen
Analytics & Business Analytics Data Management Strategy, Management Technology, KI Einsatz BARC Rahul Sharma
Applications & Applications & Organization Architecture & Tools in der Industrie
Cognizant 6
15:30 – 16:30 Mo 1.3 Mo 2.3 Mo 3.3 Mo 4.3 Mo 7.3 Mo 8.3
17:00 – 17:30
World Café World Café World Café World Café World Café World Café Panel Discussion
Ist Maschinelles Lernen/Künstliche Zusammenspiel von Data Lake und Data Robot Process Automation and Business Digitale Disruption braucht disruptive Mehr Transparenz auf dem KI-Markt – Nutzen Wieviel Strategie und Governance braucht BI für Steve Holyer
Intelligenz doch ein rotes Tuch? Warehouse Analytics – The perfect match? Technologien – aber wer treibt wen: des Periodensystems der Künstlichen Intelligenz Analytik?
Kaffeepause
Erfahrungen aus Analytics-Projekten Moderation: Moderation: Das Business die IT oder umgekehrt? Moderation: Moderation:
16:30 – 17:00
Moderation: Prof. Dr. Peter Gluchowski Prof. Dr. Peter Chamoni Moderation: Torsten Hartmann Patrick Keller
Prof. Dr. Carsten Felden Dr. Joachim Philippi Stefan Holtel
Business Analytics Data Management Strategy, Management & Technology, Data Management Strategy, Management & KI Einsatz BARC
& Applications Organization Architecture & Tools Organization in der Industrie
17:00 – 18:15 Mo 1.4 Mo 2.4 Mo 3.4 Mo 4.4 Mo 5.4 Mo 6.4 Mo 7.4 Mo 8.4
Creating New Insight Using Text Data Intelligence Service Centre – Die Bahn: Strategische Data Big SQL Solutions for Big Data RAVEN – Reporting und Review 1) Auch wir kochen nur mit 1) Innovative Sourcing: BARC Speed-Pitch:
Analysis & Graph Analytics How to transform the organization Lakes beim Dinosaurier deutscher Systems Environment für Clinical Data Wasser – aber mit Hochdruck! AI in Produktionsunternehmen Data Cataloging Technologien
Mike Ferguson to embrace latest data analytics Geschichte Rick van der Lans Management (CDM) und Clinical Ein Erfahrungsbericht aus Prof. Dr. Christian Heinrich Timm Grosser
techniques Guido van Husen Data Review (CDR) einem agilen BI-Projekt 2) TTT – Texte, Themen, Lars Iffert
Markus Trzeciok Christopher Muth Sacha Baulan Raphael Branger Trenderkennung
Fabian Hefner Jörg Krempien Sören Schubert Dr. Fritz Schinkel
Marcel Fehrendt 3) Künstliche Intelligenz als
2) Agile Transformation der Busi Begleiter der Digitalen
ness Intelligence-Entwicklung Transformation
bei Robert Bosch Power Tools Jens Kamionka Legende:
Marcus Bitterlich
Praxis
K 18:30 – 19:30 Special Keynote: „Go Hard or Go Home“ – Vom Herausforderer zum Sieger | Dominik Neidhart, Crew-Mitglied der Alinghi und dreimaliger America´s Cup Sieger
Wissenschaft
ab 19:30 TDWI Welcome Reception sponsored by OPITZ CONSULTING Deutschland und Forschung
Beratungsprojekte
und Analysten
Interaktive
#TDWImuc Session
Programmübersicht | Dienstag, 26. Juni 2018
08:00 – 09:00 Kaffee & Registrierung
Business Analytics Data Management Strategy, Management & IoT & Industrie 4.0 Branchentrack Branchentrack Branchentrack BARC Track Plus @ TDWI ITGAIN @ TDWI SAP @ TDWI
& Applications Organization Automobilindustrie Finanzindustrie Handel
09:00 – 10:15 Di 1.1 Di 2.1 Di 3.1 Di 4.1 Di 5.1 Di 6.1 Di 7.1 Di 8.1 Special Track Special Day Special Day
Planung und Optimierung in der DW Automation as a game changer It is all about the data, 1) IoT und Industrie 4.0 – Gestern Fahrzeughersteller, 1) Versicherungswirtschaft digital: 1) Data Science in der Supply Trends und Entwicklungen für 09:00 – 09:35 ITGAIN 1 | 09:00 – 10:15 Eine strategische
Logistikbranche – mit Paxisfällen at Tirus and Smurfit Kappa – Fit am
anagerial perspective Potentiale für Business Intelli morgen Mobilitätsdienstleister – Quo vadis? Chain Optimierung Business Intelligence, Analytics Teradata Zum richtigen Zeitpunkt, das Entscheidung:
von A wie Ardex bis R wie Rhenus for Digital Business with Big Data Ronald Damhof gence & Analytics Analytics wird zum wertschöpfen Prof. Dr. Jan Jürjens Matthias Ulrich und Datenmanagement What are the limits of AI, richtige tun – Dynamische Big Data Warehousing und
Marco Becker Automation Prof. Dr. Hans-Georg Kemper den Faktor 2) Chatbots zur Optimierung Dr. Robin Senge Patrick Keller and how to overcome them? Optimierungsmodelle in der Analytics für das intelligente
Marc Buthey Prof. Dr. Heiner Lasi Dr. Johann Prenninger interner Prozesse in Banken 2) Effiziente Geschäftssteuerung Prof. Dr. Danko Nikolić Praxis Unternehmen
Christian Foucher 2) Innovative Entwicklungen in Daniel Lampertseder und Versicherungen im Handel durch ein Data Oliver Ilnicki
Gregor Zeiler der Sensorik als Grundlage für Jan Ischebeck Warehouse- und BI-System 09:40 – 10:15 09:00 | Begrüßung und
Kaffeepause advanced Data Analytics und KI Roman Schäfer Alexander Jochum HVR / Hermes ITGAIN 2 | 10:45 – 11:30 Einleitung in den Tag
10:15 – 10:45 Alexander Aberle Achieving Real-Time Auswahl geeigneter Lars Jakob
Analytics with Big Data and Metriken zur Beurteilung der
10:45 – 12:00 Di 1.2 Di 2.2 Di 3.2 Di 4.2 Di 5.2 Di 6.2 Di 7.2 Di 8.2 Your Data Warehouse Performance von Predictive 09:05 | Der Weg zum intelli
Herman Verheul Analytics – Was können genten Unternehmen mit der
Introduction to AI and Deep IIoT Analytics von Echtzeit- TDWI Meinungsforum: 1) Technologie-Innovationen Den Elefanten in Scheiben 1) Der Robo-Advisor der Zukunft? 1) Einsatz von Big-Data- BARC Erfahrungsaustausch:
Lars Schroeder Unternehmen von der Wet SAP HANA Management Suite
Learning Maschinendaten. Neue BI-Chancen Wer gewinnt das Rennen um in der Automatisierungs schneiden! Unternehmensweite Eine Kristallkugel für Erika Technologie zur Optimierung Erfolgreiche Weiterentwicklung
tervorhersage lernen? Christian Scheidel
Dr. Deanne Larson für den Mittelstand Analytics: Künstliche versus technik als Enabler neuer Akzeptanz für MDM-Projekte Mustermann des Preismanagements im des BICC zu einer BI und A nalytics
10:45 – 11:20 Dr. Annette Förster
Volker Sieber menschliche Intelligenz Analytics-Konzepte schaffen Kai Nörtemann Einzelhandel Organisation
ITGAIN 09:30 | SAP Big Data
Thomas Müller Lars Tams Markus Berghammer Lutz Lückert Christian Leibold Felix Weber Patrick Keller
Herausforderungen der ITGAIN 3 | 14:45 – 15:30 Warehouse in verteilten
Tobias Kallenbach Dr. Carsten Dittmar 2) Smart-Service-Strategien im Dr. Tobias Brockmann 2) Wissen, was der Kunde will, 2) Digitalisierung der
fachlichen Metadatenmodel Was Analytics Projekte ins Unternehmenslandschaften
Prof. Dr. Carsten Felden Maschinenbau bevor er es selber weiß Umsatzplanung
lierung für Data Governance Stocken bringt und mögliche Klaus-Peter Sauer
Dr. Marius Grathwohl Christina Köppen Alexander Kleineidam
Thomas Weiler Lösungsansätze
Jennifer Bartz Niklas Kroll, Jürgen Steg
Thilo Boehnke 10:45 | Denkanstöße für die
K 12:15 – 13:15 Keynote: Algorithmic Decision Making: The Next Frontier for BI and Analytics | Dr. Carsten Bange, Business Application Research Center (BARC), Geschäftsführer 11:25 – 12:00
heureka ITGAIN 4 | 15:30 – 16:15
intelligente Datennutzung
mit SAP Analytics (inkl.
14:00– 14:30 CSdi1 CSdi2 CSdi3 CSdi4 CSdi5 CSdi6 SCSdi1 Softwaregestützte Data Advanced Analytics – Live-Demo)
Governance: Auswahl mit der Methode zum Modell Mohamed Abdel Hadi
Case Study ASG Case Study PPI Case Study EVACO & TimeXtender Case Study Denodo Case Study Ab Initio Case Study MicroStrategy Lunch & Learn by Teradata verfahren und Kriterien und dann?
Heute GDPR/DSGVO – und dann? Wie Data Reputationsrisiken aktiv managen – Data Right on Time. How Automation Industry 4.0 – The Data Driven Revolution Weitere Informationen finden Sie Datengesteuerte Innovation – die (13:15 – 14:45) Kim Lust Simone Fochler 11:15 | Kundenerfahrungs
Intelligence Sie bei Data Governance, Regu ein Sentiment-Analyse-basierter Ansatz underpins Data Discovery Taking Place at Festo in der IT EventApp. flexible MicroStrategy-Plattform Künstliche Intelligenz in 3 leicht bericht
latorik und Projekten unterstützten kann Jens Diekmann, Michael Herbst Barry Devlin, Gordon Salzmann Diethard Frank Marian D. Plum verdaulichen Häppchen 14:45 – 15:30 ITGAIN 5 | 16:45 – 18:00 Uldis Kronbergs
Rudolf Kunkel, Carsten Lux Danko Nikolić, Frank Säuberlich, WhereScape / Athlon Management von agilen
Dieter Jakob How to do a year‘s worth of Projekten im Analytics 11:40 | SAP HANA &
Mittagessen Business Analytics Data Management Strategy, Management & Strategy, Management & Branchentrack Branchentrack Branchentrack BARC data work in one week with Umfeld – So wird’s gemacht! Geospatial Data – Mit dem
13:15– 14:45 & Applications Organization Organization Automobilindustrie Finanzindustrie Handel automation – by Dutch car Tobias Dittrich Faktor Location Daten in
leasing company Markus Burger-Scheidlin Wert setzen
14:45 – 16:15 Di 1.3 Di 2.3 Di 3.3 Di 4.3 Di 5.3 Di 6.3 Di 7.3 Di 8.3 Niels Otten Stefan Vienken
Beyond Jupyter Notebooks: Send bitemporal data from Ground DataDevOps: 1) Data Strategy – Handlungs 1) Customer Analytics im Bereich 1) Zukunftsdesign von Risikoma 1) Kann Analytik den klassischen BARC Speed Pitch: 15:30 – 16:15 14:45 | Datengetriebene
Build your own Data Science to Vault to the Stars A Manifesto for a DevOps-like felder, Vorgehensweise und Car Sharing: Die intelligente nagement-Anwendungen unter Einzelhandel retten? Advanced Analytics Software msg systems Anwendungen produktisieren
Platform in less than 1 hour Dirk Lerner Culture Shift in Data & Analytics praktische Erfahrungen Customer Journey bei mobility Berücksichtigung von BCBS 239 Jan-Henrik Fischer Dr. Sebastian Derwisch Auf dem Weg zum k ognitiven mit SAP Data Hub – Data
Joshua Görner Dr. Arif Wider Markus Enderlein Martin Seifert Martin Zurheide 2) Food is personal! – Design und Lars Iffert Kundendialog Warehouse, loT, Machine
Sebastian Herold Oliver Schwenteck Thomas Seidel Eric Rath Effekt von Personalisierung im Holger Hornik Learning
2) Smart Data Dictionary oder: 2) Smart Data Analytics in 2) Auf dem Weg in eine neue Online-Supermarkt Tobias Koebler
Wer kann die Daten eigentlich Automotive BI-Landschaft – Regulatorik Franziska Krobisch 16:45 – 17:30
nutzen? Prof. Dr. Jan Jürjens effizient erfüllen und dabei Snowflake 15:15 | Machine Learning
Kaffeepause Alexander Faber BI neu gestalten Agile, cloud-based in der Unternehmenssteu
16:15 – 16:45 Till Kasperbauer DW-development – erung – Vorstellung eines
experiences from the field Use Case
16:45 – 18:15 Di 1.4 Di 2.4 Di 3.4 Di 4.4 Di 5.4 Di 6.4 Di 7.4 Di 8.4 Tommi Vihervaara Simon Pickert
1) Next Best Action & Next 1) Das Data Warehouse der 1) Die Digitale Transfomation 1) TDWI Young Guns: 1) Digital Workplace Training as 1) Blockchain und Krypto 1) Visualisierung und Kommen BARC-Erfahrungsaustausch:
15:45 | Automated deplo
Best Offer (NBA/NBO) – Bundespolizei – aus Rohdaten verändert das BI & Analytics Trendthemen auf dem an enabler for successful BI währungen – Licht ins Dunkel tierung von Sell-Out Daten im Data Science – welchen Nutzen
yment & testing with SQL
Customer 360 Intelligence zum flexiblen Lagebild Zielsystem Prüfstand – Projektvorgehen Dr. Robert Maderitsch Dimitri Gross Wholesale bringt es?
Data Warehouse on SAP
Kunal Pandita Michael Becker Lars Schlömer in Zeiten von Storytelling und Thomas Alexander Horakh Tom Gansor Marcus Riecks Dr. Carsten Bange
HANA
2) Connections matter! Using Henry Liebrenz Stefan Seyfert Visual Analytics (Data Science) 2) Aufbau eines Data Lake bei 2) Near Real Time Data Vault 2) A utomatisierter Datawarehouse Dr. Sebastian Derwisch
Sefan Linders
Social Network Analysis for 2) SmartDataLearningGroup: 2) EU-DSGVO – Status quo Tim Mehlfeld Volkswagen Slovakia – im Kreditkartengeschäft Aufbau im E-Commerce – für
better decision making DWH4.0 „New York Taxi Trips“ – und Pendenzen bei der Harald Fiedler Erfahrungsbericht und Petr Beles den Mittelstand eine Lösung?
Dr. Jos van Dongen 1.4 Milliarden Trips automa Umsetzung für Analytische Thomas Krumbein Praxisbeispiele Mirjam Cohrs
tisch normalisiert (NF6) – LIVE Informationssysteme 2) TDWI Award: Hans-Christian Heidecke
Jan Buss Nils Bruckhuisen, Dr. Anselm Kurzvorträge der
Marcel Nadje Schultze, Lars von Lipinski drei Preisträger Legende:
ab 18:30 TDWI Verein – Mitgliederversammlung (geschlossene Veranstaltung für Mitglieder des TDWI e.V.) Praxis
Wissenschaft
und Forschung
Beratungsprojekte
und Analysten
Interaktive
#TDWImuc Session
Programmübersicht | Mittwoch, 27. Juni 2018
08:00 – 09:00 Kaffee & Registrierung
Business Analytics Data Management Strategy, Management & Technology, Data Management Technology, Strategy, Management & BARC Business Analytics & WhereScape @ TDWI
& Applications Organization Architecture & Tools Architecture & Tools Organization Applications HANDS-ON
09:00 – 10:15 Mi 1.1 Mi 2.1 Mi 3.1 Mi 4.1 Mi 5.1 Mi 6.1 Mi 7.1 Mi 8.1 Mi 9.1 Special Day
Deep Learning from Scratch with Data Warehouse Automation – Data Art: Beyond Infographics The Analytics Factory „Eine unerwartete Reise“ – Daten Case Study WMF Group: Stadt Wien: Wie wird eine Stadt Analytische Datenbanken in der Half Day Workshop: 13:15 – 15:30
R: Neuronale Netze zerlegen und Praxiswissen kompakt für einen Jörg Blumtritt Dr. Jos van Dongen qualität messen, analysieren, Wie werden Daten für Smart data excellent? Data Lake Ära A Hands-on Introduction to Your Makeathon – Build a data
verstehen erfolgreichen Einstieg interpretieren und berichten Products bereitgestellt? Brigitte Lutz Timm Grosser First Data Science Project warehouse in under two hours
Marc Stanke Klaus Blaschek Christian Trapichler Jan Degenhardt Otto Görlich Emma Grasmeder with WhereScape automation
Dr. Arif Wider Frederik Naessens
Kaffeepause
10:15 – 10:45
10:45 – 12:00 Mi 2.2 Mi 3.2 Mi 5.2 Mi 6.2 Mi 7.2 Mi 8.2
Mit DW Automation zu Customer Big Data, Easy Start: From Effiziente Erstellung eines Cost Down and Quality Up with BI-strategy as a product backlog – BARC Speed Pitch: Analytische
Journey Analytics in der Kranken Regulatory Process Verification Fachglossars und fachlichen Automating Data Warehouses – how to bring strategy to life? Datenbanken in der Data Lake Ära
versicherung to Predictive Maintenance and Datenmodells durch Reverse- This is Not a Tool Story! Thomas Alexander Horakh Timm Grosser
Tobias Rist Beyond Engineering Christian Weinberger Dr. Robert Maderitsch Otto Görlich
Frank Hemmers Andreas Reisser
Christian Poecher Stefan Markus
K 12:15 – 13:15 Keynote: Data Driven Platform Development @ OTTO | Dr. Michael Müller-Wünsch, OTTO, Bereichsvorstand Technology (CIO)
14:00– 14:30 CSmi1 CSmi2 CSmi3 CSmi4 CSmi5 SCSmi1
Case Study Cognizant Case Study Sopra Steria Case Study itelligence Case Study Tibco/Quinscape Case Study OpenText Lunch & Learn by Teradata (13:15 – 14:45)
Wie Künstliche Intellligenz den Kundenservice Die Digtale Transfomation verändert das BI & Analytics Beverage Market Analytics – Aufbau einer digitalen Infor Weitere Informationen finden Sie in der Weitere Informationen finden Sie in der Künstliche Intelligenz in 3 leichtverdaulichen
revolutionieren kann Zielsystem mationsplattform mit Hilfe moderner Analytics-Werkzeuge IT EventApp. IT EventApp. Häppchen
Ursula Kahan Lars Schlömer Matthias Helm Danko Nikolić, Frank Säuberlich, Dieter Jakob
Mittagessen Tobias Müller
13:15– 14:45
14:45 – 16:00 Mi 1.3 Mi 2.3 Mi 3.3 Mi 4.3 Mi 5.3 Mi 6.3 Mi 7.3 Mi 8.3
Advanced Analytics with Python noETL yesSQL. Warum ELT und BW/4HANA Conversion planbar Visual quality check for a produc Analytics-Driven Security – 1) Battle of the Clouds – Oracle vs 1) Sichere Data Lakes und strate Steuerung der BI/AA-Strategie
and TensorFlow SQL die optimale Wahl für machen! Erfolgsfaktoren & Best tion process using Deep Learning Feuer und Bewegung AWS vs Azure vs OpenStack gische Big Data-Projekte in der und Innovation mittels Service
Dr. Deanne Larson moderne DWH sind! Practices bei der Planung einer Dr. Alexander Loosley Philip A. Caspari Manfred Klimke Praxis: Konzeption, Architektur, Portfolio
Alec Shalashou BW/4HANA Conversion Dr. Dimitrii Azarnykh Stephan Grinat 2) Get Your Big Data Under Control Aufbau und Betrieb Herbert Stauffer
Adalbert Moczygeba Wadim Pessin Hitesh Sahni Carsten Frisch Torsten Krüger
Dr. Johannes Oberreuter Alexander Broska
2) Best Practices für die Govern
ance-Strategie eines Business
Data Lake
Arne Roßmann
Kaffeepause
16:00 – 16:15
16:15 – 17:30 Mi 2.4 Mi 3.4 Get-together im Zeichen der WM (ab 16:00 Uhr)
From BI to AI via Analytics and IoT Data Science – Organisatorische
Dr. Barry Devlin Anforderungen für die Nutzung
von Data Science in data-driven-
Unternehmen
Prof. Dr. Uwe Haneke
Prof. Dr. Stephan Trahasch
Dr. Michael Zimmer
Legende:
Praxis
Stand: 04. Juni 2018 Wissenschaft
und Forschung
Beratungsprojekte
und Analysten
Interaktive
#TDWImuc Session
Keynotes
Montag, 25. Juni 2018 | 09:30 – 10:30
Survival skills
for the Digital Age
„In a data-driven economy data literacy needs
to become a general competence for every-
one“, says data visualization expert and start-
up-investor Christoph Holz. Data economy‘s
scandals like Cambridge Analytica clearly
demonstrate the need for some ethical up-
grades. Since datafication has begun to shape
not only companies but also the human condi-
tion, Holz will focus his talk on this topic.
Christoph Holz
Dipl.-Inf. & Hochschullektor
für Digitalisierung
Special Keynote, Montag, 25. Juni 2018 | 18:30 – 19:30
„Go Hard or Go Home“ –
Vom Herausforderer zum Sieger
Nur Wenigen ist wirklich klar, welche extremen Situationen für ein
Team auf einer Hochtechnologie-Rennyacht entstehen können, die auf
dem Meer isoliert und schwierigen Wetterbedingungen ausgesetzt ist.
Es existiert wohl kaum eine ähnlich große Herausforderung, in der der
Erfolg oder das Scheitern des Ganzen so sehr von der Kompetenz, der
Leistungsfähigkeit, der Zuverlässigkeit und dem gegenseitigen Vertrau-
en jedes einzelnen Teammitgliedes abhängt. Denn das Versagen jedes
einzelnen Teammitgliedes kann das gesamte Vorhaben zu Fall und
die Crew in große Gefahr bringen. Deshalb herrschen in einer solchen
Dominik Neidhart
Mannschaft eine strenge Rollenteilung, gepaart mit mentaler Stärke
Crew-Mitglied der Alinghi
und Ausdauer sowie physischer und psychischer Präsenz und Empathie.
und dreimaliger America´s
Die Kommunikation muss extrem schnell und klar vonstattengehen, da-
Cup Sieger
mit alle ihre Aufgaben unmittelbar und fehlerfrei erfüllen können.
Dominik Neidhart analysiert diese Prozesse auf höchst anschauliche
Weise und ermöglicht so die Übertragung seiner Erfahrungen und Er-
kenntnisse in wirtschaftliche Bereiche und andere Organisationen.
Im Namen von OPITZ CONSULTING laden wir Sie zur Welcome Reception
am Montag ab 19:30 Uhr ein. Nach der Keynote von Dominik Neidhart
beschließen wir den Tag mit Drinks, Snacks und Networking. Treffen Sie
Sprecher, Teilnehmer, Sponsoren und Aussteller der TDWI München in
angenehmer Atmosphäre.
sponsored by
10
Dienstag, 26. Juni 2018 | 12:15 – 13:15
Algorithmic Decision Making:
The Next Frontier for BI and
Analytics
True value from BI and Analytics comes from
actions that are derived from insight. Human
decision-makers still often base decisions on
gut feel or experience, and not on insights de-
rived from facts. These decisions might have
been sufficient in the past, but now Big Data
and digitalization are changing the game. The
human as a decision-maker might be the bot-
tleneck: too irrational, too slow and not able Dr. Carsten Bange
to interpret all the data available. Algorithmic Business Application Research
Decision-Making is taking over to implement Center (BARC), Gründer und
data-driven, fast and efficient processes. Geschäftsführer
The presentation shows how to introduce
decision automation into organizations and
processes, when to use it and which challeng-
es and opportunities to consider. Data Eth-
ics emerges as a key consideration. It plays
an important role in understanding that not
everything that can be done should be done.
Mittwoch, 27. Juni 2018 | 12:15 – 13:15
Data Driven Platform
Development @ OTTO
• Wie Business Intelligence unser Wachstum
beschleunigt und den Wandel des Geschäfts-
modells treibt
• Warum datenbasierte Mehrwerte für Konsu-
menten und Partner über die Relevanz von
E-Commerce-Plattformen entscheiden
• Was es mit Menschen macht, wenn Handar-
beit und Bauchgefühl auf Automatisierung
Dr. Michael Müller-Wünsch
und Algorithmus treffen
OTTO, Bereichsvorstand
• Weshalb wir auf eigene Datenkompetenz set-
Technology (CIO)
zen und diese systematisch ausbauen
• Wo auf modernen Kollaborationsflächen in
crossfunktionaler Zusammenarbeit die bes-
ten Ideen entstehen
#TDWImuc 11
Konferenzhighlights
meets
Business Intelligence vs. – Special Tracks & Themen
Artificial Intelligence
KI-Einsatz in der Industrie: Artificial Intelligence und das Internet of
Von „information overload“ bis „predictive analytics“ – für Business Intelli Things – in Kooperation mit Bitkom
gence ist Big Data Fluch und Segen zugleich. Schnellere Rechner und hö- Internet of Things/Industrie 4.0: Innovative BI-Lösungen in produzie-
here Speicherkapazitäten ermöglichen, immer mehr Daten zu sammeln. renden Unternehmen – in Kooperation mit IIC German Regional Team
Aber wie werden sie im Sinne der Unternehmensziele effizient nutzbar? Branchentracks aus der Praxis: Was heute schon funktioniert – Anwen-
Artificial Intelligence (AI) ist derzeit die meistgenannte Antwort auf diese derberichte aus den Bereichen Handel, Automotive und Finanzen
Frage und damit eines der zentralen Themen der TDWI München 2018. Schwerpunktthemen: Analytics (mit AI, Data Science u.v.m.), Architektur
und Data Management
Durch die intelligente Automatisierung von Prozessen ermöglicht AI, die
Datenmassen zu bändigen und sinnvoll zu nutzen. Auf der TDWI München
wechseln Sie mit uns die BI-Fragestellung von „What happend?“ zu „What Interaktive Sessions – machen Sie mit!
will happen next?“ und erfahren, wie Sie in Zukunft bessere Entscheidun-
gen schneller treffen können. In interaktiven Workshops können Sie mit Experten und Kollegen Ihre
aktuellen Herausforderungen diskutieren. Erweitern Sie hier Ihr persön-
Die TDWI München gibt einen vollständigen Überblick über liches Netzwerk und kommen Sie Ihren Lösungen ein Stück näher.
• aktuelle Trends und Entwicklungen der nahen Zukunft World Café Sessions: Kontrovers, provokativ und konstruktiv – wir dis-
• praktische AI Lösungen, die schon heute Realität sind kutieren die heißen Themen der Branche.
• Ihre Digitalisierungsmöglichkeiten im Mittelstand Hands-on-Workshops: Einstieg in Deep Learning, Deep Learning from
• Verbesserungen in bestehenden Architekturen Scratch with R, Text Mining in R, Your First Data Science Project, Data
• Integration neuer Technologien (in bestehenden BI Umgebungen) Science Platform und Advanced Analytics mit Python und TensorFlow
• aktuelle Themen aus den Bereichen Analytics, Big Data, Deep TDWI Meinungsforum: Unsere Referenten laden Sie mit polarisierenden
Learning, Data Science, DWH Automatisierung, DSGVO, IoT… Thesen in zwangloser Atmosphäre zur Diskussion mit Ihren Peers ein.
Die TDWI München ist seit 14 Jahren fester Bestandteil im Kalender von
Business- & Data-Analysten, Data Scientists, BI-Projektleitern, Leitern TDWI Young Guns Data Challenge
BICC/ACC und Consultants. Die Konferenz ist die zentrale Wissensdreh-
scheibe und Netzwerkplattform in der DACH-Region. Die besten Talente kämpfen bei der TDWI Data Challenge um den Sieg.
Im April erstellen Unternehmen Challenges auf Basis echter Projekte
Für mehr als 1.300 zufriedene Teilnehmer vom Neueinsteiger bis zum Profi und Daten. Studierende und Young Professionals nehmen einzeln oder
ist die TDWI München die beste Möglichkeit für Networking und fachlichen als Gruppe teil und können 4 Wochen ihre Challenge bearbeiten und
Austausch mit Kollegen auf Augenhöhe. Aktive Pausen, Expo sowie Spe- zur TDWI München einreichen. Die jeweils 3 besten Einreichungen pro
cial Events und Abendveranstaltungen bieten Raum für Inspiration, neue Challenge präsentieren ihre Ergebnisse am Dienstag vor einer Jury. Die
Perspektiven und Lösungsansätze für Ihre aktuellen Herausforderungen. Gewinner werden am Mittwoch prämiert.
Anwenderberichte u. a. von
Bayer AG | Senior Project Manager Sacha Baulan Zalando SE | Big Data Architect Sebastian Herold
Robert Bosch Power Tools GmbH | Team Lead Controlling Process Excellence Marcus Bitterlich
BMW Group | Data Scientist Joshua Görner Adidas AG | Senior Business Solution Manager Marcus Riecks
All you need GmbH | Data Scientist Franziska Krobisch
scout24 AG | Head Data Engineer Markus Schmidberger DB Systel GmbH | Lead Architect Reporting & Analytics Guido van Husen
12
Vorträge | Montag, 25. Juni 2018
Mo 1.1 | 10:45 – 12:15
Thilo Steckel
Big Geospatial Data – Wertschöpfung mit GIS-Technologie
CLAAS E-Systems KGaA
Die Industrie 4.0 setzt auf intelligente und digital vernetzte Systeme. Anlagen, Menschen, Pro- mbH & Co KG,
duktionsgüter oder Sensoren – alles befindet sich zu jedem Zeitpunkt an einem Ort. Der Raum- Advanced Development
und Zeitbezug spielt daher bei der digitalen Planung und Steuerung der Prozesse eine zentra-
le Rolle. Die Berücksichtigung dieses Raum- und Zeitbezuges von Daten erfordert spezifische
Methoden wie raumzeitliche Aggregation (spatial binning), die Interpolation oder die räumliche Stefan Vienken
Verschneidung (spatial join) von Daten. Hinzu kommen weitere Methoden der raumzeitlichen Mo- Esri Deutschland GmbH,
dellierung, die für die Analyse, Prädiktion und Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden, Product Manager
und die Visualisierung in zwei- bis vierdimensionalen interaktiven Karten und Space-Time-Cubes. Location Analytics
Der Beitrag gibt einen Überblick über die Herausforderungen und technischen Lösungskonzepte
zur Verarbeitung von Big Geospatial Data und zeigt am Beispiel der Entwicklungen bei CLAAS
den Mehrwert auf, der für Anwendungen in der Industrie entsteht.
Zielpublikum: Entscheider, Analysten, Manager
Voraussetzungen: keine | Schwierigkeitsgrad:
Mo 2.1 | 10:45 – 15:00
Smart Data Management in The Digital Enterprise –
Mike Ferguson
Managing Data Complexity While Reducing Time To Value
Intelligent Business Strategies
This workshop looks at this problem and shows how to build a modern data architecture to man- Ltd, Managing Director
age data in a distributed and hybrid computing environment that is business aligned to deliver
profitability for the enterprise.
Target Audience: Data & Enterprise Architects, CDOs, Data Scientists
Prerequisites: Basic understanding of data governance and data management
Level:
Mo 3.1 | 10:45 – 12:15
Lighthouse – automatisierte Dokumentation und Data Lineage:
Martin Reber
Erfahrung aus 2,5 Jahren Praxis
Swisscom (Schweiz) AG,
Ende 2015 hat Swisscom das System Lighthouse für ein umfassendes Metadatenmanagement Team Lead BI Delivery
und die automatisierte Dokumentation eingeführt. Nach mehr als 2,5 Jahren produktivem Einsatz
und Weiterentwicklung können Erfolge, Erfahrungen und Best Practices reflektiert werden.
Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, BI-Architekten Jörg Frank
Voraussetzungen: BI-Grundlagen | Schwierigkeitsgrad: Syncwork AG,
Vorstand
Mo 4.1 | 10:45 – 12:15
New Data Storage Technologies:
Rick van der Lans
From Hadoop to Graph Databases, and from NoSQL to NewSQL
R20/Consultancy,
Big data, Hadoop, in-memory analytics, Spark, analytical database servers, Graph databases, Industry Analyst
NewSQL, and NoSQL are just a few of the many new data storage technologies that have become
available for developing business intelligence and big data systems. Most of them are very pow-
erful and allow for development of flexible and scalable systems. But which ones do you pick?
This tutorial gives a clear, critical, and extensive overview of all the new data storage develop-
ments. Technologies and products are explained, market overviews are presented, strengths and
weaknesses are discussed, and the pros and cons of each solution are discussed.
Target Audience: BI specialists, database specialists, data warehouse designers, data scientists,
data analysts, business analysts, technology planners, IT architects, database developers and
administrators | Prerequisites: Some general knowledge of database technology, data ware-
housing and business intelligence | Level:
#TDWImuc 13Vorträge | Montag, 25. Juni 2018
Mo 5.1 | 10:45 – 12:15
Roman Stüber
Auf dem Weg zur Continuous Integration –
DekaBank Luxembourg,
Herausforderungen und Lösungen für traditionelle ETL-Prozesse
Anwendungsverantwortlicher
Im Rahmen dieses Vortrages berichten die Referenten über Erfahrungen in der Weiterentwick- Enterprise Data Warehouse
lung eines zentralen Data Warehouse und die Probleme und Ineffizienzen, die zur Adaption von
Continuous Integration auf ETL- und Data Warehouse-Prozesse geführt haben. Am Beispiel einer
Deployment-Automatisierung des ETL-Tools Informatica PowerCenter demonstrieren sie, wie Markus Finkler
mit Hilfe von Oracle Application Express, Ansible und Git die bestehenden Prozesse angepasst NTT DATA Deutschland GmbH,
werden konnten. Neben der technischen Umsetzung richten sie den Blick auf Anpassungen der Managing Technical Consul-
DWH-Governance und beschreiben die Erfahrungen, die in Entwicklung, Test und Betrieb ge- tant, CC Business Analytics
macht wurden.
Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, Fach-/IT-Entscheider, DWH-Architekten, Entscheider
im Applikationsbetrieb | Voraussetzungen: Grundlagen Datenmanagement & Data Ware
housing, praktische Erfahrungen mit ETL-Prozessen und Tools | Schwierigkeitsgrad:
Mo 6.1 | 10:45 – 12:15
Data Modeling must DIE! (or the rise of the Data facilitator)
Martijn Evers
This session focuses (un)importance of Data Modeling. We will try to find a better way to look at I-Refact,
modeling in the light of a tsunami of data and changes on how we manage data. We will discuss Chief Information Architect
data modeling in the light of Big Data, but also the true value of existing modeling approaches.
We will also look on how to adapt current thinking to new data challenges and discuss the ter-
minology explosion in IT. The session introduces concern driven data organization as a way to
manage data modeling and data production. It complements the Data Quadrants approach. After
this session you will have a better way to understand data modeling approaches and can better
SWOT them for you Data Architecture.
Target Audience: Data Architects/Data Modelers | Prerequisites: Any data modeling experience
is sufficient | Level:
Mo 8.1 | 10:45 – 12:15
Datenstrategie & Data Governance
Timm Grosser
Im ersten Teil dieses Vortrags betrachten wir das „warum“ aus einer übergreifenden Perspektive: BARC GmbH,
Welche Rolle spielen Daten bei menschlichen Entscheidungen – heute und zukünftig? Senior Analyst
Welchen Nutzen liefert heute die klassische BI und was lernen wir daraus?
Wie muss sich die Wertschöpfung aus Daten zukünftig entwickeln und welche Rolle spielt dabei
Data Governance? Herbert Stauffer
Im zweiten Teil des Vortrags wird aufgezeigt, wie ein effektives Management und Governance, BARC Schweiz GmbH,
sowie eine erfolgreiche Nutzung von Daten erfolgt. Häufig ist es effizienter, bestehende Frame- Geschäftsführer/
works und Standards zu adaptieren. Diese Frameworks garantieren auch eher die Vollständigkeit, Senior Analyst
und somit die Effektivität. Im Vordergrund stehen weiterhin interne Anforderungen und rechtliche
Rahmenbedingungen.
Mo 9.1 | 10:45 – 15:00
Use Case first, AI second –
ein anwendungsgetriebener Einstieg in Deep Learning
Deep Learning kommt mit einer Bugwelle aus Technikfaszination und Hype, die stellenweise Dr. Sebastian Petry | b.telligent,
vergessen lässt, dass es ein Werkzeug ist, das sich bei der Lösung von Problemen bewähren muss. Competence Center Leiter
Dieser Workshop nimmt die Anwendung als Ausgangspunkt und führt von dort in die Überlegun- Dr. Michael Allgöwer | b.telligent,
gen ein, die beim Design von tiefen neuronalen Netzen eine Rolle spielen. Management Consultant
Dr. Timo Böhm | b.telligent, Consultant
Zielpublikum: Einsteiger in das Thema Deep Learning mit BI-Hintergrund | Voraussetzungen: Christoph Hoffmann | b.telligent, Consultant
Eigener Laptop mit Internetzugang für den Praxisteil | Schwierigkeitsgrad:
14KI-Einsatz in der Industrie | Montag, 25. Juni 2018
Mo 7.1, Mo 7.2, Mo 7.3, Mo 7.4 | 10:45 – 18:15
Viele Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, lassen sich mit Ansätzen Moderation:
der Künstlichen Intelligenz leichter bewältigen. Allerdings zögern die meisten Unternehmen Dr. Mark Mattingley-Scott
noch, sich intensiv mit dem KI-Einsatz zu beschäftigen. Zu wenig Klarheit herrscht über mögliche Bitkom e.V.,
Geschäftsmodelle oder das Verhältnis von Aufwand und Nutzen. Im Bitkom-Track auf der TDWI Bereichsleiter IT-Services
München werden Einsatzfälle von KI vorgestellt, um den Erfahrungsaustausch voranzubringen.
Mo 7.1 | 10:45 – 12:15
10:45 – 11:15 Thomas Hemker
Symantec GmbH, CISSP,
Einsatz von Big Data Analytics und AI zum Aufspüren von
CISM, CISA, Director Security
Cyber-Angriffen bzw. zum generellen Einsatz in der IT Security
Strategy, CTO Office
11:15 – 11:45 Jörg Besier
Accenture GmbH,
Artificial Intelligence als Treiber der Digitalen Transformation –
Managing Director,
Beispiele aus der Praxis
Digital Delivery Lead in ASG
11:45 – 12:15
Das Tor zur breiten Intelligenz:
Dr. Katrin Botzen Marc Pudelski
Die Integration der Künstlichen
5Analytics GmbH, SMS digital GmbH,
Intelligenz in Geschäftsprozesse
Head of Advaneed Analytics Product Manager
Mo 7.2 | 13:45 – 15:00
13:45 – 14:20
Dr. Sebastian Wieczorek
Die Evolution des intelligenten Unternehmens:
SAP SE, Head of Machine
Maschinelles Lernen zielgerichtet einsetzen
Learning Platform
14:20 – 15:00
Digitalisierung gestalten
mit dem Periodensystem
Torsten Hartmann Stefan Holtel
der K
ünstlichen Intelligenz
Avantgarde Labs GmbH, PricewaterhouseCoopers
Geschäftsführer GmbH, AI Mastermind
Mo 7.3 | 15:30 – 16:30
Moderation:
World Café: »Mehr Transparenz auf dem KI-Markt –
Torsten Hartmann
Nutzen des Periodensystems der Künstlichen Intelligenz«
Stefan Holtel
Mo 7.4 | 17:00 – 18:15
17:00 – 17:25
Prof. Dr. Christian Heinrich
Innovative Sourcing:
scoutbee GmbH,
Artificial Intelligence in Produktionsunternehmen
Co-Founder und CFO
17:25 – 17:50 17:50 – 18:15
TTT – Texte, Themen, Trenderkennung Künstliche Intelligenz als Begleiter der Digitalen
Transformation
Dr. Fritz Schinkel Jens Kamionka
Fujitsu, Fujitsu Distingu- T-Systems Multimedia Solu
ished Engineer, Presales tions, Head of Big Data & Data
Industrial Analytics Analytics
#TDWImuc 15Vorträge | Montag, 25. Juni 2018
Mo 1.2 | 13:45 – 15:00
Prof. Dr. Carsten Felden
Text Mining mit R
TU Bergakademie Freiberg,
Im Rahmen dieses Vortrags wird zum einen in R eingeführt, zum anderen dieses dann für das Dekan Fakultät für Wirt-
Text Mining vertieft. Es werden praktische Beispiele genutzt, welche die Teilnehmern an ihren schaftswissenschaften, Vor-
eigenen Rechnern mit erarbeiten. standsvorsitzender TDWI e.V.
Zielpublikum: BI- und Analytics-Projektleiter
Voraussetzungen: Grundlegendes V erständnis über Data Mining Claudia Koschtial
Schwierigkeitsgrad: TU Bergakademie Freiberg,
Project Manager
Mo 3.2 | 13:45 – 15:00
Prof. Dr. Peter Chamoni
Business Intelligence für den Mittelstand –
Universität Duisburg-Essen,
Grundlegende BI-Architekturen und -Konzepte
Inhaber des Lehrstuhls für
Längst hat Business Intelligence in die Systemlandschaften der größeren Anwenderunterneh- Wirtschaftsinformatik
men Einzug gehalten und verrichtet gute Dienste bei der Vorbereitung und Unterstützung wich-
tiger Entscheidungen. Nachholbedarf allerdings besteht nach wie vor im Mittelstand, wo sich
der Reifegrad analytischer Lösungen häufig noch auf einem niedrigen Niveau befindet. An dieser Prof. Dr. Peter Gluchowski
Stelle möchte das Seminar vor allem den wenig erfahrenen Unternehmensvertretern erprobte Technische Universität
Konzepte präsentieren und dabei die klassischen BI-Architekturen und -Konzepte als Lösungs- Chemnitz, Leiter Lehrstuhl für
optionen beleuchten. Schließlich bieten sich heute zahlreiche pragmatische Ansatzpunkte ins- Wirtschaftsinformatik
besondere auch für kleinere Unternehmen, jedoch finden sich ebenso vielfältige Fallstricke und
potenzielle Fehler, die es zu vermeiden gilt.
Zielpublikum: BI-Projektleiter, Entscheider, CIOs aus dem Mittelstand
Voraussetzungen: keine | Schwierigkeitsgrad:
Mo 4.2 | 13:45 – 15:00
Blockchain-Technologie im Detailblick:
Sonja Maria Lehmann
Funktionsweise, Einsatzfelder und Rolle in der Enterprise-IT
solecon GmbH,
Im Vortrag werden – auch ohne Vorkenntnisse verständlich – Konzeption und Funktionsweise der Geschäftsführerin
„Ur-Blockchain“ erläutert. Auf Basis ihrer Schwächen und Stärken werden Weiterentwicklungen
abgeleitet und Nutzungsmöglichkeiten vorgestellt. Ein Überblick zeigt zentrale technische, recht-
liche und wirtschaftliche Hindernisse für den Einsatz der Technologie. Ausgewählte Use-Cases
verdeutlichen zentrale Einsatzfelder und die mögliche Rolle der Blockchain in der Enterprise-IT.
Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, Data Scientists, CIO | Voraussetzungen: BI-Grund
lagen, Grundwissen Data Warehouse |Schwierigkeitsgrad:
Mo 5.2 | 13:45 – 15:00
Datenintegration und Data Vault – der Teufel steckt im Detail
Andreas Buckenhofer
Die Datenintegration war und ist schon immer eine der großen Herausforderungen in DWH-Pro- Daimler TSS GmbH,
jekten und wird dann kompliziert und schwierig, wenn man sich mit den Details beschäftigt. Data Database Professional
Vault wird mittlerweile regelmäßig in DWH-Projekten eingesetzt. Die kontroversen Wortwechsel
rund um Inmon vs Kimball sind bekannt – zunehmend trifft man auf oft mit Herzblut geführte
Diskussionen zu Data Vault-Themen wie Hash Keys, Identifikation von Business Keys, Transak-
tionale Links, Datenvirtualisierung, Big Data Erweiterung, usw. Im Vortrag gehe ich auf diese
Herausforderungen ein anhand praktischer Erfahrungen.
Zielpublikum: DWH-Architekten, DWH-Entwickler, BI-Projektleiter
Voraussetzungen: BI/DWH-Kenntnisse | Schwierigkeitsgrad:
16Vorträge | Montag, 25. Juni 2018
Mo 1.3, 2.3, 3.3, 4.3, 7.3, 8.3 | 15:30 – 16:30
World Café Sessions
Kontrovers, provokativ und konstruktiv – wir diskutieren mit Ihnen die heißen Themen der Branche.
Mo 1.3 | I st ML/KI doch ein rotes Tuch? Erfahrungen aus Analytics Projekten
Prof. Dr. Carsten Felden
Mo 2.3 | Z
usammenspiel von Data Lake und Data Warehouse
Prof. Dr. Peter Gluchowski
Mo 3.3 | R
obot Process Automation and Business Analytics – The perfect match?
Prof. Dr. Peter Chamoni
Mo 4.3 | D
igitale Disruption braucht disruptive Technologien –
aber wer treibt wen: Das Business die IT oder umgekehrt?
Dr. Joachim Philippi
Mo 7.3 | Mehr Transparenz auf dem KI-Markt – Nutzen des Periodensystems der Künstlichen Intelligenz
Torsten Hartmann, Stefan Holtel
Mo 8.3 | W
ieviel Strategie und Governance braucht BI für A
nalytik?
Patrick Keller
Mo 6.2 | 13:45 – 15:00
Der Kulturwandel vom DWH zur Data Platform in der Cloud
Markus Schmidberger
Technologisch ist eine Data Platform in der Cloud heute mit einem geschulten Team einfach Scout24 AG,
umzusetzen. Erfolgreich wird der Data Lake in der Cloud erst, wenn ein passender Kulturwandel Head of Data Technology
in der Firma stattfindet. Ein neuer Umgang mit Daten und neues Vertrauen müssen gefunden
werden. Der Vortrag beschreibt technische, organisatorische und kulturelle Herausforderungen
bei der Migration vom On-Premises-DWH und On-Premises-Hadoop-Cluster zu einer skalierba-
ren, sicheren und flexiblen Data-Plattform in der AWS Cloud.
Zielpublikum: Manager, Entscheider, Architekten
Voraussetzungen: BI & Analytics-Grundlagen | Schwierigkeitsgrad:
Mo 8.2 | 13:45 – 15:00
BARC Erfahrungsaustausch: Data Governance zum Erfolg führen
Timm Grosser
Der Invest zur Umsetzung des bürokratischen Blocks Data Governance scheint hoch, der Nut- BARC GmbH,
zen ist schwer greifbar und so sind DG-Initiativen vor allem aufgrund mangelnder Sponsoren Senior Analyst
schwierig zu starten. Ob Top-Down- oder Bottom-Up-Ansatz: Zur Einführung sind Best-Practices
gefragt. Nach einer Einleitung durch BARC werden Praxisberichte vorgellt und zur Diskussion ge-
stellt, um aus Erfahrungen und Best Practices bei der Einführung zu lernen. Die aktuellen Inhalte Herbert Stauffer
entnehmen Sie bitte dem Online-Programm der TDWI. BARC Schweiz GmbH,
Geschäftsführer/Senior
Analyst
Mo 1.4 | 17:00 – 18:15
Creating New Insight Using Text Analysis & Graph Analytics
Mike Ferguson
This session explores the use of two forms of analysis to produce new insights for use in custom- Intelligent Business Strategies
er engagement, fraud and risk management. These new forms of analyses are text analysis and Ltd, Managing Director
graph analysis.
Target Audience: Business Analysts, Data Scientists, IT BI Professionals
Prerequisites: Basic understanding of analytics | Level:
#TDWImuc 17Vorträge | Montag, 25. Juni 2018
Mo 2.4 | 17:00 – 18:15
Data Intelligence Service Centre – How to transform the organiza-
Markus Trzeciok
tion to embrace latest data analytics techniques
European Central Bank,
Central Banks have made considerable progress in recent years in integrating big new datasets Senior Project Lead
into their policy analysis and decision-making. Granular data collected by central banks them-
selves have, in particular, become an indispensable source of information for policymakers. Espe-
cially when it comes to Analytics and building the underlying Big Data infrastructure a scalable
and flexible architecture is needed as well as a transformation of the organization to support and Fabian Hefner
embrace new advanced analytics and machine learning techniques and tools for data analysis. Deloitte Consulting GmbH,
This session will demonstrate, how these challenges where solved at the European Central Bank. Big Data Practice Lead
Target Audience: BI-Manager, BI-Project Leader, Decider, CIO | Prerequisites: Big-Data- and
BI-Fundamentals | Level:
Mo 3.4 | 17:00 – 18:15
Die Bahn:
Guido van Husen
Strategische Data Lakes beim Dinosaurier deutscher Geschichte
DB Systel GmbH,
Big Data bei der Bahn – von einem kleinen Rückblick in die Vergangenheit wird der Weg aufge- Lead Architect
zeigt, wie das Thema aus organisatorischer und technologischer Sicht angefasst wurde.
Neben dem organisatorischen Blick liegt der Schwerpunkt auf konkreten Projekten. Im Focus
stehen die Architekturen und die Umsetzung der konkreten Anforderungen und die Herausforde-
rungen, die bei der Umsetzung auftraten. Es wird eine Übersicht über die eingesetzten Software- Christopher Muth
produkte und die Herausforderung bei der Auswahl der Produkte gegeben. DB Systel GmbH,
Außerdem geben wir einen Einblick, wie das Thema Info/Datenkatalog bei der Bahn gesehen Lead Business Engineer
wird und welche vielfältigen Möglichkeiten und Herausforderungen sich dadurch ergeben.
Zielpublikum: Entscheider, Business-Analysten, Architekten, Entwickler | Schwierigkeitsgrad:
Mo 4.4 | 17:00 – 18:15
Big SQL Solutions for Big Data Systems
Rick van der Lans
There is a tendency to think that big data systems can’t be developed with SQL technology. R20/Consultancy,
Wrong! Development of SQL technology hasn’t stood still the last 10 years. On the contrary, Industry Analyst
many analytical SQL database servers are more than suited for analyzing big databases, New
SQL products can handle massive transactional systems with serious data ingestion rates, and
GPU-based SQL are optimized to run complex forms of analytics on massive amounts fast. In
addition, SQL technology is combined with Hadoop increasingly. The limitations, use cases, pros,
and cons of all these SQL solutions are critically discussed.
Target Audience: BI specialists, DW designers, database specialists interested in the new SQL
technology | Prerequisites: Some general knowledge of DW and BI | Level:
Mo 5.4 | 17:00 – 18:15
RAVEN – Reporting und Review Environment für Clinical Data
Sacha Baulan
Management (CDM) und Clinical Data Review (CDR)
Bayer AG,
Zur Beschleunigung der Prozesse in Bereich CDM und CDR für klinische Studien hat Bayer sich Senior Project Manager
entschlossen, eine neue Reportingumgebung zu schaffen. Anforderungen an diese neue Umge-
bung sind einerseits die Bereitstellung von sofort verfügbaren und wiederverwendbaren Reports
und Dashboards sowie andererseits ein zugrunde liegendes flexibles und erweiterbares Data
Warehouse. Mit einem solchen System soll es dann möglich sein, zeitnah nach dem Start einer Jörg Krempien
klinischen Studie ein umfassendes Reporting bereitzustellen. Auch wird erstmalig die Möglich- Syncwork AG,
keit für ein studienübergreifendes Reporting sowie studienübergreifende Analysen geschaffen. Management Consultant
Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, Entscheider | Voraussetzungen: Grundwissen Data
Warehouse | Schwierigkeitsgrad:
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