Caine Delacy / Stocksy United. Big Data Summit Call for Papers

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Justus Kraus
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1 Caine Delacy / Stocksy United Big Data Summit 2016 Call for Papers

2 Big Data Summit Vortragsangebote erbetene Informationen Vortragsangebote sollten sich an den Leitthemen des Kongresses orientieren. Aber auch ergänzende, außerhalb liegende Vortragsangebote sind willkommen. Jeder Vortrag dauert 30 min (Vortragsdauer 20 min, Diskussion und Wechselzeit je 5 min). Deutsch ist die Standardsprache auf der Big Data Summit Vorträge auf Englisch sind möglich (keine Simultanübersetzung). Vortragsangebote sind bis zum 19. Oktober 2015 herzlich willkommen und werden erbeten an: m.weber@bitkom.org. Vortragsangebote sollten u.a. folgende Angaben enthalten: Bei mehreren Autoren: Kontaktinformationen aller Autoren (inkl. ). Welcher Autor ist der Kontaktpartner? Welche Autoren werden die Vortragenden sein? Titel des Vortragsangebotes, Gliederung (etwa 5 Punkte), Abstract (etwa 1 Seite) mit Angaben z.b. über Problemstellung und Vorgehen, Praxiseinsatz in Unternehmen bzw. Organisationen, wirtschaftliche Effekte, verallgemeinerungsfähige Erfahrungen für andere Organisationen/Lessons Learned. Welchem Leitthema des Kongresses ist das Vortragsangebot zuzuordnen? (siehe Seiten 4-6) Alle fristgerecht eingereichten Vortragsangebote, die den Vorgaben entsprechen, werden vom Programmbeirat in die Entscheidung zum Kongressprogramm einbezogen. 2 Fokus Praxis Der Big Data Summit 2016 bietet neben Praxis- und Erfahrungsberichten auch Vorträge zu Strategiethemen und wichtigen Trends sowie anwendernahe wissenschaftliche Beiträge. Management-Aspekte und Best Practices stehen im Vordergrund. Vortragsangebote aus der Big-Data-Einsatzpraxis - gern unter Beteiligung von Technologieanbietern - sind besonders willkommen. 3 Meilensteine 17. Oktober 2015 Ende der Einreichungsfrist für Vortragsangebote (m.weber@bitkom.org) 02. November 2015 Entscheidung des Programmbeirats 16. November 2015 Information der Vortragseinreicher, Programm im Web 15. Februar 2016 Einsendung der Präsentationen 4 Ansprechpartner Vortragsangebote: Dr. Mathias Weber, Bereichsleiter IT-Services, BITKOM e.v., T: , m.weber@bitkom.org Organisation und Sponsoring: Frauke Klaska, Projektleiterin Messen & Events Bitkom Servicegesellschaft mbh, T: , f.klaska@bitkom-service.de

3 Leitthemen Big Data Summit Leitthemen Big Data Summit 2016 Schwerpunkt 1: Wie disruptive Technologien komplett neue Geschäftsmodelle entstehen lassen und vorhandene Geschäftsfelder bedrohen 1.1 Entstehung neuer, digitaler Unternehmen und Business-Modelle Mit welchen Konzepten etablierte Unternehmen nach neuen Geschäftsmodellen suchen - Erfahrungsberichte Impulse und Angebote aus der Startup-Szene Programme und Interaktionen mit Startups Wie in anderen Ländern digitale Unternehmen und Business-Modelle entwickelt werden internationale Management-Erfahrungen Erfahrungen mit EU-Förderprogrammen Entwicklung der Märkte und Trends 1.2 Connected Car Big Data in der Automobilindustrie Big Data im Produktentstehungsprozess Kundenintegration wie kundenspezifische Bedürfnisse bei Design, Konfiguration, Bestellung, Planung, Produktion und Betrieb Berücksichtigung finden Big-Data-Technologien zur flexiblen Steuerung der Fabrikabläufe und zur Integration von Produktions- und Geschäftspartnern entlang der Wertschöpfungs-kette Big-Data-Einsatzbeispiele in Marketing und Vertrieb Big-Data-Technologien für autonomes Fahren Big-Data-Technologien im Bereich Car-to-Infrastructure-Communication und Car-to-Car-Communication Big-Data-Technologien für Flotten und Fuhrpark Management Big-Data-Technologien für Car-Sharing und Mobilitätsdienste Big-Data-Technologien für Nachhaltigkeits-Management Wirtschaftlichkeitsanalysen für Big-Data-Projekte 1.3 Datengestützte innovative Finanzdienstleistungen Hochfrequenzhandel Bonitätsprofiling Echtzeit-Zahlungsverkehrssettlement Cross- und Upselling Mobile Wallet Mehrwert-Dienste Payment, Loyalty, Couponing zusammenführen Fraud Detection

4 Leitthemen Big Data Summit Neue Big-Data-Technologien für neue Anwendungen Beiträge aus Forschung und Entwicklung im Bereich Big Data für Innovationen in Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung Referenz-Architekturen für Big Data in Unternehmen Data-Lake-Architekturen Systeme zur Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit Erfahrungen mit Hadoop-Implementierungen Spark & Co. Big Data Open Source Communities Software Design, Development und Test für Big Data-Anwendungen Big Data Analytics und Algorithmen High Performance Computing und Echtzeit-Verarbeitung von Big Data Big Data Storage Data Mining Agile Information Systems Usability & User Experience für Big-Data-Anwendungen Cognitive Computing und Hypothesengenerierung Internet of Things und Big-Data, Big-Data in massiv-verteilten Systemen Identität und transaktionale Integrität in Big-Data-Systemen Schwerpunkt 2: Wie datengetriebene kontinuierliche Veränderungen in den Geschäftsmodellen bewältigt werden 2.1 Smart Data Smart Services Impulse für Industrie 4.0 Einsatzbeispiele im Industrie-4.0-Umfeld Managementerfahrungen Big Data in der Produktionswirtschaft Informations- oder Analysedienste mit großen Datenmengen unter Anwendung von Big-Data-Technologien Unternehmensübergreifenden Plattformen zur digitalen Vernetzung von Maschinen, Produkten und Kunden Referenzarchitekturen und Frameworks für die Interoperabilität von Services Wandel von Produkten zu Services Service Discovery, Dynamic Service Configuration Sicherheit im Industrie 4.0-Umfeld 2.2 Smart Energy Lösungen für modernes Energiemanagement Strategien für die Digitalisierung in der Energieversorgung Big-Data-Einsatz in der Energiewirtschafts-Wertschöpfungskette Herausforderungen, Use Cases, Pilotprojekte Optimierung des Energiemanagements kritischer Infrastrukturen Smart-Data-Plattformen für das Energiemanagement Kundenorientierte Energielösungen Big-Data-Lösungen für Smart Metering Betreiber von Verteilnetzen als Manager von Energiedaten

5 Leitthemen Big Data Summit Big-Data-Lösungen für das Management von Anlagen zur Energieerzeugung Big-Data-Ansätze für das Sicherheits-Management Herausforderungen für Analystics Data Lab bei Energieversorgern Neue Geschäftsmöglichkeiten mit datengestützten Services im Energiebereich und darüber hinaus 2.3 Smart Logistics Smart Data für Verkehr und Logistik Smart Logistics Smart Data für Verkehr und Logistik Sensor- und AutoID-Daten entlang von Lieferketten Zustandsüberwachung zur Instandhaltungsoptimierung in der Logistik Big Data in Smart Ecosystems Verkehr und Mobilität Handelslogistik Einsatzmöglichkeiten von Bewegungsdaten 2.4 Kognitive Systeme für die Unterstützung von Wissensarbeit Big Data und Cognitive Computing Veränderungen in der persönlichen und organisationalen Wissensarbeit durch kognitive Systeme Produktivitätsgewinne durch kognitive Systeme, Erfolgsfaktoren, Chancen und Risiken Verhältnis von Mensch und Maschine im Kontext kognitiver Systeme Mensch-Maschine-Symbiose, Grenzen des Einsatzes kognitiver Systeme Herausforderungen im Einsatz und bei der Transformation des Unternehmens Marktentwicklung im Bereich Cognitive Computing 2.5 Transformation zum digitalen Unternehmen Best Practices bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle Digital Readiness Business-Strategie und Führungsteam Entwicklung und Priorisierung von Use Cases Einsatz externer Data-Science-Kompetenz - Sourcing-Strategie und Anbieterauswahl, Managementerfahrungen Lösungsarchitektur und Applikations-Design Aufbau von organisationalen Kompetenzen Schwerpunkt 3: Wirtschafts- und sozialpolitische Rahmenbedingungen für Digitalisierung und Big-Data-Einsatz 3.1 Data for Humanity und Digitale Ethik Big-Data-Einsatz für den Fortschritt der Menschheit Big Data in der medizinischen Forschung, in Diagnostik und Therapie Ethische Fragen der Nutzung von Big-Data-Anwendungen

6 Leitthemen Big Data Summit Umfassende Digitalisierung von Unternehmen - Weiterentwicklung des Rechtsrahmens Weiterentwicklung der EU-Datenschutz-Grundverordnung Vertrauenswicklung für Big-Data-Anwendungen Leitlinien für den Einsatz von Big-Data-Technologien Eigentum an Daten und Entwicklung von Daten-Marktplätzen

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