Wenn es aktuell um Digitalisierung, Künstliche Intelligenz oder Robotics geht dann wird immer auch die Bedeutung von Daten betont. Die Vergleiche von Daten als Öl des 21. Jahrhunderts oder als Gold der post industriellen Gesellschaft sind mittlerweile schon so häufig verwendet worden, dass sie in unseren Hype geprägten Welt fast schon wieder Schnee von gestern wirken. Trotz vieler positiver neuer Anwendungsbeispiele für die sinnvolle Verwendung von Daten bleibt aber die Frage offen, inwieweit die hohen Ansprüche dieser Vergleiche erfüllt werden können. Zunächst setzt sich der Vortrag mit aktuellen Trends und Herausforderungen des Marktes auseinander. Inwieweit tragen Ansätze wie Data Driven Enterprise oder Data Democracy zur Hebung der Potentiale aus Daten bei. Wo legen Unternehmen aktuell ihre Schwerpunkte oder wo sehen sie die größten Herausforderungen. Im zweiten Teil geht es darum Umgang mit Daten neu zu fokussieren. Welche etablierten und auch implementierten Lösungsbausteine können weiterverwendet werden und wo sind neue Ansätze notwendig. Wie tragen die stärkere Fokussierung auf Business Case Kategorien, die Orientierung am Anwender und Data Governance zur Lösung von aktuellen Herausforderungen bei. Daten sind bei diesen Ansätzen Rohstoff und Produktionsfaktor, aber nicht mehr der Treiber der Entwicklung.

Im Vortrag der TDWI München „Ein Leben ohne Entwickler? – Integration neu gedacht“ zeigte uns Gerrit Götze im Juni, wie iPaaS (integration Platform as a Service) den zunehmenden Aufwand für Integrationen von Applikationen bewältigen kann. Im neuen Vortrag geht es um den konkreten Fall beim Versicherungsunternehmen WWK. Mit der Boomi Atomsphere Plattform wird Datenkonsolidierung in real time und online über Systemgrenzen hinweg ermöglicht, ohne Altsysteme ablösen zu müssen. Es entsteht eine agile moderne Applikations Architektur, die alle Abteilungen mit relevanten Daten und Prozessen versorgt.

Ein Grund, warum immer mehr Unternehmen auf Apache Kafka als zentrales Daten-Nervensystem setzen ist, dass nicht nur die Möglichkeit der Entkopplung, sondern auch die beispiellose Performance, welche die Lösung zum Status-Quo für „Data in Motion“ hat werden lassen. Seit Kafka nun auch „fully managed“ in der Cloud verfügbar ist, steht einer event-getriebenen Echtzeit-Architektur eigentlich nichts mehr im Wege, oder? In seinem Vortrag stellt Sven Knop vor, warum Kafka immer noch ein bisschen besser geht, wie man dies schnell umsetzen kann und wie diese Änderungen auch umgehend getestet werden können. Außerdem wollen wir beleuchten, welche Kompromisse man dabei machen kann und welche nicht vermeidbar sind.

Der traditionelle Ansatz eines Enterprise Data Warehouses (EDW) – im ursprünglichen Sinne Bill Inmons – hat in der Gegenwart endgültig ausgedient. Hier steuerte eine zentrale, konsistente und vor allem vollständige Plattform (natürlich on-premises) die gesamte Datenversorgung im Unternehmen. Wir zeigen Ihnen, wie mithilfe des Konzepts eines logischen Data Warehouses die unbestreitbaren Vorteile des EDWs mit den Anforderungen von modernen Data-driven-Businesses (Cloud first, „All the data, All the time“) verbunden werden können. Das Webcast richtet sich an Data-, BI- und Analytics-Spezialisten.

Unternehmen erfassen und nutzen bereits vielfältige Daten über ihre Kunden, Produkte und Dienstleistungen und digitalisieren ihre Prozesse. Oft ist aber weiteres Potential vorhanden, um mit systematischer Datenanalyse wirtschaftliche Vorteile zu erzielen, sowohl durch Steigerung von Umsatz und Gewinn, wie auch bei der Einsparung von Kosten. Im Vortrag wollen wir auf verschiedene Erfolgsfaktoren eines unternehmensweiten Datenmanagements eingehen, wie z.B. einheitliche Zugriffe, Datenstandards und Methoden der Datenaufbereitung, sowie die breite Erweiterung des Datenverständnisses.

Der Einsatz von Graph basierten Analytics Systemen wird laut den Marktanalysten von Gartner in den nächsten Jahren deutlich zunehmen - von 10% aller Data und Analytics Innovationen in 2021 auf 80% in 2025. In unserem Vortrag geben wir einen Überblick unserer Plattform und erläutern anhand von realen Kundenprojekten wie diese Technologie schon heute genutzt wird um in unterschiedlichen Industrien vorhandene Systeme mit Graph basierten Analysen bei Erkennung von Betrugsmustern, Analysen von Lieferketten und Abwendung von Cyberattacken zu verbessern.

Immer mehr Unternehmen in allen Branchen erkennen, dass umweltbewusstes Handeln langfristig wirtschaftlich sinnvoll ist. Praktisch jedes Unternehmen bezieht heute Nachhaltigkeit in seine Geschäftspläne ein, da sie Kosten senken, den Ruf der Marke verbessern, dazu beitragen kann, Mitarbeiter zu gewinnen und zu halten sowie Risiken zu verringern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen. Anhand eines konkreten Beispiels wird gezeigt wie man mit Hilfe von Oracle Analytics Cloud die Transparenz über den CO2-Verbrauch in der Supply Chain erhalten und Einsparungspotentiale identifizieren kann.

Das Konzept des Data Lakehouse tritt an, um die Grenzen eines Data Lakes neu auszuloten und traditionelle Daten-Silos zu überwinden. Aber werden neben den Vorteilen von Data Lake und Data Warehouse auch die Schwächen beider Designkonzepte kombiniert? Unternehmen benötigen heute mehr denn je ein agiles Integrationsdesign und Bereitstellungskonzept, welches die dynamischen Anforderungen in einem heterogenen Datenökosystems flexibel und einfach adaptiert. In dieser Session erfahren Sie: - Was ein Data Lakehouse leistet – und wo es an Grenzen stoßen kann - Wie sich das Lakehouse in das Konzept einer Logical Data Fabric einfügt - Wie Datenvirtualisierung als Kernkomponente einer Logical Data Fabric die Schwächen eines Lakehouses kompensiert

Der reibungslose Ablauf vieler Prozesse benötigt eine schnelle und verlässliche Qualifizierung vielfältiger Daten. Die gemeinsame Auswertung vieler Datentöpfe - intern wie extern, aktuell wie historisch, strukturiert wie unstrukturiert - ermöglicht vollkommen neue Insights, die in Echtzeit zur Prozessautomatisierung verwendet werden können. Der Vortrag zeigt anhand verschiedener Use-Cases entlang der gesamten Wertschöpfungskette einen neuartigen Lösungsansatz. Dieser ermöglicht ein agiles, visuell-gestütztes und konsequent an den Erfordernissen der Fachabteilungen ausgerichtetes Vorgehen. Modulare Microservices unter Nutzung eines fortgeschrittenen Natural Language Understanding ermöglichen das flexible Mapping und Interpretieren von Daten verschiedenster Formate und Herkunft und einen schnellen Kundenutzen. Gleichzeitig unterstützt die Lösung die zyklische Entwicklung und Umsetzung einer bereichsübergreifenden Datenstrategie. Die Plattformarchitektur für Management und Analyse der Daten bietet einen bestmöglichen Kompromiss aus Agilität und Qualität und steht zwischen technisch orientierten Data-Warehouse-Lösungen und Einzelanwendungen mit lokaler Intelligenz.

Gallus Messmer, Data Warehouse Architekt bei Helsana erklärt in seinem Vortrag wie die Helsana die Pflege seiner BI/DWH Systeme stark vereinfachen konnte. Er startet mit der Ausganslage im Bereich BI/DWH und den identifizierten Handlungsfelder. Im zweiten Teil geht er auf die Fragestellung ein, was die Helsana mit der Transformation erreichen möchte. Welche Rolle spielen die Verschlankung der BI Landschaft, die Standardisierung, T-Shaping, Selbstorganisierte Teams sowie optimierte Prozesse? Des Weiteren gibt Gallus einen Einblick wo sein Team heute steht. Er gibt einen Einblick wie RED/3D und weitere Tools von WhereScape ihn und sein Team beim Erreichen der Ziele unterstützt hat.

In der Session erfahren Sie Schritt für Schritt und aus erster Hand, wie MyCamper eine zukunftssichere Datenarchitektur aufgebaut hat. Sie werden mitgenommen auf die Reise vom manuellen Arbeiten mit Excel Spreadsheets bis hin zum heutigen Modern Data Stack, der automatisiert und zuverlässig Daten liefert. Am Ende der Session bleibt noch genug Zeit für ihre Fragen. Wir freuen uns auf ihre Teilnahme!