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1 TDWI Konferenzprogramm Europäische TDWI Konferenz Juni 2014 MOC München The Premier Event for Business Intelligence and Data Warehousing Education. In-Depth. Vendor-Neutral. Hands-on. Keynote Sprecher: The Circle of DAta Life: Big, smart und relevant in einem lernenden System der Wertschöpfung Dr. Christian P. Illek Vorsitzender der Geschäftsführung Microsoft Deutschland GmbH, BITKOM Präsidiumsmitglied Mehr als 60 BITKOM Big Data-Track TDWI Germany 10 year anniversary: How the last 10 years can help us predict the future for data management and BI technology Dr. Carsten Bange Geschäftsführer Chief Data Officer: Expanding the C-Suite Larissa Moss Founder & President, Method Focus Inc. Platin-Sponsoren Verbandspartner

2 10 Jahre TDWI Konferenz Juni 2014, MOC, München Technical Chairs: Prof. Dr. Peter Gluchowski Vorsitzender TDWI Germany e.v. Paul Kautza Director of Education TDWI Willkommen zu 10 Jahren TDWI Konferenz! Prof. Dr. Peter Chamoni Universität Duisburg-Essen Mit großer Freude können der TDWI Germany e.v. und die gesamte deutschsprachige BI-Community in diesem Jahr auf eine 10-jährige Historie der großen Europäischen TDWI Konferenzen in München zurückblicken. Zwar war die erste Tagung im Jahr 2004 noch deutlich beschaulicher, allerdings bereits derart erfolgreich, dass sich das Konzept der tiefgreifenden Information für BI-Professionals in der Nachfolgezeit über eine Dekade als tragfähig bewiesen hat. Treffen Sie die Experten vom 23. bis 25. Juni in München, die Ihnen auf der größten, unabhängigen Konferenz zu BI und Data Warehousing eine Plattform zur Fachdiskussion bieten. Wie immer wird die Veranstaltung auch von The Data Warehousing Institute USA durch englischsprachige Tracks ergänzt. Wir freuen uns, die internationalen Experten, Dr. Carsten Bange, Mike Ferguson, Mark Madsen, Larissa Moss und Marc Peco zu Wort kommen zu lassen. Neben den vielen renommierten nationalen Sprechern garantieren diese Namen eine profunde Wissensvermittlung, die zudem auch noch einen hohen Unterhaltungswert aufweist. Die klare Gliederung des Programms garantiert, dass sich für jeden Teilnehmer der Tagung ein Mehrwert einstellt. Dies kann der BI-Neueinsteiger sein, der einen ersten Überblick benötigt, aber auch der Profi, der vor technologischen oder organisatorischen Herausforderungen steht. Demzufolge prägen informative Übersichtsvorträge und profunde Fachpräsentationen das Programm, welches von einem unabhängigen Expertengremium nach einer Ausschreibung zusammengestellt wurde. Die bewährten Tracks von BI-Strategie und -Organisation über Data Management sowie Technologie & Tools bis zu Applikationen decken alle Aspekte der Branche ab. Neben dem Finanztrack, der sich im letzten Jahr sehr bewährt hat und ein Spektrum themenspezifischer Vorträge für die Finanzbranche bündelt, finden sich in diesem Jahr besonders zahlreiche Beiträge zum Themenfeld Big Data in seinen vielfachen Facetten. Daneben haben wir insbesondere die Themen Advanced und Predictive Analytics Metadatenmanagement Agile BI Shadow BI BI-Modellierung Visual Analytics für Sie neben weiteren organisatorischen und strategischen Aspekten in den Vordergrund gestellt. Darüber hinaus haben wir mit BITKOM einen neuen Verbandspartner gewonnen, der am Montag, 23. Juni den Track BITKOM Big Data präsentiert. Ganz besonders erfreulich sind die zahlreichen Anwenderpräsentationen renommierter Großunternehmen, die aus eigenen Projekten berichten. Auch in diesem Jahr finden Sie den größten Messeplatz der BI-Anbieter in München vor, was die TDWI Konferenz umso attraktiver macht. Ich freue mich auf die Veranstaltung und auf ein Treffen mit Ihnen! Univ.-Prof. Dr. Peter Gluchowski, Vorsitzender des TDWI Germany e.v. Dr. Joachim Philippi 7P Solutions & Consulting AG Dr. Carsten Bange GmbH Welcome to 10 Years TDWI Conference 2014 will mark the 10 year anniversary of TDWI Germany! For the past 10 years the team running the TDWI events in Europe have given all of us great insights and in-depth education across the entire spectrum of data warehousing and business intelligence. Let s take a minute to reflect on some of the changes in our industry over the past 10 years. When I look back, life was rather simple 10 years ago. All we really had to worry about was our core data warehouse and making sure we could get the quality as good as possible and keep it as current as possible. Fast forward 10 years and I have a hard time recognizing that data warehouse. In fact the data warehouse today is only a very small part of the scope of the new business intelligence landscape that we are dealing with. We are now working to understand the Big Data world and how it fits into each of our environments, should we be using Agile BI development techniques, do we have a data governance program, a master data management program and how are we going to take advantage of the analytics explosion that is here to stay. We are all fortunate, because your TDWI Germany team has kept abreast of all the changes in techniques and technologies and continues to bring you the best: in-depth, best practice, vendor neutral education delivered by highly regarded industry experts. In addition, you can talk to all of the top technology providers and consulting organizations and learn the latest trends and solution offerings. I am extremely proud of the work that our TDWI German partners have done over the past 10 years and I am looking forward to seeing all of you at our 10 anniversary conference! Paul Kautza. Director of Education, TDWI Klaus Dieter Schulze Steria Mummert Consulting GmbH Montag / Monday, 23. Juni 2014 Kaffee / Coffee & Registrierung / Registration Keynote: Dr. Christian P. Illek, Vorsitzender der Geschäftsführung Microsoft Deutschland GmbH, BITKOM Präsidiumsmitglied: The Circle of Data Life: Big, smart und relevant in einem lernenden System der Wertschöpfung Microsoft & Partner Day BITKOM Big Data und Industrie 4.0 Track Technology, Architecture & Tools Technology, Architecture & Tools Special Day Special Day M3A-1 M2A-1 M1A-1 IBM 1 10:45-12:00 Data Warehouse und BI Projektberichte M7 Von BI zu Big Data 10:45: How to achieve maximum Business Value from adding Big Data Analytics to your BI Architecture M1 Analytische Infrastrukturen Teil I Mind shift Big Data - Neue Technologien und Ihre Auswirkungen auf die klassische analytische Infrastruktur M6 TDWI Business Intelligence Architecture: Principles of BI Design M5 TDWI Business Analytics: Exploration, Experimentation, and Discovery M4A Extreme Scoping (Part 1): Agile BI versus Agile EDW Larissa Moss BI im Wandel Zwischen Visionen und Moden: Ergebnisse praxisorientierter Forschung der Universität Stuttgart Update zur Performanz der spaltenbasierten In-Memory Datenbanken Anwendung der Predictive Analytics Prof. Dr. Carsten Felden, Claudia Koschtial IBM 2 12:30-13:45 Big Data Projektberichte Microsoft :45-11:30 Power is nothing - without control: Managed Self Service und das neue Power BI für Office 365 Volker Hinz Mark Peco 11:10: Big Data und BI - PoC Methodik und Beispiele aus der Praxis Prof. Dr. Hans-Georg Kemper, Dr. Heiner Lasi, Dr. Henning Baars Dr. Andreas Hauenstein, Dr. Simon Hefti, Dr. Andrej Vckovski, Dr. Asli Yaman Timm Grosser, Otto Görlich, Lars Iffert IBM 3 15:15-16:30 Big Data Analysen Live erleben Microsoft :30-12:00 Erfolgreich im Big Data Projekt - Microsoft Parallel Data Warehouse in der Projektpraxis Hilmar Buchta Operational Intelligence 11:35: Intelligent Business Operations: Echtzeit- Datenanalyse und -Aktionen im Zusammenspiel M3A-2 M2A-2 M1A-2 Implementierung und Betrieb des Finance Data Warehouse bei IKEA GeoIntelligence über die vernachlässigte Dimension im Data Warehouse Social BI Sharing Business Information IBM 4 17: Vertrauen und Erkenntnis mit Big Data Microsoft :30-13:00 Analytics as a Service - Optimierung von BI-Investitionen und Einführung einer Analytics Plattform auf Basis von Microsoft Technologien Knut Veltjens, Damir Zubovic Christian Meyer, Nicola Wolffgardt Dr. Thomas Bierhoff, Karl-Heinz Böhm Sabine Lonien, Janett Dassler 12:30: Process Mining Prozesstransparenz in Echtzeit CSm5 Intelligente Ansätze für M2M und Big Data im Haushalt - wenn Solaranlagen die Waschmaschine reparieren CSm4 Esri Location Analytics Die räumliche Sicht auf Ihre Daten 12:55: Kunden besser verstehen: Multi-Channel Text Analytics und BI im Customer Experience Management Stefan Vienken CSm3 Ist Ihr DWH noch zu retten? DWH- Sanierung als risikoarme Alternative zum kompletten Neubau CSm2 Infrastruktur-Konsolidierung und Optimierung unter Einbindung von In-Memory-Database CSm1 Case Study: Ab Initio Software Germany GmbH Microsoft :15-13:45 Zukunftstrend In- Memory: Microsoft SQL 2014 und SAP HANA - Praxisvergleich in Zusammenarbeit mit den Dresdner Verkehrsbetrieben Dr. Benjamin Kettner, Tobias Maier Ursula Besbak, Jens Diekman Jens-Christian Pokolm Marc Bastien Technology, Architecture & Tools Data Management Big Data und Change Management 13:20: Big Data vom Brainstorming zum Business Case M2 M3P-1 M2P M1P-1 Analytische Infrastrukturen Teil II Marktübersicht und Diskussion relevanter Technologieanbieter für BI, Datenmanagement und Big Data M6 Fortsetzung/ Continued M5 Fortsetzung/ Continued M4P Extreme Scoping (Part 2): Agile approach for enterpriseclass EDW/BI Data Warehouse Automatisierung und Industrialisierung Neue Wege der Agilität Metadatenmanagement und Dokumentation in heterogenen BI- Systemlandschaften Real-Time Scorings zum Schutze der Liebe Big Data und Industrie 4.0 Erschließung der Synergiepotenziale 15:15: Industrie 4.0 und Big Data Daten-Analyse als Schlüssel für eine intelligente Diagnose in der Produktion TDWI Business Intelligence Architecture: Principles of BI Design TDWI Business Analytics: Exploration, Experimentation, and Discovery Mario Selk, Jürgen de Braaf Microsoft :15-15:45 cmore Reporting als Berichtsfabrik in einem multinationalen Konzern Holger Leichsenring Gregor Zeiler Larissa Moss Prof. Dr. Peter Gluchowski, Jörg Frank Timm Grosser, Otto Görlich, Lars Iffert Mark Peco M3P-2 M1P-2 Microsoft :45-16:30 How In-Memory can accelerate your business SQL Server 2014 In Memory Performance Guido Jacobs Die Business Intelligence der Telekom Deutschland im Wandel der Zeit 15:40: Smart Port Logistics im Hamburger Hafen Alexander Overmeyer, Ralph Leipert Vom Kundenwertmodell zum Social Customer Value: Business Analytics zur Auswertung Sozialer Netzwerke Dr. Ralf Finger Microsoft :00-17:45 Data Warehouse in der Cloud Marketing Hype oder Realität? Guido Jacobs 16:05: Datability Rechtsfragen zur Transaktionsfähigkeit von Daten 17:00 Panel mit Vortragenden SIGS DATACOM GmbH Lindlaustraße 2c, D Troisdorf VERANSTALTER DER Fragen? Bitte kontaktieren Sie Frau Sinah Fröhlinger via Oder per Telefon: +49 (0) 2241/ Case Studies

3 Dienstag / Tuesday, 24. Juni Kaffee / Coffee & Registrierung / Registration T1A Der Einsatz von Visual Business Intelligence bei der Otto Group Andreas Wiener, Dr. Jörn Kohlhammer, Ulrich Siegel, Dr. Gunar Schröer Data Management T1P CSt1 Technology, Architecture & Tools T2A-1 Map-Reducing Überall Carsten Hufe, Michael Hausenblas T2A-2 BI Architektur heute Erweiterung klassischer BI Architekturen um neue Big Data Technologien und Use Cases Dr. Carsten Dittmar, eter Schulz T2P-1 BI in der Finanzindustrie T3A-1 1) BI zwischen Anspruch und Wirklichkeit: ein Blitzlicht auf die Lage bei deutschen Banken und Versicherungen Ursula Besbak 2) Etablierung eines Steuerungskreises zur computergestützten Rechnungsprüfung (CRP) bei Versicherungen Johannes Heinen T3A-2 1) Neuaufbau des Online- Vertriebskanals und Analyse der Conversion Rate bei einer Krankenversicherung Volker Wutschik 2) Flexible Entwicklung einer BI-Anwendung in der Central Krankenversicherung durch agile BI und Scrum Thomas Löchte, Lothar Wirtz CSt2 BI in der Finanzindustrie T3P-1 1) BI in der Finanzindustrie Ein Bottom Up Ansatz aus der Geschäftsfeldsteuerung Sandra Holz, Tobias Schmitz-Harbauer 2) Mobile Lösungen für Bankensteuerung Prof. Dr. Carsten Felden, Claudia Koschtial T4A Tools and Techniques for Analysing Big Data Mike Ferguson Data Management T4P-1 T5 Supporting the Analytics Driven Thomas A. Rathburn Best Practice ETL Metadata driven Service Architecture Stefan Seyfert Open Data The Potential and Opportunity? Jason B. Perkins, Will O Shea CSt3 CSt4 CSt5 Fortsetzung/ Continued T5 Supporting the Analytics Driven Thomas A. Rathburn Data Management T6 TDWI Data Virtualization: Solving Complex Data Integration Challenges Mark Peco Einsatz von Jaspersoft als BI- und Integrationsplattform für die mobile CRM- Lösung von ysura Eine Fallstudie aus der Pharmaindustrie Philip Debbas Data Management Fortsetzung/ Continued T6 TDWI Data Virtualization: Solving Complex Data Integration Challenges Mark Peco Data Management T7 TDWI Data Modeling: Data Analysis and Design for BI and Data Warehousing Systems Data Management Fortsetzung/ Continued T7 TDWI Data Modeling: Data Analysis and Design for BI and Data Warehousing Systems T1 Data Driven Enterprise Teil I Durch Daten leiten lassen wie durch Analysen bessere Geschäftsprozesse entstehen Jacqueline Bloemen Keynote: Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer, Business Application Research Center (): TDWI Germany 10 year anniversary: How the last 10 years can help us predict the future for data management and BI technology Case Studies Big Data Wenn Standardrezepte fehlschlagen: Werkzeuge für Probleme, die nicht dem Standard entsprechen Bartlomiej Wrobel Low-Latency Anwendungen mit Hadoop Marcus Held, Dr. Henrik Behrens The Value of Big Data - auf der Suche nach dem vierten V Dr. Sebastian Olbrich, Katja Funke Massendatenintegration mit der ETL Factory an Hand eines Kundenbeispiels aus dem Finanzbereich Oliver Schröder Datenvisualisierung entlang der Supply Chain: Risiken und Gefahren in der Lieferkette interaktiv aufdecken, bevor die Produktion beeinträchtigt wird Patrick Benoit T2 Data Driven Enterprise Teil II Datenstrategie im Wandel Erweiterte Ansätze der Entscheidungsfindung im Unternehmen Jacqueline Bloemen Microsoft & Partner Day Special Day Special Day Microsoft :15-10:15 Analytical Platform System Real World Experiences Ralph Kemperdick Microsoft :45-11:30 Schnellere Aha Effekte aus Big Data. Small Data. All Data. Georg Urban Microsoft :30-12:00 Microsoft Data Warehouse auf SAP - Quick und Not Dirty Philipp Uihlein, Dr. Harald Kuppelmaier Microsoft :30-15:00 Self Service BI Ein Erfahrungsbericht über den schmalen Grat zwischen Flexibilität und analytischem Chaos Daniel Volknant, Michael Bruns Microsoft :15-16:00 Realtime BI meets Big Data Das Modern Data Warehouse von Microsoft Hans Wieser Microsoft :30-17:15 Dashboards, Berichte, Analysen und mobile Apps was nimmt man wie, wo, wann? Volker Hinz, Georg Urban Weitere Informationen zum Inhalt finden Sie in Kürze auf: T2P-2 Big Data und Little Security - BI in Zeiten von PRISM, CyberCrime, Steuer-CDs und zunehmender Regulierung Dr. Gerald Spiegel T3P-2 T4P-2 1) Mit Evolution zur Revolution: Etablierung von Compliance Analytics Martin Stolberg, Dr. Jens-Werner Hinrichs 2) Der lange Anlauf zum Datenqualitätsmanagement: Ein Erfahrungsbericht mit Anschauungsmaterial Hubert Wolken, Guilherme Morbey 1) A Multisite Active Data Warehouse and our experience after six months of continuous operation... Jose Valiño 2) Performance Management: Business concept to visualization Wolfram Greiner Mittwoch / Wednesday, 25. Juni Kaffee / Coffee & Registrierung / Registration Technology, Architecture & Tools Data Management BI Executive ORACLE Day SAS Day Schatten BI Was tun? W1A-1 W2A-1 W3A-1 W4A W5 W6 W7A W1 Special Day Special Day Prof. Christopher Rentrop W1A-2 Sourcing Konzepte & Standardisierung Transformation einer BI Lösung und Organisation Oliver Schwenteck, Andreas Wallenborn Predictive Analytics Entwicklung, Organisation und Technologie Markus Enderlein, Dr. Katrin Zaiß, Gert Jan Feick W2A-2 Business Analytics using Decision Trees Prof. Dr. Andreas Hilbert Agile BI-Evolution bei Axel Springer SE Till Sander, Dr. Jens Bleiholder, Nicole Jänchen W3A-2 Data Vault Data Warehouse Agilität nicht nur durch Vorgehensweisen, sondern mit Methode Dr. Bodo Hüsemann Following Google: Don t Follow the Followers, Follow the Leaders Mark Madsen Keynote: Larissa Moss, Founder & President, Method Focus Inc.: Chief Data Officer: Expanding the C-Suite Case Studies W1P-1 CSw1 Mit datengestützten Analysen schnellere und einfachere unternehmerische Entscheidungen treffen Sean Jackson, Klaus Rohrmoser BICC Update 2014: Strategie, Rollen, Organisation und Umsetzung Dr. Andreas Totok, Tom Gansor Data Management W2P-1 W1P-2 W2P-2 Innovative Analytics In-Memory Klaus Steinbach Near Real-Time Fraud- Detection mit Data Vault Ein Erfahrungsbericht Petr Beles Best Practices der Core Data Warehouse Modellierung Dr. Michael Hahne CSw2 ETL-Prozesse mit Big Data und Apache Hadoop ohne Programmierkenntnisse umsetzen Michael Pretsch Agile BI W3P-1 Agil beim Aufbau eines Data Warehouse. Lässt sich mit Automation agiles Vorgehen unterstützen? Oliver Cramer W3P-2 1) BI und Scrum ein Erfahrungsbericht nach 4 Jahren Einsatz von Scrum im Data- Warehouse einer Versicherung Markus Peter 2) Data Warehouse Architektur Flexibilität durch Data Vault Modeling Dirk Lerner W4P Getting the picture: how to visualize data for effective analysis and communication Jos van Dongen Pragmatic Issues in a Modern Analytics Thomas A. Rathburn W5 DWI Dimensional Data Modeling Primer: From Requirements to Business Analysis Data Management W6 Secrets of Analytical Leaders: Insights from Information Insiders Wayne Eckerson CSw3 CSw4 CSw5 Big Data provides competitive advantage Case Study: for Walmart with Neo4j Exasol AG Lars Nordwall Changing the Game for BI and Analytics - BI Transformation with MicroStrategy Sebastian Drews, Dominik Classen Fortsetzung/ Continued Pragmatic Issues in a Modern Analytics Thomas A. Rathburn Fortsetzung/ Continued DWI Dimensional Data Modeling Primer: From Requirements to Business Analysis BI Executive W7P Das Management der Business Intelligence Spezielle Aspekte der BI für Führungskräfte und Entscheidungsträger Prof. Dr. Peter Gluchowski, Prof. Dr. Peter Chamoni Weiterentwicklung der Business Intelligence Strategie Teil 1 Workshop, Best-Practices und Erfahrungen der - Analysten Patrick Keller, Herbert Stauffer W2 Weiterentwicklung der Business Intelligence Strategie Teil II Diskussion mit den Teilnehmern Patrick Keller, Herbert Stauffer Oracle 1 09:00-10:15 Warum nicht zusammen Hadoop und Data Warehouse Teil 1 Gavin Dupré, Alfred Schlaucher Oracle 2 10:45-12:00 Warum nicht zusammen Hadoop und Data Warehouse Teil 2 Gavin Dupré, Alfred Schlaucher Oracle 3 14:15-15:00 BI optimieren In- Memory Reporting & Analytics auf beliebigen Datenquellen mit einer Suite Oracle 4 15:00-15:30 Analysen für unterwegs Oracle Business Intelligence Mobile Oracle 5 15:30-16:00 Business Analytic aus der Cloud Intuitive Self-Service- Tools für Data Loading, Modeling, Analysen, Reports und Dashboards Oracle 6 16:15-17:00 Antworten auf neue Fragen Social Media- & Text-Analytics mit Self-Service Data Discovery Überall, wo Daten zählen. Analytics so einfach wie nie. SAS 1 09:00-09:30 Visual Business Analytics: Effektiver Zugang zu Daten und Informationen Dr. Jörn Kohlhammer SAS 2 09:30-10:15 Faktenbasierte Entscheidungen für alle: SAS Visual Analytics Dr. Andreas Becks SAS 3 10:45-12:00 SAS Visual Analytics in der Praxis: Anwendungsbeispiele und Live-Demos Thomas Bodenmüller- Dodek SAS 4 14:30-15:15 Einsichten gewinnen, Ergebnisse teilen, effektiv zusammenarbeiten mit SAS Visual Analytics Thomas Bodenmüller- Dodek SAS 5 15:15-16:00 Die perfekte Ergänzung für Data Scientists: SAS Visual Statistics Dr. Andreas Becks

4 Preise und Konditionen anmeldung unter Konferenzhighlights Early Bird Konditionen bis 23. Mai 2014 Package TDWI-Mitglied nichtmitglied 3 Tage 1.345, ,- 2 Tage 1.145, ,- 1 Tag 845, ,- Normalpreis bei Anmeldung ab 24. Mai 2014 Package TDWI-Mitglied nichtmitglied 3 Tage 1.445, ,- 2 Tage 1.245, ,- 1 Tag 845, ,- Alle Preise verstehen sich zzgl. MwSt. und beinhalten den Zugang zu allen Kursen und Sonderveranstaltungen, die Kursunterlagen, eine Konferenztasche, Mittagessen, Kaffeepausen und ein BI-Spektrum-Abonnement sowie die Teilnahme an der TDWI-Geburtstagsparty. Sie möchten an der TDWI Konferenz teilnehmen und sind noch kein TDWI-Mitglied? Wenn Sie jetzt TDWI-Mitglied werden, erhalten Sie direkt den reduzierten Mitgliedspreis zur Konferenz! Alle Informationen zum TDWI Verein finden Sie auf Hotelinformationen Für die Teilnehmer der TDWI Konferenz 2014 haben wir ein Abrufkontingent und Vorzugspreise für Sie im Maritim Hotel München verhandelt. Bitte beachten Sie, dass das Abrufkontingent begrenzt ist. Einzelzimmer 125,00 Doppelzimmer 172,00 (inkl. MwSt. und Frühstück) Stichwort: TDWI 2014 Bitte kontaktieren Sie das Maritim Hotel München zeitnah für Ihre Reservierung. Tel.: +49 (0) 89/ ; Mehr Hotelvorschläge finden Sie auf unserer Website unter Für Teilnehmer Hotelinformationen. veranstaltungsort Veranstaltungsort: MOC Veranstaltungscenter München Adresse: Lilienthalallee 40, München, Mit dem Auto Das MOC Veranstaltungscenter München ist mit dem PKW durch die direkte Autobahnanbindung bestens erreichbar. Verlassen Sie die A9 Nürnberg/Salzburg an der Ausfahrt München-Freimann (Nr. 74). Sie gelangen direkt auf die Heidemannstraße, von der Sie nach ca. 500 m links in die Lilienthalallee einbiegen. Mit öffentlichen Verkehrsmitteln Vom Hauptbahnhof Fahrtroute S-Bahn und U6 Mit einer S-Bahn bis zur Haltestelle Marienplatz Umsteigen in die U6 Richtung Garching-Forschungszentrum Haltestelle Kieferngarten Fußweg ca. 5 Minuten zum MOC Umsteigen: einmal Fahrzeit: ca. 20 Minuten Wann: 23. bis 25. Juni 2014 Wo: MOC, Lilienthalallee 40, München, Anmeldung: Nutzen Sie das Online-Registrierungsformular unter und profitieren Sie bis zum 23. Mai 2014 von den Early Bird Konditionen. Kontakt: Frau Sinah Fröhlinger SIGS DATACOM GmbH Mail: Tel.: +49 (0) Wir freuen uns, Ihnen zum 10-jährigen Jubiläum folgende Programmhighlights zu präsentieren: Keynotes The Circle of Data Life: Big, smart und relevant in einem lernenden System der Wertschöpfung Dr. Christian P. Illek, Vorsitzender der Geschäftsführung Microsoft Deutschland; BITKOM Präsidiumsmitglied TDWI Germany 10 year anniversary: How the last 10 years can help us predict the future for data management and BI technology Dr. Carsten Bange, Geschäftsführer Chief Data Officer: Expanding the C-Suite Larissa Moss, Founder & President, Method Focus Inc. Special Tracks BITKOM Big Data-Track Der TDWI Germany e.v. und der BITKOM rücken enger zusammen. Nachdem der TDWI Partner des BITKOM Big Data Summit in Hanau ist, freuen wir uns, einen speziellen Big Data Track auf der TDWI Konferenz zu präsentieren. Dieser Track steht unter der fachlichen Leitung von Dr. Mathias Weber und dem Arbeitskreis Big Data des BITKOM. Finance-Track Nach dem großen Erfolg im letzten Jahr wird es auch in 2014 wieder einen speziellen Track zu BI in der Finanzindustrie geben. Dr. Andreas Totok hat hier erneut ein spannendes Programm mit vielen Anwenderbeiträgen zusammengestellt. Anwenderpräsentationen In diesem Jahr haben wir unter anderem Anwenderberichte von: Ikea Deutsche Telekom Parship Otto Group British Telecom Health Care Gothaer Versicherung Central Krankenversicherung Berliner Sparkasse Provinzial Versicherung Axel Springer Hamburg Port Authorities Internationale Experten Zum Jubiläum haben wir die internationalen Programmanteile noch weiter ausgebaut und bieten bis zu vier englischsprachige Tracks pro Tag an. Unter anderem mit: Wayne Eckerson, Mike Ferguson, Larissa Moss, Mark Madsen, Jos van Dongen, Tony Rathburn, Marc Peco und. Breites Themenspektrum Wir greifen alle im Markt relevanten Themen auf und bieten von Grundlagen der Datenmodellierung bis zur Beleuchtung aktueller Trends und Technologien ein breites Themenspektrum auf. So haben wir unter anderem Big Data, Analytics, Agile BI, Data Virtualization, Data Management, Technology und Strategy im Programm. Special Days Verschaffen Sie sich mit den Special Days von IBM, Microsoft, Oracle, SAP und SAS einen Überblick über die neuesten Entwicklungen und Technologien im Themenumfeld Business Intelligence, Data Warehousing und Analytics. Networking Treffen Sie mehr als 900 BI-Experten und tauschen Sie sich aus. Die TDWI Konferenz ist der Branchentreffpunkt der BI- Community. Die Pausen und die große Fachmesse bieten hier beste Möglichkeiten. Nicht zu vergessen das Jubiläumshighlight, unsere große 10-Jahres-Geburtstagsparty im Kesselhaus am ersten Konferenzabend

5 Happy Birthday TDWI! Das 10-jährige Jubiläum der TDWI Konferenz wird gefeiert wir laden alle Teilnehmer, Sprecher und Sponsoren zur großen Geburtstagsparty ein! In der beeindruckenden Architektur der Eventlocation Kesselhaus feiern wir das 10-jährige Jubiläum der TDWI Konferenz. Direkt gegenüber des MOC erwarten Sie am Montag, 23. Juni 2014 ab Uhr Opitz Cocktail Lounge pmone Event Cooking Steria Mummert BBQ-Area Live Musik von White The Band Gute Gespräche, Essen, Trinken, Musik von den 80ern bis heute, bestes TDWI-Wetter, Fußball-WM das alles sind Garanten für eine tolle Party. Wir freuen uns auf Sie! Oracle ExpertenAbend mit Dr. Carsten Bange Dienstag, ab: 18:30 Uhr Analystentalk und Netzwerkabend zum Thema: Neue Geschäftsmodelle mit Big Data und Business Analytics in entspannter Atmosphäre mit Bier, Wein und Fingerfood. Diskutieren Sie mit Analysten, unseren Experten und Gleichgesinnten zu neuesten Trends und Entwicklungen. Keynote: Montag, 23. Juni 2014, 09:30-10:30 The Circle of Data Life: Big, smart und relevant in einem lernenden System der Wertschöpfung Dr. Christian P. Illek Vorsitzender der Geschäftsführung Microsoft Deutschland GmbH BITKOM Präsidiumsmitglied Weitere Informationen zum Inhalt finden Sie in Kürze auf: Dr. Christian P. Illek (49) ist seit September 2012 Vorsitzender der Geschäftsführung von Microsoft Deutschland und Area Vice President International. Er berichtet an Jean-Philippe Courtois, President Microsoft International. Dr. Christian P. Illek ist Mitglied des Präsidiums des BITKOM und Vorsitzender von Deutschland Sicher im Netz e.v. Dr. Christian P. Illek war bislang Geschäftsführer Marketing der Telekom Deutschland GmbH und verantwortete dort unter anderem alle Marketingaktivitäten für Privat- und Geschäftskunden in Deutschland sowie die internationale Produktentwicklung für Festnetz, IPTV, konvergente und Geschäftskunden- Angebote der Deutschen Telekom AG. Vor seiner Berufung als Geschäftsführer Marketing T-Mobile im Mai 2009 und zum Bereichsvorstand T-Home Anfang 2007 arbeitete er in verschiedenen Führungspositionen bei den Firmen Bain & Company und Dell sowohl in Deutschland als auch in der Schweiz. Keynote: Mittwoch, 25. Juni 2014, 12:15-13:00 Chief Data Officer: Expanding the C-Suite Larissa Moss Method Focus Inc. Founder & President Many organizations are beginning to understand the strategic value of their data assets, but they do not know how to leverage and monetize it. When organizations are asked who manages their data assets, the answers range from nobody to the chief information officer (CIO). However, most CIOs have a technical background and are largely not dataknowledgeable. They are expected to master a wide variety of technology platforms and perform technical functions, such as managing computer systems. Managing data as an asset is almost never seen as a job qualification requirement for a CIO. As a result, the new position of chief data officer (CDO) has surfaced in recent years. This presentation will explain the qualifications and responsibilities of the CDO. Larissa Moss is founder and president of Method Focus Inc. She is widely published. Her books include Data Warehouse Project Management, Impossible Data Warehouse Situations, Business Intelligence Roadmap, Data Strategy, and Extreme Scoping : An Agile Approach to EDW/BI. She speaks regularly at conferences in USA and Europe on the topics of EDW/BI, MDM, project management, methodologies, and data governance. CBIP: June 25-27, 2014 CBIP Exam Preparation Courses Become a Certified Business Intelligence Professional! The courses and examination language is English! Please bring along your own Laptop! Wednesday, June 25, 2014, Thursday, June 26, 2014, Testing: All exams are offered on Friday, June 27, LOCATION: Eden Hotel Wolff, Arnulfstraße 4, München TDWI is offering the following new CBIP exam preparation courses: Certification requires passing three exams: CBIP Preparation for the Information Systems Core Exam (Mandatory Exam) CBIP Preparation for the Data Warehousing Exam (Mandatory Exam) CBIP Preparation for the Data Analysis and Design Exam (Specialty Area Exam) CBIP Preparation for the Leadership and Management Exam (Specialty Area Exam) Why attend an exam preparation course? These courses are designed for those who already have the knowledge and experience, but would benefit from an interactive and informative review just prior to testing. You ll get ready to test through discussion, review of concepts and terminology, and practice with sample exam questions. Every exam preparation class is led by a CBIP-certified instructor who has experienced the examination process and can share tips and techniques that will help to improve your performance when taking exams. Instructor: Mark Peco, CBIP is an experienced consultant, educator, manager and analyst. He holds graduate and undergraduate degrees in engineering from the University of Waterloo and has led numerous consulting and software development projects helping clients adapt to fundamental shifts in business models and requirements. Mark is a faculty member of the Data Warehousing Institute (TDWI) and lectures to companies on a global basis on topics related to the challenges, opportunities and risks associated with implementing intelligent business solutions. TDWI Partner Members For price information, more details and registration please contact: These solution providers have joined TDWI as special Partner Members and share TDWI s strong commitment to quality and content in education and knowledge transfer for business intelligence and data warehousing. Keynote: Dienstag, 24. Juni 2014, 12:15-13:00 TDWI Germany 10 year anniversary: How the last 10 years can help us predict the future for data management and BI technology Dr. Carsten Bange Gründer und Geschäftsführer Business Application Research Center () The last decade brought a wealth of innovation in data management driven by ever increasing needs for scalability, performance and maintainability. Specialized technologies like analytical and NoSQL databases, Hadoop and virtual data integration emerged, more flexible architectures evolved, and the term Big Data widened the scope of BI and data management for management, business and IT. The presentation looks at developments and trends that emerged in the last 10 years and that are helping us to understand what will happen in the next 10 years when companies, economies and society will be data-driven. Dr. Carsten Bange is founder and CEO of the Business Application Research Center (), an independent software market analyst and IT consulting company. He holds a PhD in management information systems, is a frequent speaker at IT conferences and lead analyst and consultant on business intelligence and data warehousing strategy, architecture and technology selection for more than 10 years. Nutzen Sie den Earlybird Vorteil und melden Sie sich bis 23. Mai 2014 an! Sie sind noch kein TDWI Vereinsmitglied? Profitieren Sie als Mitglied von interessanten Konditionen für die TDWI Konferenz. M1A-1: Montag, 23. Juni 2014, 10:45-12:00 Anwendung der Predictive Analytics Prof. Dr. Carsten Felden Claudia Koschtial TU Bergakademie Freiberg TU Bergakademie Freiberg Inhaber der Professur Leiterin des für ABWL Cluster ebusiness Business und Predictice Analytics haben sich als Begriff in Wissenschaft und Praxis etabliert. Bei Predictive Analytics geht es um einen speziellen Bereich der Business Analytics, der insbesondere auf die Vorhersage von entscheidungsrelevanten Informationen abzielt. Dabei werden Methoden des Data Mining genutzt, aber auch methodische Erweiterungen durchgeführt. Der Workshop zeigt beispielhaft und direkt an verschiedenen Softwarewerkzeugen konkrete Fragestellungen aus dem Bereich der Predictive Analytics und deren Lösungsschritte im Detail. Dazu werden Fallstudien genutzt, um diese direkt im System zu bearbeiten. Die Teilnehmer werden dabei in die Lage versetzt zu erkennen, welchen Mehrwert Predictive Analytics bieten kann, und erhalten konkrete Umsetzungshinweise für die Praxis. Dabei soll auch deutlich werden, worauf bei einzelnen Schritten zu achten ist, um nützliche Ergebnisse zu erzielen. Zielpublikum: BI-Anwender und Entscheider im taktischen Management Voraussetzungen: Grundlagenverständnis über Business Intelligence In-Depth Education TDWI InDepth-Education Bonn September, 22 nd 24 th, 2014 Mark Peco Amsterdam October, 22 nd 24 th, 2014, More Information: SAVE THE DATE! 8 9

6 M1A-2: Montag, 23. Juni 2014, 12:30-13:45 Social BI - Sharing Business Information M2A-2: Montag, 23. Juni 2014, 12:30-13:45 GeoIntelligence über die vernachlässigte Dimension im Data Warehouse M3A-2: Montag, 23. Juni 2014, 12:30-13:45 Implementierung und Betrieb des Finance Data Warehouse bei IKEA M4P: Montag, 23. Juni 2014, 15:15-18:15 Extreme Scoping (Part 2): Agile approach for enterprise-class EDW/BI Sabine Lonien Janett Dassler 7P Solutions & Consulting AG Business Area Manager Consultant Business Intelligence Social BI Fachlicher Nutzen, technische Tücken und rechtliche Grenzen. Aus der Zusammenführung eines Social Intranet mit einer BI-Lösung entstehen neue Chancen für die Unternehmen. Informationen können nicht mehr nur gesucht werden, sie werden aktiv angeboten. Collaborative BI kann helfen, Entscheidungen im Team zu treffen und Entscheidungswege und -gründe transparent zu machen. Diesem Nutzen stehen aber nicht nur technische Herausforderungen gegenüber. Auch Fragen zu Datenschutz/Datensicherheit und zur informationellen Selbstbestimmung müssen gelöst werden. Vorgestellt wird ein konkretes Projekt mit Best Practices, Pits&Trapfalls sowie Lessons Learned. Zielpublikum: BI-Anwender und -Entscheider, BI-Projektleiter und -Architekten, Verantwortliche aus den Bereichen HR, Finance und Corporate Communications Voraussetzungen: keine M2A-1: Montag, 23. Juni 2014, 10:45-12:00 Update zur Performanz der spaltenbasierten in-memory Datenbanken Dr. Andreas Hauenstein Dr. Simon Hefti Lumoback D1 Solutions AG Chief Scientist Co-Founder, Chairman of the board Dr. Andrej Vckovski Netcetera AG CEO Dr. Asli Yaman D1 Solutions AG Spaltenbasierte In-Memory Datenbanken haben aufgrund ihrer hervorragenden Abfrageleistung schnell an Boden gewonnen. Bei der TDWI München 2010 berichteten wir über die Performanz solcher Systeme unter realistischen Bedingungen. Jetzt, 4 Jahre später, ist es Zeit, diese Messungen mit einem Standard-Kundendatenmodell und synthetischen Daten zu wiederholen. In diesem Vortrag präsentieren und diskutieren wir die Performanz-Messergebnisse für einige verbreitete und auch aufkommende Produkte wie Oracle und SQL Server, HANA, Sybase IQ und Pivotal. Zielpublikum: BI-Manager, Entscheider Voraussetzungen: Data Warehousing Grundkenntnisse Schwierigkeitsgrad: Experte TDWI twittert! Folgen Sie dem Twitter Account des TDWI: Wir berichten z.b. live von der Konferenz. Twittern Sie mit Sprechern, anderen Teilnehmern, Sponsoren und Ausstellern vorher, während und nach der TDWI Konferenz. Folgen Sie und verwenden Sie den Hashtag #TDWI2014 für Ihre Tweets. Dr. Thomas Bierhoff Atos Paderborn R&D Team Manager Karl-Heinz Böhm Atos Paderborn Head of Data Warehouse Competence Team BI-Systeme enthalten eine Vielzahl an Kennzahlen und KPIs, die in unterschiedlichsten Dimensionen betrachtet werden. Häufig erfolgt dabei die Analyse der Dimension Raum allein auf Basis von regionalen Attributhierarchien in Form von Tabellen und Diagrammen. Der Vortrag zeigt auf, welchen Beitrag Geoinformationssysteme (GIS) für die raumbezogene Visualisierung, Analyse und Optimierung von Geschäftskennzahlen leisten können. Die Visualisierung der Kennzahlen auf geografischen und thematischen Karten erleichtert die Informationsaufnahme erheblich: Eine Karte sagt mehr als 100 Reports. GI-Systeme bieten erweiterte Analysemöglichkeiten, die Aspekte wie Nachbarschaftsbeziehungen, Entfernungen, Erreichbarkeiten und Einzugsgebiete beleuchten: Wie das Wo das Wieviel beeinflusst. Auch Fragestellungen zur Optimierung von Kennzahlen sind mit GIS lösbar, hier ist besonders das Thema Standortoptimierung relevant: Von kurzen Wegen und knappen Gütern. Am Projektbeispiel Zentrales Informationssystem Maut erläutern wir, wie eine Integration von GIS-Funktionalität auf Basis Esri ArcGIS in ein bestehendes BI-System mit IBM Cognos BI vorgenommen werden kann und welche zusätzlichen Möglichkeiten zur Visualisierung und Analyse entstehen. Der Prototyp Real Time Traffic Forecast (RTTF) zeigt auf, wie aus Verkehrszählungsdaten unter Nutzung von Data Mining und GIS-Funktionalitäten Verkehrsprognosen erzeugt werden können, die für Echtzeit-Routing zur Stauvermeidung bzw. umgehung genutzt werden. Insbesondere das Zusammenführen von fest installierten Sensordaten und GPS-basierten floating car/sensor data weist ein hohes Potential auf, um umfassendere Verkehrsinformationen in Echtzeit zu erhalten und Prognosen ihrer Entwicklung erstellen zu können. Weitere, kleinere Beispiele aus Studien zur Standortoptimierung für Ladeinfrastrukturen und zur Optimierung der notfalldienstlichen Versorgung runden den Vortrag ab. M3A-1: Montag, 23. Juni 2014, 10:45-12:00 BI im Wandel Zwischen Visionen und Moden Ergebnisse praxisorientierter Forschung der Universität Stuttgart Prof. Dr. Hans-Georg Kemper Dr. Heiner Lasi Universität Stuttgart Universität Stuttgart Inhaber des Lehrstuhls ABWL Lehrstuhl und Wirtschaftsinformatik I Wirtschaftsinformatik I Dr. Henning Baars Universität Stuttgart Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik I Empirische Studien belegen, dass BI in nahezu allen Branchen hohe Priorität besitzt. Während jedoch im Praxisumfeld meist die Konsolidierung historisch gewachsener BI-Landschaften und die erfolgreiche Implementierung von BI-Governance-Ansätzen im Mittelpunkt stehen, befassen sich BI-Anbieter verstärkt mit kreativen Zukunftslösungen. Hierbei führen technische Treiber - z.b. In-Memory-DBs, Big Data, BI-in-the-Cloud, Self-Service-BI, Mobile-BI - zu neuen Anwendungskontexten. Doch: Wie belastbar, realitätsnah und praxisrelevant sind diese Konzepte und welche konkreten Business-Modelle stehen dahinter? Mit der Präsentation wollen wir einen Beitrag zur Entmystifizierung leisten. Anhand aktueller BI-Forschungen der Universität Stuttgart werden innovative BI-Ansätze vorgestellt, in Bezug auf künftige Herausforderungen (bspw. bezüglich Agilität, Prozessunterstützung, neue Datenquellen und -arten) untersucht sowie bezüglich ihrer Zukunftspotentiale kritisch diskutiert. Zielpublikum: Geschäftsleitung, CIO, BI-Verantwortliche, Projektleiter Voraussetzungen: keine Christian Meyer Capgemini Senior BI-Architekt Nicola Wolffgardt IKEA IT Germany GmbH Service Owner IKEA hat seine bisherige BI-Anwendung zur Unterstützung des Internal Pricing Prozesses durch ein DWH, basierend auf einer robusten und flexiblen Architektur, sowie ein modernes Frontend-Werkzeug abgelöst. Dieser Vortrag beschreibt Entwurf und Umsetzung dieser fachlich komplexen geschäftskritischen BI-Lösung durch ein gemischtes, internationales Projektteam mit Standorten in Indien und Europa sowie die Übergabe an die Linie und den Betrieb. Wir erläutern die speziellen Herausforderungen dieses Projektes sowie deren Bewältigung durch die Definition adäquater Verantwortlichkeiten je Teil-Team, entsprechende Prozesse sowie Standards für Dokumentation und Test, die eine effektive und effiziente Zusammenarbeit unterstützt haben. Wir gehen ein auf die Erfolgsfaktoren und Best Practices für den Wissenstransfer und die Übergabe dieser komplexen Lösung, einschließlich etablierter Konventionen für Design, Entwicklung und Test an das Application Management durch einen externen Sourcing-Partner. Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager, Service-Manager, Business- Analysten, BI-Architekten, Transition-Manager Voraussetzungen: BI Grundlagen M4A: Montag, 23. Juni 2014, 10:45-13:45 Extreme Scoping (Part 1): Agile BI versus Agile EDW Larissa Moss Method Focus Inc. Founder & President Agile development has been popular in the operational systems world for over a decade and it is finally catching on in the data warehousing / business intelligence space. However, the results are not always positive. Agile development methods like Scrum seem to work for some projects, but not others. They seem to work for developers, but not for data management professionals. They seem to work for stand-alone BI applications, but not enterprise-class data warehouse projects. This seminar examines the reasons for the spotty success with agile methodologies in the EDW/BI space. It will describe four different BI scenarios that require different agile approaches. It will also introduce Extreme Scoping, which is a new agile approach designed specifically for enterprise-class data warehouse projects that require an enterprise perspective. It is a data-agile alternative to today s popular development-agile methodologies. Target Audience: Program and project managers, project leads, data management professionals (data modelers, database architects), project team members (analysts, developers) Prerequisites: Basic understanding of data warehousing and BI Level: Basic Larissa Moss Method Focus Inc. Founder & President There is unanimous agreement among agile authors, experts, and practitioners that agile development works for small stand-alone systems. However, there is considerable disagreement among the experts whether agile can work for large, complex systems like an enterprise-class data warehouse and master data management. These enterprise-class data integration projects require an enterprise perspective for activities like data standardization, data integration, enterprise data modeling, business rules ratification, coordinated data staging, common metadata, collectively architected databases, etc. Today s popular agile methods were not designed to address any of these data integration complexities. The Extreme Scoping method presented in this seminar is an alternative data-agile approach. It is designed to include all the data management activities crucial for enterprise-class data integration projects. Best of all, the 7 steps of Extreme Scoping can be easily adapted to any DW methodology. Target Audience: Program and project managers, project leads, data management professionals (data modelers, database architects), project team members (analysts, developers) Prerequisites: Basic understanding of data warehousing and BI Level: Basic M5: Montag, 23. Juni 2014, 10:45-18:15 TDWI Business Analytics: Exploration, Experimentation, and Discovery BI Specialist, CBIP Oakton Software LLC Analytics is at the forefront of business intelligence. The promise of BI is found in data analysis that provides insight and drives innovation. Data-driven investigation, exploration, and experimentation lead to the kinds of discoveries that uncover opportunities and help answer futurelooking questions. Analytics is a hot topic in business management, and quantitative analysis has rapidly become the in-demand skill for data management. What was once a specialty field exclusive to statisticians and mathematicians has become mainstream. Today s business analysts combine understanding of business, data, statistics, math, visualization, and problem solving to meet business-critical needs for information, understanding, and insight. Level: CBIP Prerequisites: None You Will Learn How models are used to define and frame analytic needs Model development techniques, including influence diagramming, spreadsheet engineering, and parameterization Model refinement techniques, including sensitivity analysis, strategy analysis, and iteration Discovery-oriented techniques, including heuristic analysis, subjective probability, hypothesis formation, and experimentation Statistical foundations of data analysis, including histograms, standard deviation, and regression The data side of analytics: data preparation, data cleansing, data visualization The human side of analytics: communication, conversation, collaboration A bit about analytics tools from free and open source to advanced analytics technology Weitere Informationen zu den Sprechern finden Sie auf:

7 M1: Montag, 23. Juni 2014, 10:45-13:45 Analytische Infrastrukturen Teil I Mind shift Big Data Neue Technologien und Ihre Auswirkungen auf die klassische analytische Infrastruktur Timm Grosser Senior Analyst Lars Iffert Analyst Otto Görlich Senior Analyst Anforderungen an BI-Systeme ändern sich permanent und das in immer kürzeren Zyklen. Historisch gewachsene Systeme kommen häufig dadurch an ihre Grenzen. Bestenfalls wird Flexibilität mit hohen Aufwänden kompensiert, was sich wiederum auf Kosten und Zeit für die Weiterentwicklung auswirkt. Das muss aber nicht sein. Neue Technologien bieten neue Optionen und ermöglichen die Umsetzung neuer Konzepte zum Aufbau einer flexiblen analytischen Infrastruktur. Ein heiß diskutiertes Beispiel findet sich in der Vision von Hasso Plattner, in der dank der In-Memory Datenbank-Technologie SAP HANA Optimierungen in der Datenarchitektur ermöglicht werden. Der Track behandelt u.a. folgende Themen: Status quo und Trends in analytischen Infrastrukturen Mind Shift Big Data das Ende des Data Warehouse? Wie die Anforderungen datengetriebener Unternehmen die klassische Lösungsarchitektur verändern Orientierungsrahmen BI Positionierung, Abgrenzung und Diskussion neuer Technologie-Klassen im Kontext einer ganzheitlichen und flexiblen Lösungsarchitektur Die Rolle von Cloud und Virtualisierung im Big Data Zeitalter M2: Montag, 23. Juni 2014, 15:15-18:15 Analytische Infrastrukturen Teil II Marktübersicht und Diskussion relevanter Technologieanbieter für BI, Datenmanagement und Big Data Timm Grosser Senior Analyst Lars Iffert Analyst Otto Görlich Senior Analyst Die Vielzahl an Anwendungen und Werkzeugen am Markt macht es nicht einfach, die BI-Landschaft optimal aufzustellen. Umso wichtiger ist es, Technologien einzuordnen und den Nutzen bewerten zu können. Ob funktional allumfassende Plattformen oder aber Speziallösungen besser geeignet sind, der Track greift diese Fragestellungen anhand folgender Themen auf und vertieft den Track vom Vormittag Mindshift Big Data Neue Technologien und Ihre Auswirkungen auf die analytische Infrastruktur : Marktübersicht und entwicklung BI, Datenmanagement und Big Data Technologien Vorstellung und Diskussion der marktbekannten Anbieter sowie interessanten Newcomern und technologischen Innovationen (u.a. zu den Themen Predictive Analytics, Hadoop Distributionen, NoSQL Datenbanken, Datenintegration, Datenqualität, Stammdatenmanagement, Analytische Datenbanken, BI & Planung, Streaming-Technologien) Das Grundrezept für den Erfolg des datengetriebenen Unternehmens Selbstverständlich kann der Track am Nachmittag auch unabhängig vom Vormittag besucht werden. M6: Montag, 23. Juni 2014, 10:45-18:15 TDWI Business Intelligence Architecture: Principles of BI Design Mark Peco Partner, CBIP InQvis Inc. Business intelligence architecture is a set of frameworks to organize the data, management, and technical components used to build BI systems. Architecture plays an important role in BI programs and projects, ensuring that the development efforts of multiple projects fit neatly together as a cohesive whole. Comprehensive architecture addresses data, technology, integration, business rules, processes, projects, and more. Multifaceted, multidimensional, and complex-bi architecture is clearly a team job that involves data architects, integration architects, technology architects, and more. With the right knowledge and skills, your BI architects become an effective team able to handle the many complexities of BI systems. Level: CBIP Prerequisites: None You Will Learn The full scope of architectural objectives - structural integrity, standardization, reusability, environmental fit, aesthetics, and sustainability A framework to ensure architectural completeness - business, organization, data, integration, and process views A framework to organize BI components - access, analysis, presentation, storage, integration, and data source tiers A framework to organize the information management stack - data, integration, rules, tools, teams, reports, analysis, and application A framework to organize architectural requirements - functional, data, operations, environment, and structural requirements A framework to organize technology requirements - data access, data manipulation, data analysis, reporting, visualization, security, portability, and accessibility Technology trends and BI architecture - cloud, SaaS, open source, appliances, advanced visualization al options for best fit of BI into your culture - conglomerate, cooperative, and centralized Data integration options in BI architecture - bus, hub and spoke, hybrid, federation, and virtualization M1P-1: Montag, 23. Juni 2014, 15:15-16:30 Real-time Scorings zum Schutze der Liebe Mario Selk Jürgen de Braaf PARSHIP GmbH PARSHIP GmbH Head of Business Intelligence Data Warehouse Manager & Controlling Online-Plattformen mit C2C-Kommunikation sehen sich heutzutage der organisierten Kriminalität gleich in doppelter Form ausgesetzt: Direkte finanzielle Schädigungen können genauso stattfinden wie der Betrug an ehrlichen Nutzern des eigenen Angebots. Kriminelle bauen im Netz zu anderen Personen ein Vertrauensverhältnis auf, um hohe Geldsummen zu erschleichen. Das so genannte Scamming verursacht in vielen Branchen negative Kundenerfahrungen, was direkte wie auch Folgeschäden für das Unternehmen bedeutet. In dieser Session werden Sie durch die Evolution der datengetriebenen Betrugsbekämpfung bei PARSHIP geführt: Vom ersten ad-hoc Scoring mit direktem operativen Mehrwert über die Einführung automatisierter Zwischenlösungen in die Customer-Service-Software bis hin zur vollautomatischen Erkennung in Echtzeit. Den Fokus dieses Vortrags bilden analytische Insights über die Chancen und Restriktionen der automatisierten Abwehr sowie Erfahrungen über den Einsatz von Scorings in agilen Umfeldern. Zielpublikum: BI-Professionals, IT-Manager, CIO Voraussetzungen: Grundverständnis in Data Warehousing, Business Intelligence und Data Mining Schwierigkeitsgrad: Experte M1P-2: Montag, 23. Juni 2014, 17:00-18:15 Vom Kundenwertmodell zum Social Customer Value: Business Analytics zur Auswertung Sozialer Netzwerke Dr. Ralf Finger CBIP, Information Works GmbH Geschäftsführer Kundenwertmodelle sind heute Standard in jeder Initiative des analytischen Customer Relationship Managements (CRM). Die systematische Integration der Erkenntnisse aus sozialen Netzwerken steckt hingegen oft noch in den Kinderschuhen. In diesem Vortrag werden die besonderen Herausforderungen der Auswertung sozialer Netzwerke dargestellt und die Verbindungspunkte zu anderen CRM-Prozessen aufgezeigt. Darauf aufbauend werden innovative Business Analytics Methoden für die Auswertung sozialer Netzwerke vorgestellt. Einen besonderen Schwerpunkt bilden dabei die Grundlagen der Netzwerkanalyse sowie die daraus ableitbaren, spezifischen Kennzahlen zur quantitativen Beschreibung von Online Communities. Am Beispiel der Auswertung von facebook und twitter werden Potential und konkreter Wertbeitrag der Analyse sozialer Netzwerke anhand praktischer Anwendungsfälle herausgearbeitet und in Form von Visual Analytics live demonstriert. Zielpublikum: BI Manager, Online Marketing Manager, CRM Analysts Voraussetzungen: Keine M2P: Montag, 23. Juni 2014, 15:15-18:15 Metadatenmanagement und Dokumentation in heterogenen BI-Systemlandschaften Prof. Dr. Peter Gluchowski Technische Universität Chemnitz Leiter Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik Jörg Frank Cimacon GmbH Geschäftsführer Wie unterschiedliche Untersuchungen und Studien im BI-Bereich belegen, erweist sich das Metadatenmanagement nach wie vor als großes Manko zahlreicher BI-Implementierungen. Während es inzwischen gelingt, die technischen Metadaten in einer Single-Vendor-Systemlandschaft durch Tools des Anbieters mehr oder weniger übersichtlich zu strukturieren und damit ausreichend gut zu dokumentieren, ist die Organisation auch der fachlichen Metadaten vor allem in Umgebungen mit Produkten unterschiedlicher Anbieter häufig immer noch ein ungelöstes Problem. Der Beitrag zeigt anhand von Praxisbeispielen auf, wie die Verwaltung sowohl technischer als auch fachlicher Metadaten sogar in heterogenen Systemumgebungen erfolgreich umsetzbar ist, wie sich einmal erfasste Systembeschreibungen auch in späteren Lebenszyklusphasen wiederverwenden lassen und wie eine tragfähige Lösung hierfür mit gebräuchlichen Technologien gestaltet werden kann. Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager, BI-Entscheider, DWH-Architekten, ETL-Entwickler Voraussetzungen: BI Grundlagen, ETL und Datenbanken Neue TDWI-Bücher im dpunkt.verlag Weitere Informationen unter: dpunkt.de/s/tdwi M3P-1: Montag, 23. Juni 2014, 15:15-16:30 Data Warehouse Automatisierung und Industrialisierung Neue Wege der Agilität Gregor Zeiler Trivadis Business Development Manager Data Warehouse-Lösungen müssen immer höheren Ansprüchen an Flexibilität und Anpassbarkeit genügen und dabei kostengünstig in der Implementierung und im Betrieb bleiben. Eine Herausforderung, die sich nur schwer mit traditionellen Vorgehensweisen und Methoden realisieren lässt. Data Warehouse Automatisierung und Industrialisierung nutzt Methoden zur Steigerung der Effizienz und der Effektivität der gesamten DWH-Prozesse und geht dabei viel weiter, als nur automatisch Datenstrukturen und ETL-Prozesse zu generieren. Data Warehouse Automatisierung und Industrialisierung ändert den kompletten DWH-Lifecycle von der Analyse über das Design und der Entwicklung bis hin zum Betrieb und dem Changemanagement. Im Vortrag wird anhand von konkreten praktischen Anwendungsszenarien gezeigt, welches Optimierungspotential über alle Phasen vom Requirements Engineering über die Implementierung bis zum Changemanagement einer Data Warehouse-Lösung abseits traditioneller Vorgehensweisen und Methoden besteht. Zielpublikum: BI/DWH-Projektleiter, BI-Manager, BICC Leiter, CIO, CTO Voraussetzungen: Grundwissen Data Warehouse und grundlegende BI- Fachkenntnisse M3P-2: Montag, 23. Juni 2014, 17:00-18:15 Die Business Intelligence der Telekom Deutschland im Wandel der Zeit Alexander Overmeyer Telekom Deutschland GmbH Senior Experte Business Intelligence Ralph Leipert T-Mobile Deutschland GmbH Verantwortlicher Finance-Bereich Business Insight Services Die Entwicklungen auf dem Telekommunikationsmarkt auf der einen und die internen Transformationen innerhalb der Deutschen Telekom auf der anderen Seite haben die BI der Deutschen Telekom in den vergangenen Jahren immer wieder vor große Herausforderungen gestellt. Anhand diverser Praxisbeispiele aus dem Konzern wird erläutert, mit welchen fachlichen, technischen oder organisatorischen Lösungsansätzen die BI auf die spezifischen Änderungen reagiert hat. Im Vortrag werden die einzelnen Ansätze kritisch gewürdigt, die entsprechenden Erfolgsfaktoren herausgearbeitet und die Ableitungen für die künftige Ausrichtung und die konkrete Weiterentwicklung der BI dargestellt. Innerhalb des Vortrages wird außerdem erläutert, welche Rolle technologische oder methodische Änderungen auf dem BI Markt in den vergangenen Jahren für die BI der Telekom gespielt haben und hier zukünftig spielen werden. Zielpublikum: CIO, BI-Architekten, BI-Manager, Entscheider Voraussetzungen: Grundlagenwissen: Unternehmenssteuerung, BI Organisation, BI Strategie, BI Architektur Werden Sie Mitglied in der XING-Gruppe: Business Intelligence Community powered by:

8 M7: Montag, 23. Juni 2014, 10:45-18:15 BITKOM Big Data und Industrie 4.0 Track Von BI zu Big Data Transformationswege Hybride Architekturen Praxisbeispiele und Best Practices 10:45-11:10 How to achieve maximum Business Value from adding Big Data Analytics to your BI Architecture Gerhard Otterbach Teradata GmbH Global Account Director Siemens 11:10-11:35 Big Data und BI PoC Methodik und Beispiele aus der Praxis Marcel Imkamp Freudenberg IT Teammanager Business Intelligence Dr. Andreas Ribbrock Teradata GmbH Senior Architect and Team Leader Big Data Analytics Operational Intelligence Echtzeitanalyse von Geschäftsprozessen Customer Experience Management Echtzeit Analyse von Big Data Monitoring von Event Streams Echtzeit-Suche und -Analyse komplexer Muster 11:35-12:00 Intelligent Business Operations: Echtzeit-Datenanalyse und -Aktionen im Zusammenspiel Dr. Jürgen Krämer Software AG VP, Product Strategy IBO & Product Management Apama 12:30-12:55 Process Mining Prozesstransparenz in Echtzeit Bastian Nominacher Celonis GmbH Mitgründer und COO 12:55-13:20 Kunden besser verstehen: Multi-Channel Text Analytics und BI im Customer Experience Management Dr. Hans Holger Rath Attensity Europe GmbH Big Data und Change Management Nachhaltige Verankerung von Big Data in der Organisation Einbindung der Erkenntnisse aus Big Data Analytics in die Geschäftsprozesse Personalentwicklung für Big Data Entwicklung von Datenprodukten und dienstleistungen 13:20-13:45 Big Data vom Brainstorming zum Business Case Florian Buschbacher Jan Stüben PricewaterhouseCoopers AG Big Data und Industrie 4.0 Erschließung der Synergiepotenziale Einsatzbeispiele von Big Data in Industrie 4.0-Pilotprojekten Industrie 4.0 und Big Data Datenschutz und IT-Sicherheit Industrie 4.0 und Big-Data-Anwendungen Beispiele für Entwicklungspartnerschaften zwischen Elektrotechnik, Maschinenbau und IT Status und Perspektiven der Standardisierung 15:15-15:40 Industrie 4.0 und Big Data Daten-Analyse als Schlüssel für eine intelligente Diagnose in der Produktion Prof. Dr. Oliver Niggemann Fraunhofer IOSB-INA Anwendungszentrum Industrial Automation Stellvertretender Leiter 15:40-16:05 Smart Port Logistics im Hamburger Hafen Lorenz Beckmann Sascha Westermann T-Systems Hamburg Port Authorities (HPA) 16:05-16:30 Datability Rechtsfragen zur Transaktionsfähigkeit von Daten Dr. Alexander Duisberg Bird & Bird LLP Partner 17:00 Panel mit Vortragenden Weitere Informationen zu den Vorträgen sowie Sprecherbiografien finden Sie auf: Noch mehr Gründe, weshalb Sie bei der TDWI Konferenz dabei sein sollten: T1A: Dienstag, 24. Juni 2014, 09:00-12:00 Der Einsatz von Visual Business Intelligence bei der Otto Group Andreas Wiener BLUEFORTE GmbH Management Consultant Ulrich Siegel Otto Group Leiter Zahlungskonditionen Dr. Jörn Kohlhammer Fraunhofer IGD Abteilungsleiter Dr. Gunar Schröer BLUEFORTE GmbH Gründer und Managing Partner Die Redner zeigen in der Session auf, wie Unternehmen durch den Einsatz von Visual Business Intelligence profitieren können. Sie erhalten einen Einblick in zahlreiche Ergebnistypen des Projektes in Form von Reports und Dashboards aus dem Konditionenmanagement der Otto Group. Zudem erfahren Sie, welche technischen und architektonischen Voraussetzungen nötig waren, um von den Rohdaten zu aussagekräftigen Informationen zu gelangen. Die Besonderheiten und Herausforderungen eines Visual Business Intelligence Projektes und die Unterschiede zu herkömmlichen BI Projekten werden aus der Sicht von Endanwendern, Beratern und Visualisierungsexperten erläutert. Die Redner stellen dar, wie Sie zu einem Notationskonzept in Anlehnung an Hichert für die Erstellung von Reports und Dashboards gelangen. Darüber hinaus gibt es einen Ausblick über Einsatzmöglichkeiten von Visual Analytics in Big-Data-Szenarien. Die Session vermittelt sowohl praktische Tipps als auch theoretische Grundlagen im Umgang mit Visual Business Intelligence und Visual Analytics. Zielpublikum: Ersteller und Empfänger von Reports CIO, CFO, CEO, CMO / Geschäftsführer, Manager, Analysten, Consultants Voraussetzungen: BI-Grundlagen T2A-1: Dienstag, 24. Juni 2014, 09:00-10:15 Map-Reducing Überall Carsten Hufe comsysto GmbH Big Data Engineer Michael Hausenblas MapR Technologies Chief Data Engineer EMEA Hadoop ist ein wesentlicher Bestandteil des Big Data Hypes. Es besteht aus dem MapReduce Programmiermodell für die Verarbeitung großer Datenmengen, einem verteilten Dateisystem und einem umfangreichen Ökosystem. Zusammen mit einem Kunden aus dem Telekommunikationsbereich haben wir eine Big Data Webanwendung entwickelt, die auf anonymisierten und aggregierten Daten aus dem Mobilfunknetzwerk basiert. Bei der Entwicklung ist uns MapReduce in vielen Bereichen begegnet: MapReduce im klassischen ETL-Prozess, MapReduce zur Aggregierung von Daten auf AWS EMR, MapReduce in der NoSQL Datenbank MongoDB, MapReduce in der Statistiksoftware R zur Datenqualitätsprüfung und MapReduce zum Datenimport und zur Indexerstellung für die jumbodb Datenbank. JumboDB ist eine für das Projekt entwickelte und lese-optimierte Big Data Datenbank. Motiviert durch die Netzwerkdaten diskutieren wir in diesem Vortrag die Vor- und Nachteile eines einheitlichen Programmiermodells in vielen Bereichen und berichten von unseren Erfolgen und Problemen mit MapReduce. Zielpublikum: BI Projektleiter, Manager, Entscheider, Datenbank und Warehouse Professionals, Analysten Voraussetzungen: BI Grundkenntnisse, Data Warehousing Grundkenntnisse, SEHR grundlegende Vertrautheit mit Hadoop T2A-2: Dienstag, 24. Juni 2014, 10:45-12:00 BI Architektur heute Erweiterung klassischer BI Architekturen um neue Big Data Technologien und Use Cases Dr. Carsten Dittmar Peter Schulz Steria Mummert Consulting Steria Mummert Consulting Senior Manager Principal Consultant In Zeiten des Wandels und mannigfaltiger Anforderungen hinsichtlich großer Datenmengen, komplexer Analysen und Echtzeitintegration von Daten unterschiedlichster Struktur und Herkunft stellt sich verstärkt die Frage nach den Auswirkungen auf klassische BI Architekturen. Auf Basis des bisherigen Evolutionsprozesses werden die aktuellen Einflussfaktoren für BI Architekturen vorgestellt. Hauptteil des Vortrages bildet eine systematische Einordung der zahlreichen neuen technologischen Optionen, wie beispielsweise Hadoop, analytische Plattformen, Virtualisierung oder Enterprise Data Hubs. Im Fokus stehen insbesondere die unterschiedlichen Einsatzpotentiale in den verschiedenen Big Data Use Case Szenarien. Ergänzt wird die systematische Vorstellung neuer Technologien um gängige Architekturmuster zur Integration der neuen Technologien in bestehende BI-Architekturen. Daraus leitet sich eine umfassende state-of-the-art Referenzarchitektur ab und praktische Schritte zur Umsetzung entlang einer strategisch ausgerichteten Roadmap werden vorgestellt. Ziel ist es, Impulse für Ihre Roadmap zu geben, welche den nachhaltigen Wert sowohl der zukünftigen als auch der bereits getätigten BI-Investitionen sicherstellen. Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager, Entscheider, CIO Voraussetzungen: BI-Fachkenntnisse T4A: Dienstag, 24. Juni 2014, 09:00-12:00 Tools and Techniques for Analysing Big Data Mike Ferguson Intelligent Business Strategies Limited Managing Director This session looks at tools and techniques available to data scientists, business analysts and traditional DW/BI professionals to analyse multistructured data. It looks how different types of developers and users can exploit Big Data platforms such as Hadoop and NoSQL databases using programming techniques, self-service BI tools as well as how vendors are making it easier to gain access both the NoSQL/Hadoop world and the Analytical RDBMS world by using data virtualisation. Target Audience: BI Professionals, CIOs Prerequisites: Understanding of Data warehouses and BI tools Level: Professional Treffen Sie die -Experten! Vereinbaren Sie Ihren persönlichen Termin am -Stand

9 T5: Dienstag, 24. Juni 2014, 09:00-18:00 Supporting the Analytics Driven Thomas A. Rathburn The Modeling Agency Senior Consultant & Training Director This one-day course offers a strategic orientation to analytics solutions, case demonstrations, project assessment and preparation, industry standard process, resources, and business issues. Those in attendance will learn about various methods of analytics, competitive advantages, and common pitfalls that often cause analytics projects to fall short of their potential. This course is a vendor-neutral presentation of analytics topics and its role in enterprise decision support. Leading products will be used to illustrate the development process. Results will be drawn from actual analytics applications and interpreted in the context of business impact. Attendees will depart with a binder full of slides, supporting notes and a valuable index of predictive analytics resources and glossary. Target Audience: IT/IS executives and managers, Line of business executives and functional managers, Technology planners, Consultants Prerequisites: None. Those interested in a tactical orientation to predictive modeling may attend the highly complementary track: Big Data vs. FatData. Level: Intermediate You Will Learn Basic principles and terminology for predictive analytics Who is utilizing predictive analytics, and why Common project pitfalls and how to avoid them Project performance and maintenance issues How to define business objectives for a decision-support system T1: Dienstag, 24. Juni 2014, 09:00-12:00 Data Driven Enterprise Teil I Durch Daten leiten lassen wie durch Analysen bessere Geschäftsprozesse entstehen Jacqueline Bloemen Analystin Big Data wird häufig als eine rein technologische Evolution wahrgenommen. Doch es steckt viel mehr dahinter. Das evidence driven decision making (Nachweis-geführte Entscheidungsfindung) ist eine Methodologie, die beispielsweise in wissenschaftlich geprägten Branchen wie der Medizin schon lange praktiziert wird. Sie bietet die Chance, komplexe Zusammenhänge beherrschbar zu machen und aus den gewonnenen Erkenntnissen die Geschäftsprozesse im Unternehmen besser und effizienter zu gestalten. Das gewonnene Wissen verändert die Strukturen, muss aber auch direkt in der Prozessbearbeitung genutzt werden können. Davon profitieren Unternehmen, Mitarbeiter und Kunden. Warum das data driven enterprise eigentlich kein Analyse-Thema ist? Am Anfang steht die Erkundung Voraussetzungen schaffen für die Explorative Erkenntnisse anwenden die eigentliche Herausforderung Evidence driven decision making am konkreten Beispiel Das Spannungsfeld zwischen ROI und erlaubtem Scheitern T7: Dienstag, 24. Juni 2014, 09:00-18:00 TDWI Data Modeling: Data Analysis and Design for BI and Data Warehousing Systems BI Specialist, CBIP Oakton Software LLC Business intelligence and data warehousing systems challenge the proven data modeling techniques of the past. From requirements to implementation, new roles, uses, and kinds of data demand updated modeling skills. The data modeler s toolbox must address relational data, dimensional data, unstructured data, and master data. For those with data modeling experience, this course extends their skills to meet today s modeling challenges. Those new to data modeling are introduced to the broad range of modeling skills needed for BI/DW systems. Those who need to understand data models, but not necessarily develop them, will learn about the various forms of models and what they are intended to communicate. Level: CBIP Prerequisites: This course assumes knowledge of data warehousing concepts and business intelligence fundamentals. You Will Learn The role of business requirements in BI data modeling Differences in modeling techniques for business transactions, business events, and business metrics The role of source data analysis in data modeling Use of relational modeling and dimensional modeling techniques for data warehouse analysis and design Implications of unstructured data The roles of normalization and abstraction in data warehouse design The roles of identity and hierarchy management in data warehouse design How time-variant data is represented in data models Implementation and optimization considerations for warehousing data stores T2P-1: Dienstag, 24. Juni 2014, 14:30-16:00 The Value of Big Data auf der Suche nach dem vierten V Dr. Sebastian Olbrich Universität Duisburg-Essen Katja Funke Universität Duisburg-Essen Das Schlagwort Big Data erreicht aktuell seinen Höhepunkt im Gartner Hype Cycle. Für das Informationsmanagement stellt sich daher die Frage, ob es sich tatsächlich um einen Hype oder vielmehr um einen langfristigen Trend handelt. Ausgehend von der Einordnung des Begriffs, geben die Referenten detaillierte Hinweise auf das Potential und die Erwartungen an Big Data. Es wird ferner dargelegt, inwieweit die aktuelle Technologie in Kombination mit der organisatorischen Reife in der Lage ist, diese Erwartungen auch zu erfüllen. Zu Grunde liegt eine Studie, die über 100 Success Stories von Big Data Anwendungen auf ihren nachhaltigen betriebswirtschaftlichen Wertbeitrag (Value) hin untersucht. Aus den erkannten Mustern können anhand des 3 V-Modells (Volume, Variety, Velocity) werttreibende Anwendungsfälle zu bisherigen analytischen Ansätzen abgegrenzt werden. Das Ergebnis kann damit als Managementansatz verstanden werden, der zum Heben der Potenziale von Big Data eingesetzt werden kann. Zielpublikum: BI-Manager, Entscheider Voraussetzungen: BI Fachkenntnisse, Informationsmanagement T6: Dienstag, 24. Juni 2014, 09:00-18:00 TDWI Data Virtualization: Solving Complex Data Integration Challenges Mark Peco Partner, CBIP InQvis Inc. The data integration landscape has changed radically the past few years. What was once a relatively manageable problem of blending and unifying data from enterprise transaction systems has grown to encompass external data, Web data, clickstream data, end-user data, big data, cloud data, and more. New expectations for information-driven business agility further compound the complexities of modern data integration. The ETLbased data warehouse is no longer enough. Data virtualization is a core component of next-generation data integration architectures, techniques, and technology. Get ready to expand your data integration capabilities, deliver businessspeed information, and make the most of recent advances in data integration technology. Through a combination of lecture, exercises, and case study review, you will learn how data virtualization works and how to position it in your data integration architecture and processes. Level: CBIP Prerequisites: None You Will Learn Data virtualization definitions and terminology Business case and technical rationale for data virtualization Key concepts and foundational principles of virtualization - views, services, etc. Data virtualization life cycle, capabilities, and processes How to extend the data warehouse with virtualization How virtualization enables federation and enterprise data integration How virtualization is applied to big data and cloud data challenges How companies use virtualization to solve business problems and drive business agility T2: Dienstag, 24. Juni 2014, 14:30-18:00 Data Driven Enterprise Teil II Datenstrategie im Wandel Erweiterte Ansätze der Entscheidungsfindung im Unternehmen Jacqueline Bloemen Analystin Die Vision des data-driven enterprise gilt vielen Big Data Evangelisten als die zentrale und zukunftsweisende Strategie, um Unternehmen bei der Sicherung ihres Unternehmenserfolgs zu stärken. Sollen jedoch Unternehmensentscheidungen durch Daten oder besser: Erkenntnisse aus Daten geleitet werden, bedarf es einer entsprechenden Datenstrategie. Während diese bislang vor allem geprägt war durch das Sammeln der transaktionalen Geschäftsdaten und dem analytischen Blick in die Vergangenheit, bedarf das Daten-geführte Unternehmen einer wesentlich weiter gefassten Sichtweise. Nicht selten geht damit gar ein Kulturwandel einher. Die Datenflut wie vermeidet man darin zu ertrinken? Bauch versus Beweis die Rolle von Intuition in der Entscheidungsfindung Datenverwendung und Arbeitskultur Auswirkungen auf Organisation, Prozesse und Technologie Datenschutz, Vertraulichkeit, gesetzliche Vorgaben, Governance was gilt es bei der Datenstrategie zu berücksichtigen? Das data-driven enterprise und die öffentliche Wahrnehmung T1P: Dienstag, 24. Juni 2014, 14:30-18:00 Low-Latency-Anwendungen mit Hadoop Marcus Held SHS VIVEON DWH/BI/Big Data Senior Manager Dr. Henrik Behrens SHS VIVEON DWH/BI/Big Data Principal Hadoop ist als Open Source-Plattform für Big Data inzwischen weithin bekannt, ebenso das MapReduce-Framework, mit dem sich datenintensive Batch-Prozesse im Cluster verteilt ausführen lassen. Weniger bekannt ist, dass das Hadoop-Ökosystem auch eine Reihe von Werkzeugen mitbringt, mit denen sich Low-Latency-Anforderungen, beispielsweise Datenintegration in Echtzeit oder interaktive Analyse großer Datenmengen, kostengünstig umsetzen lassen. Zu diesen Werkzeugen zählen die schemafreie NoSQL-Datenbank HBase, die Streaming-Werkzeuge Storm und Kafka sowie mehrere Werkzeuge für Low-Latency-SQL auf Daten in Hadoop (zum Beispiel Cloudera Impala, Pivotal HAWQ, IBM Big SQL). In diesem 3-stündigen Tutorial werden wir diesbezügliche Anwendungsfälle und passende Architekturen vorstellen und dabei auf die genannten Werkzeuge und deren Funktionsweise im Detail eingehen. Abschließend werden wir einige implementierte Beispiele live vorführen. Zielpublikum: BI-Manager, Entscheider, Fachexperten, Entwickler Voraussetzungen: keine T2P-2: Dienstag, 24. Juni 2014, 16:30-18:00 Big Data und Little Security BI in Zeiten von PRISM, CyberCrime, Steuer-CDs und zunehmender Regulierung Dr. Gerald Spiegel Steria Mummert Consulting Senior Manager Die Vielzahl an Chancen und Möglichkeiten von Big Data trübt den Blick auf Gefahren und Risiken. Dennoch lassen sich Pressemeldungen über Datenpannen, Ausspähskandale und Cyber-Angriffe kaum ignorieren. Datenschutzvorgaben sorgen dafür, dass nicht alles erlaubt ist, was technologisch möglich ist. Komplexe BI und Big Data Architekturen mit global verteilten Datenquellen, intransparenten Datenflüssen, verschachtelten Sichten auf Daten, Technologie- und Zugriffsvielfalt, hohe Nutzerautarkie und Flexibilität durch Self Service BI und Agile BI und ständig wechselnde Zielsetzungen von Auswertungen erschweren die Identifikation von Verantwortlichkeiten, die Einschätzung von Risiken und die Ableitung von Schutzmaßnahmen. Der Vortrag gibt ein Lagebild zu Risiken im Zusammenhang mit Big Data, skizziert Kontrollmaßnahmen und schließt mit dem Fazit, dass zwar 100%-ige Sicherheit nicht herstellbar ist, aber die skizzierten Sicherheitsmaßnahmen und -technologien bereits einen hohen Nutzen bringt. Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager, Entscheider, CIO, CSO Voraussetzungen: keine

10 T4P-1: Dienstag, 24. Juni 2014, 14:30-16:00 Open Data The Potential and Opportunity? Jason B. Perkins BT Global Health Analytics Chief Architect Will O Shea AMS Group Data Warehouse Consultant Join this session, to hear about the opportunity and transformation that is possible for your organisation from the increasing open data being made available in both Europe and the rest of the world. In this session we will take you on a journey through real world studies using open data as part of an expanding information eco-system. You will hear from a business customer and the partner s technical architect about how they adapted the best of traditional Data management frameworks, patterns and agile methods including: Emerging use cases - Competition and benchmarking - Innovation - Performance, productivity and variance Data Strategy and Open Data Information architecture - How open data aligns with traditional BI architecture and big data architecture - Information maturity models that embrace open and big data - Data modelling - traditional and adaptive techniques Open data - technical architecture and patterns Information usage - discovery, usage styles and visualisation Target Audience: Business Managers, Business & Data Analysts, BI Programme Managers and Architects Prerequisites: Business Intelligence fundamentals Level: Basic T4P-2, vortrag 1: Dienstag, 24. Juni 2014, 16:30-17:15 A Multisite Active Data Warehouse and our experience after six months of continuous operation... Jose Valiño Novagalicia Banco CIO The quality of the MIS model, and the flexibility of the Data Warehouse architecture from Novagalicia, has been a key factor in the sale of the EVO brand to the APOLLO Fund. A second example to be discussed is the model for providing BI services to SAREB managing the integration of the data coming from the 9 banks involved. Target Audience: CIO, BI-Manager, IT Manager, IT Director, - with Focus on Data Warehousing in the Financial Industry and its strategic influence/ importance Prerequisites: Basic Knowledge Data Warehouse. BI Basics/Advanced Level: Basic T4P-2, Vortrag 2: Dienstag, 24. Juni 2014, 17:15-18:00 Performance Management: Business concept to visualization Wolfram Greiner Digital Ratio GmbH Managing Director Many contributions on Perfomance Management only focus on one aspect of the subject, such as the methods or the tools. In this presentation you will learn a simple and powerful concept for designing a persuasive performance management system. The second part demonstrates how to apply the newly learnt principles to practical solutions. You Will Learn Basic approaches of performance management Understanding of KPIs How to design, visualize and monitor KPIs What are typical KPI-types: definitions, varieties, examples How to visualize and compare KPIs Why do many PM-projects fail, even today? What are the typical mistakes? Target Audience: BI project leaders, BI managers, decision makers, CIOs, controllers, head of controlling, CFOs Prerequisites: None Level: Advanced W1A-1: Mittwoch, 25. Juni 2014, 09:00-10:15 Schatten BI Was tun? Prof. Christopher Rentrop HTWG Konstanz Professor für Wirtschaftsinformatik Der Begriff Schatten-IT beschreibt das Phänomen, dass die Benutzer eigenständig IT Services erstellen und betreiben oder diese am Markt direkt beschaffen. Dies ist insbesondere auch im Reporting-Umfeld der Fall. Diese Schatten-Systeme sind mit erheblichen Risiken für das Unternehmen verbunden und daher eine zentrale Herausforderung für die CxO Funktionen. Vollständig verhindert werden kann die Schatten-IT jedoch nicht; dies wäre in Anbetracht der Chancen einer benutzergetriebenen IT auch nicht sinnvoll. Die Entwicklung einer Strategie für den Umgang mit der dezentralen IT ist demnach unerlässlich. In diesem Kontext werden im Rahmen des Vortrags folgende Aspekte thematisiert: Schatten-IT Das Phänomen Die Auswirkungen Die Ansatzpunkte zur Steuerung Beispiele aus dem BI-Umfeld Zielpublikum: Entscheider: CIO, Operational Manager, IT Strategy Manager Voraussetzungen: Keine spezifischen BI Kenntnisse erforderlich Kostenfreies Jahresabonnement Bi-spektrum Als Teilnehmer der TDWI Konferenz erhalten Sie ein kostenfreies Jahresabonnement der Zeitschrift BI-SPEKTRUM. Die Fachzeitschrift BI-SPEKTRUM wendet sich an alle BI- und DW-Verantwortlichen, Partner und Berater, die solche Systeme entwickeln und implementieren. Sie informiert über Trends, liefert Fälle und Lösungen aus der Praxis und präsentiert Meinungen zu aktuellen Themen und Neuigkeiten für die Community. Der Fachbeirat wird geleitet von Prof. Dr. Peter Gluchowski und TDWI USA ist mit Paul Kautza vertreten. Bestellen Sie Ihr kostenfreies Probeexemplar unter Das Printabonnement kostet 60 Euro (D) p.a. Das eabo kostet 45 Euro (weltweit) p.a. BI-SPEKTRUM ist für TDWI-Mitglieder kostenfrei. W1A-2: Mittwoch, 25. Juni 2014, 10:45-12:00 Sourcing Konzepte & Standardisierung Transformation einer BI Lösung und Organisation Oliver Schwenteck cundus AG Principal Consultant In Zeiten knapper Ressourcen und Budgets ist die Transformation einer BI-Lösung und -Organisation eine große Herausforderung, die nur schwer von Unternehmen zu bewältigen ist. Freiräume für Innovationen sind knapp bemessen. Helfen soll der Einsatz externer Ressourcen, der jedoch eigenen Gesetzmäßigkeiten folgt. Je größer die Aufgabe und die Dauer, desto öfter scheitern Unternehmen in der Zusammenarbeit mit externen Partnern. Gleichzeitig wird die Entwicklung eigenen Know-hows vernachlässigt. Welche Sourcing-Konzepte und welche Form der Standardisierung des Entwicklungsprozesses und der Architektur helfen können, wird in dieser Seminar anhand eines Praxisbeispiels aus der Finanzindustrie beleuchtet. Folgende Themenschwerpunkte werden hierbei betrachtet: Outsourcing von Betrieb und Wartung, Near-Shoring als verlängerte Werkbank in der Entwicklung, Standardisierung als notwendige Voraussetzung im Entwicklungsprozess sowie notwendige Anpassungen der BI Architektur. Zielpublikum: BI-Manager, Entscheider, CIO Voraussetzungen: IT Fachkenntnisse, BI Fachkenntnisse Andreas Wallenborn Gothaer Systems GmbH Unternehmensarchitekt W2A-1: Mittwoch, 25. Juni 2014, 09:00-10:15 Predictive Analytics Entwicklung, Organisation und Technologie Markus Enderlein Infomotion GmbH Managing Consultant und Wissensmanager Gert Jan Feick Infomotion GmbH Managing Consultant Dr. Katrin Zaiß Infomotion GmbH Consultant Predictive Analytics ist ein aktuell sehr intensiv diskutiertes Thema. Aufgrund der technologischen Entwicklung in den letzten Jahren und dem Bestreben der Unternehmen, noch mehr aus ihren Daten herauszuholen, erleben wir eine deutlich verstärkte Nutzung von Predictive Analytics Lösungen. Im Vortrag möchten wir mit Ihnen gemeinsam die Grundlagen beleuchten und kurz auf die Gründe für die aktuelle Entwicklung eingehen. Danach zeigt der Vortrag Einsatzszenarien im Unternehmen auf und beleuchtet hierfür notwendige Organisationsstrukturen, Skills und Prozesse. Da sich aktuell verschiedenste lang etablierte Anbieter aber auch neue Anbieter einen Wettstreit um die beste technische Lösung liefern, geben wir Ihnen einen Überblick über die einzelnen Lösungen und gehen auf wichtige Funktionalitäten kurz ein. Abschließend wird der Vortrag einen kurzen Einblick in weiterführende Einsatzszenarien und in eine mögliche zukünftige Weiterentwicklung des generellen Themas geben. Zielpublikum: BI-Entwickler, Endanwender, BI-Projektleiter und BI-Manager Voraussetzungen: BI-Grundlagen, Grundsätze Aufbauorganisation für BI W2A-2: Mittwoch, 25. Juni 2014, 10:45-12:00 Business Analytics using Decision Trees Prof. Dr. Andreas Hilbert TU Dresden Lehrstuhlinhaber für Wirtschaftsinformatik Der Vortrag widmet sich der in der betrieblichen Praxis äußerst häufig auftretenden Problematik der Vorhersage von Zielgrößen auf Basis vorhandener Daten (Predictive Modeling) und der Lösung solcher Probleme mit Entscheidungsbäumen. Als Beispiele sind hier etwa die Vorhersage der Kündigungswahrscheinlichkeiten von TelCo-Kunden vor Ablauf ihrer Verträge (CHURN-Analysis), die Vorhersage der Betrugswahrscheinlichkeit von Online-Kunden (FRAUD-Detection) oder einfach nur die Klassifikation von (Neu-)Kunden zu Kundenklassen zu nennen. Folgerichtig werden in diesem Vortrag zunächst die Grundlagen des Predicting Modeling sowie des Data Mining erläutert, um dann speziell das Vorgehen und diverse Entscheidungsbaumverfahren zur Analyse entsprechender Fragestellungen praxisorientiert zu behandeln. Predictive Modeling: Grundlagen und Begriffseinordnung Data Mining: Bezugsrahmen, Begriffseinordnung Entscheidungsbäume: Grundlagen, Konzepte und Verfahrensvarianten Zielpublikum: BI-Projektleiter, Entscheider ( Was geht mit Entscheidungsbäumen ), Data-Miner, Data Scientists Voraussetzungen: Grundwissen in Statistik, multivariaten Analyseverfahren, Data Mining oder Predictive Modeling W3A-1: Mittwoch, 25. Juni 2014, 09:00-10:15 Agile BI-Evolution bei Axel Springer SE Till Sander Dr. Jens Bleiholder OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH Solution Manager Project Manager Nicole Jänchen Axel Springer SE, Welt Gruppe BI Product Owner Axel Springer SE, eines der größten Medienhäuser Europas, fokussiert die Geschäftsaktivitäten mit hoher Intensität und wachsender Geschwindigkeit auf die digitalen Geschäftsbereiche. Mit dem Projekt Evolution plant der Konzern, eine zentrale, konzernweite BI-Plattform zu entwickeln, um die neuen Fragen der digitalen Geschäftsbereiche zukünftig beantworten zu können. Von Anfang an wurde Wert darauf gelegt, in engster Zusammenarbeit mit den Fachanwendern, früh Ergebnisse zeigen und flexibel auf Änderungen reagieren zu können. Dank der positiven Erfahrungen mit Agile in anderen IT-Projekten sollte auch dieses Projekt agil nach SCRUM durchgeführt werden. Der Vortrag behandelt die gemachten Erfahrungen und den positiven Nutzen, ein strategisches BI-Projekt agil durchzuführen, und geht auf die eingesetzten Techniken und Methodiken rund um Datenmodellierung mit Data Vault, Big Data Charakteristika, Performanceoptimierungen durch In-Memory Technologien und den Einsatz aktueller Hochleistungshardware und -software ein. Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Leiter, BI-Analysten, BI-Entwickler Voraussetzungen: Erste Erfahrungen in BI-Projekten, Grundwissen Data Warehouse/BI und agile Vorgehensmodelle

11 W3A-2: Mittwoch, 25. Juni 2014, 10:45-12:00 Data Vault Data Warehouse Agilität nicht nur durch Vorgehensweisen, sondern mit Methode Dr. Bodo Hüsemann Informationsfabrik DWH-Experte Data Vault ist ein alternativer Ansatz zur Realisierung der Integrationsschicht eines Enterprise Data Warehouse. Die Methode bietet im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen u.a. die folgenden Vorteile: Entkopplung auf Datenmodellebene isoliert inkrementelle Änderungen/Erweiterungen. Parallelisierung und Entkopplung der ETL Prozesse beschleunigt den Ladeprozess und erzielt bessere Skalierbarkeit. Trennung der Integrations- und Historisierungslogik von der Businesslogik ermöglicht weitgehende ETL Standardisierung. Der Vortrag wird das Datenmodell, die ETL-Standardisierung und die Architektur von Data Vault (in der neuen Version 2.0) vorstellen. Anhand praktischer Beispiele wird aufgezeigt, wie diese Methode genutzt werden kann, um kurze Releasezyklen ohne aufwendige Regressionstests auch im Core Data Warehouse zu realisieren. Diese Flexibilität kommt unabhängig von der Projektmanagementmethode zum Tragen, für agile Vorgehensweisen ist sie jedoch essentiell. Zielpublikum: DWH Architekten, BI-Projektleiter, Entscheider Voraussetzungen: DWH Datenmodellierung, ETL und Architektur Basiswissen W4A: Mittwoch, 25. Juni 2014, 09:00-12:00 Following Google: Don t Follow the Followers, Follow the Leaders Mark Madsen Third Nature President It makes good sense to follow Google s lead with technology. Not because what Google does is particularly complex; it isn t. We follow Google for two reasons: 1. Google is operating at an unprecedented scale and every mistake they make is one we don t have to repeat, while every good decision they make (defined as decisions that stick ) is one we should probably emulate; 2. Google is as strong an attractor of talent as IBM s labs once were; that much brainpower-even if a large part of it is frittered away on the likes of Wave, Buzz and Aardvark-produces value for all of us. Using Hadoop is not following Google s lead. It s following Yahoo s lead, or more precisely, venture capitalists. MapReduce is behind state-of-the-art to the point that Google discarded it as a cornerstone technology years ago. The problems of scale, speed, persistence and context are the most important design problem we ll deal with during the next decade. What can following-google, as a design principle, tell us? Target Audience: Designers, developers, architects who want to learn more about the state of the technology market for the problems of scale, speed, persistence and context when dealing with enterprise data infrastructure and architecture. Prerequisites: Knowledge of databases and data warehouse architecture. Level: Advanced W5: Mittwoch, 25. Juni 2014, 09:00-18:00 Pragmatic Issues in a Modern Analytics Thomas A. Rathburn The Modeling Agency Senior Consultant & Training Director This one-day course presents a selection of topics focused on Business Driven BI. Attendees will benefit from a practical discussion of issues and insights drawn from data mining and predictive analytics methods and processes in the context of Big Data Analytics. These key components are further supported with illustrations of implementation examples to provide real-world guidance for attendees to take back to their organization. If you desire an intensive, functional orientation to making analytics enhance your business performance, then this session is designed for you. This vendor-neutral course broadly covers data-driven information discovery techniques and model-building tactics free of bias to any particular modeling tool or method. Popular open-source and commercial packages are leveraged to illustrate methods, but not to showcase the tools. Target Audience: Project leaders, Business analysts, IT professionals, Quantitative practitioners, Functional analysts Prerequisites: None. Those interested in a business performance approach to BI may attend the highly complementary strategic track: Supporting the Analytics Driven. Level: Intermediate You Will Learn Project Design for Business Performance Enhancement The Four Basic Business Project Types and When to Use Them The most common reason projects fail... and how to avoid it How to improve your current models in less than a day How to deal with the single biggest analytics issue in Big Data How to tell when your models become obsolete... and what to do about it... W6: Mittwoch, 25. Juni 2014, 09:00-18:00 DWI Dimensional Data Modeling Primer: From Requirements to Business Analysis BI Specialist, CBIP Oakton Software LLC Dimensional data is a core component of modern business intelligence and data warehouse implementations. Dimensionally organized data offers a more effective and adaptable solution to business analytics needs than can be achieved with relational data structures. Virtually anyone involved in business intelligence and data warehousing projects needs to have fundamental knowledge of the pathway from business questions to business analytics. This course traces that pathway. The course begins with a comparison of relational and dimensional data organization and provides an example of business questions not readily answered using the more traditional data structures of relational modeling. It then illustrates the steps to design analytic solutions, starting from business questions and concluding by demonstrating an OLAP solution. These steps encompass techniques to capture business questions, represent them as a business solution, translate them into a technology solution, and deliver them to those who need information. Level: CBIP Prerequisites: None You Will Learn Concepts of dimensional data modeling The relationship between business metrics and dimensional data Similarities and differences between relational and dimensional data models Requirements-gathering techniques for business metrics and dimensional data How to build a logical dimensional model How to translate a logical dimensional model to a star schema design How dimensional data is used to deliver business analytics and OLAP capabilities W1: Mittwoch, 25. Juni 2014, 09:00-12:00 Weiterentwicklung der Business Intelligence Strategie Teil I Workshop, Best-Practices und Erfahrungen der -Analysten Patrick Keller Analyst Herbert Stauffer Schweiz GmbH Geschäftsführer und Analyst Viele BI Competence Center (BICC) Leiter erkennen eine riesige Diskrepanz zwischen den neuen Trends und der täglichen Situation in der eigenen Unternehmung, wie Beschwerden über ungenügende System- und Datenverfügbarkeit, schlechte Datenqualität oder zu lange Zeiten, um neue Business-Anforderungen realisieren zu können. Eine Strategie für Business Intelligence hilft, Aktivtäten und Projekte zu koordinieren und zu steuern. Aufeinander abgestimmte Konzepte und Umgebungen erhöhen die Handlungsfähigkeit. Der Workshop zeigt auf, welche Schritte in einem Strategie-Bildungsprozess durchlaufen werden, beginnend bei der Erhebung der Ist-Situation und Einordnung in einem Reifegradmodell. Lernen Sie von den Erfahrungen der -Analysten, wie eine erfolgreiche BI-Strategie aussieht: Fachlich: Wie vereinheitliche ich das Kennzahlensystem unseres Unternehmens? Welche Chancen und Risiken beinhaltet Self Service BI? Wie sieht eine Reporting-Landschaft aus, die nicht rein vergangenheitsbezogene Kennzahlen liefert. Daten: Wie messen und managen wir die Datenqualität? Wer ist Data Owner? Was ist der Life Cycle der Daten? Welchen Nutzen bringt eine Data Governance und welche Elemente umfasst sie? Technik: Welche Architektur ist die richtige für mein Unternehmen? Vor welchen Herausforderungen stehen wir mir Trendthemen wie Cloud, Big Data oder Data Driven Enterprise? Welchen Nutzen bringen diese Trends? Organisation: Welche Organisationsformen für BI gibt es? Was sind die Vorteile eines BI Competence Centers? Was beinhaltet die Rolle des Data Scientist? Governance und Compliance: Welche rechtlichen und regulatorischen Anforderungen müssen erfüllt werden? W2: Mittwoch, 25. Juni 2014, 14:30-18:00 Weiterentwicklung der Business Intelligence Strategie Teil II Diskussion mit den Teilnehmern Patrick Keller Analyst Herbert Stauffer Schweiz GmbH Geschäftsführer und Analyst Am Nachmittag bieten wir interessierten Teilnehmern die Möglichkeit, die oben genannten Fragestellungen in einer offenen Runde zu diskutieren. Bei komplexen Fragestellungen können wir uns gerne im Vorfeld abstimmen, um anhand Ihrer konkreter Praxisfragen mögliche Lösungsansätze vorzustellen. Sprechen Sie uns einfach unter an und stimmen Sie sich mit den Referenten Herrn Herbert Stauffer und Herrn Patrick Keller ab. VERANSTALTUNGSORT MOC München MOC - Das Veranstaltungscenter Lilienthalallee München Zentraler Standort in München Freimann 12 U-Bahn-Minuten von der Stadtmitte Direkter Autobahnanschluss an die A9 20 Autominuten zum Flughafen München W7A: Mittwoch, 25. Juni 2014, 09:00-12:00 Secrets of Analytical Leaders: Insights from Information Insiders Wayne Eckerson Eckerson Group, LLC President How do you bridge the worlds of business and technology? How do you harness big data for business gain? How do you deliver value from analytical initiatives? Based on Wayne s book, Secrets of Analytical Leaders: Insights from Information Insiders, this session will unveil the success secrets of top information leaders from companies such as Zynga, Netflix, US Xpress, Nokia, Capital One, Kelley Blue Book and Blue KC, among others. The session will cover both the soft stuff of people, processes, and projects and the hard stuff of architecture, tools, and data required to create and sustain a successful analytics program. You Will Learn How To Organize a BI and analytics team for optimal performance? Deliver value quickly and earn credibility among business sponsors? Translate insights into business impact? Create and deploy analytical models? Create an agile data warehouse? W1P-1: Mittwoch, 25. Juni 2014, 14:30-16:00 BICC Update 2014: Strategie, Rollen, Organisation und Umsetzung Dr. Andreas Totok Tom Gansor Finanz Informatik Plus GmbH OPITZ CONSULTING Geschäftsbereichsleiter Mitglied der Enterprise Information Management Geschäftsleitung Dieser Konferenzbeitrag stellt aktuelle Neuerungen und Anpassungen des BICC-Modells dar, passend zur neu erscheinenden zweiten Auflage des TDWI-Standardwerks Von der BI-Strategie zum BICC. Das BICC als Organisation zur Verfolgung einer nachhaltigen BI-Strategie hat sich in den vergangenen Jahren in Deutschland etabliert. Viele Anwenderunternehmen haben BICCs gegründet und erfolgreich im Einsatz. Aus dieser Praxis ergeben sich Anpassungen an den ursprünglichen Entwurfsmustern aus den 2000 er Jahren. Zudem hat sich auch BI an sich gewandelt: Neue Verantwortlichkeiten, z.b. durch Business Analytics, neue Projektvorgehen wie Agile BI und neue Architekturparadigmen müssen durch ein erfolgreiches BICC aufgegriffen und umgesetzt werden. So ergeben sich auch neue/erweiterte Rollen, Organisationsformen und Prozesse, um eine zeitgemäße BI-Strategie durch ein BICC zu unterstützen. Die Autoren referieren anhand zahlreicher Beispiele und langjähriger Beratungspraxis. Zielpublikum: BICC-Leiter, BI-Projektleiter, BI-Manager, Leiter Unternehmensorganisation Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Abläufen einer BI-Organisation, bspw. BI-Betrieb, BI-Projektgeschäft HOTELINFORMATIONEN Wir freuen uns, dass das Maritim Hotel einen besonderen Preis für die TDWI Konferenzteilnehmer anbietet. Maritim Hotel München Goethestraße München Telefon: 089/ Begrenztes Kontingent nur solange der Vorrat reicht! Preise inkl. Frühstück und MwSt. EZ: 125,00 Euro DZ: 172,00 Euro Vorteilscode: TDWI

12 W1P-2: Mittwoch, 25. Juni 2014, 16:30-18:00 Innovative Analytics In-Memory Klaus Steinbach Deloitte Consulting Manager Der Hardware Trend von immer größeren und billigeren Hauptspeichern sowie die wachsende Anzahl von CPUs und Cores auf einem Board setzt neue analytische Potentiale für das Business frei. Deloitte greift dieses Potential auf und verwandelt es in eine innovative analytische In-Memory Herangehensweise, die das Industry 4.0 Konzept von Business Self-Services, Flexibilität und Business User Arbeitsprozessvereinfachung hervorhebt. Exemplarisch wird ein KPI und Simulations Self-Service Prototyp basierend auf SAPs In-Memory Lösung präsentiert. Dieser spiegelt den nativen HANA Application Ansatz wider. Innovative Unternehmen verwenden diese Lösungen mit der One Data Platform und Real Time Data Platform Strategie. W2P-2: Mittwoch, 25. Juni 2014, 16:30-18:00 Best Practices der Core Data Warehouse Modellierung Dr. Michael Hahne TDWI Fellow Hahne Consulting GmbH Geschäftsführender Gesellschafter Die Vorteile eines zentralen Core Data Warehouse mit dem Ziel der Bereitstellung eines abgestimmten, harmonisierten integrierten Datenbestands geeigneter Granularität zur Versorgung dispositiver Anwendungen haben mittlerweile zu einer weiten Verbreitung in Unternehmen geführt. Die Diskussion insbesondere über die seitens der Data Warehouse Evangelisten Kimball und Inmon propagierten Architektur-Ansätze polarisieren und haben doch gemeinsam, dass viele Projekte unter dem Aspekt des Change Managements und der beständigen und zunehmend agileren Veränderung von Anforderungen und Lösungen ihre Probleme offenbaren. Im Vortrag werden die vielfältigen Möglichkeiten von Star Schema und 3NF Modellen bis hin zu neueren Data Vault und Anchor Modelling Ansätzen intensiv gegeneinander abgewogen sowie die Grundprinzipien und deren Eignung für spezifische Aufgaben des Data Warehousing innerhalb einer BI Architektur dargestellt und einander gegenübergestellt. Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Architekten, BI-Entwickler Voraussetzungen: Grundlagen Data Warehousing und Datenmodellierung W3P-2, Vortrag 1: Mittwoch, 25. Juni 2014, 16:30-17:15 BI und Scrum ein Erfahrungsbericht nach 4 Jahren Einsatz von Scrum im DataWarehouse einer Versicherung Markus Peter Basler Versicherung ETL-Entwickler Beim Einsatz von Scrum im Umfeld von DataWarehouse bzw. BI stellen sich viele Fragen und Bedenken werden geäußert, dass sich Scrum nicht für BI eignet. Die Basler Versicherung hat den Versuch gewagt und die gesamte IT in der Schweiz auf Scrum umgestellt und musste sich der neuen Situation stellen. Bald wurden in der Gesamtorganisation und auch in den BI-Teams sichtbar, dass Scrum unerwartete Auswirkungen auf die tägliche Arbeit hat, positive wie auch negative. In der Folge war die Herausforderung, die positiven Punkte zu erhalten und die negativen zu verbessern, ohne die agilen Grundsätze zu verletzen. Der Erfahrungsbericht zeigt auf, wie in den 4 Jahren seit der Umstellung diese Herausforderungen angenommen und bewältigt wurden. Anpassungen wurden in allen Scrum-Teams verschieden vorgenommen, auch teamübergreifende Anpassungen waren notwendig. Dazu wurden neue Gremien gebildet, Vorgehensweisen überdacht und angepasst und die Aufbauorganisation verändert. W4P: Mittwoch, 25. Juni 2014, 14:30-18:00 Getting the picture: how to visualize data for effective analysis and communication Jos van Dongen Tholis Consulting Founder 70% of the sense receptors in the human body reside in our eyes, which means that the most effective way to explore and present data is to use visualization techniques. Visualization can be used to inform, entertain, and educate us. Or, it can be used to explore data and to keep track of progress, whether in games or in the real world. Visualization can be used to discover and present patterns in data, and how data changes over time. For analytical purposes, mastering visualization techniques is an indispensable part of a BI professional or data scientist s toolbox. The question is however, do the ancient pie and bar chart still cut it, or are more advanced visual representations of data necessary? This session will Explore the boundaries of modern data visualization techniques Help you to decide on which of those techniques should be in your analytical toolbox Explain how to design visuals for dashboards, scorecards, management briefs and newsletters W2P-1: Mittwoch, 25. Juni 2014, 14:30-16:00 Near Real-Time Fraud-Detection mit Data Vault Ein Erfahrungsbericht W3P-1: Mittwoch, 25. Juni 2014, 14:30-16:00 Agil beim Aufbau eines Data Warehouse. Lässt sich mit Automation agiles Vorgehen unterstützen? Zielpublikum: BI-Manger, BI-Projektleiter, CIO Voraussetzungen: Grundkenntnisse von Scrum, BI Grundlagen Target Audience: BI-manager, BI-analyst, Information and Business Analyst Prerequisites: Basic BI knowledge Level: Basic Petr Beles 2150 GmbH Senior Consultant Data Warehousing Betrüger nutzen neue Technologien, um global und in einer noch nicht dagewesenen Geschwindigkeit zuzuschlagen. Um mit ihnen Schritt zu halten, benötigt man Ansätze, die hohe Daten-Volumen in kürzester Zeit auswerten können und sich umgehend an neue Muster anpassen lassen. Ist Data Vault der richtige Architekturansatz für Near Real-Time Datawarehousing? Wo liegen die Vorteile und was sind die Herausforderungen? Basierend auf den Erfahrungen aus einem Projekt in der Telekommunikationsbranche zeigen wir auf, wie sich innerhalb von wenigen Wochen eine hoch-performante und flexible Lösung aufbauen lässt. Zielpublikum: Product Owner, Daten Architekten, Data Management Verantwortliche, Fraud Spezialisten Voraussetzungen: Grundsätzliches Verständnis von Datenmodellierung unabhängig. praxisorientiert. persönlich. Die Plattform für Ihre BI-Weiterbildung n Community n Konferenzen n Seminare Oliver Cramer selbständiger Data Warehouse Architekt Den Teilnehmern sollen die Einsatzmöglichkeiten und Vorteile von Automation beim Aufbau eines Core Data Warehouse dargestellt werden. Was ist in der heutigen Zeit schon möglich und wie sieht der Weg in die Zukunft aus? Ist Automation in Einklang mit einem agilen Vorgehen zu bringen oder wird ein agiles Vorgehen dadurch erst in hohem Maße möglich? Grundgedanke dieses Vortrages ist der Aufbau einer Fabrik für ein Core Data Warehouse mit einem Schichten- und Bausteinkonzept, welches durch Automation unterstützt wird. Die Beherrschung von Komplexität und die Ausbaufähigkeit des Modells sind die Basis eines langlebigen und erfolgreichen Data Warehouse. Welche Möglichkeiten bieten auf dem Markt verfügbare Produkte und wie lassen sich diese einordnen und erfolgreich einsetzen? Zielpublikum: Data Warehouse Architekten und Agil-Interessierte Voraussetzungen: Grundwissen Data Warehouse, Agile Methodenkenntnisse n BI-SPEKTRUM n Fachbücher n Online Wissensportal W3P-2, Vortrag 2: Mittwoch, 25. Juni 2014, 17:15-18:00 Data Warehouse Architektur Flexibilität durch Data Vault Modeling Dirk Lerner BLUEFORTE GmbH Head of Competence Agile Data Warehousing Anforderungen der Fachabteilungen ändern sich in sehr kurzen Intervallen. Heutige Data Warehouses müssen daher flexibel und agil auf diese Anforderungen reagieren. Eine agile BI-Architektur mit Data Vault ist dafür die geeignete Lösung. Ein Enterprise Data Warehouse, das mit Data Vault im Core gebaut wurde, ist extrem skalierbar, die Architektur ist flexibel. Data Vault integriert als Kernelement einer Architektur Daten und verknüpft diese fachlich sinnvoll. Dafür sind nur wenige Standards und Definitionen für Elemente, wie z.b. Datenbankobjekte oder ETL-Prozesse notwendig. In einer flexiblen Architektur sind Änderungen am bestehenden System somit viel schneller umsetzbar als bisher. Darüber hinaus sind vorhandene, auf dem Enterprise Data Warehouse aufbauende Systeme nur wenig bis gar nicht von den Änderungen betroffen, da das Core Data Vault Datenmodell abwärtskompatibel ist. Zielpublikum: BI-Manager, BI-Architekten, BI-Projektleiter, BI-Consultants Voraussetzungen: BI Grundlagen, Grundwissen Datenmodellierung und Architektur W7P: Mittwoch, 25. Juni 2014, 14:30-18:00 Das Management der Business Intelligence Spezielle Aspekte der BI für Führungskräfte und Entscheidungsträger Prof. Dr. Peter Gluchowski Technische Universität Chemnitz Leiter Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik Prof. Dr. Peter Chamoni Universität Duisburg-Essen Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik BI-Führungskräfte sehen sich heute einer gestiegenen Komplexität der eigenen BI-Landschaft bei gleichzeitig wachsender Dynamik im Hinblick auf Umfeldbedingungen und Anforderungen ausgesetzt. Neue Trends wie Agile BI oder Big Data zeigen Auswirkungen sowohl auf die Organisation wie auch auf die Systemlandschaft und müssen in vorhandene Strukturen integriert werden. Den BI-Führungskräften kommt hierbei die besondere Rolle zu, den stetigen Wandel als Chance zu verstehen und bei begrenzten Budgets für die eigene Organisation tragfähige Umsetzungskonzepte zu entwickeln. Vor diesem Hintergrund widmet sich der Track den besonderen Herausforderungen, die beim Management komplexer BI-Landschaften vor allem für die Führungskräfte erwachsen. Hierzu sollen unterschiedliche Sprecher vor allem aus Anwenderunternehmen eigene Erfahrungen in diesem Kontext präsentieren und im Sinne von Best-Practice gangbare Lösungsszenarien aufzeigen. Zudem ist es Ziel des Tracks, durch direkten Dialog mit den Teilnehmern herauszufinden, wie TDWI-Angebote gestaltet sein müssen, um BI-Führungskräften bei ihren operativen und strategischen Aufgaben wirksame Unterstützung bieten zu können

13 finanztrack auf der tdwi 2014 Moderation: Dr. Andreas Totok ist Geschäftsbereichsleiter Enterprise Information Management bei der Finanz Informatik Solutions Plus GmbH. In dieser Funktion verantwortet er BI-Projekte in Banken und Versicherungen sowie in weiteren Branchen. Seine Schwerpunkte liegen in der Fachkonzeption sowie der Architektur- und Organisationsberatung. case studies special days T3A-1: Dienstag, 24. Juni 2014, 09:00-10:15 Vortrag 1) 09:05-09:40 BI zwischen Anspruch und Wirklichkeit: ein Blitzlicht auf die Lage bei deutschen Banken und Versicherungen Ursula Besbak PPI AG Managing Consultant Business Intelligence Wie steht es um die Themen BI-Strategie und BI-Governance in der deutschen Finanzindustrie? Wie schätzen BI-Verantwortliche und BI-Anwender sowie Fachseite und IT die aktuelle Situation ein? Sorgt eine BI-Strategie für zufriedenere Nutzer? Wie wird der Zusammenhang zwischen BI und Basel III bzw. Solvency II gesehen? In dem Vortrag werden Ergebnisse von zwei branchenspezifischen Studien der PPI AG zu diesem Thema vorgestellt, miteinander vergleichen und Schlussfolgerungen für die Praxis gezogen. Vortrag 2) 09:40-10:15 Etablierung eines Steuerungskreises zur computergestützten Rechnungsprüfung (CRP) bei Versicherungen Johannes Heinen FINCON Unternehmensberatung GmbH Projektleiter und BI-Architekt Viele Krankenversicherungen begegnen dem Wettbewerbsdruck durch Einsatz computergestützter Rechnungsprüfungssysteme (CRP). BI-Analytik kommt im sensiblen Umfeld Gesundheit die Aufgabe zu, Potenziale und deren Ausschöpfung, inkl. negativer Effekte, transparent zu machen, um so die Balance von Ausgaben und Kundenzufriedenheit zu halten. Der Vortrag zeigt anhand eines Praxisbeispiels, wie ein Steuerungskreislauf zur Regelanpassung analytisch und organisatorisch im Unternehmen etabliert werden kann. T3A-2: Dienstag, 24. Juni 2014, 10:45-12:00 Vortrag 1) 10:45-11:20 Neuaufbau des Online-Vertriebskanals und Analyse der Conversion Rate bei einer Krankenversicherung Volker Wutschik saracus consulting GmbH BI-Experte Der Interessent stellt sich auf der Webseite der Krankenversicherung ein individuelles Portfolio von Leistungsmodulen zusammen und erhält automatisiert ein auf ihn zugeschnittenes Angebot, welches im Anschluss direkt an die Krankenversicherung zum Vertragsabschluss übermittelt wird. Die Analyse der der Daten erfolgt per Clickstream-Analyse in einer Cloud und zum anderen erfolgt die Auswertung der Daten vom Angebot bis zum Vertragsabschluss im Data Warehouse. Vortrag 2) 11:20-12:15 Flexible Entwicklung einer BI-Anwendung in der Central Krankenversicherung durch agile BI und Scrum Thomas Löchte Informationsfabrik GmbH Geschäftsführer Lothar Wirtz Central Krankenversicherung AG Die zeitnahe Weiterentwicklung bestehender BI-Lösungen mittels eines wasserfallähnlichen Prozessmodells stellt die Central Krankenversicherung vor immer größere Herausforderungen. Der Vortrag stellt ein BI-Entwicklungsprojekt vor, das anstelle der klassischen Vorgehensweise agile Methoden (Scrum) nutzt, um das komplexe Thema Bestandsbewegung zu erarbeiten. Behandelt werden insb. die Einführung der Scrum-Methodik und die Erfahrungen der ersten Projektsprints. T3P-1: Dienstag, 24. Juni 2014, 14:30-16:00 Vortrag 1) 14:30-15:15 BI in der Finanzindustrie Ein Bottom Up Ansatz aus der Geschäftsfeldsteuerung Sandra Holz Berliner Sparkasse Gruppenleiterin Informationsmanagement Tobias Schmitz-Harbauer Berliner Sparkasse Abteilungsleiter Business Intelligence Services Der Vortrag zeigt, wie die Geschäftsfeldsteuerung der Berliner Sparkasse das Thema BI umgesetzt hat. Folgende Themen werden in der Präsentation beleuchtet: Herausforderungen Architektur und flexibles Vorgehensmodell Datenqualitätsmanagement im BI Prozess Datenqualitätsmanagement im Operational Datastore Lessons Learned Vortrag 2) 15:15-16:00 Mobile Lösungen für Bankensteuerung Prof. Dr. Carsten Felden TU Bergakademie Freiberg Inhaber der Professur für ABWL Claudia Koschtial TU Bergakademie Freiberg Leiterin des Cluster ebusiness Smartphones und Tablets ermöglichen die Veränderung von Entscheidungsprozessen. In der Finanzindustrie bieten sich vielfältige Einsatzszenarios von der mobil unterstützten Kundenberatung oder der mobilen Unterstützung von Kunden durch Apps bis hin zur Banksteuerung an. Fachlich zentriert um die Steuerungsaufgabe wird im Workshop eine Lösung präsentiert, die den Spagat zwischen Analysefreiheit und auch geleiteter Informationsaufnahme schafft. T3P-2: Dienstag, 24. Juni 2014, 16:30-18:00 Vortrag 1) 16:30-17:15 Mit Evolution zur Revolution: Etablierung von Compliance Analytics Martin Stolberg Dr. Jens-Werner Hinrichs Steria Mummert Consulting GmbH Senior Manager Principal Consultant Ausgefeilte analytische Methoden und BI- Software sind in der Finanzwirtschaft im Vertriebs- und im Risikomanagement sowie im Meldewesen etabliert. Typische Anwendungen im Banken- Compliance sind dagegen häufig fragmentiert, (Daumen-) regelbasiert und wenig performant. Terrorism Financing - CTF, Fraud, Corruption, Sanctions etc.) verbessert werden. Neue Big Data/BI- Technologien haben das Potenzial, den Trade Off zwischen Qualität/ Aktualität und Kosten zu balancieren. Vortrag 2) 17:15-18:00 Der lange Anlauf zum Datenqualitätsmanagement: Ein Erfahrungsbericht mit Anschauungsmaterial Hubert Wolken Provinzial NordWest AG Leiter des BI-Centers Guilherme Morbey Morbey Consulting selbständiger Berater Die Hürden bei der Einführung von Datenqualitätssystemen sind trotz Solvency II und zustimmender Umfelder heute noch sehr hoch. Die Grundzüge des bei einem Versicherungsunternehmen eingeschlagenen Weges werden skizziert, um Ihnen Anregungen für eigene Initiativen zu geben. Es wird auf die angewandten Prinzipien bezüglich Organisation, Technik und Vorgehensweise bei der Ausarbeitung von Datenqualitätsaussagen eingegangen. Erste Beispiele für DQ Scorecards werden präsentiert. Weitere Informationen zu Zielpublikum, Voraussetzungen, Schwierigkeitsgrad sowie Sprecherbiografien finden Sie auf: Montag, 23. Juni 2014, 14:30-15:00 CSm1: Ab Initio Software Germany GmbH CSm2: Infrastruktur-Konsolidierung und Optimierung unter Einbindung von In-Memory-Database Jens-Christian Pokolm, Postbank Systems AG, BTE Database Engineering CSm3: Ist Ihr DWH noch zu retten? DWH-Sanierung als risikoarme Alternative zum kompletten Neubau Ursula Besbak, PPI AG, Managing Consultant Business Intelligence Jens Diekmann, PPI AG, Senior Manager Business Intelligence CSm4: Esri Location Analytics Die räumliche Sicht auf ihre Daten Stefan Vienken, Esri Deutschland GmbH, Product Manager Location Analytics CSm5: Intelligente Ansätze für M2M und Big Data im Haushalt wenn Solaranlagen die Waschmaschine reparieren Marc Bastien, IBM Deutschland GmbH, Client Technical Professional Dienstag, 24. Juni 2014, 13:45-14:15 CSt1: Big Data Wenn Standardrezepte fehlschlagen: Werkzeuge für Probleme, die nicht dem Standard entsprechen Bartlomiej Wrobel, Adastra GmbH, IT Consultant CSt2: Massendatenintegration mit der ETL Factory an Hand eines Kundenbeispiels aus dem Finanzbereich Oliver Schröder, Informatica GmbH, Director Technology EMEA Central CSt3: Best Practice ETL Metadata driven Service Architecture Stefan Seyfert, Steria Mummert Consulting AG, Senior Manager CSt4: Einsatz von Jaspersoft als BI- und Integrationsplattform für die mobile CRM-Lösung von ysura Eine Fallstudie aus der Pharmaindustrie Philip Debbas, ysura, Mitgründer und Geschäftsführer CSt5: Datenvisualisierung entlang der Supply Chain: Risiken und Gefahren in der Lieferkette interaktiv aufdecken, bevor die Produktion beeinträchtigt wird Patrick Benoit, Datawatch, Regional Director EMEA Central Mittwoch, 25. Juni 2014, 13:45-14:15 CSw1: Mit datengestützten Analysen schnellere und einfachere unternehmerische Entscheidungen treffen Sean Jackson, Actian, Marketing Director EMEA Klaus Rohrmoser, data2fact, Gründer und General Manager CSw2: ETL-Prozesse mit Big Data und Apache Hadoop ohne Programmierkenntnisse umsetzen Michael Pretsch, Talend Germany GmbH, Pre-Sales Engineer CSw3: Changing the Game for BI and Analytics BI Transformation with MicroStrategy Sebastian Drews, adidas Group, Head of BI Dominik Classen, MicroStrategy, Manager Sales Engineering CSw4: Big Data provides competitive advantage for Walmart with Neo4j Lars Nordwall, Neo Technology, Inc., COO CSw5: Exasol Weitere Informationen zu den Vorträgen sowie Sprecherbiografien finden Sie auf: TDWI: Montag, 23. Juni 2014, 10:45-18:00 IBM 1: 10:45-12:00 Data Warehouse und BI Projektberichte 10:45-11:00 DWH und BI Herausforderungen, Trends und Erfolgsfaktoren Harald Gröger, IBM Deutschland GmbH, Executive Client Technical Specialist Data Warehouse und Business Intelligence Projekte basieren auf ausgereiften Technologien, aber trotzdem wird häufig das Budget weit überschritten, die Anwender akzeptieren das Ergebnis nicht oder die Umsetzung muss vor dem Abschluss gestoppt werden. Woran liegt das eigentlich und was sind in diesem Umfeld die Herausforderungen, Trends und Erfolgsfaktoren? 11:00-11:30 Steuerungsrelevante Daten auf Knopfdruck erhalten und frühzeitig auf Planabweichungen reagieren anhand der August Storm GmbH & Co. KG Hans Krefeld, TIMETOACT GROUP, Director Business Intelligence Wir zeigen Ihnen am Beispiel der August Storm GmbH & Co. KG, einem der größten Servicedienstleister für Verbrennungsmotoren in Europa, wie eine aussagekräftige Finanzplanung im dynamischen Marktumfeld aussehen kann. Mit der Business Intelligence (BI) Lösung der TIMETOACT plant das Unternehmen standortübergreifend. Controlling und Management profitieren von konsistenten Daten hoher Qualität, transparenten Prozessen und aussagekräftigen Berichten auf Knopfdruck. Durch die BI-Lösung kann die August Storm notwendige Entscheidungen heute einfacher, schneller und effizienter treffen als zuvor. 11:30-12:00 Werttreiberbasierte Planung mit TM1 & SPSS Unsicherheit im Blickfeld der Planung Forschungsprojekt mit der Universität Duisburg-Essen Ralf Heim & Tobias Peuker, cundus AG, Corporate Development Manager und Berater Business Intelligence und Financial Performance Management Wir können die Zukunft nicht vorhersagen. Kaum einer kann heute mit Sicherheit sagen, wie viel Umsatz oder Gewinn er im nächsten Jahr macht. Die Fähigkeit, diese zunehmende Unsicherheit zu managen, ist ein entscheidender Faktor geworden. So hört man heutzutage in vielen Fällen von Unternehmen, die ihren Erfolg darauf zurückführen, Veränderungen als erste verstanden zu haben. Eine Methode, welche die bewusste Integration von Risikomanagement in die Planung forciert, ist die werttreiberbasierte Bandbreitenplanung - das Ergebnis eines gemeinsamen Forschungsprojekts der Universität Duisburg-Essen und der cundus AG. Neben der Vorstellung dieser Methodik soll ein entsprechender Implementierungsansatz mit IBM Cognos TM1 und SPSS aufgezeigt werden. IBM 2: 12:30-13:45 Big Data Projektberichte 12:30-12:45 Big Data Herausforderungen, Trends und Erfolgsfaktoren Harald Gröger, IBM Deutschland GmbH, Executive Client Technical Specialist Big Data wird immer wieder als Lösung aller Probleme dargestellt, aber wo liegen die versteckten Herausforderungen für Unternehmen? Welche Trends gibt es, die frühzeitig berücksichtigt werden sollten? Und was sind eigentlich die Erfolgsfaktoren, die Big Data Projekte vor dem Scheitern bewahren? 12:45-13:15 Praxisbeispiele: Planung & Reporting mit IBM mit voller SAP Integration zertifiziert und bewährt Roman Schäfer, CENIT AG, Director Business Optimization and Analytics Am Beispiel verschiedener Kundenprojekte mittelständischer Unternehmen und auch aus Großkonzernen wird eine native Integration von IBM Tech

14 special days special days special days special days nologie mit der SAP Welt vorgestellt. Wir zeigen Ihnen, wie Sie wertvolle Daten und Content Ihres SAP BW-Systems mit den IBM Funktionalitäten in Planung und in Reporting-Themenstellungen optimal integrieren können. Fachanwender und IT erhalten die Möglichkeit, direkt aus der IBM Familie auf SAP BW zuzugreifen. Je nach Anforderung zeigen wir Ihnen, wie Stammund Strukturdaten, flache Tabellen oder auch Autorisierungsinformationen über InfoCubes oder bestehende Queries in Ihr Planungssystem übernommen werden können. Schnell und einfach nutzen Sie die Vorteile beider Welten. 13:15-13:45 Betrugserkennung mittels Big Data Analyse Ein Beispiel aus der Praxis Carlo Marchesi, Infra Support Deutschland GmbH, Senior Consultant Leader Data Based Solutions Anhand eines Kundenbeispiels zeigen wir, wie die Betrugs-Identifizierung und Prävention durch die Analyse von Big Data (strukturierte und unstrukturierte Daten) erfolgen kann und wie die Lösungsarchitektur dazu aussieht. IBM 3: 15:15-16:30 Big Data Analysen Live erleben 15:15-15:40 Spreadsheet Zugriff auf Hadoop Fachabteilungen wollen auch in Big Data Zeiten wie mit Excel analysieren Harald Gröger, IBM Deutschland GmbH, Executive Client Technical Specialist Die Speicherung von unstrukturierten bzw. polystrukturierten Daten in Hadoop ist in aller Munde, aber Geschäftsvorteile können meist erst durch die Analyse dieser Daten erreicht werden. Fachabteilungen analysieren und visualisieren Daten heute häufig mit Excel Spredsheets, was liegt also näher, als diese Funktionalität auch für Hadoop bereitzustellen? Es müssen keine neuen Abfragesprachen gelernt werden, dadurch wird eine schnelle Akzeptanz und Analyse erreicht und somit auch ein kurzfristiger Nutzen für das Geschäft. 15:40-16:05 Echtzeitanalyse von Datenströmen weil es später vielleicht schon zu spät ist (Live-Demo) Stephan Reimann, IBM Deutschland GmbH, Senior Technical Sales Professional: Big Data Jeden Tag werden heute von Privatpersonen und Unternehmen Datenmengen mit einer Geschwindigkeit generiert, die vor wenigen Jahren noch unvorstellbar war. Beispielsweise transportiert AT&T an einem durchschnittlichen Tag circa 30 PB an Daten, Dublin analysiert die Positionsaktualisierungen von 50 Bussen pro Sekunde und Twitter verarbeitet 340 Millionen Tweets. Dies erfordert auch in der Datenanalyse neue Methoden und Werkzeuge. InfoSphere Streams ermöglicht die Analyse von Millionen Events pro Sekunde in Echtzeit, ohne diese speichern zu müssen. Dadurch lassen sich nicht nur Informationen gewinnen, sondern Event-basierte Aktionen mit Latenzen von wenigen Mikrosekunden ausführen, da die Informationen kurz danach vielleicht schon irrelevant sind. Diese Live-Demo gibt einen Einblick in Streaming Analysen, ihre Realisierung und was dabei zu beachten ist. 16:05-16:30 In-Memory-Datenbanken schnellere Analysen und weniger Administration, aber bitte ohne Änderungen bei den Abfragen Andreas Weininger, IBM Deutschland GmbH, Leading Technical Sales Professional Information Management Was sind aktuell die größten Herausforderungen an Datenbanksysteme für analytische Anwendungen? Viele Anwender nennen drei Punkte: Deutlich schneller Antworten auf immer komplexere Anfragen zu bekommen, dabei aber möglichst keinen Aufwand für das Tuning des Systems zu betreiben zu müssen, und gleichzeitig so wenig System-Ressourcen wie möglich zu benötigen. Dieser Vortrag zeigt, dass und wie es möglich ist, all diese drei Anforderungen gleichzeitig mit DB2 with BLU Acceleration zu adressieren. IBM 4: 17:00-18:15 Vertrauen und Erkenntnis mit Big Data 17:00-17:45 Wie Sie Vertrauen in Big Data schaffen mit Information Governance 2.0 (Demo) Marco Lehmann, IBM Deutschland GmbH, Associate Technical Sales Professional InfoSphere Information Server Das zunehmende Datenaufkommen hat zahlreiche Auswirkungen auch auf das Thema Information Governance. Wollen Unternehmen die Daten nutzen, um ihre Wertschöpfung zu steigern, müssen sie sich mit den Auswirkungen von Big Data auf ihre Information Governance Prozesse auseinandersetzen. Informationen sind dabei genauso konsequent zu verwalten, zu überwachen und zu warten wie Produktionsanlagen, Liegenschaften oder sonstige Vermögensgegenstände. Strategisch und konzeptionell richtig aufbereitet, gibt Big Data so wichtige Impulse für Unternehmen. 17:45-18:15 Von Deep Blue zu Watson in der Praxis Wolfgang Nimführ, IBM DACH, Business Development Executive, Big Data Analytics & Watson Foundations Watson repräsentiert die jüngste Neuheit einer ganzen Reihe von bahnbrechenden Innovationen um die Welt ein weiteres Stück intelligenter zu machen. Kognitive Systeme wie Watson können die Art und Weise verändern, wie Unternehmen künftig denken, handeln und arbeiten werden. Diese Systeme lernen durch Interaktionen und liefern so evidenzbasierte Antworten, die für bessere Ergebnisse sorgen. microsoft und Partner TDWI: Montag, 23. Juni 2014, 10:45-17:45 Microsoft 1.1: 10:45-11:30 Power is nothing without control: Managed Self Service und das neue Power BI für Office 365 Volker Hinz, Microsoft Deutschland GmbH Business-Intelligence-Software und BI-Tools sind fester Bestandteil einer modernen IT-Strategie. Damit sichern Sie langfristig den Unternehmenserfolg und können schnell fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Microsoft investiert massiv darin, die Datenwelt zu vereinfachen. Wir möchten Nutzer in die Lage versetzen, die berühmte Nadel im Heuhaufen zu finden. Und zwar nicht nur Spezialisten, sondern jeden vom Marketing-Manager bis hin zum IT-Profi. Self-Service verlangt aber auch Governance und Kontrolle. Lernen Sie in diesem Vortrag die neuen Möglichkeiten und Potenziale von Microsoft Self Service und Power BI für Office 365 kennen. Microsoft 1.2: 11:30-12:00 Erfolgreich im Big Data Projekt Microsoft Parallel Data Warehouse in der Projektpraxis Hilmar Buchta, ORAYLIS GmbH, Geschäftsführer Big Data bedeutet auch teure Hardware und langlaufende Projekte? Das muss nicht sein. Wir zeigen anhand von Beispielen aus unseren Projekten, wie eine moderne Infrastruktur mit dem Microsoft Parallel Data Warehouse 2012 (PDW) die Infrastruktur- und Projektkosten bei großen BI-Projekten senkt und schneller zu sichtbaren Erfolgen führt. Die PDW setzt auf massiv parallele Verarbeitung (MPP) und eignet sich damit hervorragend für Projekte mit hohen Anforderungen an Abfrageperformance und Datenaktualität bei vielen Endanwendern. Die integrierte, native und parallele Hadoop Unterstützung erlaubt den bidirektionalen Zugriff per SQL auf Daten in Hadoop-Clustern und verbindet auf diesem Wege die Daten aus beiden Welten. In Projekten ergeben sich hierdurch interessante Lösungsansätze, von denen wir einige im Vortrag darstellen. Microsoft 1.3: 12:30-13:00 Analytics as a Service Optimierung von BI-Investitionen und Einführung einer Analytics Plattform auf Basis von Microsoft Technologien Knut Veltjens, CGI (Germany) GmbH & Co. KG, Vice President / Practice Head Business Intelligence Damir Zubovic, CGI (Germany) GmbH & Co. KG, Director / Division Manager Business Intelligence Microsoft 1.4: 13:15-13:45 Zukunftstrend In-Memory: Microsoft SQL 2014 und SAP HANA Praxisvergleich in Zusammenarbeit mit den Dresdner Verkehrsbetrieben Dr. Benjamin Kettner & Tobias Maier, ixto GmbH Vor knapp drei Jahren prognostizierte Gartner, dass In-Memory zu den Schlüsselthemen im Business Intelligence Bereich gehören würden (Evans, 2011). Und auch im Gartner Magic Quadrant 2013 wird der Microsoft BI Stack nicht zuletzt wegen seiner In-Memory Technologien als visionär und leistungsfähig eingestuft (Schlegel, Sallam, Yuen, & Tapadinhas, 2013). Mit dem SQL Server 2014 steht eine In-Memory-Engine für OLTP-Daten zur Verfügung, die das In-Memory Konzept von Microsoft vervollständigt. In diesem Vortrag werden wir an Hand eines konkreten Praxisfalls die Leistungsfähigkeit der beiden Plattformen einander gegenüberstellen. Microsoft 1.5: 15:15-15:45 cmore Reporting als Berichtsfabrik in einem multinationalen Konzern Holger Leichsenring, pmone AG, Senior Architect Softwareentwicklung cmore Reporting optimiert in einem Konzern das Standardberichtswesen, für das monatlich mehrere Tausend individuelle Berichtsbücher erstellt werden. Verwirklicht wurde eine Berichtsfabrik, die mit Multi-Threading mehrere parallele Verarbeitungsinstanzen ansteuert. Die geschickte Ausnutzung der Excel-Funktionalität sorgt dafür, dass selbst komplexe Reporting- Anwendungen einfach zu handhaben sind. Microsoft 1.6: 15:45-16:30 How In-Memory can accelerate your business SQL Server 2014 In Memory Performance Guido Jacobs, Microsoft Deutschland GmbH Seit SQL Server 2012 wurde durch die Einführung von In Memory Echtzeitanalyse auf der Basis bestehender Hardware eingeführt und mit dem neuen SQL Server 2014 noch weiter beschleunigt sowie In Memory updatebar gemacht. In diesem Vortrag werden wir dessen Funktionsweise näher beleuchten und demonstrieren, wie Sie damit Ihr Business signifikant beschleunigen können. Microsoft 1.7: 17:00-17:45 Data Warehouse in der Cloud Marketing Hype oder Realität? Guido Jacobs, Microsoft Deutschland GmbH Obwohl Cloud-basierte Lösungen momentan sehr aktuell sind, haben die IT sowie Fachabteilungen bestimmt Anforderungen: Ist die Cloud Plattform zuverlässig? Können meine SLAs eingehalten werden? Skaliert diese Lösung? Besonders aber diese Frage können intensive Anwendungen, wie ein Data Warehouse realisiert werden? Wir haben an Hand dieser Fragen verschiedene Szenarien getestet und die Antwort ist Ja!. Unsere Tests mit dem SQL Server 2012 & 2014, basierend auf Windows Azure virtuellen Maschinen (VMs), zeigen, dass solche Lösungen Ihre Anforderungen erfüllen. Anstelle des SQL Server kann auch ein Oracle RDBMS zum Einsatz kommen. Nutzen Sie die Chance und lernen Sie von unseren Erkenntnissen und Erfahrungen. Nehmen Sie wertvolle Tipps für Ihre zukünftigen Projekte und Planungen mit. microsoft und Partner TDWI: Dienstag, 24. Juni 2014, 09:00-17:15 Microsoft 2.1: 09:15-10:15 Analytical Platform System Real World Experiences Ralph Kemperdick, Microsoft Deutschland GmbH Klassische Data Warehouse Infrastrukturen stoßen im Big Data Zeitalter an ihre Grenzen oder entsprechen nicht mehr den agilen Anforderungen einer modernen Data Warehouse Plattform, die auch mit polystrukturierten Daten effizient umgehen können muss. Die ständig wachsenden Anforderungen an den Umfang der Informationsauswertung erfordert eine immer schnellere Bereitstellung von Daten für die Analyse und Vorhersagen im Kontext der Business Analyse. Da Daten der Wertschöpfungsfaktor des 21ten Jahrhunderts sind, ist ein effizienter Umgang mit diesen Daten eine wesentliche Komponente in der modernen Business Analytik. In dieser Session erfahren Sie, wie eine moderne Big Data Plattform auf der Basis der aktuellen SQL Server Analytical Platform System (APS) Appliance funktioniert und welche Ausbaustufen es gibt. Außerdem werden Live-Abfragen auf großen Datenmengen demonstriert und es gibt Erfahrungsberichte aus Projekten, in denen die APS im Einsatz ist. Microsoft 2.2: 10:45-11:30 Schnellere Aha-Effekte aus Big Data. Small Data. All Data. Georg Urban, Microsoft Deutschland GmbH Big Data ist einer der großen IT-Trends und doch für viele noch Neuland. In unserer Session stellen wir vor, welche konkreten Use Cases es für Big- Data-Technologien gibt und schildern die Rolle der Microsoft Technologien in einem Bereich, der weit mehr als Open Source und Hadoop ist. Anhand einer Azure Applikation für die Analyse von Twitter-Daten zeigen wir ein anschauliches Big Data Szenario und zeigen, wie HDInsight, SQL Server 2014 und Power BI zusammenspielen! Unser Szenario kann leicht nachgebaut werden und ist ein guter Ausgangspunkt für eigene Entwicklungen. Microsoft 2.3: 11:30-12:00 Microsoft Data Warehouse auf SAP Quick und Not Dirty Philipp Uihlein, Avanade Deutschland GmbH, Data Warehouse Architect Dr. Harald Kuppelmaier, Styrolution Group GmbH, Global Application Lead Kann man ohne Business Warehouse überhaupt vernünftig ein Data Warehouse aufbauen? Ja, das kann man. Schnell und so wie es der Controller braucht. Welche Herausforderungen dies trotz allem an die fünf funktionalen Bereiche der Styrolution stellt, wird in dem Vortrag beleuchtet sowie der Ausblick auf weiteren Entwicklungsmöglichkeiten gegeben. Microsoft 2.4: 14:30-15:00 Self Service BI Ein Erfahrungsbericht über den schmalen Grat zwischen Flexibilität und analytischem Chaos Daniel Volknant, cundus AG, BI-Strategieberater Michael Bruns, cundus AG, Leiter Competence Team Business Intelligence Die Herausforderung der steigenden Dynamik des Geschäftsumfelds führt dazu, dass Fachbereichen unterschiedliche Informationen immer schneller zur Verfügung stehen müssen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Im Vortrag werden Umsetzungsvarianten von Self Service BI im Unternehmen vorgestellt, die mit unterschiedlichen Chancen und Risiken verbunden sind. Der Mittelpunkt der Betrachtung sind spezifische Elemente einer BI Governance, mittels derer Chancen realisiert und Risiken vermieden werden können. Je nach Variante des Self Service BI erfahren diese Elemente eine unterschiedliche Ausprägung, um sowohl Fachbereichen als auch BICCs die für eine hohe Reaktionsgeschwindigkeit notwendige Flexibilität zu bieten, ohne im analytischen Chaos zu landen. Abgeschlossen wird der Vortrag mit einem Erfahrungsbericht über die Einführung von Self Service BI

15 special days Microsoft 2.5: 15:15-16:00 Realtime BI meets Big Data Das Modern Data Warehouse von Microsoft Hans Wieser, Microsoft Deutschland GmbH Traditionelle Data-Warehouse-Architekturen platzen aus allen Nähten. Die 3 V von Big Data und steigende Nutzererwartungen führen die Systeme an die Grenzen ihrer Belastbarkeit. Nach Prognosen der Gartner Group werden 15 Prozent aller Unternehmen bis 2015 ihre Data-Warehouse-Infrastruktur modernisieren und damit ihre finanzielle Wettbewerbsposition um 20 Prozent verbessern. 25 Prozent aller Data-Warehouse-Installationen werden bis 2015 um Technologien erweitert, die neue Datenquellen und -typen integrieren. Wie lautet die Antwort von Microsoft auf diese Entwicklung? Diese Session gibt Antworten. Microsoft 2.6: 16:30-17:15 Dashboards, Berichte, Analysen und mobile Apps was nimmt man wie, wo, wann? Volker Hinz, Microsoft Deutschland GmbH Georg Urban, Microsoft Deutschland GmbH Ob Big Oder Small Data, ob Data Mining oder Relationales Reporting, ob Mobil, in der Cloud oder On Premise alle Daten müssen für die richtigen Entscheidungen, zur richtigen Zeit am richtigen Ort sein. Der Kölner würde sagen Jede Jeck iss anders Gilt das auch für die BI-Welt? In dieser Session versuchen wir, einen Überblick zu den verschiedenen Visualisierungs- Technologien zu geben, sie einzuordnen und anhand von Anwendungsfällen aufzuzeigen, was - wie - wo - wann richtig wäre. SAP & Partner TDWI Dienstag, 24. Juni 2014, 09:00-18:00 Gemeinsam mit seinen Partnern All for One Steeb, Camelot ITLab, cundus, Dell und Intel bietet SAP einen Tag voller Informationen und Best Practices rund um die Themen BI und Analytics sowie SAP HANA Plattform. ORACLE TDWI: Mittwoch, 25. Juni 2014, 09:00-17:00 Oracle1: 09:00-10:15 Warum nicht zusammen Hadoop und Data Warehouse Teil 1 Gavin Dupré, Big Data Business Development Manager, ORACLE Deutschland Alfred Schlaucher, Senior Leitender Systemberater, ORACLE Deutschland Wachsende Komplexität, kürzere Reaktionszeiten und viele Abhängigkeiten in den Unternehmen - dann sollten sich zumindest die technischen Lösungen einfach gestalten. Der einfachste Weg ist meist die Integration von vielen Funktionen. Oracle löst die Anforderungen heutiger Analyseanforderungen durch eine evolutionäre Weiterentwicklung von bewährter Technologie. Themen sind: Integrierte Lösungsszenarien für Hadoop und Data Warehouse Die richtige Wahl der Speichertechnologie: RDBMS, HDFS, NoSQL, Graph Hadoop und SQL Warum selber basteln - die fertige Lösung aus der Box Wie mit nur einem Klick die Analyseanwendung zur In-Memory- Anwendung wird Mustererkennung in der Warehouse-Datenbank Die Integration von R in Hadoop und in das Data Warehouse Die Sicherheit des Systems special days Oracle 2: 10:45-12:00 Warum nicht zusammen Hadoop und Data Warehouse Teil 2 Gavin Dupré, Big Data Business Development Manager, ORACLE Deutschland Alfred Schlaucher, Senior Leitender Systemberater, ORACLE Deutschland Oracle 3: 14:15-15:00: BI optimieren In-Memory Reporting & Analytics auf beliebigen Datenquellen mit einer Suite ORACLE Deutschland Die Oracle BI-Foundation Suite integriert relationale (ROLAP) und multidimensionale (MOLAP) Analyse-Technologien in einer Plattform. Der Oracle BI-Server kann gleichzeitig Abfragen an relationale Datenquellen und an Oracle Hyperion Essbase ausführen und die Ergebnisse auf einer In-Memory Plattform (Exalytics) zusammenführen. Damit sind komplexe Abfragen und Berechnungen in sehr kurzer Zeit auch auf große Datenmengen durchführbar. Die Ergebnisse werden über eine einheitliche Benutzeroberfläche in Form von Scorecards, Dashboards, Standardberichten oder auf mobilen Endgeräten präsentiert. Anwender können mit wenigen Mausklicks Ad-hoc-Analysen selbst durchführen oder Informationen über Action-Links an andere Benutzer oder Systeme zur Steuerung von Geschäftsprozessen weitergeben. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit Oracle BI-Foundation Suite & Exalytics die Performance Ihrer BI-Lösung steigern und dabei die Betriebskosten senken können. Oracle 4: 15:00-15:30 Analysen für unterwegs Oracle Business Intelligence Mobile ORACLE Deutschland Die Oracle BI Foundation Suite beinhaltet die Fähigkeit, Kennzahlen und Berichte einfach und schnell über mobile Endgeräte bereitzustellen. Dazu ist kein separates Entwicklungstoolkit nötig - auf alle mit der Oracle BI Suite erstellten Dashboards und Analysen kann auch mobil zugegriffen werden - selbst komplexe Analysen und der Offline-Betrieb sind damit out-ofthe-box möglich. Die Funktionalität der BI-Suite wurde aktuell mit dem Oracle BI Mobile App Designer erweitert. Anwender können damit per Drag & Drop und ohne Programmieraufand maßgeschneiderte mobile BI Applikationen erstellen und diese für beliebige Endgeräte verfügbar machen. Im Vortrag erhalten Sie einen Überblick über die Oracle BI Architektur für mobile Endgeräte und Sie sehen anhand einer kurzen Demo, wie einfach Sie eigene mobile BI Applikationen erstellen können. Oracle 5: 15:30-16:00 Business Analytics aus der Cloud Intuitive Self-Service-Tools für Data Loading, Modeling, Analysen, Reports und Dashboards ORACLE Deutschland Oracle bietet von Software- & Platform as a Service (SaaS,PaaS) bis hin zu umfassenden Business Applikationen ein breites Angebot an verschiedenen Cloud Lösungen an. Ergänzend dazu liefern vorgefertigte BI-Applikationen und analytische Cloud Services die benötigten Kennzahlen und Business Intelligence Informationen für die Unternehmenssteuerung. Im Vortrag erhalten Sie einen Überblick über die aktuell verfügbaren BI Lösungen, um Daten on premise und in the cloud effizient zu analysieren. Oracle 6: 16:15-17:00 Antworten auf neue Fragen Social Media- & Text-Analytics mit Self-Service Data Discovery ORACLE Deutschland Bisher ging es bei Data Warehousing und Analysen nahezu ausschließlich um das Management strukturierter Transaktionsdaten. Doch zunehmend werden diese Daten um unstrukturierte Daten aus Weblogs, Social Media, s, Texte, Sensordaten, Dokumente, Bilder etc. ergänzt. Mit Self-Service Data Discovery machen Anwender nun selbständig neue und externe Datenquellen für ihr Geschäft nutzbar und entlasten dabei auch die IT. Oracle Endeca Information Discovery setzt dort an, wo klassische Business- Intelligence-Lösungen an Ihre Grenzen stoßen, und liefert Ihnen Antworten auf unvorhergesehene Fragenstellungen und die Ursachen für Abweichungen und Trends. special days SAS TDWI: Mittwoch, 25. Juni 2014, 09:00-16:00 Überall, wo Daten zählen. Analytics so einfach wie nie. SAS 1: 09:00-09:30 Visual Business Analytics: Effektiver Zugang zu Daten und Informationen Dr. Jörn Kohlhammer, Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD Visual Business Analytics adressiert die wachsende Anforderung der Benutzer im Hinblick auf einen intuitiven, zielführenden und interaktiven Zugang zu Daten und Informationen. Dr. Jörn Kohlhammer führt in das Thema Visual Business Analytics ein und skizziert, wie Unternehmen Visualisierung erfolgreich einsetzen können. SAS 2: 09:30-10:15 Faktenbasierte Entscheidungen für alle: SAS Visual Analytics Dr. Andreas Becks, SAS Deutschland Wie können Unternehmen erfolgreich aus Datenbergen Werte erzeugen? Das geht nur, wenn Analytik für ein breites Spektrum an Anwendern in den Organisationen zur Verfügung steht. SAS Visual Analytics steht für schnelle Visualisierung und eingebettete analytische Verfahren, die konsequent für Fachanwender ohne statistische Kenntnisse entwickelt wurden. Der Vortrag gibt einen Überblick über Methoden und Möglichkeiten. SAS 3: 10:45-12:00 SAS Visual Analytics in der Praxis: Anwendungsbeispiele und Live-Demos Thomas Bodenmüller-Dodek, SAS Deutschland Visual Business Analytics mit SAS in der Praxis: Lassen Sie sich von Anwendungsbeispielen inspirieren! SAS 4: 14:30-15:15 Einsichten gewinnen, Ergebnisse teilen, effektiv zusammenarbeiten mit SAS Visual Analytics Thomas Bodenmüller-Dodek, SAS Deutschland In diesem Vortrag werden die Möglichkeiten der Verteilung der Analyse- Ergebnisse vorgestellt. Ob als Bericht im Web, auf dem Tablet oder in Microsoft Applikationen wie Outlook oder Excel mit SAS Visual Analytics kommt alles aus einer Hand. SAS 5: 15:15-16:00 Die perfekte Ergänzung für Data Scientists: SAS Visual Statistics Dr. Andreas Becks, SAS Deutschland Das neue Produkt SAS Visual Statistics erweitert Visual Analytics um zahlreiche statistische Funktionen. Business Analysten, z.b. aus dem Controlling oder dem Database Marketing, werden mit grafischen Oberflächen durch die statistische Analyse großer Datenmengen geführt. Dies erweitert unmittelbar die Prozesskette für ein tieferes Verständnis und Modellbildung.! Preise und Konditionen Anmeldung unter Early Bird Konditionen bis 23. Mai 2014 Package TDWI-Mitglied nichtmitglied 3 Tage 1.345, ,- 2 Tage 1.145, ,- 1 Tag 845, ,- Normalpreis bei Anmeldung ab 24. Mai 2014 Interesse geweckt? Package TDWI-Mitglied nichtmitglied 3 Tage 1.445, ,- 2 Tage 1.245, ,- 1 Tag 845, ,- Alle Preise verstehen sich zzgl. MwSt. und beinhalten den Zugang zu allen Kursen und Sonderveranstaltungen, die Kursunterlagen, eine Konferenztasche, Mittagessen, Kaffeepausen und ein BI-Spektrum-Abonnement sowie die Teilnahme an der TDWI-Geburtstagsparty. Sie möchten an der TDWI Konferenz teilnehmen und sind noch kein TDWI-Mitglied? Wenn Sie jetzt TDWI-Mitglied werden, erhalten Sie direkt den reduzierten Mitgliedspreis zur Konferenz! Alle Informationen zum TDWI Verein finden Sie auf Wann: 23. bis 25. Juni 2014 Wo: MOC, Lilienthalallee 40, München, Anmeldung: Nutzen Sie das Online- Registrierungsformular unter und profitieren Sie bis zum 23. Mai 2014 von den Early Bird Konditionen. Kontakt: Frau Sinah Fröhlinger SIGS DATACOM GmbH Mail: Tel.: +49 (0)

16 SPONSOREN DER 2014 platin-sponsoren gold-sponsoren vipcon silber-sponsoren

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