TDWI MÜNCHEN 2022 KONFERENZ PROGRAMM
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TDWI MÜNCHEN 2022
20. – 22. Juni 2022 | MOC München
KONFERENZ
Advancing all things data.
PROGRAMM
Die Konferenz für Data & Insights
tdwi-konferenz.de
Sponsoren TDWI München 2022 Platin Gold Silber
Herzlich Willkommen
Liebe Data-Community,
ich möchte Sie herzlich zur TDWI München 2022 im MOC begrüßen und Inhalt
freue mich sehr auf drei Tage gefüllt sowohl mit Vorträgen zu aktuellen
Themen der Business Intelligence, Analytics und Artificial Intelligence Programmübersicht 4
als auch Diskussionen und Netzwerken. Die vergangenen Monate haben Konferenzhighlights 10
Digitalisierungs- und Automationsprojekten einen nie da gewesenen Keynotes 11
Schub gegeben und im Arbeitsleben viel verändert. Viele neue Erfah-
rungen sind gesammelt worden, neue Themen in den Diskussionen #Branchentrack Finanzindustrie 12
angekommen, und voller Stolz können wir ein Programm präsentieren, #Data Strategy & Data Governance 16
das aus unserer Community heraus die Trendthemen der Zeit mit unter- #Data Architecture 19
schiedlichen Facetten beleuchtet. #Advanced Analytics & AI 22
#Data Management 26
Nutzen Sie Ihre Zeit im MOC, um die breite Kompetenz in Ausstellung, #HandsOn Workshops 28
Vorträgen und Diskussionsrunden für sich so zu nutzen, so dass Sie da- #Self-Service & Analytics 30
raus mit neuen Ideen inspiriert oder mit Lösungsansätzen bereichert #IoT & Digital Twins 32
Mehrwert für Ihre tägliche Arbeit ziehen. Tragen Sie mit dazu bei, dass #Data Culture 34
wir die stärkste Community in Business Intelligence, Analytics und Ar- #Data Science Boot Camp 35
tificial Intelligence bleiben und bringen sich mit Ihren Erfahrungen in #Agile BI 36
den Austausch mit ein. Ich freue mich darauf, Sie persönlich in München #AI / out of the box 37
zu treffen! #Academic Track 38
Case Studies 40
Special Days 41
Ihr Carsten Felden Auf einen Blick 43
Vorstandsvorsitzender des TDWI e. V.
Der Fachbeirat
Prof. Dr. Chris Adamson Prof. Dr. Prof. Dr. Dr. Joachim Philippi Klaus-Dieter Schulze
Carsten Felden TDWI Peter Chamoni Peter Gluchowski SEVEN PRINCIPLES b.telligent
TDWI e. V. | Vorstands Director of Education Universität TU Chemnitz Deutschland
vorsitzender Duisburg-Essen
3
Programmübersicht | Montag, 20. Juni 2022
08:30 – 09:30 Kaffee & Registrierung / Coffee & Registration
K 09:30 – 10:30 Eröffnung und Keynote: Welcome to the Real World: Data, Science and Supply Chain network optimization | Dominique Vitali |
#Branchentrack #Data Strategy & #Data Architecture #Data Culture
Finanzindustrie Data Governance
10:45 – 12:15 Mo 1.1 Mo 2.1 Mo 3.1 Mo 4.1
1) Data-driven Insurance – Datenethik – Kompass für werteorien- 1) Operationalisierung von Big Data Use Datenkultur – Lösungsansätze,
KI-Einführung mit Strategie tierte Data Governance Cases Hindernisse und Werkzeugkoffer
Leonhardt Wohlschlager Christian Winter Nadine Keller Markus Enderlein
2) KI in regulierten Branchen: Ethik, Lars von Lipinski Stefan Albrecht
GDPR&BR als Erfolgsfaktor 2) Vanilla Data Platform – einmal alles
Michael Zimmer richtig machen
Margarethe Kobylka
Meik Truschkowski
Thomas Voigt
12:15 – 13:45 Mittagessen & Ausstellung / Lunch & Exhibition
13:00 – 13:30 CSmo1 CSmo2 CSmo3 CSmo4
Case Study Confluent Case study Ab initio Case Study Alation Case Study Informatica
Behavioral Intelligence meets Data Event-getriebene Bereitstellung von
Catalog: Produktiver, schneller und Daten zur Anreicherung von Analytics Use
erfolgreicher mit Alation! Cases in Cloud Environments bei KTM
Christian Herzog Patrick Berger
Thomas Telgheider
13:45 – 15:00 Mo 1.2 Mo 2.2 Mo 3.2 Mo 4.2
1) Fallstudie: Potenzial von ML im 1) Datenlöschen als Damoklesschwert Modern Data Stack – Buzzword oder Helping organizations to master the data
Marketing einer Regionalbank über der BIA-Architektur echter Game-Changer? challenge
Jochen Wulf Christian Schneider Fabian Hardt Jens Linden
2) Datengetriebene Optimierungen der 2) The creation of a data culture nurtured Jens Bleiholder Boris Michel
Schadenprozesse by data governance
Jeremy Schieblon Leonie Frank
15:00 – 15:30 Kaffee & Ausstellung / Coffee & Exhibition
#Branchentrack #Data Strategy & #Data Architecture #Data Culture
Finanzindustrie Data Governance
15:30 – 16:45 Mo 1.3 Mo 2.3 Mo 3.3 Mo 4.3
1) Zukunftsorientierte Datenarchitekturen 1) Mithilfe von Datenkompetenz den Wenn KI einen in die Cloud treibt. Vom 1) Kleine Daten, kleine Sorgen – große
bei der HUK-COBURG digitalen Wandel meistern klassischen DWH zur modernen Data Daten, große Sorgen
Michael Fischer-Dederra Iris Thallinger Platform Klaus-Dieter Schulze
Michael Kolb 2) Wer braucht ein DWH Model, wenn es Wolfgang Kettler Jörg Westermayer
2) DataFit – die GVV macht ihre ein Fachdatenmodell gibt? Harald Philipp Gerhards 2) Optimierte Geschäftsentscheidung
BI-Strategie fit für die Zukunft Daniela Graussam durch humanisierte Analytik
Ethel Keusen Barbara Kainz Thomas Zachrau
Lasse Wiedemann
16:45 – 17:15 Kaffee & Ausstellung / Coffee & Exhibition
17:15 – 18:30 Mo 1.4 Mo 2.4 Mo 3.4 Mo 4.4
1) Datenintegration und Cognitive 1) Datengetrieben in die Zukunft: Sports Analytics in der Cloud World Café: Datengetriebenes Arbeiten
Services im Risikomanagement Haltestellen einer Datenreise Dorothea Gottwald
Philipp Kazzer Jessica Gatterer André Dörr
Julia Werra 2) Data Excellence in der Stadt Wien –
2) Panel: Branchenfokus Finanzindustrie 'the next level'
Andreas Totok Brigitte Lutz
Michael Zimmer
K 18:45 – 19:30 Special Keynote: Haie, Höhlen, tiefes Wasser – Expeditionen unter dem Meer | Uli Kunz | Scientific Diver, Photographer, Speaker
ab 19:30 Welcome Reception
#TDWImuc
Amazon EU, Director EU Customer Experience
#Advanced Analytics & AI #Data Management #HandsOn Workshops Special Day Special Day Special Day
Mo 5.1 Mo 6.1 Mo 7.1 SAP @ TDWI Starburst @ TDWI WhereScape @ TDWI
Operationalizing Machine Learning in Data Vault – Codegenerierung MLOps: Schluss mit Experimenten, her 10:45 – 12:15 Weitere Informatio
the Enterprise Andreas Krake mit dem Produkt! Data Mesh 101 nen finden Sie auf
Mark Madsen Markus Schneider Christoph Hoffmann Andy Mott www.tdwi-konferenz.de.
Elias Jebabli
CSmo5 CSmo6 CSmo7
Case Study Coalesce Case Study Denodo Case StudySnowflake
Data Transformations: The New Era Data Mesh, Data Fabric & Co – Getränke Hoffmann – Digitale
das Ende monolithischer Architektur- Transformation muss man können
Konzepte? Oliver Mießner
Otto Neuer
Mo 5.2 Mo 6.2 Mo 7.1 13:30 – 13:45 13:45 – 14:30
Einführung Data Mesh in Practice
1) KI-Lösung ist das Ziel – mit ML DWH-Großmigrationsprojekt im Fortsetzung / Continued
Matthias Stemmler Andy Mott
Engineering erreichen Sie es Livebetrieb MLOps: Schluss mit Experimenten, her
+ special guests
Lars Nielsch Torsten Peters mit dem Produkt!
13:45 – 14:15
2) One Size Does Not Fit All: Make The Lysander Schröder Christoph Hoffmann
SAP DWH Cloud bei HDI 14:30 – 15:00
Right Data Mesh For You Elias Jebabli
Frank Indorf, Volker State of Data 2022
Jennifer Belissent
Wietzorek
14:15 – 14:35
Data Management
Architektur bei Porsche
Hakan Keles
14:35 – 15:05
SAP HANA Cloud bei
Geberit
Bekim Hausdorf,
#Advanced Analytics & AI #Data Management #HandsOn Workshops Fabian Hägele
Mo 5.3 Mo 6.3 Mo 7.3 15:30 – 16:00 15:30 – 16:45
Moderne Starburst Labs –
Data Management 4 AI – 1) Daten Management als wichtiger End-to-End Time Series Analysis from
Datenarchitekturen Distributed data mesh
TDWI Community Talk inkl. Panel Baustein in der Organisationsstruktur Data to Consumption
Peter Baumann & cross-cloud analytics
Julian Ereth Homa Ansari
Joseph Gade
Limited number of participants
16:00 – 16:30 Arne Ottens
2) Datenmanagement von Sensor-
SAP DWH Cloud und
daten
SAP BW bridge
Andreas Buckenhofer
Gordon Witzel
16:30 – 17:15
Paneldiskussion
Mo 5.4 Mo 6.4 Mo 7.3 17:15 – 18:30
Happy Hour
1) Explainable AI – Why interpret-able DWH-Migration in die AWS Cloud – Fortsetzung / Continued
models are good models Fast and Easy End-to-End Time Series Analysis from
Maximilian Nowottnick Gregor Zeiler Data to Consumption
2) Harness the power of language Homa Ansari
with NLP in the Cloud Limited number of participants Legende:
Catherine King
Praxis
Wissenschaft
und Forschung
Beratungsprojekte
und Analysten
Interaktive
SessionProgrammübersicht | Dienstag, 21. Juni 2022
08:00 – 09:00 Kaffee & Registrierung / Coffee & Registration
#Branchentrack #Data Strategy & #Data Architecture #Self-Service & Analytics
Finanzindustrie Data Governance
09:00 – 10:15 Di 1.1 Di 2.1 Di 3.1 Di 4.1
Unlock the Value of Your Enterprise Data Datennutzung vereinfachen durch Data Data Architecture: Data Lake vs Lakehouse Best Practice Self Service & Analytics in
w/ Data Virtualization Governance vs Data Mesh großen Unternehmen
Robert Auerochs Michael Kolb Mike Ferguson Andreas Wiener
Oliver Ulbrich
10:15 – 10:45 Kaffee & Ausstellung / Coffee & Exhibition
10:45 – 12:00 Di 1.2 Di 2.2 Di 3.2 Di 4.2
1) Theorie vs Praxis: Data Excellence nur Data Strategy driven Data Governance Data Lakehouse: Marketing Hype or New Data Vault Automatisierung in der Cloud
Trittbrettfahrer? Sönke Iwersen Architecture? André Dörr
Markus Hefler Thomas Liegl Rick van der Lans
Lisa Müller
2) DWH 3.0: Fachliche Datenarchitektur
der Schlüssel zum Erfolg
Clemens Bousquet
Dominik Sandner
K 12:15 – 13:00 Keynote: The information enabled company – a long way to digital transformation | Ralf Diekmann | Hilti AG
13:00 – 14:30 Mittagessen & Ausstellung / Lunch & Exhibition
13:45 – 14:15 CSdi1 CSdi2 CSdi3 CSdi4
Case Study DB Systel Case Study Wherescape Case Study Adastra Case Study Fivetran
Dank agilem Datenmanagement mit Interactive machine learning predictions
Datavault Builder zur datengetriebenen using microservices and Tableau
Marketingorganisation Johannes Mellenthin
Rüdiger Koch
Petr Beles
#Branchentrack #Data Strategy & #Data Architecture #Self-Service & Analytics
Finanzindustrie Data Governance
14:30 – 16:00 Di 1.3 Di 2.3 Di 3.3 Di 4.3
1) Mit Customer Analytics zur Next Best Nicht ohne meine Community! Die How to Design a Logical Data Fabric? Cloud-Plattformen in der Business
Action für jeden Kunden Community Governance Rick van der Lans Intelligence
Janera Kronsbein Mirjam Cohrs Till Kasperbauer
Thomas Löchte Axel Schaefer Carsten Blöcker
2) Künstliche Intelligenz: trotzdem
flexibel und transparent?
Britta Hilt
16:00 – 16:30 Kaffee & Ausstellung / Coffee & Exhibition
16:30 – 18:00 Di 1.4 Di 2.4 Di 3.4 Di 4.4
1) BI@AWS bei einer deutschen 1) Executing a Data Strategy in a Transition towards a collaborative Data 1) Governed Self-Service BI im
Versicherung Federated Organization Mesh cloud platform Onmi-Channel-Handel
Ralf Gnädinger Asha Joseph Pattani Tobias Rist Nico Mack
2) Panel: Branchenfokus Finanzindustrie Marcus Gilg, Christian Fürber Philipp Frenzel Oliver Stock
Andreas Totok 2) Panel: Data Strategy & Data 2) Panel: Self-Service & Analytics
Michael Zimmer Governance Carsten Blöcker
Carsten Dittmar, Christian Fürber, Artur König
Michael Kolb Philipp von Loringhoven
ab 18:30 TDWI Verein – Mitgliederversammlung (geschlossene Veranstaltung für Mitglieder des TDWI e.V.)
#TDWImuc#Advanced Analytics & AI #IoT & Digital Twins #Data Science Boot Camp Special Day Special Day
Di 5.1 Di 6.1 Di 7.1 Infomotion @ TDWI Confluent @ TDWI
Von CRISP-DM zu DASC-PM: 1) IoT und Industrie 4.0 – Ana- Grundlagen der Datenanalyse 09:00 – 09:30 Daten-Streaming und Echtzeitdaten
Vorgehensmodelle für Data-Science lytics-basierte Wertschöpfung in Claudia Koschtial Getting it to stick – Wie sich Date-
Uwe Haneke branchenübergreifenden Ökosystemen Carsten Felden nethik etablieren lässt 09:00 – 18:00
Michael Schulz Hans-Georg Kemper Limitierte Teilnehmerzahl Maurice Polkehn, Miriam Goetz „Data in Motion“ in Theorie und
Heiner Lasi Praxis
2) Digital Twins als Enabler 09:30 – 10:15 Weitere Informationen finden Sie auf
industrieller Wertschöpfung Analytische Architekturen der www.tdwi-konferenz.de.
Frank Blaimberger Zukunft – Aktuelle Trends und deren
Bedeutung für künftige Architekturen
Steffen Kandler
Di 5.2 Di 6.2 Di 7.2 10:45 – 11:15
Advanced Analytics Literacy – Vor-
AI Driven Automation – Putting Data 1) Data Analytics auf Basis Digitaler Einführung in ein grafisches
gehen zur Transformation in eine
& Analytics to Work Zwillinge – Lessons learned aus Analysewerkzeug
Advanced Analytics getriebene
Mike Ferguson Projekten in der Instandhaltung der Claudia Koschtial
Company
Deutschen Bahn Carsten Felden
Saskia Wachs
Jürgen Boiselle Limitierte Teilnehmerzahl
An Dang
2) Digitale Zwillinge im Produktions-
unternehmen – Künstliche Intelligenz
11:15 – 12:00
schafft innovative Services und
Dezentrale Architektur mit SAP –
Anwendungspotenziale
Was man von Data Mesh lernen kann
Sandra Wagner
Peter Baumann
CSdi5 CSdi6 CSdi7
Case Study Vertica Case Study Collibra Case Study RPC – The Retail
Analytics Innovation: Proven Case Performance Company
Studies and Strategies that Work Intelligent user centric information
Sabrina Corazza feed – Wie eine Business App Ihre
Daten verfügbar und Ihren Alltag
leichter macht.
Niklas Kroll
Tayfun Gülcan
#Advanced Analytics & AI #IoT & Digital Twins #Data Science Boot Camp
Di 5.3 Di 6.3 Di 7.3 14:30 – 15:00
ML Ops Best Practices mit Azure:
Designing Human-Centered Data Wie Sie das IoT im Modern Data 1) Einführung in die
Mit operationalisierten Data
Products Warehouse effektiv nutzen Programmiersprache R
Science Projekten zu nachhaltigem
Brian O'Neill Jens Kröhnert Claudia Koschtial
Geschäftswert | Julian Kling
Limited number of participants Christoph Epping Carsten Felden
Limitierte Teilnehmerzahl
15:00 – 15:30
2) Einführung in die Programmierspra-
Neue Möglichkeiten der Snowflake
che Python
Data Cloud
Claudia Koschtial
Carsten Felden
15:30 – 16:00
Limitierte Teilnehmerzahl
Demo: Schnelle Verarbeitung von
semistrukturierten JSON- und
Parquet-Daten
Di 5.3 Di 6.4 Di 7.4 16:30 – 17:15
Neue Einsatzszenarien der SAP DWH
Fortsetzung / Continued So hilft Machine Learning im Bereich Text Mining vs. Data Mining
Cloud | Matthias Stemmler
Designing Human-Centered Data Predictive Maintenance Claudia Koschtial
Products Aman Steinberg Carsten Felden
17:15 – 18.00
Brian O‘Neill Benedikt Kauf Limitierte Teilnehmerzahl Legende:
Entdecken Sie die nächste Genera-
Limited number of participants
tion der Unternehmensführung mit
Praxis
Celonis
Steffen Schwenk, Tobias Rother Wissenschaft
und Forschung
Beratungsprojekte
und Analysten
Interaktive
SessionProgrammübersicht | Mittwoch, 22. Juni 2022
08:00 – 09:00 Kaffee
Kaffee&&Registrierung
Registrierung//Coffee
Coffee&&Registration
Registration
#Advanced Analytics & AI #Data Management #Agile BI #AI / out of the box
09:00 – 10:30 Mi 1.1 Mi 2.1 Mi 3.1 Mi 4.1
DNA research meets business Transforming Retail with Cloud Analytics – Ein interaktiver Stadtrundgang durch Deepfakes am Limit – Fake-Videocalls
Alexander Gorbach Petrol Case Study Agile BI City mit KI
Andreja Stirn Raphael Branger Martin Förtsch
Dražen Oreščanin Severin Leuenberger Thomas Endres
Stephan Meier Jonas Mayer
Limitierte Teilnehmerzahl
10:30 – 11:00 Kaffee & Ausstellung / Coffee & Exhibition
11:00 – 12:30 Mi 1.2 Mi 2.2 Mi 3.1 Mi 4.2
1) Automatisierter Liquiditätforecast Cloud move of BIA solutions in a global Fortsetzung / Continued World Café: AI / out of the box
Thomas Olak corporation Ein interaktiver Stadtrundgang durch
Daniel Sabel Marc Gschwind Agile BI City
2) Die Automobilindustrie auf dem Weg zu Gregor Zeiler Raphael Branger
einer KI-basierten Vertriebssteuerung Severin Leuenberger
Maximilian Hausmann Stephan Meier
Bruce Jeong Limitierte Teilnehmerzahl
12:30 – 14:00 Mittagessen & Ausstellung / Lunch & Exhibition
13:15 – 13:45 CSmi1 CSmi2 CSmi3
Case study Boomi Case study ThoughtSpot Case study Dataiku
Zentralisierung einer diversifizierten Applikations- & Self-service insights on demand for all at Frontify Mastering Data and AI with Dataiku
ERP-Landschaft mit Hilfe von Modern Middleware Sibel Atasoy Wuersch Shamim Ahmed
#Advanced Analytics & AI #Data Management #Agile BI #AI / out of the box
14:00 – 15:15 Mi 1.3 Mi 2.3 Mi 3.3 Mi 4.3
Cloud-basierte Plattform für Dateninteg- World Café: Data Management Merging User Research with Data 1) Betrugserkennung in der gesetzlichen
ration und Datenaustausch Analytics – how adding a customer centric Krankenversicherung
André Tischer view into the analytics advances insights Maximilian Harms
Alexander Gusser driven data culture Jürgen Hirsch
Holger Gerhards Marc Roulet 2) How We Covered Concept Drifts In
Public Transport Lockdowns
Tim Frey
K 15:30 – 16:15 Closing Keynote: VUCA-World on speed – keeping the promise of digitalization roadmaps in turbulent times | Thomas Kleine |
Stand: 26. April 2022 | Vorträge werden in der im Abstract verwendeten Sprache gehalten.
#TDWImuc#Data Architecture #HandsOn Workshops #Academic Track Special Day
Mi 5.1 Mi 6.1 Mi 7.1 dataspot @ TDWI
Data Literacy als Enabler der Data-Driven Data Fabric Bootcamp 1) Einsatz von No-Code-Artificial Intelligence für 09:00 – 10:30
Company Martin Otto die Realisierung von Prozessverbesserungen im How to make a Datenlandkarte?
Peter Baumann Dominik Schott mittelständischen Onlinehandel Barbara Kainz
Laura Weber Thomas Olak Daniel Kömpf Katharina Menz
2) Die Rolle von Low-Code Development Plat-
forms bei BIA – Von den Herausforderungen aus
der Praxis zur erfolgreichen Implementierung
einer LCDP-Governance
Niculin Prinz
3) Visuelle Skalierbarkeit für BIA Applikationen
Oliver Zimmert
Mi 5.2 Mi 6.2 Mi 7.2 11:00 – 12:30
Wie geht Fachdatenmodell? Und was ist
Data Mesh – Datenmanagement auf den Kopf Ten Practical Guidelines for Designing Data 1) Der Einfluss von Computer Vision Systemen
das überhaupt?
gestellt? Architectures auf das Wertangebot von Unternehmen
Barbara Kainz
Guido Schmutz Rick van der Lans Sebastian Trinks
Wanja Eiche
Peter Welker 2) Auf dem Weg von Business Intelligence zur
Business und Location Intelligence – Neue An-
wendungsfälle, Chancen und Herausforderungen
Andreas Abecker
Julian Bruns
Matthias Budde
Wassilios Kazakos
David Riepl
CSmi4 CSmi5 CSmi6
Case study Orion Governance Case study RapidMiner Case study SingleStore
Unlock the value using an automated self-de- Our Data Science Journey at Sappi: From RCA to
fined data fabric Auto Model Monitoring
Yetkin Ozkucur Mark Bowe
#Data Architecture #HandsOn Workshops #Academic Track
Mi 5.3 Mi 6.3 Mi 7.3
Über Low-Code zum Pro-Code: Der Weg zur App Die extra harten Kopfnüsse – mit SQL geknackt 1) Ein Wegweiser durch den Dschungel analyti-
in Großprojekten (V3.0) scher Datenarchitekturen
Konstantin Leichte Torsten Ahlemeyer Torsten Priebe
Andreas Artinger 2) Panel: Academic Track
Henning Baars
Carsten Felden
Ralf Finger
Pfizer Deutschland, CIO Bereichsleiter „Digital“
Legende:
Praxis
Wissenschaft
und Forschung
Beratungsprojekte
und Analysten
Interaktive
SessionKonferenzhighlights
Daten sind unsere Welt!
Der TDWI e. V. lebt und liebt die Wissensvermittlung an Daten-Experten
in allen Facetten. Die TDWI München ist das Flaggschiff der mitglied
fokussierten Organisation und versteht sich als Wissensdrehscheibe
und Netzwerkplattform. Seit fast 20 Jahren geht sie thematisch und
visionär immer mit der Zeit und ist fester Bestandteil im Kalender von
Business- & Data-Analysten, Data Scientists, BI-Projektleitern, Leitern
BICC/ACC und Consultants.
Das Besondere der Konferenz ist das breite und gleichzeitig tiefe The
menspektrum, dass allen Teilnehmern die fachliche Auseinandersetzung
und Einordnung von Hypes und Trends sowie etablierten Technologien
ermöglicht. Hören Sie spannende Vorträge zu Advanced Analytics, Data
Architecture, Data Strategy, Agile BI, IoT & Digital Twins, AI, Data Science,
Cloud, Digitalisierung, u. v. m.
Die TDWI München ist mit ca. 1.200 Teilnehmern der jährliche Branchen
treffpunkt der Data-Community. Die Konferenz ist die beste Möglichkeit
für den entspannten Austausch mit Ihren Kollegen auf Augenhöhe und
zum Knüpfen neuer Kontakte. Pausen, Expo sowie Special Events und
Abendveranstaltungen bieten Ihnen Raum für Inspiration, neue Pers-
pektiven und Lösungsansätze für Ihre aktuellen Herausforderungen.
Special Tracks & Themen
TDWI Themenzirkel: 5 anwender-orientierte Themenzirkel gestalten je-
weils einen eigenen Track #Finanzindustrie, #Data Strategy & Date Gov-
ernance, #Data Culture, #Data Architecture, #Self Service & Analytics.
#IoT & Digital Twins: Business Intelligence & Analytics (BIA) als Ena-
bler industrieller Wertschöpfung. Die Digitale Transformation befeuert
im industriellen Bereich Kooperationen mit verschiedenen Partnern in
offenen Netzwerken. Hierbei entstehen zunehmend kooperative Daten-
räume mit Digitalen Zwillingen. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf
leistungsfähige BIA-Infrastrukturen.
Interaktive Sessions –
Anwenderberichte u. a. von machen Sie mit!
Die TDWI München ist ein großer Marktplatz. Interaktion und Networ-
EDEKA DIGITAL | Produktmanager Torsten Peters king ist uns wichtig. Daher bieten wir Ihnen verschiedene interaktive
Workshops an, bei denen Sie auch in den Sessions spannende Ge-
ING-DiBa | Expertise Lead Data sprächs- und Diskussionspartner finden.
Lake Platform Robert Auerochs World Café Sessions: Kontroverse bis provokante Fragestellungen und
konstruktive Diskussionen zu datengetriebenen Arbeiten, Data Manage-
ment und AI out of the box
Daimler TSS | Data Engineer Andreas Buckenhofer
Hands-on Workshops: MLOps, End-to-End Time Series Analysis, Data
Fabric Bootcamp, Designing Data Architectures, SQL Kopfnüsse, Data
Xing | Director of Analytics, Research and SEO Marc Roulet Science Bootcamp
Paneldiskussion: Die Themenzirkel Finanzindustrie, Data Strategy &
Governance sowie der Academic Track beschließen ihre Tage mit Pa-
Norma Lebensmittelfilialbetrieb | Projekt Manager für
neldiskussionen – bringen Sie sich mit ein und besprechen Sie die Er-
ERP-Systeme und BI-Anwendungen Andreas Krake
kenntnisse aus den Vorträgen und dem Impact auf Ihre tägliche Arbeit.
Google | Customer Engineer Catherine King
Graphic Recorder
Real-time Graphic Recording ist eine Technik, mit der Vorträge grafisch
DB Regio Bus | Leiter ITK Regio Bus Marcus Gilg
dargestellt werden – und das in Echtzeit! In diesem Jahr werden wieder
Keynotes und ausgewählte englischsprachige Vorträge mit dieser Me-
ProSiebenSat1 | Head of BI Engineering Margarethe Kobylka thode festgehalten und im Anschluss in der Expo ausgestellt.
10Keynotes
Montag, 20. Juni 2022 | 09:30 – 10:30
Welcome to the Real World:
Data, Science and Supply Chain
network optimization
Dominique Vitali is Director of the EU Customer Experience team at
Amazon and in charge of Supply Chain and Transportation network
optimization through analytics for the European customers – Delivery
accuracy/Delivery Speed/Fulfillment Cost Reduction/Carbon Intensity
reduction. Managing a team of 25 analysts, program managers and data
scientists.
Dominique Vitali
Amazon EU
Director EU Cus
tomer Experience
Montag, 20. Juni 2022 | 18:45 – 19:30
Haie, Höhlen, tiefes Wasser –
Expeditionen unter dem Meer
Im Leben des Unterwasserfotografen und Terra X Moderators Uli Kunz
bedeutet ein Büro-Tag, dass er von winzigen Booten ins bodenlose Blau
des Meeres springt, von Haien umringt oder von Robben angeknab-
bert wird, mit 150 Kilogramm Ausrüstung durch wassergefüllte Höhlen
schwimmt, gefährliche Geisternetze aus dem Wasser zieht oder singen-
den Walen in der Arktis lauscht.
Uli Kunz
Scientific Diver,
Photographer,
Speaker
Mittwoch, 22. Juni 2022 | 15:30 – 16:15
VUCA-World on speed – keeping
the promise of digitalization
roadmaps in turbulent times
Since January 2017, Thomas Kleine has been CIO and Head of Digital
at Pfizer Germany. He is a Master of Business Administration (MBA) and
studied at the Universities of Osnabrück, Augsburg and Pittsburgh, PA.
After graduating in 2001, he initially spent 5 years at KPMG Consulting/
BearingPoint as a senior consultant before moving to Coca-Cola Ger-
many in 2006. There he had various management positions within IT.
Thomas Kleine
Pfizer Deutschland
CIO, Bereichsleiter
„Digital“
#TDWImuc 11#Branchentrack Finanzindustrie | Montag, 20. Juni 2022
Zusammengestellt und präsentiert vom TDWI Themenzirkel „Branchenfokus Finanzindustrie“
Andreas Totok Jan Wiltschut Michael Zimmer
Finanz Informatik Solutions Eucon Digital Zurich Gruppe Deutschland
Plus | Geschäftsbereichsleiter Product Manager Chief Data Officer & Leiter
Enterprise Information AI/ML
Management
Mo 1.1 | 10:45 – 12:15
Mo 1.1-1 | 10:45 – 11:30
Data-driven Insurance – KI-Einführung mit Strategie
Leonhardt Wohlschlager
KI hat einen disruptiven Einfluss auf die Wertkette der Versicherung. Data-driven Insurance steht CGI
für eine KI-Einführung zu Mehrwert mit Strategie. Neue Portfolios, Prinzipien, Standards, Jobs Insurance Practice Lead
und Prozesse sind die Folge. Diese werden vorgestellt.
Zielpublikum: Führungskräfte, Trainer, Erklärer und Förderer
Voraussetzungen: KI-Agilität, Einführungs- und Projektmanagement
Schwierigkeitsgrad:
Mo 1.1-2 | 11:30 – 12:15
Michael Zimmer
KI in regulierten Branchen: Ethik, GDPR&BR als Erfolgsfaktor
Zurich Gruppe Deutschland
Fragt man in Unternehmen, wie bestehende Datenschutzanforderungen, Richtlinien der EU und Chief Data Officer & Leiter
die Mitbestimmung des Betriebsrates unter dem Gesichtspunkt KI sichergestellt werden, so gibt AI/ML
es hier selten Antworten. Gerade die Einbeziehung dieser Stakeholder ist aber keine ‚lästige‘
Pflicht, sondern ein kritischer Erfolgsfaktor. Im Vortrag wird das Vorgehen der Zurich Deutsch-
land vorgestellt und aufgezeigt, wie wir gemeinsam an einer für Mitarbeiter und Kunden fairen
KI arbeiten.
Zielpublikum: Data & Analytics Entscheider | Voraussetzungen: Keine | Schwierigkeitsgrad:
Mo 1.2 | 13:45 – 15:00
Mo 1.2-1 | 13:45 – 14:20
Jochen Wulf
Fallstudie: Potenzial von ML im Marketing einer Regionalbank
Volksbank eG – Die
Vorgestellt werden Szenarien für das Maschinenlernen im Marketing/Vertrieb einer Regional- Gestalterbank | Fachliche
bank. Beispiele sind: Vertriebsunterstützung von Kundenberatern, personalisierte Kundenanspra- Leitung Kundenanalytik
che im Onlinebereich sowie Preisoptimierung. Neben der Umsetzung wird das Ertragspotenzial
skizziert. Im zweiten Schritt werden verschiedene Herausforderungen diskutiert: aufsichts- und
datenschutzrechtliche sowie informationssicherheits- und organisationsbezogene Herausforde-
rungen.
Zielpublikum: Nutzer und Entwickler von ML, Data Scientisten, Manager von ML/Advanced
Analytics und Manager im datengetriebenen Marketing/Vertrieb
Voraussetzungen: Keine | Schwierigkeitsgrad:
Mo 1.2-2 | 14:25 – 15:00
Jeremy Schieblon
Datengetriebene Optimierungen der Schadenprozesse
Eucon Digital
Die Digitalisierung der Schadenprozesse schreitet in der Versicherungsbranche immer weiter vo- Product Owner
ran, vor allem die Automatisierung durch Workflow-Management-Systeme ist mittlerweile ein „Data Science“
etabliertes Standardwerkzeug in den Unternehmen. In diesem Vortrag werden wir am Beispiel
eines Schadenregulierungsprozesses unterschiedliche Optimierungsmöglichkeiten der Automa-
tisierungen, deren Vorteile und Voraussetzungen diskutieren und konkrete Praxisbeispiele prä-
sentieren.
Zielpublikum: Data Scientist, Entscheider, Projektleiter | Voraussetzungen: Keine
Schwierigkeitsgrad:
12#Branchentrack Finanzindustrie | Montag, 20. Juni 2022
Mo 1.3 | 15:30 – 16:45
Mo 1.3-1 | 15:30 – 16:05
Michael Fischer-Dederra
Zukunftsorientierte Datenarchitekturen bei der HUK-COBURG
HUK-COBURG
Die HUK-COBURG agiert seit über 8 Jahren nach einer BI-Strategie. Die BI-Strategie und die zu- BI Architect &
grunde liegenden Datenarchitekturen wurden und werden fortlaufend angepasst. In diesem BI Projectmanager
Track werden Weiterentwicklungen und Trends der Datenarchitekturen bei der HUK-COBURG
vorgestellt.
Michael Kolb
Zielpublikum: Data Architects, Data Engineer, Data Scientist, Projektleiter HUK-COBURG
Voraussetzungen: Grundkenntnisse Business Intelligence und Datenarchitekturen BI Architect &
Schwierigkeitsgrad: BI Projectmanager
Mo 1.3-2 | 16:10 – 16:45
DataFit – die GVV macht ihre BI-Strategie fit für die Zukunft
Ethel Keusen
Im Zuge einer Neuausrichtung der Analytics-Infrastruktur plant die GVV die Einführung eines GVV Kommunalversicherung
neuen DWHs, das eine Gesamtsicht für Reporting und Analyse ermöglicht. Ziel des Projektes war VVaG
die Anwendung innovativer Methoden, welche das Data Analytics-Zielbild zukunftsfähig macht, IT-Teamleiterin
die Anforderungen in hohem Maße flexibel umsetzt und von geringer Fehleranfälligkeit gekenn-
zeichnet ist. Diese Ziele werden durch den Einsatz einer Cloud-DB unter Nutzung einer Generie- Lasse Wiedemann
rungs-SW für DataVault-Modellierung und moderner BI-Tools in hohem Maße erfüllt. PPI
Senior Consultant
Zielpublikum: BI-Manager, Data-Analysten, Cloud-Architekten
Voraussetzungen: Versicherungs- und BI-Architektur-Grundverständnis
Schwierigkeitsgrad:
Mo 1.4 | 17:15 – 18:30
Mo 1.4-1 | 17:15 – 17:50
Datenintegration und Cognitive Services im Risikomanagement
Philipp Kazzer
Ziel dieses Projektes war es, die Frühwarn-Indikatoren im Bereich Risikomanagement zu er- Syncwork
weitern. Es wurden öffentlich zugängliche Daten (Genisis, Gerda, Eurostat etc.) innerhalb einer Consultant
Cloud-Infrastruktur bereitgestellt. Für die Identifikation und Extraktion relevanter Zeitreihen
wurde ein, über eine API zugänglicher, kognitiver Service zur multivariaten Anomalie-Erkennung
verwendet. Die Ergebnisse wurden zur Anreicherung der Datengrundlage von ‚Point-in-Time‘-Be-
rechnungen für die Ausfallrate von Krediten und weitere Analysen eingesetzt. Julia Werra
Syncwork
Zielpublikum: Projektleiter, Entscheider, Riskmanager, Risk Controller, Data Analyst, Data Consultant
Scientist, Data Engineer, Cloud Specialists, IT-Architekten, Kredit-Ausfall-Spezialist, PD/LGD
Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Risikomanagement
Schwierigkeitsgrad:
Mo 1.4-2 | 17:55 – 18:30
Andreas Totok
Panel: Branchenfokus Finanzindustrie
Finanz Informatik Solutions
Diskutieren Sie gemeinsam mit den Experten des TDWI Themenzirkel „Branchenfokus Finanz Plus | Geschäftsbereichs
industrie“ die Themen des Konferenztages. leiter Enterprise Information
Management
Michael Zimmer
Zurich Gruppe Deutschland
Chief Data Officer &
Leiter AI/ML
#TDWImuc 13#Branchentrack Finanzindustrie | Dienstag, 21. Juni 2022
Di 1.1 | 09:00 – 10:15
Robert Auerochs
Unlock the Value of Your Enterprise Data w/ Data Virtualization
ING-DiBa
The vast amounts of organization data represent a tremendous repository of potential value. Expertise Lead Data Lake
However, not all are able to extract the required value out of data. The siloed & heterogeneous Platform
data assets hinder the seamless integration between the business functions and renders organi-
zations at the mercy of the highly expensive and laborious legacy data integration technologies.
In this session, Robert will showcase how ING-DiBa tackled some of its major data hurdles by
leveraging data virtualization technology and enabled modern use cases.
Target Audience: Data Engineers, Data Scientist, Data Architects, Data and Analytics Manager,
Chief Data Officer, Chief Information Officer, Data Analysts, Heads of Data Integration etc.
Prerequisites: Basic knowledge of data and analytics, especially data warehousing and data
transformation processes
Level:
Di 1.2 | 10:45 – 12:00
Di 1.2-1 | 10:45 – 11:20
Markus Hefler
Theorie vs Praxis: Data Excellence nur Trittbrettfahrer?
Raiffeisen-Landesbank
Viele Unternehmen sehen sich mit neuen digitalen Anforderungen konfrontiert. Eine Lösung Steiermark | Chief
stellt hier die Einführung eines Data Excellence Frameworks dar. Nach der Festlegung von Richt- Information Security Officer
linien und dem Aufbau einer Organisation stehen viele Unternehmen vor der Hürde der Aus-
rollung des Data Excellence Frameworks. Die Raiffeisen-Landesbank Steiermark nutzt hier die
von außen einfließenden (Daten-)Anforderungen, zum Beispiel aus der Regulatorik, um ihr Data
Excellence Framework zum Leben zu erwecken und erfolgreich in die Organisation zu tragen. Lisa Müller
dataspot.
Zielpublikum: Data Governance-Verantwortliche, Data Scientists, CDO Senior Consultant
Voraussetzungen: Experience, Senior Level
Schwierigkeitsgrad:
Di 1.2-2 | 11:25 – 12:00
DWH 3.0: Fachliche Datenarchitektur der Schlüssel zum Erfolg
Clemens Bousquet
Ein ‚Banksteuerungs-DWH neu‘ zu entwickeln, war das große Ziel der österreichischen 3-Ban- Oberbank
ken-Gruppe. Der fachliche Ansatz mittels Fachdatenmodell hat nicht nur die IT entlastet, son- Chief Data Officer Oberbank
dern den Fachbereich unmittelbar in seine Data Governance-Verantwortung geführt. Damit das
DWH aber nicht nur einen Mehrwert für die Banksteuerung bringt, wurde mit dem Fachbereich
die fachliche Datenarchitektur klargestellt und auf dieser Basis ein Datenmodell samt Umset-
zung entwickelt, das gleichzeitig einen großen Nutzen für alle operativen Bereiche bietet. Dominik Sandner
Oberbank
Zielpublikum: Data Governance-Verantwortliche, Data Scientists, CDO Gruppenleiter BI & Workflows
Voraussetzungen: Experience, Senior Level
Schwierigkeitsgrad:
FRÜHBUCHER!
Nutzen Sie den Frühbucher-Vorteil
und melden Sie sich bis 20. Mai 2022 an!
tdwi-konferenz.de
14#Branchentrack Finanzindustrie | Dienstag, 21. Juni 2022
Di 1.3 | 14:30 – 16:00
Di 1.3-1 | 14:30 – 15:15
Mit Customer Analytics zur Next Best Action für jeden Kunden
Janera Kronsbein
Viele Versicherer versuchen, Kundeninteraktionen mithilfe von Data Science-Methoden zu op- Informationsfabrik
timieren. Wir zeigen einen systematischen Ansatz, wie Customer und Sales Analytics effizient Project Owner
entlang der gesamten Customer Journey eingesetzt werden können.
Zielpublikum: Vertrieb, Kundenmanagement, Business Development, Data Analytics
Voraussetzungen: Keine Thomas Löchte
Schwierigkeitsgrad: Informationsfabrik
Geschäftsführer
Di 1.3-2 | 15:15 – 16:00
Künstliche Intelligenz: trotzdem flexibel und transparent?
Britta Hilt
Es gibt zwei große Show Stopper für KI: IS Predict
1. Banken benötigen Transparenz, warum KI was empfiehlt, bspw. die Annahme eines Kredites. Managing Director
Eher einfache Datenanalysemethoden, wie Entscheidungsbäume, geben diese Transparenz.
2. Aber sie sind recht starr. Jedoch wird Flexibilität benötigt Deep Learning ist adaptiv, aber eine
Black Box. Daher wurde das Positive „beider Welten“ vereint in Deep Learing (DL) mit SEMANTI-
SCHEN Netzen.
Diese Präsentation beschreibt semantisches DL in der Kredit-/Förderbearbeitung.
Zielpublikum: Mitarbeiter aus dem Finanz- und Bankenwesen
Voraussetzungen: Keine
Schwierigkeitsgrad:
Di 1.4 | 16:30 – 18:00
Di 1.4-1 | 16:30 – 17:15
BI@AWS bei einer deutschen Versicherung
Im Kontext der Neuausrichtung der BI & Analytics-Lösungen bei DEVK Versicherungen wird eine Ralf Gnädinger
komplett neue BIA-Lösung in der AWS Cloud aufgebaut. Im Vortrag werden die Implementie- Trivadis
rungsschritte und die lessons learned im Umgang mit Cloud-Umgebungen im Kontext sensibler
Daten erläutert.
Zielpublikum: Data Engineer, Projektleiter, Entscheider
Voraussetzungen: Basiswissen und Erfahrung in Data Warehousing und Cloud Services
Schwierigkeitsgrad:
Di 1.4-2 | 17:15 – 18:00
Andreas Totok
Panel: Branchenfokus Finanzindustrie
Finanz Informatik Solutions
Diskutieren Sie gemeinsam mit den Experten des TDWI Themenzirkel „Branchenfokus Finanz Plus | Geschäftsbereichs
industrie“ die Themen des Konferenztages. leiter Enterprise Information
Management
Michael Zimmer
Zurich Gruppe Deutschland
Chief Data Officer &
Leiter AI/ML
#TDWImuc 15#Data Strategy & Data Governance | Montag, 20. Juni 2022
Zusammengestellt und präsentiert vom TDWI Themenzirkel „Data Strategy & Data Governance“
Carsten Dittmar Christian Fürber Michael Kolb
Alexander Thamm Information Quality Institute HUK-COBURG
Partner and Area Director Founder & Managing Director BI Architect &
West BI Projectmanager
Mo 2.1 | 10:45 – 12:15
Datenethik – Kompass für werteorientierte Data Governance
Christian Winter
Wir erleben zurzeit, wie die Digitalisierung unsere Realität dramatisch verändert. So verwundert FINCON
es nicht, dass in diesem Zusammenhang Fragen zur Ethik, nach einem verlässlichen Koordina- Manager
tensystem von Werten, immer häufiger gestellt werden. Im Fokus des Vortrags steht der ‚richtige‘
Umgang mit Daten im analytischen Ökosystem des Unternehmens.
Lars von Lipinski
Zielpublikum: Für alle, die sich professionell mit Daten beschäftigen FINCON
Voraussetzungen: Keine Leiter CC Data-Governance,
Schwierigkeitsgrad: -Management & -Analytics
Mo 2.2 | 13:45 – 15:00
Mo 2.2-1 | 13:45 – 14:20
Datenlöschen als Damoklesschwert über der BIA-Architektur
Christian Schneider
Fast jeder Beitrag zu moderner BIA fängt mit dem Satz an ‚Noch nie wurden so viele Daten wie QuinScape
heute gesammelt‘. Da wird man schon fast zum Spielverderber, wenn man das Thema Datenlö- Director Data and Analytics
schungen anspricht. Erfahren Sie, warum es trotzdem wichtig ist, dieses eher unliebsame Thema
als Spezialfall einer Data Governance auf die Tagesordnung zu setzen.
Zielpublikum: CDOs, CISOs, IT-Leiter, Datenschutzverantwortliche | Voraussetzungen: Grund
legendes Verständnis von Datenintegrationen und Datenschutz | Schwierigkeitsgrad:
Mo 2.2-2 | 14:25 – 15:00
Leonie Frank
The creation of a data culture nurtured by data governance
Daniel Swarovski Corporation
The setup of a decentral function-based data governance requires time, shapes a continuous | Head of Data Governance
learning organisation and grows data capabilities and competence in the functions. Through Data & Analytics
these means a sustainable data culture is established and anchored, which plays a particular role
in realising the strategic corporate goals, such as the digital transformation of processes.
Target Audience: Data Governance Manager, Data Passionist, CDO, CIO, Data Analytics Specialist
Prerequisites: Basic knowledge of the Data Governance
Level:
Mo 2.3 | 15:30 – 16:45
Mo 2.3-1 | 15:30 – 16:05
Iris Thallinger
Mithilfe von Datenkompetenz den digitalen Wandel meistern
RLB OÖ | Corporate Gover
Einen exzellenten Umgang mit Daten zu kultivieren und damit nachhaltige Datenkompetenz im nance Recht & C
ompliance
Unternehmen zu verankern, sind entscheidende Enabler, um den digitalen Wandel zum modernen Datenschutz
Fintech-Unternehmen zu meistern. Mit der Ausbildungsoffensive „Informations- und Datenma-
nagement” hat die Raiffeisenlandesbank Oberösterreich 2019 einen Trainings-Piloten gestartet,
der sich zu einem etablierten Schulungsprogramm für die gesamte Organisation entwickelt hat.
Zielpublikum: Project Manager, Data Governance Manager, Data Passionist, CDO, CIO
Voraussetzungen: Basic knowledge
Schwierigkeitsgrad:
16#Data Strategy & Data Governance | Montag, 20. Juni und Dienstag, 21. Juni 2022
Mo 2.3-2 | 16:10 – 16:45
Daniela Graussam
Wer braucht ein DWH Model,
Signa Group of Companies
wenn es ein Fachdatenmodell gibt?
Head of Corporate
Auch für die SIGNA, einen der weltweit größten Immobilienentwickler, ist datengetriebene Un- Application Management
ternehmenssteuerung ein entscheidender Erfolgsfaktor. Zur Implementierung des DWH wurde
ein fachlicher Ansatz gewählt: Geschäftsfunktionen und -objekte werden im Fachdatenmodell
abgebildet und direkt als Data Vault-Modell realisiert. So kann die Time-to-market deutlich redu-
ziert, sowie Wartbarkeit und Transparenz markant gesteigert werden. Vor allem: Die Datennutzer Barbara Kainz
verstehen die Daten und können deren fachliche und technische Lineage nachvollziehen. dataspot.
Geschäftsführerin
Zielpublikum: Data Governance-Verantwortliche, Data Scientists, CDO
Voraussetzungen: Experience, Senior Level
Schwierigkeitsgrad:
Mo 2.4 | 17:15 – 18:30
Mo 2.4-1 | 17:15 – 17:50
Datengetrieben in die Zukunft: Haltestellen einer Datenreise
Jessica Gatterer
Die Vision der Wiener Linien ist der datengetriebene Ansatz, um mit qualitativ-hochwertigen Wiener Linien & Co KG
Daten die richtigen Lösungen zu finden und Entscheidungen gewinnbringend zu nutzen. Das Data Governance Expert
Wissen über und das Vertrauen in die Daten ist der Schlüssel zum Erfolg. Das Instrument eines
durchgängigen Metadatenmanagements – von der fachlichen Definition bis hin zu Datennutzun-
gen – ermöglicht eine datenzentrierte Sichtweise, beschleunigt die Digitale Transformation und
die gesamte Wertschöpfungskette profitiert nachhaltig.
Zielpublikum: Data Governance-Verantwortliche, Data Scientists, CDO
Voraussetzungen: Experience, Senior Level
Schwierigkeitsgrad:
Mo 2.4-2 | 17:55 – 18:30
Brigitte Lutz
Data Excellence in der Stadt Wien – ‚the next level‘
Stadt Wien
2016 startete die Stadt Wien das Thema Data Excellence – wie sehen nun im Jahr 2022 die Data Governance-
Use-Cases im täglichen Leben dieser komplexen Organisation aus? Die Stadt Wien hat nicht nur Koordinatorin
fachliche Metadaten als Basis für ihr Wissensmanagement und Data Warehouse etabliert, son-
dern bringt durch den Einsatz von fachlichen und technischen Metadaten ihre gesamte Geo-
daten-Landschaft und auch alle Open Data unter Governance. Dadurch werden die wertvollen
Daten der Stadt Wien sowohl für alle internen als auch für die externen Datenkonsument:innen
nutzbar.
Zielpublikum: Data Governance-Verantwortliche, Data Scientists, CDO
Voraussetzungen: Experience, Senior Level
Schwierigkeitsgrad:
Di 2.1 | 09:00 – 10:15
Michael Kolb
Datennutzung vereinfachen durch Data Governance
HUK-COBURG
Eine steigende Anzahl von Datenquellen soll durch einen immer größer werdenden Abnehmer- BI Architect &
kreis immer agiler verarbeitet werden. Die HUK-COBURG verfolgt mit ihrer Data Governance In- BI Projectmanager
itiative die Ziele, Data Analytics und datengetriebene Use-Cases zu unterstützen, zu verbessern
und zu beschleunigen. Dispositive Datenbestände werden hierfür beschrieben und katalogisiert,
Rollen und Verantwortlichkeiten rund um die Daten geklärt und effektive Prozesse zur Daten-
verwendung etabliert.
Zielpublikum: Data Owner, Data Stewards, Data Governance Manager, Data User
Voraussetzungen: Grundkenntnisse zum Thema Data Governance
Schwierigkeitsgrad:
#TDWImuc 17#Data Strategy & Data Governance | Dienstag, 21. Juni 2022
Di 2.2 | 10:45 – 12:00
Sönke Iwersen
Data Strategy driven Data Governance
DKV Mobility
Der DKV ist auf dem Weg zu Europas führendem Mobilitätsdienstleister. Digitale Produkte und Head of Data Intelligence &
Services stehen für das traditionsreiche Unternehmen im Fokus der Weiterentwicklung des Ge- Analytics
schäftsmodells. Der Vortrag nimmt den Ausgang von der kurzen Darstellung der erarbeiteten
Datenstrategie und gibt dann einen Abriss zu Struktur und Ablauf des bisherigen, zum Vortrags-
zeitpunkt eineinhalbjährigen Verlaufs des Data Governance-Projekts Thomas Liegl
b.telligent
Zielpublikum: Business Users, C-Level, Head of BICC Consultant Data Strategy &
Voraussetzungen: Keine Governance
Schwierigkeitsgrad:
Di 2.3 | 14:30 – 16:00
Mirjam Cohrs
Nicht ohne meine Community! Die Community Governance
Bilfinger SE
Bei der Umsetzung von konzernweiten ERP- und BI-Projekten mit einer Vielzahl von heterogenen Head of Management
Einheiten besteht die Herausforderung, dass die Implementierungen nicht nur dem Konzernstan- Business Intelligence
dard genügen, sondern auch die Effizienz und Passgenauigkeit in den Einheiten sicherstellen
müssen, ohne dabei die Harmonisierung von globalen Prozessen zu gefährden. Dieser Vortrag
zeigt anhand der Implementierung eines EU Taxonomie Reporting, wie dieser Spagat mit einer Axel Schaefer
Community Governance funktionieren kann. Bilfinger SE
Global Lead Bilfinger
Zielpublikum: Projektleiter, Entscheider, Data Stuart, BI-Experten Business Systems
Voraussetzungen: Grundkenntnisse
Schwierigkeitsgrad:
Di 2.4 | 16:30 – 18:00
Di 2.4-1 | 16:30 – 17:15
Executing a Data Strategy in a Federated Organization
DB Regio Bus, a subsidiary of Deutsche Bahn, has been executing a data strategy to support dig-
itization and automation in a very decentralized organization. In this presentation, Asha, Marcus,
and Christian will provide insights, methods, and lessons learned about the data strategy at DB
Regio Bus and their experiences related to its successful execution. Asha Joseph Pattani | DB Regio Bus | Senior
IT-Architect
Target Audience: Chief Data Officers, Chief Digital Officers, Data Manager, Data Governance Marcus Gilg | DB Regio Bus | Leiter ITK
Manager, Data Governance Directors Christian Fürber | Information Quality
Prerequisites: None Institute | Founder & Managing Director
Level:
Di 2.4-2 | 17:15 – 18:00
Panel: Data Strategy & Data Governance
Diskutieren Sie gemeinsam mit den Experten des TDWI Themenzirkel „Data Strategy & Data
Governance“ die Themen des Konferenztages.
Carsten Dittmar | Alexander Thamm
Partner and Area Director West
Christian Fürber | Information Quality
Institute | Founder & Managing Director
Michael Kolb | HUK-COBURG
BI Architect & BI Projectmanager
18#Data Architecture | Montag, 20. Juni 2022
Zusammengestellt und präsentiert vom TDWI Themenzirkel „BI Architektur“
Michael Fischer-Dederra Daniel Eiduzzis
HUK-COBURG initions
BI Architect & Manager Alliance & Business
BI Projectmanager Development
Mo 3.1 | 10:45 – 12:15
Mo 3.1-1 | 10:45 – 11:30
Operationalisierung von Big Data Use Cases
Nadine Keller
Viele Unternehmen haben in den letzten Jahren erfolgreich prototypische Big-Data- und Machine- SV Sparkassenversicherung
Learning-Use-Cases auf On-Premises-Umgebungen umgesetzt. Eine wesentliche und oft unter- Holding
schätzte Herausforderung ist dabei die Operationalisierung und die Integration von Big-Data-/ Data Analytics Expert
ML-Anwendungen in die Anwendungslandschaft eines Unternehmens. Der Vortrag stellt Metho-
den und Konzepte vor, die für den Aufbau und die Operationalisierung einer standardisierten, zen- Stefan Albrecht
tralen Big-Data-/ML-Serviceplattform bei einem Versicherungsunternehmen eingesetzt wurden. integration-factory & Co. KG
Managing Consultant Big
Zielpublikum: Data Engineer, Projektleiter | Voraussetzungen: Grundkenntnisse, Erfahrungen Data
mit Big-Data-Architekturen | Schwierigkeitsgrad:
Mo 3.1-2 | 11:30 – 12:15
Vanilla Data Platform – einmal alles richtig machen
Eine Datenplattform – ideal auf die individuellen Anforderungen angepasst und trotzdem ein-
fach – ist der Wunsch vieler BI-Leiter. Aber geht das, ‚einfach‘? Jein. Damit Du wirklich etwas von
Deiner Plattform hast, sind ein paar grundlegende Dinge wichtig. Wir zeigen Dir, welche das sind
und welche Stolpersteine Du auf dem Weg zur VDP (Vanilla Data Platform) vermeiden solltest. Margarethe Kobylka | ProSiebenSat1
Head of BI Engineering
Zielpublikum: BI-Teamleiter, BI-Architekten | Voraussetzungen: Grundlegendes Verständnis von Meik Truschkowski | b.telligent | Principal
BI und der Nutzung von Daten in Unternehmen | Schwierigkeitsgrad: Consultant
Thomas Voigt | b.telligent | Consultant
Mo 3.2 | 13:45 – 15:00
Fabian Hardt
Modern Data Stack – Buzzword oder echter Game-Changer?
OPITZ CONSULTING
Was verbirgt sich hinter dem Trend ‚Modern Data Stack‘ und wie gut eignet er sich für den Aufbau Deutschland
von Analytics-Plattformen? Wir berichten über erste Erfahrungen im Aufbau und der Nutzung Senior Consultant
des Modern Data Stacks, stellen eine Architektur mit allen Komponenten vor und demonstrieren
sie praktisch. Wir gehen auf die Trennung von Ingestion (EL) und Transformation (T) ein, sowie
weitere Ideen, wie ‚Metrics Store‘ und ‚Reverse ETL‘. Abschließend berichten wir von Problemen Jens Bleiholder
und Einstiegshürden bei Deployment, Einsatz und der Integration der Komponenten. OPITZ CONSULTING
Deutschland | Manager
Zielpublikum: Data Engineer, Architekt, Projektleiter Business & IT Innovation
Voraussetzungen: Grundkenntnisse | Schwierigkeitsgrad:
Mo 3.3 | 15:30 – 16:45
Wolfgang Kettler
Wenn KI einen in die Cloud treibt.
infologistix
Vom klassischen DWH zur modernen Data Platform
Head of Microsoft BI & Cloud
Klassische DWH-Architekturen geraten durch stark geänderte Anforderungen immer stärker un- Services
ter Druck. In diesem Vortrag zeigen wir anhand eines Praxisbeispiels zwei Lösungswege (Mana-
ged Cloud Services und OSS-Plattformen) und wie man durch eine Kombination von beiden den
immer weiter steigenden Anforderungen optimal begegnet werden kann. Harald Philipp Gerhards
infologistix
Zielpublikum: Geschäftsführer, BI-Analysten, IT-Verantwortliche Head of Cloud Native
Voraussetzungen: Grundkenntnisse | Schwierigkeitsgrad: Computing
#TDWImuc 19#Data Architecture | Montag, 20. Juni und Dienstag, 21. Juni 2022
Mo 3.4 | 17:15 – 18:30
Dorothea Gottwald
Sports Analytics in der Cloud
areto consulting
Analytics-Lösungen wie Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Hochleistungs-Compu- BI Consultant / Team Lead
ting bieten neue Ansätze für Sports Analytics und somit für Innovationen im Sport, Sport-Ma- Analytics
nagement sowie der Sportvermarktung. Nationalmannschaften, Ligen, Sendeanstalten und
Vermarktungsagenturen nutzen diese Technologien schon heute. Sports Analytics hilft, Spieler
effektiver zu trainieren, den Fans individuelle Statistiken und Bildinhalte zur Verfügung zu stel-
len, vorhandene Fan-Kontakte zu monetarisieren und vieles mehr. André Dörr
areto consulting
Zielpublikum: BI Manager, Data Scientist, Sport Marketing BI Consultant / Data Engineer
Voraussetzungen: Interesse an cloudbasierten Analytics-Referenzarchitekturen
Schwierigkeitsgrad:
Di 3.1 | 09:00 – 10:15
Mike Ferguson
Data Architecture: Data Lake vs Lakehouse vs Data Mesh
Intelligent Business
In order to succeed in creating a data driven enterprise it is clear that choosing the right data Strategies
architecture is now critical. This session explores the evolution of data and analytics architecture Managing Director
and looks at what is needed to shorten time to value and create a data driven enterprise. It looks
at the pros and cons of data lake, lakehouse and data mesh architectures and asks: Is there a best
approach? Is a lot more than this needed to succeed?
Target Audience: Data Architects, CDOs, CAOs, Enterprise Architects, Data Scientists, Business
Analysts | Prerequisites: Basic understanding of data architectures used in supporting analytical
workloads | Level:
Di 3.2 | 10:45 – 12:00
Data Lakehouse: Marketing Hype or New Architecture?
Rick van der Lans
The data lakehouse is the new popular data architecture. In a nutshell, the data lakehouse is a R20/Consultancy BV
combination of a data warehouse and a data lake. It makes a lot of sense to combine them, be- Industry analyst
cause they are sharing the same data and similar logic. This session discusses all aspects of data
warehouses and data lakes, including data quality, data governance, auditability, performance,
historic data, and data integration, to determine if the data lakehouse is a marketing hype or
whether this is really a valuable and realistic new data architecture.
Target Audience: Data Architects, Enterprise Architects, Solutions Architects, IT Architects, Data
Warehouse Designers, Analysts, Chief Data Officers, Technology Planners, IT Consultants, IT Strat-
egists | Prerequisites: General knowledge of databases, data warehousing and BI | Level:
Di 3.3 | 14:30 – 16:00
How to Design a Logical Data Fabric?
Rick van der Lans
A popular new architecture for offering frictionless access to data is the data fabric. With a data R20/Consultancy BV
fabric, existing transactional and data delivery systems are wrapped (encapsulated) to make all Industry analyst
of them look like one integrated system. A data fabric enables all data consumers to access and
manipulate data. Technically, data is accessed and used through services. But data fabrics cannot
be bought, they need to be designed and developed. This session discusses key guidelines for
designing data fabrics.
Target Audience: Data Architects, Enterprise Architects, Solutions Architects, IT Architects, Data
Warehouse Designers, Analysts, Chief Data Officers, Technology Planners, IT Consultants, IT Strat-
egists | Prerequisites: General knowledge of databases, data warehousing and BI | Level:
20#Data Architecture | Dienstag, 21. Juni und Mittwoch, 22. Juni 2022
Di 3.4 | 16:30 – 18:00
Tobias Rist
Transition towards a collaborative Data Mesh cloud platform
SWICA
SWICA historically runs a data warehouse built by a centralized team and in parallel, multiple Krankenversicherung
isolated solutions for domain specific analyses, which afford high maintenance and an extensive IT Architect Data Platform
effort to stay compliant. Modernizing our analytical environment, we are building a collaborative
platform on MS Azure, utilizing the Data Mesh paradigms of data domain and data product. We
aim to deliver a managed data marketplace for all data domains to provide their data products on Philipp Frenzel
a modern platform with low maintenance and built-in security & compliance. SWICA
Krankenversicherung
Target Audience: Data Analysts, Data Engineers, Project Leaders, Decision Makers Data Engineer
Prerequisites: Basic understanding of the data mesh concept, data warehouse architectures and
the challenges of diverse analytical use cases from multiple lines of business | Level:
Mi 5.1 | 09:00 – 10:30
Data Literacy als Enabler der Data-Driven Company
Peter Baumann
Durch die steigende Datenmenge und zunehmende technologische Möglichkeiten sind Begriffe Infomotion
wie Data Literacy (Datenkompetenz) in aller Munde. Unternehmen erhoffen sich, aus Daten einen Principal Consultant
Mehrwert zu generieren, schneller bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren
und den Markt besser zu verstehen. Schnell stellt man fest, dass Technologie allein nicht aus-
reicht. Der richtige Nutzen und das richtige Verständnis der Daten sind heute entscheiden für
jede Initiative im Bereich Data & Analytics. Laura Weber
Infomotion
Zielpublikum: Product Owner, Entscheider, CIO, CDO, Human Resource Consultant
Voraussetzungen: Grundlegendes Verständnis vom Nutzen von Business Intelligence und analy-
tischem Datenmanagement | Schwierigkeitsgrad:
Mi 5.2 | 11:00 – 12:30
Data Mesh – Datenmanagement auf den Kopf gestellt?
Guido Schmutz
Data Mesh ist heute DER Trend im Datenmanagement. Es wendet Microservice-Architekturan- Trivadis – Part of Accenture
sätze auf jede Art von Datenverarbeitung an und betrifft so auch Data Warehouses oder Data Platform Architect
Lakes. Publikationen erschöpfen sich heute oft noch in der Betrachtung der – sicherlich wich-
tigen – kulturellen und organisatorischen Auswirkungen. Wir zeigen zudem auch live anhand
eines konkreten Beispiels, wie Data Engineering, Data Governance, Data Warehousing etc. davon
beeinflusst werden, wie eine konkrete Lösung aussehen kann und welche Hürden dabei zu neh- Peter Welker
men sind. Trivadis – Part of Accenture
Platform Architect
Zielpublikum: Digitalisierungs-Experten, Enterprise und Solution Architekten, Data Engineers,
Data Scientists, Projektleiter, Entscheider | Voraussetzungen: Basiswissen in Data Management,
Data Warehousing, Lösungs-Architekturen | Schwierigkeitsgrad:
Mi 5.3 | 14:00 – 15:15
Über Low-Code zum Pro-Code: Der Weg zur App in
Konstantin Leichte
Großprojekten
Linde
Wir beschreiben einen Weg der Digitalisierung und Automatisierung von manuellen Aufgaben Linde Engineering
in Fachabteilungen zu technisch ausgereiften Lösungen – mit Fokus auf die Zwischenstation Lead Data Manager
Low-Code-Applikation und deren Vorteile für die Anwendungsentwicklung. Wie kann die Nut-
zung von Low-Code-Entwicklungsmöglichkeiten schnell die Datenqualität in Großprojekten er- Andreas Artinger
höhen, ohne dabei gleichzeitig eine langfristige, stabile Lösung zu vernachlässigen, und welche PRODATO Integration
Voraussetzungen braucht es dafür? Technology
Managing Consultant
Zielpublikum: Data Engineers, Projektmanager, Entscheider, Data Specialists, Project Informa-
tion Manager | Voraussetzungen: Erfahrung in Datentransformation
Schwierigkeitsgrad:
#TDWImuc 21Sie können auch lesen
