Managementerfahrung, Fachexperten-Knowhow und Hands-on-Training
Daten sind der Rohstoff zukünftiger Geschäftsmodelle, die Extraktion wertschöpfender Informationen ist die dafür erforderliche Veredelungsdisziplin. Big – Smart – Value Data sind die Schlagworte, die Unternehmen inspirieren, ihre eigenen Datenbestände zu validieren, zu verbessern und zu nutzen.
Bereits der Titel zeigt, dass dabei sowohl der Nutzenaspekt der Big-Data-Diskussion als auch die Frage, wie man solche Themen in einem Unternehmen anpackt und auf den Weg bringt, im Vordergrund stehen werden. In Ergänzung dazu wird ein technischer Track für Fachexperten den aktuellen Stand der technischen Möglichkeiten und Limitationen thematisieren. Als Highlight und Alleinstellungsmerkmal ist ein Hands-on-Lab eingerichtet, in dem unter Anleitung von Experten vorkonfigurierte Werkzeuge zu Data Analytics, Data Mining und Data Modeling selbst ausprobiert werden können. Ein interaktiver Teil schließlich forciert die Vernetzung der Teilnehmer.
Die NIK e.V. veranstaltet diese Konferenz in Kooperation mit BICCnet (Bayerisches IuK-Cluster), dem Cluster Mechatronik und dem Big Data Lab e.V. und der New Elements GmbH als Partner.
Das Programm teilt sich in zwei Vortragsblöcke und Smart Data Labs, die nach der Keynote alle parallel laufen werden. Zum Abschluss treffen sich alle Teilnehmer zu Erfahrungsaustausch in einem interaktiven Part. Änderungen im Programmablauf sind vorbehalten.
Agenda
Keynnote beginnt um 9:00 Uhr
Big Data Management und skalierbare Datenwissenschaften:
Herausforderungen und (einige) Lösungen
Prof. Volker Markl leitet das Fachgebiet Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA) an der Technischen Universität Berlin (TUB) und ist ebenfalls Status-Professor an der Universität von Toronto. Volker Markl ist Direktor des Berlin Big Data Center, eines vom BMBF eingerichteten Kompetenzzentrums, sowie Leiter der Forschungsgruppe „Intelligente Analyse von Massendaten – Smart Data“ am Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI).
Mittwoch, 26.10.2016
ab 08:00 Uhr
Thurn-und-Taxis-Straße 10
90411 Nürnberg
Veranstaltungsraum: im AIR Campus, VIP Konferenz Center
Teilnahmegebühren
Die Veranstaltung kostet 300,- €.
Sonderkondition von 200,00 € zzgl. MwSt. für NIK-Mitglieder, (Cluster-) Mitglieder von BICCnet (Bayerisches IuK-Cluster), Cluster Mechatronik und Big Data Lab e.V. Alle Preise zzgl. Mehrwertsteuer
Zielgruppe
Dieser Workshop richtet sich gleichermaßen an Entscheidungsträger und alle Mitarbeiter eines Unternehmens, die sich mit dem Thema Big Data auseinandersetzen möchten.
Identifying Value Data
Welche Daten sind nützlich?
Katharina Schüller | Geschäftsführung | STAT-UP Statistical Consulting & Data Science
Value Data – Werte aus den Daten realisieren
Michael Müller | Principal Consultant | MID GmbH
Chancen und Grenzen im Einsatz von Big Data Technologie –
Praktische Erfahrungen aus der GfK Produktentwicklung
Dr. Roland Werner | Global Head of Data & Technology | GfK SE
Neue Geschäftsmodelle
„Mehrwert durch Datenanalyse an Produktionsdaten“
Gabriel Fugli | Senior Account Manager | Paessler AG-The Network Monitoring Company
TRUSTCODE®: Digitale Mehrwertdienste für Dekoration und Sicherheit
Dr. Benno Schmitzer | Geschäftsführer | KURZ Digital Solutions GmbH & Co. KG
Anwendungen Industrie
Der richtige Ansatz für Künstliche Intelligenz in der Industrie
Vlad Lata | Geschäftsführung | Konux GmbH
Big Data in der automotive Elektronik-Fertigung
Erste Einblicke aus dem SMART Data Projekt PRO-OPT
Dr. Dirk Ortloff | Product Manager | Camline GmbH
Technical Aspects
Big Data Technologien – Was leisten Hadoop & Co. heute? Technologieüberblick
Prof. Jens Albrecht | Fakultät Informatik / Fachgebiete Datenbanken & Big Data | Technische Hochschule Nürnberg
Big Data Architektur und Umsetzungen in der Industrie am Beispiel einer Textanalyse in der Produktion
Dr. Alexander Graf | Data Scientist | Ancud IT-Beratung GmbH
Datenanalyse und Ereigniserkennung für Echtzeit-Feedback im Sport
Dr. Christopher Mutschler | Chief Scientist | Fraunhofer IIS Nürnberg
Technical Benchmarks
Big Data im Bereich erneuerbarer Energie: Lösung „Line Insights“, die sich mit dem Thema OEE befassen
Jörg Schiller | Senior Technical Manager | CIS Solution GmbH
Alexander Dotzler | Geschäftsführer | CIS Solutions GmbH
Process Mining und Streams
Prof. Dr. Thomas Seidl | Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme | Institut für Informatik LMU München
Technical Forecast
Riding the next hype with Machine Learning? Algorithmen beherrrschen das “ Maschinelle Lernen“
Dr. Ulrich Plogas | Computer Software Consultant and Contractor | New Elements GmbH
Data Mining und Predective Analytics Anwendungen in Unternehmen
Ralf Klinkenberg | Co-Founder & General Manager | RapidMiner
RapidMiner Hands-On: Einführung in die Erstellung von Data-Mining-Lösungen
Ralf Klinkenberg | Co-Founder & General Manager | RapidMiner GmbH
Elasticsearch Stack als Werkzeug zur explorativen Datenanalyse
Jochen Kempf | Consultant | Ancud IT-Beratung GmbH
Microsoft Machine Learning in Azure: Vom Modell zum Web Service
Dr. Stefan Cronjäger | Solution Sales Specialist Central Eastern Europe für Parallel Data Warehouse | Microsoft GmbH
Das Datenmeer zähmen – mit dem Azure Data Lake Datenschätze heben
Marc Militz | Senior Consultant | New Elements GmbH
Consumer Insights im Browser: Wie man mit DataLion überzeugend
Marktforschungs- und Mediendaten visualisiert
Dr. Benedikt Köhler | CEO | DataLion GmbH
DevOps in der Cloud mit Amazon Webservices und Terraform
Johannes Knauf | Data Scientist | Ancud IT-Beratung GmbH
Get together ab 17.00 Uhr
