Big Data Lab 2015 Big Data zum Anfassen und selbst Ausprobieren

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2 Big Data Lab 2015 Big Data zum Anfassen und selbst Ausprobieren Sehr geehrte Damen und Herren, alle reden von Big Data und den unendlichen Möglichkeiten, die diese Technologien bieten. Aber wie orientiere ich mich als interessierter Anwender in der Flut der verfügbaren Lösungen? Welche Einsatzszenarien versprechen konkreten und schnellen Return on Invest? Mit welchen Aufwänden muss ich rechnen? Wie sieht die Umsetzung konkret aus? Und wie erfolgreiche Praxisbeispiele? Mit dem zweitägigen Big Data Lab Forum 2015 geben wir Antwort auf diese Fragen, die sich heute viele IT- und Strategie-Verantwortliche stellen. Oder sogar stellen müssen, denn sie stehen vor Investitionsentscheidungen. Wir bringen deshalb Dienstleister und Anwender von Big Data- Technologien zusammen. Anstelle von Case Studies oder Folienschlachten, die den theoretischen Nutzen von Big Data vermitteln, können interessierte Anwender hier Praxiserfahrungen sammeln oder sich mit Integratoren und Technologieanbieter über bereits marktnahe Innovationen austauschen. Der praxisorientierte Event behandelt Technologien, wirtschaftliche und datenrechtliche Aspekte von Big Data. Daneben werden verbundene Themen wie Business Analytics oder Datenintegration beleuchtet. All das erfahren Sie in einem Konferenztag mit parallelen Vortragstracks, einer Podiumsdiskussion und bei einem Abendevent sowie einem Workshop-Tag. Schwerpunkte des ersten Tages sind Anwenderberichte und technische Fachvorträge. Am zweiten Tag erleben die Teilnehmer Big Data live nicht nur für Entscheider, sondern auch für Umsetzer und Entwickler.

3 Prof. Dr. Abrecht, Jens Altinci, Atasoy New Elements Barnikel, Norbert Usability Interactive Bechtloff, Stefan New Elements Cato, Patrick F. A. Universität Dupre, Gavin Oracle Deutschland Prof. J.C. Freytag Gabel, David A. von Gemünden Capgemini Deutschland Gerstung, Stefan MIOsoft Deutschland Gölzer, Philipp F. A. Universität Grothkopp, Marco TREvisto Grotz, Stephan Cloudera Prof. Dr. Heesen Hertz, Udo IBM Deutschland Karl, Rüdiger SAP Deutschland Dr. Klinkenberg, Ralf RapidMiner Knauf, Johannes Ancud IT Klose, Olivia Microsoft Militz, Marc-David New Elements Neumann, Jörg Consorsbank Pauthner, Peter IBM Deutschland Dr. Plogas, Ulrich Prof. Dr. Ponader, Michael Rossmann, Arne Capgemini Deutschland Scholz, Thomas Exasol AG Schwarzkopf, Andreas Lot Internet Tönne, Andreas NovaTec Solutions Dr. Winkler, Christian MGM Technology Prof. Dr. Ziegler, Cai-Nicolas XING EVENTS Moderation: Michael Nordschild, NIK e.v. Prof. Thomas Ruf, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

4 1. Tag Session Strategie Session Anwendung 9: : 3 0 U h r Anmeldung und Get-together 9: : 3 0 U h r Eröffnungsrede Analyse großer Datenmengen - aber wie? Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich Big Data Analytics (Prof. J. C. Freytag, Ph.D.) 1 0 : : 0 0 U h r Kaffeepause 1. Stock, Raum Penzias 3. Stock 1 1 : : 4 5 U h r Big Data Management Stand der Innovationsadoption (Prof. Dr. Bernd Heesen) 1 1 : : 30 Uhr Der Brückenschlag zwischen klassischer Data Warehouse Technologie und "Big Data" - Utopie oder Notwendigkeit? (Dr. Ulrich Plogas) In-Memory Processing with Big Data - Challenges and Opportunities (Rüdiger Karl SAP Deutschland) Automatisierte Analytik und selbstlernendes Recommendation Management das passende Angebot für jeden Kunden finden (Jörg Neumann Consorsbank) 12: : 3 0 U h r Ausstellung Mittagspause 1 3 : : 15 Uhr Fachliche Anforderungen im Spannungsfeld von traditioneller Java EE Architektur und Big Data - Ein Projektbericht (Andreas Tönne NovaTec) Vom Hype zum Business Nutzen Big Data geht an die Arbeit (Peter Pauthner IBM Deutschland) 1 4 : : 0 0 Uhr Näher am Kunden mit Digital Analytics - Schnellere AHA-Effekte aus Small Data. Big Data. All Data - Online wie Offline (Prof. Dr. Michel Ponader / Atasoy Altinci New Big Data im Portalbereich eines Automobilherstellers (Johannes F. Knauf Ancud IT) 1 5 : : 3 0 U h r Kaffeepause 1 5 : : 1 5 U h r Wertschöpfungspotenziale von Big Data und deren Herausforderungen (Patrick Cato / Philipp Gölzer) Connected Car Auf dem Weg zum intelligenten Auto (Arne Rossmann Capgemini) 1 6 : : 0 0 U h r Keine Angst vor Big Data! (Marko Grothkopp TREvisto) Mehrwerte aus Big Data generieren durch individuelle Prognosen, vorausschauende Handlungs-empfehlungen und Automatisierung (Dr. Ralf Klinkenberg RapidMiner) 1 7 : : 4 5 U h r Advanced Analytics in Microsoft Azure (Olivia Klose - Microsoft) Big Data & Smart Data in Agenturen & Marketing Departments (Norbert Barnikel Usability Interactive) A b 1 8 : 0 0 U h r Get-together Herzliche Einladung zur Abendveranstaltung im VIP Center

5 2. Tag Session Anbieter 3. Stock Lab 1 1. Stock, Raum Neptun Lab 2 1. Stock, Raum Pluto 9 : : 3 0 U h r Get-together 9 : : 0 0 U h r Trends in Big Data & Analytics (Udo Hertz IBM Deutschland) Microsoft Big Data (Teil 1) Grundlagen einer Big Data Umgebung in Microsoft Azure Power BI (Teil 1) Datenanalyse mit Power Pivot 10: : 3 0 U h r Solr vs. Elasticsearch - Skalierbare Big-Data-Suche mit Open Source (Johannes Knauf Ancud IT) Microsoft Big Data (Teil 2) Big Data Bausteine und Tools Power BI (Teil 2) ETL mit Power Query 10:30 11:00 Uhr Kaffeepause 11:00 11:30 Uhr Mit digitalen Empfehlungen analoge Events aufwerten (Prof. Dr. Cai-Nicolas Ziegler XING Events) Microsoft Big Data (Teil 3) Provisionieren eines HDInsight Clusters Power BI (Teil 3) Visualisieren und präsentieren mit Power View 11:30 12:00 Uhr Ausstellung Zwei Herausforderungen in Big Data Szenarien. (Gavin Dupre Oracle Deutschland) 12:00 12:30 Uhr Big Data, Analytics und Performance Kein Widerspruch dank innovativer Software Made In Germany (Thomas Scholz Exasol) Microsoft Big Data mit Hive HDInsight, Hive Hands-On Microsoft Big Data mit Pig HDInsight, Pig Jobs Hands-On Power BI (Teil 4) Visualisierung von Geodaten mit Power Map Power BI (Teil 5) mit Microsoft Office :30 13:30 Uhr Mittagspause 13:30 14:00 Uhr Entdecken Sie Ihre Kunden von morgen! Generierung von relevanten Leads mit Hilfe von Predictive Analytics (Andreas Schwarzkopf - Lot Internet) Microsoft Big Data mit Data Factory ETL-Prozesse mit Data Factory Power BI (Teil 6) mit Big Data-Infrastruktur 14:00 14:30 Uhr Power BI, Cloudera Impala and Azure A winning combination! (Stephan Grotz Cloudera) 14:30 15:00 Uhr Enterprise Data Hub (Alexander von Gemünden - Capgemini) 360 Grad Kundenbetrachtung Architektur eine Big Data Umgebung mit Microsoft- Technologien zur Integration von Online- und Offline-Daten Elements; Stefan Roth) Power BI Überblick über PowerPivot, Power Query, Power Map bis Big Data 15:00 15:30 Uhr Kaffeepause

6 Session Anbieter 3. Stock Lab 1 1. Stock, Raum Neptun Lab 2 1. Stock, Raum Pluto 15:30 16:00 Uhr Exploration von geospatialen Automotive-Daten (Dr. Christian Winkler - MGM Technology Partners) Pentaho Data Integration (Johannes Deschl - Ancud IT) Individualisierte Empfehlungen durch Big Data Predictive Analytics für Cross-Selling und Up-Selling für Umsatz- und Gewinnsteigerung (Ralf Klinkenberg - RapidMiner) 16:00 16:30 Uhr Big Data und Datenschutz - eine schwierige Ehe? (David Gabel) Pentaho Dash Boarding/ Reporting (Johannes Deschl Ancud IT) Mit Predictive Maintenance Maschinenausfälle vorhersehen und vermeiden (Ralf Klinkenberg - RapidMiner) 16:30 17:00 Uhr Kontextbildung als Katalysator smarter Business- Entscheidungen (Stefan Gerstung MIOsoft Deutschland) RapidMiner Predictive Analytics mit RapidMiner (Johannes Knauf Ancud IT) 360 Grad Kundenbetrachtung Architektur eine Big Data Umgebung mit Microsoft- Technologien zur Integration von Online- und Offline-Daten 17:00 17:30 Uhr SQL on Hadoop: Möglichkeiten und Grenzen (Prof. Dr. Jens Albrecht) Hortonworks Hands-On Hadoop (Johannes Knauf Ancud IT) Elements; Stefan Roth) Ab 18:00 Uhr Get-together