KONFERENZPROGRAMM

Mit der TDWI Virtual möchten wir als TDWI am 18. und 19. März eine Plattform schaffen, auf welcher unsere Community auch remote und standortunabhängig zusammenkommen und ihre Leidenschaft für Data & Analytics gemeinsam in die Praxis umsetzen kann. Sie ist damit DIE kostenfreie Online-Konferenz für Data, BI und Analytics.

Die ersten Vorträge sind bereits online und jede Woche bis zur Konferenz kommen neue dazu. Wir freuen uns auf euch!

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  • Dienstag
    18.03.
  • Mittwoch
    19.03.
09:00 - 09:50
DiKey
Kultur will gestaltet werden – Erfolgreiche Etablierung einer Data Inspired Culture

Aus gesundheitlichen Gründen musste Marie Luise Sessler Ihre Keynote leider kurzfristig absagen. Wir freuen uns sehr, euch stattdessen eine Keynote von Marco Geuer präsentieren zu dürfen.

In seinem Impulsvortrag „Kultur will gestaltet werden – Erfolgreiche Etablierung einer Data Inspired Culture“ zeigt Marco Geuer, warum eine dateninspirierte Kultur essenziell für den nachhaltigen Unternehmenserfolg ist. Er verdeutlicht, dass datenkompetentes Leadership ein entscheidender Schlüssel zur…

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Marco Geuer
Track: KEYNOTE
Vortrag: DiKey
10:00 - 10:40
Di1.1
Real-Time Model Inference with Apache Kafka and Flink for Predictive AI and GenAI

Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are transforming business operations by enabling systems to learn from data and make intelligent decisions for predictive and generative AI use cases. Two essential components of AI/ML are model training and inference. Models are developed and refined using historical data. Model inference is the process of using a trained machine learning models to make predictions or generate outputs based on new, unseen data. The intro covers the basics…

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Kai Waehner
Track: Track 1
Vortrag: Di1.1
10:00 - 10:40
Di2.1
Konzeption und Implementierung von Gen AI Anwendungen für Unternehmen

Mit der Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI werden Anwendungen von generativer Künstlicher Intelligenz, Gen AI, zunehmend interessant und kommerziell wichtig. Unternehmen entscheiden sich dabei meistens für den Einsatz bereits trainierter Modelle (Large Language Model, LLM) auf den (Cloud-)Technologie Stacks ihrer präferierten Hyperscaler. Für den Erfolg dieser Gen AI Anwendungen ist es wichtig, unternehmenseigene Daten sicher und geschützt in den Stack zu integrieren und die technischen…

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Martin Hebach
Track: Track 2
Vortrag: Di2.1
10:50 - 11:30
Di1.2
Von der Datenquelle bis zum Gold Layer - SAP Datasphere im Praxistest

Der richtige Umgang mit Daten ist in unserer digitalisierten Welt entscheidend für den Unternehmenserfolg. In unserer Webinar-Reihe nehmen wir die führenden Datenplattformen daher genauer unter die Lupe.

Unsere Datenexperten zeigen in ihrer 360° Live-Demo, welche Möglichkeiten SAP Datasphere bietet. Dabei betrachten sie die komplette Data Journey, von der Datenquelle bis zum Gold Layer für Analytics.

Im Fokus des Vortrags:
- Die Datenplattform: Wie funktioniert SAP Datasphere?
- Das Zusammenspiel:…

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Julian Schütt, Thomas Laußer
Track: Track 1
Vortrag: Di1.2
10:50 - 11:30
Di2.2
AI im BI-Ökosystem: Mehr als nur ein Gimmick?

KI ist ein mächtiges Werkzeug - aber keine Einzellösung. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, muss KI als Teil eines umfassenden Ökosystems sein, in dem Daten überall und für jeden zugänglich sind. Ebenso spannend sind daneben z.B. innovative Funktionen wie HyperCards, Embedded Analytics, pixelgenaue Berichte oder die Verknüpfung mit weiteren wichtigen Lösungen wie PowerPoint. Sie alle spielen eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung einer 360°-Ansicht der Daten mit maximaler Kontrolle…

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Ferdinando Pepe
Track: Track 2
Vortrag: Di2.2
11:40 - 12:20
Di1.3
Mit Fabric auf der Überholspur – Realtime Intelligence in der Praxis

Sie wollen Echtzeitdaten in Ihre Reportings einbinden, um vollkommen neue geschäftliche Mehrwerte zu erschließen? In unserer Session erleben Sie, wie Sie auf Basis von Microsoft Fabric in kürzester Zeit Ihre erste Real-Time-Intelligence-Lösung aufbauen und in Betrieb nehmen können. 

Gemeinsam tauchen wir in die zugrunde liegende Datenarchitektur ein und sprechen über konkrete Einsatzgebiete. Dabei erhalten Sie exklusive Einblicke in die Erfolgsstory der Basalt AG, die mit einer Fabric-Plattform…

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Sven Levels
Track: Track 1
Vortrag: Di 1.3
09:00 - 09:50
MiKey
Warum Lernen im Zeitalter von KI zum wichtigsten Skill wird.

Wir leben in einer Welt, in der Künstliche Intelligenz immer mehr Aufgaben übernimmt – von datengetriebenen Analysen bis hin zu kreativen Prozessen. Doch während KI unser Arbeitsleben transformiert, bleibt eine Fähigkeit unersetzlich: die Fähigkeit zu lernen, sich anzupassen und neue Denkweisen zu entwickeln.

In dieser Keynote zeige ich, warum lebenslanges Lernen nicht mehr nur eine Floskel ist, sondern zur entscheidenden Zukunftskompetenz wird. Ich erkläre, wie Unternehmen und Einzelpersonen…

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Andreas Wiener
Track: KEYNOTE
Vortrag: MiKey
10:00 - 10:40
Mi1.1
Datenqualität: Der Erfolgsfaktor für GenAI und datengetriebene Anwendungen

Aktuelle Studien belegen, dass 30 Prozent der Unternehmen von der schlechten Qualität ihrer Daten überrascht wurden. Gerade in Deutschland kann unzureichende Datenqualität zu einem unerwarteten Risiko für digitale Transformationsprojekte werden. Fehlerhafte oder unvollständige Daten führen zu verzerrten Modellen und unzuverlässigen Ergebnissen – mit potenziell weitreichenden Folgen für Generative AI (GenAI) Anwendungen. 
  
In meinem Vortrag gehe ich auf die wichtigsten Herausforderungen der…

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Philipp Heck
Track: Track 1
Vortrag: Mi1.1
10:00 - 10:40
Mi2.1
Fallstricke bei Datenplattformen – und wie Sie diese vermeiden

Viele Unternehmen müssen ihre Dateninfrastruktur modernisieren oder migrieren – getrieben durch technische, regulatorische oder wirtschaftliche Anforderungen. Doch trotz hoher Investitionen und ambitionierter Strategien scheitern viele Datenplattformen an denselben grundlegenden Fehlern – oft bevor sie echten Mehrwert liefern.
Dieser Vortrag beleuchtet die häufigsten Ursachen für das Scheitern von Datenplattformen: von unrealistischen Erwartungen über technologische Fehlentscheidungen bis hin zu…

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Dominik Wuttke
Track: Track 2
Vortrag: Mi2.1
10:50 - 11:30
Mi1.2
Modernize Without Compromise to ensure Data Integrity and AI Ready data

To trust your reporting, analytics, and ML outcomes, you must have trustworthy real-time access to all the data required for confident decision-making.

 In this session, we explore strategies for breaking data out of silos and getting it into the cloud. We’ll then look at how we help businesses to get their advanced analytics and AI initiatives off to a fast, successful start with reliable, complete, and fit-for-purpose data - with context.

 Key points:

  • How to break down data silos and move data…
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Andrew Mumford
Track: Track 1
Vortrag: Mi1.2
10:50 - 11:30
Mi2.2
Von Monolithen zu Domänen: Data Mesh prägt die Zukunft der Datenkultur.

Monolithische Datenarchitekturen sind nicht mehr nachhaltig, da sie Engpässe verursachen und die Flexibilität moderner Organisationen einschränken. Der Übergang zu einem Data Mesh erfordert eine organisatorische Umstrukturierung, die Ermächtigung von Domänenteams und die Einführung unterstützender Technologien. Dieser Wandel ist nicht nur technischer, sondern auch kultureller Natur und erfordert einen schrittweisen Wandel hin zu Zusammenarbeit und dem Denken in Daten als Produkt. Der Erfolg…

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Andreas Schwab, Thomas Zachrau
Track: Track 2
Vortrag: Mi2.2
11:40 - 12:20
Mi2.3
Controlling ohne Datenfrust: Wie moderne Plattformen endlich Entlastung bringen

Controller verbringen noch immer viel Zeit mit dem Sammeln, Prüfen und Aufbereiten von Daten – Zeit, die für fundierte Analysen und strategische Empfehlungen fehlt. Gleichzeitig steigt der Druck, schnell auf externe Ereignisse wie Pandemien, geopolitische Krisen oder wirtschaftspolitische Entscheidungen zu reagieren.Am Beispiel von Microsoft Fabric vermittelt dieser Vortrag, wie moderne Datenplattformen helfen, Datenintegration, Automatisierung und KI-gestützte Analysen effizient zu nutzen:

  • Autom…
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Fabian Heidenstecker
Track: Track 2
Vortrag: Mi2.3

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