TDWI MÜNCHEN 2019 KONFERENZ-PROGRAMM - TDWI Konferenz
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TDWI MÜNCHEN 2019
24. – 26. Juni 2019 | MOC München
KONFERENZ-
Advancing all things data.
PROGRAMM
Die Konferenz für Data & Insights
mit
@TDWI Track tdwi-konferenz.de
Sponsoren TDWI München 2019
Platin
Gold
data
iku
SEVEN PRINCIPLES
Enabling Your Digital Business
Silber
Start-ups
Herzlich W
illkommen auf der Der Fachbeirat
TDWI München 2019!
Die Akzeptanz der digitalen Transformation ist in den vergangenen Mo-
naten stetig gewachsen, so dass organisatorische Change-Management-
Initiativen zunehmen. Neben den technologischen Entwicklungen wer-
den digitale Strategien und Geschäftsmodellinnovationen als wichtige Prof. Dr. Carsten Felden
Treiber der digitalen Transformation genannt und zeigen dabei aber Vorstandsvorsitzender
aktuell insbesondere die Komplexität des Themas auf. TDWI e.V.
Lessons Learned sind rar gesät, sodass wir uns freuen, Ihnen im dies-
jährigen Programm die mannigfachen Facetten intensiv präsentieren zu
können. In unterschiedlichen Tracks werden aktuelle Themen der Stra-
tegie und Organisation, des Data Management, der Analytics, und der
Technologie und Architektur nicht nur in Vorträgen, sondern auch in Lauran Trask
Workshops und Diskussionsformen präsentiert. Seien Sie aktiv dabei, Director of Education
erleben Sie den Diskurs und profitieren Sie vom Know-How der inter- Development, TDWI
nationalen Experten.
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.
Dr. Carsten Bange
Univ.-Prof. Dr. Carsten Felden BARC GmbH
Vorstandsvorsitzender des TDWI e.V.
Welcome to the TDWI München!
Prof. Dr. Peter Chamoni
Data is your organization’s most valuable asset — it’s time to use it to its Universität
full potential. In the age of digital transformation the ability to leverage the Duisburg-Essen
latest skills and technologies in data and analytics is now more critical to
success than ever.
TDWI Europe, in partnership with BARC, brings together one of the largest
gatherings of international experts and educators to cover the most impor-
tant topics and tools you need to gain a competitive edge with your data. Prof. Dr. Peter Gluchowski
Technische Universität
From engineering a modern data platform that can support the ever-grow- Chemnitz
ing volumes and sources of data, to enabling self-service, operationalizing
machine learning, and innovating with artificial intelligence, TDWI München
provides you with the resources you need to find high-value insights, and
ultimately deliver ROI from your data initiatives.
Our vendors and exhibitors showcase the emerging technologies that are Dr. Joachim Philippi
changing the game, while our world-renowned educators deliver in-depth, SEVEN
actionable skills you can apply immediately back at the office. Experience PRINCIPLES AG
the hottest topics, including machine learning, cloud computing, artificial
intelligence, modern data platforms, data science, big data, and so much
more, all under one roof.
TDWI is excited to be a part of your journey to transforming data with in-
telligence. Klaus-Dieter Schulze
NTT DATA
Lauran Trask Deutschland GmbH
Director of Education Development, TDWI
3
Programmübersicht | Montag, 24. Juni 2019
08:30 – 09:30 Kaffee & Registrierung
K 09:30 – 10:30 Keynote: The Art of Constantly Reinventing the Personal Future | Raphael Gielgen, Vitra, Trendscout Future of Work
Business Analytics & Business Analytics & Data Management Data Management Data Management
Applications Applications
10:45 – 12:15 Mo 1.1 Mo 2.1 Mo 3.1 Mo 4.1 Mo 5.1
Operationalisierung von Machine 1) Smart City und Smart Manu- 1) The SCHAEFFLER Data Grundlagen eines Single Point of Truth in Real-Time
Learning-Algorithmen im Unter- facturing: wie sich Videodaten Platform: Utilizing Latest Tech- Datenqualitätsmanagements Data Warehouse-Systemen: Her-
nehmenskontext gewinnbringend auswerten nology to Drive Digitalization Georg Franzke ausforderungen und Lösungen
lassen Jürgen Bohn Christian König
Stefan Müller Harald Berghoff
2) Signal Processing To The
2) Digitalisierung und KI im Edge: Worldwide Analysis
Fußball – soccerwatch.tv of Large-Scale Automotive
ermöglicht Live-Übertragung Measurement Data
von Amateur-Fußball Johannes Wiese
Lukas Breuer Christoph Jung
Mittagessen
12:15 – 13:45
13:00 – 13:30 CSmo1 CSmo2 CSmo3 CSmo4 CSmo5
Case Study Adastra Case Study Dataiku Case Study EVACO Case Study TIMETOACT Case Study ITGAIN
Modernizing your Data Bridging the gap between data Think Global! Ganzheitliche Data Platform 4.0 im Mittelstand Track&Trace@HDI – Vorstellung
Warehouse – Case Studies on the engineering and data science Qualitätsanalysen aus heteroge- – Schaffung einer einheitlichen eines agilen DWH Projekts für die
Microsoft Data Platform Christian Bruun Jensen nen Datenquellen mit Qlik Sense Datenplattform für Analyse, End-to-End Prozessanalyse
Prashanth Sayeenathan Ole Jönsson Gordon Salzmann Reporting und Planung Niklas Bartels
Dennis Schian Stefan Hans Florian Schmedes
13:45 – 15:00 Mo 1.2 Mo 2.2 Mo 3.2 Mo 4.2 Mo 5.2
Case Study: Hands-on Workshop: KPI Intelligence – Entscheidungs Talsperre statt Sumpf – die DLRG Self-Service im Data Science-
Online Marketing Analytics bei Machine Learning in R unterstützung durch die quanti- des Data Lake mittels automati- Umfeld – Stand, Möglichkeiten,
Telefónica Martin Schneider tative Analyse von Kennzahlenre- sierter Erfassung von Metadaten Potenziale
Florian Eichinger Andreas Prawitt lationen bei der BMW Group Fabian Hardt Uwe Haneke
Martin van Husen Daniel Burdensky Michael Zimmer
Natalia Heerdegen
Kaffeepause
15:00 – 15:30
15:30 – 16:45 Mo 1.3 Mo 3.3 Mo 4.3 Mo 5.3
World Café World Café Hi-Speed DWH Implementation Model-Driven Decision Making
Machine Learning, Künstliche Bausteine einer erfolgreichen driven by DWH Automatisierung Dirk Lerner
Intelligenz & Co. – die Trans- Data Governance: Data Catalog Sascha Stumm André Dörr
formation lässt die Revolution und Data Lineage Heiko Gronwald Mathias Brink
erschlaffen Peter Gluchowski
Carsten Felden
Kaffeepause
16:45 – 17:15
17:15 – 18:30 Mo 1.4 Mo 2.4 Mo 3.4 Mo 4.4 Mo 5.4
Our Journey Towards Digital Can AI Prevent Crimes? Rechtmäßige Datenweitergabe Standardisierung und Automati- Datengetrieben in der Cloud:
Collaboration, Systematic A Live Show auf einem Datenmarktplatz für sierung in der Entwicklung von Strategie, Use Cases und
Knowledge Management and AI Sebastian Rücker Connected Cars Datenintegrationsprozessen Governance
Robert Maderitsch Dominik Rost Stefan Sander John Held
Stefan Wahl Matthias Naab Matthias Hoffmann Jörg Westermayer
Thomas Alexander Horakh Joshua Vécsei
K 18:50 – 19:50 Special Keynote: Digital Mindset | Florian Ilgen, Mentalist
ab 20:00 TDWI Verein – Mitgliederversammlung (geschlossene Veranstaltung für Mitglieder des TDWI e.V.)
#TDWImuc
Strategy, Management Technology, BARC Track Plus @ TDWI Microsoft & Partner SAP @ TDWI
& Organization Architecture & Tools @ TDWI
Mo 6.1 Mo 7.1 Mo 8.1 Special Day Special Day
Data Science bei Adam Riese Continuous Intelligence – Data & Analytics Trends 2019 10:45 – 11:25 10:45 – 11:00 10:45 – 12:15
Luis Huergo Shifting Data Applications from aus Analysten-Sicht: Entwick- Databricks Nicht mehr im Trüben Mehr Daten –
Proof of Concept to Production lungen, die Sie nicht verpassen fischen und vorausschauend Mehr Erkenntnisse –
Arif Wider dürfen 11:30 – 12:15 Agieren: Data Lakes und AI mit Mehr Vielfalt
Christoph Windheuser Jacqueline Bloemen Lufthansa Industry Solutions Microsoft Matthias Stemmler
Interpreting and analysing Valeriya Pavlicheva Pascal Prassol
multilingual feedback Jürgen Wirtgen
comments 13:45 – 15:00
Max Pillong 11:00 – 11:45 SAP Data Warehouse in der
Data Lake vs. Data Warehouse Cloud
13:45 – 14:20 – Aufräumen im Durcheinan- Thomas Ast
Cubeware der von Anforderung, Konzept, Klaus-Peter Sauer
Operative und organisierte Architektur und Produkten
CSmo6 Lunch & Learn Planung mit vollständiger André Henkel 15:30 – 16:45
BI-Funktionalität Vom prozess 1) Industrial Analytics mit SAP
Case Study WhereScape powered by BBF und gmc2 ausführenden Mitarbeiter bis 11:45 – 12:30 HANA 2.0 bei Steinbeis Papier
Weitere Informationen online und auf S. 40. in die Unternehmensspitze! Aufbau einer AI Datenarchitek- Ulrich Middelberg
Björn Stauss tur für Customer Analytics 2) Praxisbericht zu Nutzenpo-
Gernot Molin tentialen von SAP BW/4HANA
14:25 – 15:00 in Mixed Szenarien
pmOne 13:45 – 14:30 Waldemar Kalisch
Data Estate Modernization Prozesse zielgerichtet
Mo 6.2 Mo 7.2 Mo 8.2 powered by pmOne Data optimieren – ProcessMining 17:15 – 18:30
Warehouse Automation als Baustein der digitalen SAP BW/4HANA – Status Quo,
Agile Vorgehensweise Data Architecture to Support Pervasive Data & Analytics – Florian Schwaiger Plattform Update und Kundenbericht
und Dokumentation – Analytics & Data Science Entwickeln Sie eine Strategie Peter Smoly Hans Klüser Thomas Ast
wie passt das zusammen? Mark Madsen für die durchgängige Nutzung
Ulrich Prätorius von Daten und Analytics 15:30 – 16:05 14:30 – 15:15
Anna-Lena Grünewald Timm Grosser Sisense Mit AI zur Data Driven Culture
Turn Dashboards into Analytics – wie Machine Learning,
Apps Cognitive Services und das
Modern Data Warehouse zur
16:10 – 16:45 digitalen Transformation
Mo 6.3 Mo 8.3
Cimacon/Syncwork führen!
Digitale Transformation: Wie World Café Data Governance im Zeitalter Axel Kaiser
die WMF Group das Kaffeema- Was macht ein datengetrie- von Data Driven Enterprises: Marek Matuszewski
schinengeschäft revolutioniert benes Unternehmen aus und Mit Data Lineage zur maxima-
Dominik Forner welche Faktoren sind dabei len Transparenz 15:30 – 16:15
Jan Degenhardt relevant? Jörg Frank Analyse von 3D-Punkte-
Patrick Keller Wolken am Beispiel von
17:15 – 17:50 CT-Scans
MicroStrategy Mohammed El-Nabulsi
HyperIntelligence: Daten-
Mo 6.4 Mo 7.4 Mo 8.4
getriebene Analytics für alle 17:00 – 18:00
World Café World Café Data Pipelining – die Evolution Anwender – Informationen Vertikaler Schnitt durch ein AI
Die Agile Transformation des Privacy is dead – Also, geben von ETL zu Data Preparation ganz ohne Mausklick Projekt: Dokumentenmanage-
Unternehmens – Wie weit sind wir auf und fügen uns dem Un- für Analytics verstehen Marian Plum ment in der Industrie
wir und wo wollen wir hin? vermeidlichen oder versuchen Sebastian Derwisch Dennis Maier
Peter Chamoni wir, zu retten, was (noch) zu Jacqueline Bloemen 17:55 – 18:30
retten ist? Exasol
Joachim Philippi Smart Options for your Move
to Cloud Analytics – a Compar-
ison of Different Strategies
Jens Graupmann
Christian Langmayr
Legende:
Praxis
Wissenschaft
und Forschung
Beratungsprojekte
und Analysten
Interaktive
Session
Programmübersicht | Dienstag, 25. Juni 2019
08:00 – 09:00 Kaffee & Registrierung
Business Analytics & Data Management Technology, IoT & Industrie 4.0 Branchentrack Branchentrack
Applications rchitecture & Tools
A Automobilindustrie Finanzindustrie
09:00 – 10:15 Di 1.1 Di 2.1 Di 3.1 Di 4.1 Di 5.1 Di 6.1
Unsupervised Machine 1) A Comprehensive View Building a Modern Data 1) IoT und Industrie 4.0 – 1) Entwicklung eines 1) A gile Transformation
Learning | Preparing & De- on the Customer of Warehouse in a Cloud Potentiale für Business MetaBot-Frameworks eines BI Competence
ploying Analytic Models for Volkswagen Germany Computing Environment Intelligence & Analytics für Daimler Finance & Centers einer großen
Clustering & Association with Data Virtualization Mike Ferguson Hans-Georg Kemper Controlling Schweizer Kranken
Keith McCormick Christoph Laubert Heiner Lasi Robert Maderitsch versicherung
2) Energiekonzern Uniper 2) IoT-basierte BI-Strategie Stefan Wahl, Thomas Steffen Scheller
bei der Analyse umfang- zur Schöpfung neuer Alexander Horakh Bernhard Brabec
reicher Datenbestände Potentiale von vernetz- 2) FBI at Bosch – a Real 2) Effizientes Data
in der Cloud ten professionellen Journey Through the Warehousing im Privat
René Greiner Kaffeemaschinen Depth of “Data Water” Banking
Kaffeepause Uwe Messer Marc Wiesner Adrian Abegglen
10:15 – 10:45 Stefan Faußer Dirk Lerner Gregor Zeiler
10:45 – 12:00 Di 2.2 Di 3.2 Di 4.2 Di 5.2 Di 6.2
Paneldiskussion der Fach- 1) Process Mining 1) Potentiale von Business 1) Künstliche Intelligenz 1) PSD2 Fraud Prevention
gruppe BI der Gesellschaft und Mapping mit Analytics in der Industrie und die Machbarkeit von & Reporting bei der ING
für Informatik zum Thema: Open-Source-Tools 4.0-basierten Produktion „Moral Machines“ Robert Auerochs
„Ist Business Intelligence (Shiny und bupaR) von Baumaschinen Matthias Haun Stefan Harnisch
tot?“ Katja Müller Torben Handeck 2) Konsolidierung von Dirk Knauer
Henning Baars Daria Akulshyna 2) Neue Analytics-basierte Fertigungsdaten 2) Financial Profiler –
Ingo Finck 2) Digital Dashboard 4.0 Geschäftsfelder durch zur Steuerung der I ndividuelles Bonitäts
Ralf Finger Christoph Schulz- IoT und Industrie 4.0 KFZ-Fertigung mit scoring in Echtzeit
Tom Gansor Sacharow DWH-Automatisierung Matthias Mall
Torsten Raithel Günther Burr
Gregor Zeiler
K 12:15 – 13:15 Keynote: How to Generate P&L Impact with Data Science | Holger Kömm, adidas, Senior Director Advanced Analytics, und Carsten Bange,
14:00 – 14:30 CSdi1 CSdi2 CSdi3 CSdi4 CSdi5
Case Study Data Virtuality Case Study TIBCO Case Study PPI Case Study itelligence Case Study ASG
Logical Data Warehouse – the TUI goes Spotfire – von der Für eine Hand voll Daten: Wie BI- IoT Analytics – SAP-basierte Kennzahlen, Geschäftsanwendun
cornerstone of BI 4.0 for Finan- Kreuztabelle zu Guided Visual Spezialisten und Data-Scientisten Referenzarchitektur & Business gen und Compliance – Heraus-
cial Services Analytics die Entscheidungsgrundlagen Cases in der Praxis forderungen einer deutschen
Don Seur Stefan Grossmann von Morgen erschaffen; oder Carsten Wendt Großbank
Fred Dunant woran die Zusammenarbeit Carsten Lux
scheitern kann Antonius Ester
Erik Purwins, Matthias Mall
Mittagessen Business Analytics & Data Management Technology, Strategy, Manage- Branchentrack Branchentrack
13:15 – 14:45 Applications Architecture & Tools ment & Organization Automobilindustrie Finanzindustrie
14:45 – 16:15 Di 1.3 Di 2.3 Di 3.3 Di 4.3 Di 5.3 Di 6.3
Text Mining: Creating a Agile Datenlogistik in Databases: Understanding 1) Wie man Fehler macht. 1) Verteilte Datenanalyse in 1) Einsatz von KI in der
Topic Overview of Vast der Pharmaforschung auf Technologies and What Eine Anleitung in mehre- der Automobilindustrie: Sparkassen-Finanz-
Amounts of Documents Basis einer GxP validierten They‘re Good For ren Teilen Aktuelle und zukünftige gruppe
Without Using Manual Microservice-Architektur Mark Madsen Peter Riegersperger Einsatzszenarien Andreas Totok
Annotations Ivana Adams Jan Jürjens 2) Einsatz von Machine
Cäcilia Zirn Christian Schneider 2) How to Make IoT 2) Simulation komplexer Learning und Advanced
Projects Successful Mobilitätssysteme: Am Analytics bei einem der
Bernd Günter Beispiel von Carsharing größten öffentlichen
Christian Rockenkamm Versicherer
Kaffeepause Alfred Benedikt Brendel Jan Wiltschut
16:15 – 16:45 Henrik Kortum
16:45 – 18:15 Di 1.4 Di 2.4 Di 4.4 Di 5.4 Di 6.4
1) Insights statt Diagramme! Building an Enterprise Data 1) Digital Leadership – 1) Nutzerbindung durch 1) Bimodale BI in der Versi-
Dashboards gestalten, Marketplace Methoden, Prinzipien, verhaltensbasierte cherung: Gleichgewichti-
die Ergebnisse verständ- Mike Ferguson Charaktereigenschaften Big-Data-Analyse ges Miteinander
lich kommunizieren Marcus Bitterlich Andreas Berghammer Markus Weber
Andreas Peter 2) Data Science Factory Nora Vollmers Patrick Mühlhausen
Julian Ereth Markus Enderlein 2) Intelligentes Reporting 1) Metadatengetriebene
Raphael Branger & Ursachenanalyse in Prozessoptimierung bei
2) TDWI Award: der Testfahrzeugflotte einer großen österreichi-
Vorträge der Jens Michalski schen Bankengruppe
Preisträger Lukas Altenkamp Thorsten Priebe
ab 18:30 Get Together: 15 Years of Data & Insights | Location: Kesselhaus (direkt gegenüber des MOC)
#TDWImucBranchentrack BARC Data Science Track Plus @ TDWI Infomotion @ ITGAIN @ TDWI Talend @ TDWI
Handel Boot Camp TDWI
Di 7.1 Di 8.1 Di 9.1 Special Day Special Day Special Day
Totgeglaubte leben mit Analytics Nutzen durch Grundlagen der 09:00 – 09:35 09:00 – 09:35 09:00 – 10:15 Talend – Data you can
Data länger – Wie Sie im Operationalisierung – Datenanlyse T-Systems Die moderne BI-Platt- Die Autobahn zum Core Trust at the Speed of
Print wettbewerbsfähig Voraussetzungen sichern Carsten Felden Entwicklung von form mit Data Warehouse DWH: von Data Discovery Business
bleiben! Sebastian Derwisch Claudia Koschtial usecases für Künstliche Automation über das generierte
Marc Eberle Jacqueline Bloemen Intelligenz Dawid Veltzé Datenmodell zum 09:00 – 09:30
René Phan Steffen Kandler ELT-Prozess Welcome to Talend –
Sven Wiener Delivering Trusted Data
09:40 – 10:15 09:40 – 10:15 at Speed
TIBCO INFOMOTION Data 10:45 – 12:00 Thomas Steinborn
Fueling Artificial Management Center – Jenseits der Autobahn:
Intelligence & Machine smarter, effizienter, Konzepte für Business 09:30 – 10:15
Learning with Data komfortabler Transformationen und Schneller zu vertrauens
Robert Eve Mirza Duheric automatisierten Betrieb würdigen Daten gelan-
Di 7.2 Di 8.2 Di 9.2
Christoph Arnold (DevOps) gen: Data Warehouse
1) Die Krux mit dem Production Readiness Einführung in ein grafisches 10:45 – 11:20 Sven Wiener Modernisierung mit
Datenmodell: So hilft & Machine Learning – Analysewerkzeug Snowflake 10:45 – 11:20 Mathias Hoffmann Talend
der Commerce Reporting warum der Betrieb von ML Carsten Felden Digital Transformation Christian Schneider
Standard anders ist Claudia Koschtial 11:25 – 12:00 Markus Enderlein 14:45 – 16:15 Gero Presser
Lasse Klüver Sebastian Derwisch Adastra Advanced Analytics im
2) Hybridansatz im BI – Jacqueline Bloemen Easy and Scalable Stream 11:25 – 12:00 Data Lake – Auswer- 10:45 – 11:30
agile Lösung zur Un- Processing with Spark SAP IoT/Leonardo tung von ‘Customer Geodatenintegration:
terstützung der Cloud- Structured Streaming Andreas Kramer Complaints to Finance Datenintegrationspro-
Strategie am Beispiel der and Kafka Konstantin Bonn Products’ im Hadoop Lab zesse um Geodaten und
ANWR GROUP Hitesh Sahni Mathias Hoffmann räumliche Operationen
Christian Schomakers 14:45 – 16:15 Timo Schulz erweitern
14:45 – 15:30 Applied Artificial Intelli- Wassilios Kazakos
BARC, G
eschäftsführer WhereScape gence in Verbindung mit 16:45 – 18:00
Hackathons – Mini Pen & Analytics in hybrider 11:30 – 12:15
CSdi6 CSdi7 Lunch & Learn
15:35 – 16:15 Paper Hackathon Datenarchitektur – Da- Data Catalog: Kontrol
Case Study Ab Initio Case Study Denodo powered by BBF und gmc2 Neo4j Nicolai Erbs tenschatz aus dem Data lierst Du noch oder
Digitale Transformation: Industry 4.0 – The Data Weitere Informationen Mit Knowledge Graph Lake heben und nutzen vertraust Du schon?
Steigerung des Umsatzes Revolution at Festo online und auf S. 40. zur 360 Grad-Sicht auf 16:45 – 17:25 Markus Burger-Scheidlin Steffen Dahnke
und der Servicequalität Kunden und Produkte BI in der Cloud/ Kai Mares
durch Omnichannel-Kunde- Stefan Kolmar SAP Data Hub 14:45 – 15:30
ninteraktion in Echtzeit Andreas Kramer Strategien für Data
Ingo Steller 16:45 – 17:25 Konstantin Bonn Governance und effi
Poslovna Inteligencija ziente Architekturen zur
Nova TV: A comprehen- Stammdatenverwaltung
Branchentrack BARC Data Science sive analytical, budgeting Michael Daum
Handel Boot Camp and forecasting system Matthias Faerber
Di 7.3 Di 8.3 Di 9.3 in United Group
Robert Režek 15:30 – 16:15
1) Neue Technologien, neue Das 1x1 des Data 1) Einführung in die Prediction im IoT-Umfeld
Wege? Entscheidungs- Cataloging – Konzepte und Programmiersprache R 17:30 – 18:15 powered by Talend
matrix für den DWH- Marktüberblick Carsten Felden Start-Up-Pitch Marc Bastien
Aufbau im E-Commerce Timm Grosser Claudia Koschtial
Mirjam Cohrs 2) Einführung in die 16:45 – 17:30
2) N utzen und Anwendungs- Programmiersprache Workshop: We deliver
fälle von Big-Data-Anbin- Python Trusted Data at Speed
dung im Online-Handel Carsten Felden Thomas Steinborn
mit In-Memory-DB in Claudia Koschtial
der Cloud 17:30 – 17:45
Alexander Jochum Wrap up
Di 7.4 Di 8.4 Di 9.4 Jochen Chaloupka
1) Unser Weg zur wert BARC Speed-Pitch: Text Mining vs. Data Mining
strom-orientierten BI: Data Cataloging Carsten Felden
Learnings & Beispiele der Timm Grosser Claudia Koschtial
Transformation bei OTTO
Sebastian Schiller
Legende:
Janika Janßen
2) Transparenz und Sicherheit
Praxis
für die Lebensmittel-Lie-
ferkette: Herausforderung Wissenschaft
heterogene Datenquellen und Forschung
Jan Jürjens
Beratungsprojekte
und Analysten
Interaktive
SessionProgrammübersicht | Mittwoch, 26. Juni 2019
08:00 – 09:00 Kaffee & Registrierung
Business Analytics & Business Analytics & Business Analytics & Data Management Data Management
Applications Applications Applications
09:00 – 10:15 Mi 1.1 Mi 2.1 Mi 3.1 Mi 4.1 Mi 5.1
Predictive Factories: im Container Frische Luft? Es staubt... AI Meets Mail Processing HACKATHON 2019 Agile Data Warehousing Work-
mit Topspeed vom Data Science Vorhersage der Feinstaubbelas- Alexandre Combessie (Technischer Part) shop – Build a DevOps DWH in
Lab in die Produktion tung mittels Predictive Analytics Self-made Big Data Analytics mit Half a Day
Bodo Hüsemann Erwin Grießer Hadoop und Raspberry Pi Petr Beles
Thomas Löchte Jaqueline Wilde Holger Gerhards Carsten Schweiger
Kaffeepause Alexander Gusser
10:15 – 10:45 Johannes Droste
Business Analytics & Business Analytics & Business Analytics &
Applications Applications Applications
10:45 – 12:00 Mi 1.2 Mi 2.2 Mi 3.2
Oh No, More Data? Yes! Iot and Self-Service Natural Language Gastivo Insights – eine cloud
Open Data Have Business Value. Processing – Sprachassistenten basierte Informationsplattform
Gain Competitive Edge selbst erstellen? für die Gastronomie
Majken Sander Elias Steinle Ralf Ackermann
Tobias Müller
K 12:15 – 13:15 Keynote: SpiegelMining – What DataScience is | David Kriesel, DataScientist
14:00 – 14:30 CSmi1 CSmi2 CSmi3 CSmi4
Case Study cimt AG Case Study T-Systems Case Study Informatica Case Study Vertica
Data Vault + GDPR at mobile.de Social Media Analytics – The Disruptive Power of Data Become a Data Driven Leader company:
Robert Richter Thread or Benefit? Sven Munk key lessons to “make it simple”
Jana Clement Thomas Kotrba
Mittagessen Business Analytics & Business Analytics & Strategy, Management Data Management Data Architecture &
13:15 – 14:45 Applications Applications & Organization Modeling
14:45 – 16:15 Mi 1.3 Mi 2.3 Mi 3.3 Mi 4.3 Mi 5.3
Data Understanding and Natural Language Processing Wandel gestalten – HACKATHON 2019 Full Scale Data Architecture &
Preparation for Business Analytics from Scratch with Python: mit Daten und Bauchgefühl (Analytischer Part) Data Quadrant Deep Dive
Deanne Larson Kontextbasierte Analyse von Tim Kalbitzer Self-made Big Data Analytics mit Martijn Evers
Textdokumenten Bernd Müssig Hadoop und Raspberry Pi Ronald Damhof
Stephan Becker Holger Gerhards
Marc Stanke Alexander Gusser
Johannes Droste
Kaffeepause
16:15 – 16:45
16:45 – 18:15 Mi 3.4 Mi 5.4
Das Information Governance 1) Logical Modeling Workshop –
Office bei SOKA BAU Mapping the information in
Stefan Stark your business!
Irina Il Remco Broekmans
Dirk Knauer
2) Fragen zu Risiken und
Nebenwirkung von Data Vault?
Fragen Sie Ihren Arzt oder
Datenmodellierer!
Oliver Cramer
Dirk Lerner
Michael Müller
Stand: 11. April 2019 | Vorträge werden in der im Abstract verwendeten Sprache gehalten.
#TDWImucData Management Technology, A
rchitecture & BARC Track Plus @ TDWI WhereScape @ TDWI
Tools
Mi 6.1 Mi 7.1 Mi 8.1 Special Day
Produktdaten als Graph – Data Virtualization in Real Life Pro- Die Auswahl der richtigen Cloud-Platt- 09:00 – 09:35 09:00 – 18:15
Datenmanagement der nächsten jects: Tips and Tricks, Do’s and Don’ts, form: Anforderungen, Fallstricke und Empalis Weitere Informationen finden Sie in
Generation and Guidelines Lösungsanbieter Power AI Vision – Taggen von Bild- Kürze unter tdwi-konferenz.de.
Andreas Weber Rick van der Lans Patrick Keller und Videoinhalten leicht gemacht
Nils Gebhardt
10:45 – 11:20
Technology, Architecture & BARC OPITZ CONSULTING
Tools
11:25 – 12:00
Mi 6.2 Mi 8.2 Mayato
Digital Twin – Analytical Fun
Mainframe zur Cloud – Erfahrungen BARC Speed-Pitch Lösungsanbieter für
Dr. Marcus Dill
bei der funktionalen Migration eines Cloud Data & Analytics
über 20 Jahre gewachsenen DWH Patrick Keller
14:45 – 15:30
Christian Knöpfle
Data Virtuality
Eva Duschka
Enabling Flexible Data Supply Chain
for Financial Services to satisfy
Regulatory Requirements
Nick Golovin
CSmi5 Lunch & Learn
Case Study Sopra Steria powered by BBF
Innovate Platform Approach to Create Competitive Weitere Informationen online und auf S. 40.
Advantage in the Digital Space
Axel Fräßdorf
Technology, Architecture & Technology, A
rchitecture & BARC
Tools Tools
Mi 6.3 Mi 7.3 Mi 8.3
Big SQL Solutions for Big Data 1) Stereoscopic Real-time Style Trans- Data & Analytics Trends 2019 aus
Systems fer AI – Art is not what you see? Analysten-Sicht: Entwicklungen, die
Rick van der Lans Martin Förtsch Sie nicht verpassen dürfen
Thomas Endres Patrick Keller
2) Blockchain im Zusam-
menspiel mit BI, Big
Data und Data Science
Klaus Detemple
Mi 6.4 Mi 7.4
Can We Design Data Architectures in a Machine Learning mit Keras und
Technology Independent Way? Tensorflow: ein Praxisbeispiel
Rick van der Lans Matthias Braun
Legende:
Praxis
Wissenschaft
und Forschung
Beratungsprojekte
und Analysten
Interaktive
SessionKeynotes
Montag, 24. Juni 2019 | 09:30 – 10:30
The Art of Constantly
Reinventing the Personal Future
If the Industrial Economy, of its complexity, re-
sembles a board game like, then the economy
ahead can be compared to the modern style of
gaming. This comparison clarifies the dimen-
sion of the differences and shows that a new
reality will determine our everyday life.
Businesses need to renew themselves to suc-
ceed in this new reality. Renewal is an integral
part of the company’s development. What is
available to us today as tools, methods and ide-
as can already lose its effectiveness tomorrow.
If you know the trends and the associated cul-
tural changes of a new reality, you can develop
a future-oriented panorama for your compa-
ny that provide orientation for all players. It
is about thinking ahead and thus shaping and
reinventing his world of tomorrow. Raphael Gielgen
Raphael Gielgen shows approaches and ideas Vitra GmbH,
on the world in their simultaneity, diversity Trendscout
and complexity to grasp and understand. Future of Work
He gives guidance and orientation and makes
opportunities out of avoidable uncertainties.
Special Keynote, Montag, 24. Juni 2019 | 18:50 – 19:50
Digital Mindset
Dr. Florian Ilgen weiß: Noch nie war es so einfach das, was bis jetzt
Bestand hatte, aus den Angeln zu heben. Junge Firmen streben auf und
stürzen die Goliaths der Branchen. Was machen diese neuen Unterneh-
men vom Typus David anders? Wie schaffen es schlaue Köpfe, unser
Verhalten so zu analysieren und zu lenken, dass wir paradoxerweise so-
gar Freude dabei empfinden, wenn wir mit einer App Einkäufe bezahlen?
Das Geheimnis des erfolgreichen Digitalen Wandels steckt in der wich-
tigsten Einheit unserer sozioökonomischen Welt – in uns als Individu-
um an sich. Wir alle wollen Veränderung, nur verändern wollen wir uns
nicht. Welche archaischen Muster dieses menschliche Verhalten auslö-
sen und wie man sie effektiv verändert, um erfolgreich zu sein, erfahren
Sie auf motivierende Art und Weise in den Vorträgen von Dr. Florian
Ilgen. Der Speaker und Mentalist weiß, worauf es ankommt: Gerade
heute kommt es uns so vor, als lebten wir inmitten einer explodierenden
Komplexität. Aus diesem Grund ist es wichtiger denn je, mental agil zu
sein. Florian Ilgen zeigt uns, warum wir dabei von Kindern lernen sollten
Florian Ilgen
und wie wir unsere Leidenschaft bewahren, um den Wandel als Chance
Mentalist
erfolgreich zu nutzen.
10Dienstag, 25. Juni 2019 | 12:15 – 13:15
How to Generate P&L Impact
with Data Science
All too often Data Science projects fail to
deliver measurable impact on organization’s
profit and loss statements. Even successful
prototypes do not make it into production
when essential success factors like identifying
the right cases, establishing a product mindset
or focusing on operationalization are ignored.
Carsten and Holger share best practices com-
pressed into 10 key aspects that ensure P&L
impact for Data Science.
Holger Kömm
adidas AG, Senior Director
Advanced Analytics
Carsten Bange
Business Application
Research Center (BARC),
Gründer und Geschäftsführer
Mittwoch, 26. Juni 2019 | 12:15 – 13:15
SpiegelMining –
What DataScience is
Since mid-2014, David Kriesel has downloaded
more than 100,000 articles from SpiegelOn-
line, perhaps the largest opinion making mass
media in the German-speaking world. He will
tear this huge dataset apart with you, and he
will be delivering funny, entertaining, surpri-
sing and even scary insights. This will be so co-
lorful that everyone, techies and non-techies,
will understand what DataScience actually is,
and how it works.
David Kriesel
DataScientist
#TDWImuc 11Konferenzhighlights
Deutschlands größte Data-Comunity Interaktive Sessions – machen Sie mit!
Der TDWI e. V. bietet Daten-Experten mit der TDWI München eine beruf- Die TDWI München ist ein großer Marktplatz. Interaktion und Networking
liche Fort- und Weiterbildung. Die Konferenz ist als Wissensdrehscheibe ist uns wichtig. Daher bieten wir Ihnen verschiedene interaktive Work-
und Netzwerkplattform seit 15 Jahren fester Bestandteil im Kalender von shops an, bei denen Sie auch in den Sessions spannende Gesprächs- und
Business- & Data-Analysten, Data Scientists, BI-Projektleitern, Leitern Diskussionspartner finden.
BICC/ACC und Consultants.
World Café Sessions: Kontroverse bis provokante Fragestellungen und
Das breite Themenspektrum der Konferenz ermöglicht allen Teilneh- konstruktive Diskussionen
mern die fachliche Auseinandersetzung und Einordnung von Hypes und Hands-on Workshops: Machine Learning in R, Build a DevOps DWH in
Trends sowie etablierten Technologien. Hören Sie spannende Vorträge zu half a day, Natural Language Processing from Scratch with Python –
Analytics, Machine Learning, AI, Data Science, Cloud, Digitalisierung, IoT kontextbasierte Analyse von Textdokumenten
u.v.m. Paneldiskussion: „Ist Business Intelligence tot?“ – Die Referen-
ten (Mitglieder der Fachgruppe BI der Gesellschaft für Informatik) laden
Die TDWI München ist mit mehr als 1.300 zufriedenen Teilnehmern der Sie mit polarisierenden Thesen in zwangloser Atmosphäre zur D
iskussion
Branchentreffpunkt der Data-Community. Die Konferenz ist die beste und zum Meinungsaustausch mit Ihren Peers ein.
Möglichkeit für den entspannten Austausch mit Ihren Kollegen auf Au- Hackathon: Konfigurieren Sie ein Apache Hadoop Cluster mit Raspberry
genhöhe. Pausen, Expo sowie Special Events und Abendveranstaltungen Pi und nutzen Sie es, um neue Erkenntnisse aus komplexen und in der
bieten Ihnen Raum für Inspiration, neue Perspektiven und Lösungsan- Struktur variierenden Datensätzen zu gewinnen.
sätze für Ihre aktuellen Herausforderungen.
Special Tracks & Themen Graphic Recorder
IoT / Industrie 4.0: Innovative Einsatzgebiete für BI-Lösungen in produ- Real-time Graphic Recording ist eine Technik, mit der Vorträge grafisch
zierenden Unternehmen – in Kooperation mit dem IIC German Regional dargestellt werden – und das in Echtzeit!
Team In diesem Jahr werden wieder Keynotes und ausgewählte englischspra-
Branchentracks: Anwenderberichte aus Handel sowie Automobil- und chige Vorträge mit dieser Methode festgehalten und im Anschluss in der
Finanzindustrie Expo ausgestellt.
Schwerpunkte: Analytics (mit AI, Data Science u.v.m.) als Treiber der Di-
gitalisierung, Architektur und Data Management
Anwenderberichte u. a. von
Schaeffler Technologies | Director of Data Architecture & Engineering Jürgen Bohn
BMW | Advanced Analytics Daniel Burdensky baby-walz | Senior Manager CRM & BI Marc Eberle
Telefónica | Manager Social Media & Earned Traffic Florian Eichinger
Robert Bosch | Director Finance Business Intelligence Center of Competence Marc Wiesner
Volkswagen | IT Projekt Manager Christoph Laubert
WMF | Product Owner Digital Platform Dominik Forner Otto | Senior Data Manager Janika Janßen
Porsche AG | IT Produktion Günther Burr
12Vorträge | Montag, 24. Juni 2019
Mo 1.1 | 10:45 – 12:15
Operationalisierung von Machine Learning-Algorithmen im
Unternehmenskontext
Die BASF Advanced Business Analytics Gruppe ist innerhalb der BASF verantwortlich für die
Entwicklung innovativer datengetriebener Lösungen, die bessere strategische und operative Ge-
schäftsentscheidungen unterstützen sollen. In dem Vortrag geht es um die zentrale Fragestellung,
wie ein solcher Bereich in einem globalen Konzern erfolgreich aufgebaut und betrieben werden
kann und Ziele, wie eine höhere Produktivität, schnellere Übergänge aus der Pilotierung in den
Regelbetrieb und eine höhere Zufriedenheit in den Businessbereichen, erreicht werden können.
Zielpublikum: BI- & Data Warehousing-Professionals, CEOs, CTOs, Data Scientists
Voraussetzungen: Interest in Big Data, In-Memory Technology, Basic knowledge in the follo-
wing areas: Advanced Analytics & Data Science, IT as new business opportunities
Schwierigkeitsgrad:
Mo 2.1 | 10:45 – 12:15
10:45 – 11:30
Smart City und Smart Manufacturing: wie sich Videodaten
Stefan Müller
gewinnbringend auswerten lassen
it-novum GmbH
Der Vortrag beschreibt anhand von zwei Szenarien, wie Bewegtbilddaten im Zusammenspiel Director Big Data Analytics
mit anderen Informationen ganz neue Geschäftschancen eröffnen. Smart City macht den öffent-
lichen Raum durch die intelligente Verknüpfung von Kamera-, Sensoren- und weiteren Daten
lebenswerter, z. B. zu der Lenkung von Verkehrsströmen und einer frühzeitigen Gefahrenerken-
nung. Smart Manufacturing ermöglicht Produktionsoptimierungen durch Kombination von Vi-
deo- und Fertigungsdaten, um Fehler oder Schwachstellen im Produktionsprozess aufzudecken
und Optimierungspotenziale aufzuzeigen.
Zielpublikum: CIO, decision makers, project leaders, process managers
Voraussetzungen: Basic knowledge of data integration and analytics, smart city and smart
manufacturing | Schwierigkeitsgrad:
11:30 – 12:15
Digitalisierung und KI im Fußball – soccerwatch.tv ermöglicht
Lukas Breuer
Live-Übertragung von Amateur-Fußball
adesso AG
Die Zahl der Unternehmen, die den Wert von Big Data und Analytics für sich nutzen wollen, Teamleiter Data Science
nimmt immer mehr zu. Doch es gibt nur wenige Unternehmen, bei denen Data Science konse-
quent als ein zentrales Element der Geschäftsidee genutzt wird. Eines dieser Unternehmen ist
soccerwatch.tv, ein Start-up, das angetreten ist, um den Amateur-Fußball mit digitaler Kamera-
technik aufzuzeichnen und live, on-demand oder als Highlight-Clip sichtbar zu machen.
Zielpublikum: Data Science-Projektmanager, Data Scientisten, Data Engineers
Voraussetzungen: keine | Schwierigkeitsgrad:
Mo 3.1 | 10:45 – 12:15
10:45 – 11:30
Jürgen Bohn
The SCHAEFFLER Data Platform: Utilizing latest technology to
Schaeffler Technologies
drive digitalization
AG & Co. KG, Director Data
In order to optimize processes and realize new data-driven business models & customer bene- Architecture & Engineering
fits, SCHAEFFLER integrates data silos and IT systems into a unified enterprise-wide information
space. As a key technology enabler, Schaeffler established a Cloud-based Data & Analytics Plat-
form, which serves as a global hub for the integration and harmonization of data across Schaef-
fler business units and also hosts the central Schaeffler Data Lake.
Target Audience: CDO, CIO, decision makers, data architects, BI managers, data engineers, data
scientists, enterprise architects | Prerequisites: Basic knowledge in data integration, data archi-
tectures, and Big Data | Level:
#TDWImuc 13Vorträge | Montag, 24. Juni 2019
11:30 – 12:15
Signal Processing To The Edge: Worldwide Analysis of Large-Scale
Johannes Wiese
Automotive Measurement Data
Daimler AG
We will sketch a new edge computing scheme for dealing with exabytes of measurement data Project Lead
collected in the most remote and inhospitable areas of the world. The proposed scheme builds on
two pillars. First, it consists of a so-called ‚meta-cluster‘ architecture in which secure micro-da-
ta-centers are federated via an ubiquitous cloud backbone. Secondly, our scheme employs a dedi- Christoph Jung
cated and patent-pending signal processing software stack which is able to move the transforma- T-Systems International
tional specifications from the expert‘s desk to the globally-distributed computation and storage GmbH
devices as well as to re-integrate the measurement excerpts back for interactive discovery. Principal Architect
Target Audience: BI-manager, BI-project leader, decision makers
Prerequisites: BI expert knowledge | Level:
Mo 4.1 | 10:45 – 12:15
Grundlagen eines Datenqualitätsmanagements
Georg Franzke
Daten werden vielfach genutzt und sie kommen aus verschiedenen Quellen, werden in un- TDWI e.V.
terschiedlichen Formaten eingesammelt, werden von unterschiedlichen Personen dem Da- TDWI Fellow
ten-Eco-System hinzugefügt (Self-Service Data Prep), werden unterschiedlich interpretiert, etc.
Wie kann nun sichergestellt werden, dass die Datenqualität für die Nutzung hinreichend gut ist?
In diesem Vortrag sollen Techniken und Prozesse zur Sicherung der Datenqualität aufgezeigt
und diskutiert werden. Ziel soll es sein, dass die Teilnehmer am Ende ein Verständnis von den
Möglichkeiten zur Sicherung der Datenqualität haben, um dann für sich die richtigen Techniken
und Prozesse auszuwählen.
Zielpublikum: Alle, die sich für das Thema Datenqualität interessieren
Voraussetzungen: keine | Schwierigkeitsgrad:
Mo 5.1 | 10:45 – 12:15
Christian König
Single Point of Truth in Real-Time Data Warehouse-Systemen:
CGI Deutschland Ltd. &Co. KG
Herausforderungen und Lösungen
Senior Consultant Digital
Eine gemeinsame, unternehmensweite Wahrheit über verschiedene Quellsysteme, Abteilungen Insights
oder Ländergrenzen hinaus zu definieren und darzustellen, war schon immer eine der größten He-
rausforderungen in komplexen DWH-Umgebungen. Gleichzeitig bietet dieser Anspruch auch den
größten Mehrwert eines Enterprise DWH gegenüber einzelnen Stand-Alone-Lösungen, Quellsys- Harald Berghoff
tem-Reportings oder anderen Inselsystemen. Dabei ändern sich die Anforderungen bedingt durch CGI Deutschland Ltd. & Co. KG
neue Konzepte für Big Data und durch einen Wechsel hin zu echtzeitfähigen Plattformen. Speziell Senior Consultant Digital
der Wechsel zur Echtzeitfähigkeit verlangt Anpassungen an klassischen Ansätzen des DWH bzw. BI. Insights
Zielpublikum: BI- und DWH -Entwickler, Projektleiter, Entscheider | Voraussetzungen: Grund-
kenntnisse und Erfahrungen in DWH-Architekturen | Schwierigkeitsgrad:
Mo 6.1 | 10:45 – 12:15
Data Science bei Adam Riese
Luis Huergo
In Versicherungen gewinnen Data Science basierte Anwendungsfälle vermehrt an Bedeutung. Adam Riese GmbH
Gerade im Zuge neuer und innovativer Wettbewerber sowie einer anhaltenden Niedrigzinspha- Lead Data Scientist
se sind Data Science basierte Anwendungen ein Lösungsansatz. Alt eingesessene Unternehmen
stehen hier aber vor der Herausforderung, Data Science als neue Methode in etablierte fachliche
und technische Strukturen zu integrieren. In diesem Umfeld verfolgt die Adam Riese GmbH den
Ansatz, innovative Data Science-Anwendungen als Inkubator umzusetzen und im Gesamtkon-
zern ein Verständnis für die Chancen und Risiken solcher Anwendungsfälle zu schaffen.
Zielpublikum: Data Scientists, Mitarbeiter aus Versicherungen, Data & Analytics-Mitarbeiter
Voraussetzungen: Verständnis von Data Science | Schwierigkeitsgrad:
14Vorträge | Montag, 24. Juni 2019
Mo 7.1 | 10:45 – 12:15
Continuous Intelligence –
Arif Wider
Shifting Data Applications From Proof of Concept To Production
ThoughtWorks
Moving the work of data scientists from their analytics notebooks to production is often a slow, Head of Data
manual and error prone process. In our talk we present how the principles of Continuous Inte-
gration and Continuous Delivery can be applied to data and machine learning applications. We
will describe how to manage a development environment consisting of automatic pipelines for Christoph Windheuser
code and data to continuously move the work of your rare and expensive data scientists into your ThoughtWorks
production environment at any time reliable and scalable – what we call Continuous Intelligence. Global Head of Artificial
In our talk we will illustrate this with our experience in several customer projects and some live Intelligence
demonstrations.
Target Audience: Architects, Developers, BI Engineers, Data Scientists, Machine Learning
Engineers | Prerequisites: Basic understanding of software development processes. Basic under-
standing of how data scientists work | Level:
Mo 8.1 | 10:45 – 12:15
Jacqueline Bloemen
Data & Analytics Trends 2019 aus Analysten-Sicht:
BARC GmbH
Entwicklungen, die Sie nicht verpassen dürfen
Senior Analyst BI & Data
Wir blicken einerseits auf BARC-Marktbefragungen, in deren Rahmen jährlich über 7000 Inter- Management
views mit Anwendern, Beratern und Softwareanbietern zu Trends geführt werden. Andererseits
vermitteln wir BARC Analysten-Einschätzung dazu, wie der Status Quo und mögliche Chancen
von Trends aus Anwendersicht zu bewerten sind. Ausgewählte Themen werden dabei im Detail
betrachtet. Die aktuellen Trends verdeutlichen, dass der zukünftige Handlungsbedarf weit über
den Rahmen des klassischen BI hinausgeht – was heißt das aus strategischer Sicht?
Mo 1.2 | 13:45 – 15:00
Case Study: Online Marketing Analytics bei Telefónica
Florian Eichinger
Online Marketing hat sich zu einem weiten Feld entwickelt, das von der Website über Soci- Telefónica Germany GmbH &
al Media bis hin zu SEO und News-Plattformen reicht. Entsprechend ist der Erfolg einzelner Co. OHG, Senior Social Media
Maßnahmen nur schwer zu überblicken. Was sind die konkreten Ergebnisse? Wo liegen Opti- & Earned Traffic Manager
mierungspotenziale? Martin van Husen stellt eine Reporting-Lösung der Telefónica vor, die alle
Quellen – wie Facebook, YouTube, Instagram, Google AdWords, Google Analytics und diverse
Foren – zusammenführt und bis auf Posting-Ebene analysierbar macht. Im Rahmen des Vortrags Martin van Husen
lernen die Teilnehmer nicht nur den Aufbau der Telefónica-Lösung im Detail kennen. Ebenso ORAYLIS GmbH
werden konkrete Analyse- und Optimierungsszenarien durchgespielt. Consultant
Zielpublikum: Mitarbeiter und Führungskräfte aus BI- und Marketingbereichen | Voraussetzun-
gen: Grundlagenkenntnisse in BI, DWH und Analytics | Schwierigkeitsgrad:
Mo 2.2 | 13:45 – 16:45
Hands-on Workshop: Machine Learning in R
Martin Schneider
In our Hands-on Workshop we will give an introduction into popular algorithms of machine learn- eoda GmbH
ing and encourage participants to develop their own models. During the workshop, participants Data Scientist
will get a feeling for typical challenges in building a Machine Learning Application and learn
how to master them. On the basis of practical examples and exercises, we will teach the skills in
order to implement machine learning processes in R independently. The preparation of the data,
the development and training of algorithms, as well as the validation of analysis models: In our Andreas Prawitt
workshop participants will get to know the central steps of Machine Learning. eoda GmbH
Data Scientist
Target Audience: Business Analysts who want to take first steps in Machine Learning or are in-
terested in the possibilities and difficulties | Prerequisites: Basic Understanding of Programming
Basic Understanding of statistical concepts | Level:
#TDWImuc 15Vorträge | Montag, 24. Juni 2019
Mo 3.2 | 13:45 – 15:00
KPI Intelligence – Entscheidungsunterstützung durch die quanti-
Daniel Burdensky
tative Analyse von Kennzahlenrelationen bei der BMW Group
BMW Group
Auf Grundlage der KPIs werden Maßnahmen für Produktionsprozesse abgeleitet, die in Summe Advanced Analytics
die Komplexität des Produktionssystems abbilden. Für effektives Produktionsmanagement ist es
erforderlich, die möglichen Effekte, die aus den Maßnahmen unmittelbar resultieren, zu beherr-
schen. In diesem Vortrag wird ein Lösungsansatz für die zuvor beschriebene Problemstellung Natalia Heerdegen
dargestellt, in dem Advanced-Analytics-Methoden wie die Explorative Daten-Analyse und Prä- NTT DATA Deutschland GmbH
diktive Analyse angewendet werden. Managing Consultant,
CC Business Analytics
Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, Fach-/IT-Entscheider, Data Scientists, Reporting |
Voraussetzungen: Grundlagen Data Science und Berichtswesen | Schwierigkeitsgrad:
Mo 4.2 | 13:45 – 15:00
Fabian Hardt
Talsperre statt Sumpf – die DLRG des Data Lake mittels
automatisierter Erfassung von Metadaten OPITZ CONSULTING
Deutschland GmbH, Business
Daten aus verschiedenen Datenquellen werden in einen Data Lake überführt, möglicherweise Intelligence Developer
werden ganze DWH-Inhalte per Offloading integriert. Anschließend beginnen Data Scientists mit
Analysen auf diesen gesammelten Daten und finden ggf. sogar neue Zusammenhänge. Spätes-
tens beim Übergang aus dem Data Lab-Bereich in die Data Factory wird jedoch klar, dass dabei ei-
nige Dinge beachtet werden sollten, dies aber nicht ohne Weiteres möglich ist. Die ursprüngliche
Datenherkunft kann nicht mehr zweifelsfrei ermittelt werden, der ‚Datenowner‘ ist unbekannt
und die erlaubte Aufbewahrungsdauer unklar. Somit wird schnell klar, dass der Aufbau eines
geeigneten Data Catalogs im Data Lake unverzichtbar ist.
Zielpublikum: Architekten, Entwickler, Data-Governance Interessenten | Voraussetzungen:
Big-Data-Grundkenntnisse sind von Vorteil | Schwierigkeitsgrad:
Mo 5.2 | 13:45 – 15:00
Self-Service im Data Science-Umfeld –
Uwe Haneke
Stand, Möglichkeiten, Potenziale
Hochschule Karlsruhe
Self-Service ist seit vielen Jahren ein großes Versprechen im Bereich der BI sowie der Data und Professor
Analytics. Einige Nutzer sehen darin Chancen und Möglichkeiten, um selbstständig, agil und
unabhängig Datenanalysen durchführen und Berichte eigenständig gestalten zu können. Ande-
re wiederum, vornehmlich Unternehmensbereiche wie die IT, befürchten einen Wildwuchs, der Michael Zimmer
das aufgebaute Berichtswesen kompromittieren kann und damit kontraproduktiv wirkt. Der Vor- Deloitte Consulting GmbH
trag stellt die Möglichkeiten und Anforderungen an Self-Service-Angebote im Kontext von Data Senior Manager | Analytics &
Science dar, präsentiert ein Konzept für eine differenzierte Data und Analytics Governance und Information Management
gibt Anstöße für mögliche Weiterentwicklungen.
Zielpublikum: BI-Verantwortliche, IT-Verantwortliche, Verantwortliche Data Science
Voraussetzungen: Grundlagen BI | Schwierigkeitsgrad:
Mo 6.2 | 13:45 – 15:00
Agile Vorgehensweise und Dokumentation –
Ulrich Prätorius
wie passt das zusammen?
DB Systel
Wie kann das Zusammenspiel von Agilität und Dokumentation gelingen und über den Entwick- Lead Business Engineer
lungszeitraum hinaus Mehrwert für die gesamte Lebensdauer einer Anwendung geschaffen wer-
den? Die Transformation eines Unternehmens zu agilen Teams wird anhand einer selbstentwi-
ckelten agilen Vorgehensweise vorgestellt. Welche Dokumentation in Projekten ist sinnvoll und
wie kann die Zuordnung zu den Aufgaben aus der agilen Projektumsetzung hergestellt werden? Anna-Lena Grünewald
DB Systel GmbH
Zielpublikum: Projektleiter, Business Engineers, Architekten und Entwickler Business Engineer
Voraussetzungen: keine | Schwierigkeitsgrad:
16Vorträge | Montag, 24. Juni 2019
Mo 7.2 | 13:45 – 16:45
Data Architecture to Support Analytics & Data Science
Mark Madsen
Supporting data science in an enterprise involves more than installing Hadoop or using cloud Third Nature
services. Too often, the focus is on technology when it should be on data. The goal is to build President
multi-use infrastructure that can support both past uses and new requirements. This session di-
scusses design assumptions, design principles, and the data architecture and data management
for multi-use infrastructure.
Target Audience: BI and analytics leaders and managers; data architects, modelers, and desig-
ners; architects, designers, and implementers; anyone with data management responsibilities
who is challenged by recent changes in the data landscape | Prerequisites: A basic understan-
ding of how data is used in organizations, application and platform architecture, data manage-
ment concepts | Level:
Mo 8.2 | 13:45 – 15:00
Timm Grosser
Pervasive Data & Analytics – Entwickeln Sie eine Strategie für die
BARC GmbH
durchgängige Nutzung von Daten und Analytics
Senior Analyst BI & Data Ma-
Die intensive Nutzung von Daten ist längst nicht mehr auf Data Warehouse und Business Intel- nagement
ligence beschränkt. Im datengetriebenen Unternehmen sollen Daten und Analytics dafür ein-
gesetzt werden Geschäftsprozesse zu optimieren und neue, innovative Geschäftsprozesse zu
schaffen. Ziel ist die Entscheidungsunterstützung- und Automation im operativen Geschäft. Die
klassische BI, die mit ihren etablierten Lösungsansätzen als Silo konzipiert ist, hat in dieser Welt
weiterhin ihre Daseinsberechtigung. Sie gerät aber bei erweiterten Anforderungen der Analytik
an ihre Grenzen.
Mo 4.3 | 15:30 – 16:45
Sascha Stumm
Hi-Speed DWH Implementation driven by DWH Automatisierung
NTT DATA Deutschland
Der Vortrag beschäftigt sich mit Aufbau und Weiterentwicklung einer Ende-zu-Ende-Produktions GmbH, Managing Consultant,
straße mit Blick auf DWH-Automatisierung und GDPR-Konformität. Gezeigt wird die Integration CC Business Analytics
von Metadaten-gesteuerten Ansätzen in der Konzeption und deren Kopplung mit DWH Automation
Tools sowie deren technische Grenzen. Ziel des toolgestützten Frameworks ist die konzeptionelle
Analyse und das Design durch modellgetriebene Spezifikation sowie das Tagging von schützenswer Heiko Gronwald
ten Informationen auf Attributebene. Das Zusammenspiel entsprechender Tools ermöglicht fachli- NTT DATA Deutschland
che Ende-zu-Ende-Sichten sowie deren technische dokumentierte Umsetzung (inkl. Data Lineage). GmbH, Vice President,
CC Business Analytics
Zielpublikum: BI/Big-Data-Manager, BI/Big-Data-Projektleiter, BI/Big-Data-Architekten | Vor-
aussetzungen: Grundlagen Datenmanagement & Data Warehousing | Schwierigkeitsgrad:
Mo 5.3 | 15:30 – 16:45
Model-driven decision making
The fictitious company FastChangeCo has developed a possibility to manufacture Smart Devices.
With each of these devices, a large amount of (sensitive) data is generated. Based on this data,
FastChangeCo aims to make forward-looking decisions. On the one hand, this is intended to en-
courage customers to make targeted purchases, but also to significantly improve the quality of Dirk Lerner | TEDAMOH GmbH,
existing products and develop future products. In this presentation, the speakers will show how Geschäftsführer
FastChangeCo has achieved its goals by rapidly building the required computing capacity in its André Dörr | Exasol, Data Engineer
Hybrid Cloud Data Warehouse architecture using existing enterprise technologies. Mathias Brink | Exasol, Customer Success
Manager
Target Audience: BI-manager, CTO & CIO, Data Engineers, Data Scientists, DWH Architects,
Data Modelers | Prerequisites: Basic knowledge in: BI, Data Science, Data Modeling, DWH archi-
tecture | Level:
#TDWImuc 17Vorträge | Montag, 24. Juni 2019
Mo 6.3 | 15:30 – 16:45
Digitale Transformation: Wie die WMF Group das
Dominik Forner
Kaffeemaschinengeschäft revolutioniert
WMF Group GmbH
In diesem Vortrag berichten Verantwortliche des Unternehmens und des Dienstleisters ORAYLIS Product Owner Digital
aus erster Hand, wie der führende Hersteller gewerblicher Kaffeemaschinen sein komplettes Ge- Platform
schäft zukunftsfest macht. Smart Services, die das Kaffee-Business der Kunden optimieren, sind
dabei nur der Anfang. Das Projekt hat gerade erst den BARC Best Practice Award für Konzernlö-
sungen gewonnen, u. a. weil es als Blueprint für die digitale Transformation von Unternehmen Jan Degenhardt
gesehen werden kann. ORAYLIS GmbH
Consultant
Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, Entscheider, CIOs
Voraussetzungen: BI-Grundlagen | Schwierigkeitsgrad:
Mo 1.3, 3.3, 8.3 | 15:30 – 16:45 & Mo 6.4, 7.4 | 17:15 – 18:30
World Café Sessions
Kontrovers, provokativ und konstruktiv – wir diskutieren mit Ihnen die heißen Themen der Branche.
Mo 1.3 | Machine Learning, KI & Co. – die Transformation lässt die Revolution erschlaffen
Carsten Felden
Mo 3.3 | Bausteine einer erfolgreichen Data Governance: Data Catalog und Data Lineage
Peter Gluchowski
Mo 8.3 | W
as macht ein datengetriebenes Unternehmen aus und welche Faktoren sind dabei relevant?
Patrick Keller
Mo 6.4 | Die Agile Transformation des Unternehmens – Wie weit sind wir und wo wollen wir hin?
Peter Chamoni
Mo 7.4 | P
rivacy is dead – Also, geben wir auf und fügen uns dem Unvermeidlichen oder versuchen wir,
zu retten, was (noch) zu retten ist?
Joachim Philippi
Mo 1.4 | 17:15 – 18:30
Our journey towards digital collaboration, systematic knowledge
management and AI
We show you how we drive knowledge management and digital collaboration in order to make
Daimler Finance & Controlling ready for artificial intelligence.
Thomas A. Horakh | Daimler AG, Manager
Target Audience: Decision-Makers, CIOs, (AI-)Strategists Robert Maderitsch | Daimler AG, Senior
Prerequisites: none | Level: Consultant Technology Innovation
Stefan Wahl | Daimler AG, UX Designer
Mo 2.4 | 17:15 – 18:30
Can AI prevent crimes? A live show
Sebastian Rücker
Crimes like credit card fraud & identity theft occur at an unparalleled scale and frequency. De- ADVISORI
tecting these acts is crucial – but humans are no longer able to keep up with the speed and Team Lead Data Science
volume. Based on our industry experience we built a prescriptive AI to predict & counter crimes
in the city of Chicago. The case illustrates the problem of automated resource allocation when
dealing with threats. We share our modelling approach and show an interactive working system
based on real live data. You will get to know our heuristics for tool-selections and how you can
transition from aggregated visuals to your own sophisticated machine learning approach.
Target Audience: Everyone interested in AI/predicting behavior | Prerequisites: none | Level:
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