Konferenzprogramm der DW2016
Die DW Konferenz über Business Intelligence, Business Analytics und Data Warehousing ist eine der führenden Veranstaltungen in diesem Themenbereich in der Schweiz.
Die DW Konferenz über Business Intelligence, Business Analytics und Data Warehousing ist eine der führenden Veranstaltungen in diesem Themenbereich in der Schweiz.
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KONFERENZ-<br />
PROGRAMM<br />
21. – 22. November 2016<br />
Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf, Schweiz<br />
Advancing all things data.<br />
Die TDWI Konferenz in <strong>der</strong> Schweiz.<br />
Das Event für BI und Analytics.<br />
Keynote Sprecher:<br />
Ralf Luchsinger<br />
Glarner Kantonalbank<br />
CIO des Jahres 2015<br />
• Über 30 Vorträge<br />
Prof. Dr. Jan vom Brocke<br />
Universität Liechtenstein<br />
Leiter des Instituts für<br />
Wirtschaftsinformatik<br />
• Berichte aus <strong>der</strong> Praxis<br />
Apéro riche,<br />
Networking und<br />
Live Musik mit<br />
• Finance Track<br />
Partner:<br />
www.DW-Konferenz.ch<br />
Veranstalter:
DW KONFERENZ 2016<br />
21. – 22. November 2016 | Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf<br />
Montag, 21. November 2016<br />
08:00 – 09:00 Kaffee & Registration<br />
09:00 – 09:45 Keynote | Ralf Luchsinger, Glarner Kantonalbank: Nicht die Grossen fressen die Kleinen, son<strong>der</strong>n die Schnellen die Langsamen<br />
Strategy, Management<br />
& Organization<br />
Technology, Architecture<br />
& Tools<br />
Finance Track<br />
Special Workshop<br />
10:00 – 11:30 M1 M2 M3 Weitere Informationen<br />
finden Sie in Kürze auf<br />
unserer Website<br />
www.DW-Konferenz.ch.<br />
11:30 – 12:00<br />
Kaffeepause<br />
Data democracy, analytical<br />
anarchy and the Big Bad Data Trap –<br />
how to govern Big Data assets<br />
Dr. Erik Lenhard<br />
Strategy, Management<br />
& Organization<br />
1) Integration von Data Lakes<br />
in BI Landschaften – dargestellt<br />
am Beispiel einer SAP basierten<br />
Architektur<br />
David Goetze, Roman Schäfer<br />
2) Der lange Weg zum BI Standard<br />
– Technische Harmonisierung<br />
und Notationskonzept bei<br />
<strong>der</strong> Migros<br />
Wolfgang Denzel, Lars Schubert<br />
Data Management<br />
Finance Reporting – Umsetzung<br />
des neuen IFRS 15 Standards bei <strong>der</strong><br />
Swisscom<br />
Sebastian Köster, Ralf Helbig<br />
Finance Track<br />
12:00 – 13:30 M4 M5 M6<br />
13:30 – 14:45<br />
Mittagspause<br />
1) DWH Mo<strong>der</strong>nisierung<br />
(Teil 1) – Stossrichtungen,<br />
Strategien, Potenziale<br />
Gregor Zeiler<br />
2) DWH Mo<strong>der</strong>nisierung<br />
(Teil 2) – Praxisbeispiele und Best<br />
Practices<br />
Alexan<strong>der</strong> Thume<br />
1) Was bringt Big Data dem<br />
Business wirklich?<br />
Thomas Baumann<br />
2) Ergebnisse <strong>der</strong> TDWI Studie<br />
‚Data Governance im Big- Data-<br />
Zeitalter 2016‘<br />
Prof. Dr. Peter Gluchowski<br />
1) Anfor<strong>der</strong>ungen, Herausfor<strong>der</strong>ungen<br />
und Lösungsansätze<br />
für BI Metadatenmanagement im<br />
Kontext BCBS 239<br />
Jannis Beese, Maximilian Brosius<br />
2) Sprechen wir alle die gleiche<br />
Sprache? – How to manage<br />
Business Metadata through Data<br />
Governance<br />
Susan Hofleithner, Florian Bleier<br />
14:00 – 14:30<br />
Case Studies in <strong>der</strong> Mittagspause: Mehr Informationen finden Sie auf Seite 14 und unter www.DW-Konferenz.ch.<br />
Data Management<br />
Business Analytics<br />
& Applications<br />
Finance Track<br />
Special Workshop<br />
14:45 – 16:15 M7 M8 M9 Microsoft @ <strong>DW2016</strong><br />
16:15 – 16:45<br />
Kaffeepause<br />
Security und Data Governance<br />
für Big Data Architekturen<br />
Thomas Zarinac<br />
Technology, Architecture<br />
& Tools<br />
1) Data Science meets Business<br />
Analytics<br />
Prof. Dr. Andreas Hilbert<br />
2) System Thinking zur Unterstützung<br />
von Analyticsprojekten<br />
Prof. Dr. Carsten Felden,<br />
Claudia Koschtial<br />
Technology, Architecture<br />
& Tools<br />
Visual Business Intelligence bei<br />
<strong>der</strong> Berliner Sparkasse und <strong>der</strong> Berlin<br />
Hyp – Von statischen Berichten<br />
bis zu interaktiven Dashboards<br />
Alexan<strong>der</strong> Fussan, Andreas Wiener,<br />
Till Kasperbauer, Tim Sonnenberg<br />
Finance Track<br />
16:45 – 18:15 M10 M11 M12<br />
1) Advancing Analytics: Key<br />
learnings from analytical projects<br />
Markus Grob<br />
2) Industrial Data Space:<br />
Datenbasierte Wertschöpfung<br />
für die Medizin und Life Sciences<br />
Prof. Dr. Jan Jürjens<br />
Security für Data Warehouses,<br />
BI-Systeme und Data Lakes<br />
Herbert Stauffer<br />
How to build a Scenario Modelling<br />
application in the Reinsurance<br />
Industry<br />
Martin Keller, Ralf Stärk,<br />
Andrej Jans, Zsolt Moravcsik<br />
14:45 – 18:15<br />
Microsoft 1: 14:45 –15:30<br />
Geben Sie Ihre wertvollsten<br />
Assets nicht auf: Ihre Big<br />
Data<br />
Microsoft 2: 15:30 –16:15<br />
Aufbau einer Cloud-Lösung<br />
für die umfassende Analyse<br />
von Kundendaten (bei e wie<br />
einfach)<br />
Microsoft 3: 16:45 –17:30<br />
Data Science live: Betrugserkennung<br />
bei mobilezone<br />
mit Azure Machine Learning<br />
Microsoft 4: 17:30 –18:15<br />
Coming soon<br />
ab 18:15<br />
Apéro riche und Live Musik mit SUSPENDERS<br />
2<br />
www.DW-Konferenz.ch
Dienstag, 22. November 2016<br />
08:00 – 09:00 Kaffee & Registration<br />
09:00 – 09:45 Keynote | Prof. Dr. Jan vom Brocke, Universität Liechtenstein: Text Mining – Wie auch Sie den Schatz digitaler Daten heben können<br />
Strategy, Management<br />
& Organization<br />
Data Management<br />
Business Analytics<br />
& Applications<br />
Special Workshop<br />
10:00 – 11:30 T1 T2 T3 Weitere Informationen<br />
finden Sie in Kürze auf<br />
unserer Website<br />
www.DW-Konferenz.ch.<br />
1) BI und Scrum<br />
Markus Peter<br />
2) Wie mit Big Data smarte<br />
Produkte und Dienstleistungen<br />
entwickelt werden können<br />
Prof. Dr. Ivo Blohm<br />
1) Die richtige Grafik als Zauberstab<br />
zur Mart Modellierung<br />
Dr. Andrea Kenel, Peter Brunner<br />
2) Data, data, metadata –<br />
DNA of data architecture?<br />
Dirk Lerner<br />
Visual Business Analytics als<br />
Enabler für kollektive Intelligenz im<br />
Unternehmen<br />
Dirk U. Proff, Arne-Kristian Schulz,<br />
Prof. Dr. Jörn Kohlhammer<br />
11:30 – 12:00<br />
Kaffeepause<br />
Strategy, Management<br />
& Organization<br />
Technology, Architecture<br />
& Tools<br />
Business Analytics<br />
& Applications<br />
12:00 – 13:30 T4 T5 T6<br />
13:30 – 14:45<br />
Mittagspause<br />
TDWI Meinungsforum: Big Data<br />
entert BI – in stürmischer See<br />
Lars Tams, Prof. Dr. Carsten Felden,<br />
Dr. Carsten Dittmar, Dr. Ralf Finger<br />
1) Strom on demand –<br />
Datenana lyse, Erkenntnisgewinn<br />
und Ent scheidungsfindung<br />
in Echtzeit am Beispiel eines<br />
Energieversorgers<br />
Tilman Hagen, Tobias Gorhan<br />
2) Augmenting your data warehouse<br />
with real-time predictive<br />
analytics capabilities<br />
Marc Schöni, Julien de Perrot<br />
1) Bringing data into action –<br />
Herausfor<strong>der</strong>ungen und<br />
Lösungsansätze für Big Data<br />
in <strong>der</strong> Logistik<br />
Alexan<strong>der</strong> Blattmann<br />
2) A Leading Automotive Company:<br />
Using Sensor Data from<br />
Trucks to Improve Profitability<br />
Stijn Roelens<br />
14:00 – 14:30<br />
Case Studies in <strong>der</strong> Mittagspause: Mehr Informationen finden Sie auf Seite 14 und unter www.DW-Konferenz.ch.<br />
Strategy, Management<br />
& Organization<br />
Data Management<br />
Business Analytics<br />
& Applications<br />
14:45 – 16:15 T7 T8 T9<br />
16:15 – 16:45<br />
Kaffeepause<br />
Anfor<strong>der</strong>ungen für BI-Projekte<br />
BI-spezifisch erheben<br />
Raphael Branger<br />
Technology,<br />
Architecture & Tools<br />
Data Vault Hands On:<br />
AdventureWorks expandiert global<br />
und übernimmt CoolBikes – helfen<br />
Sie mit!<br />
Petr Beles<br />
Data Management<br />
1) Vom Big Data Use Case zur<br />
Strategie: softwarebasierte Erstellung<br />
einer Big Data Roadmap<br />
Thomas Schräer<br />
2) Self-Service Analytics:<br />
Er kennt nisse aus Big Data<br />
mit neuen Technologien in<br />
Verbindung mit einer neuartigen<br />
Benutzerführung<br />
Christian Jurjut<br />
Data Management<br />
16:45 – 17:30 T10 T11 T12<br />
Die schöne neue Welt von Self-<br />
Service BI und -Datenaufbereitung –<br />
Data Governance im Zeitalter von<br />
Datendemokratisierung und Cloud<br />
Computing<br />
Dr. Torsten Priebe<br />
Wetter-API – Echtzeitintegration<br />
von Wetterdaten in bestehende<br />
Business Logiken<br />
Dr. Martin Fengler<br />
Nachhaltiges Datenmanagement<br />
@ Hadoop: Was, wie, warum?<br />
Otmar Vobejda<br />
Stand: 13. Oktober 2016<br />
Legende<br />
Bericht aus<br />
<strong>der</strong> Praxis<br />
Bericht aus<br />
Wissenschaft<br />
und Forschung<br />
Bericht aus<br />
Beratungsprojekten<br />
Interaktive<br />
Session<br />
#DWZurich16 3
DW KONFERENZ 2016<br />
21. – 22. November 2016 | Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf<br />
Willkommen zur <strong>DW2016</strong>!<br />
Fachbeirat<br />
Verein TDWI<br />
Auch in diesem Jahr wird die DW Konferenz<br />
wie<strong>der</strong> gemeinsam vom Institut für<br />
Wirtschaftsinformatik <strong>der</strong> Universität<br />
St.Gallen (IWI-HSG) und dem TDWI in Zürich<br />
Regensdorf durchgeführt: Wir setzen<br />
so eine erfolgreiche Partnerschaft, wie<br />
die positiven Rückmeldungen von Teilnehmern,<br />
Referierenden und Sponsoren<br />
bestätigen, fort.<br />
Die Mischung <strong>der</strong> ausgewählten Projektberichte<br />
und interaktiven Workshops<br />
mit Anwen<strong>der</strong>n, Beratern und Wissenschaftlern<br />
einerseits sowie einer breiten<br />
Anbieterpräsenz an<strong>der</strong>erseits ist stets<br />
das Beson<strong>der</strong>e an den IWI-/TDWI-Veranstaltungen<br />
und zeichnet auch die <strong>DW2016</strong><br />
aus. Neben <strong>der</strong> breiten Themenvielfalt<br />
von Business Analytics, Datenmanagement,<br />
BI in Finance, Technologiemanagement<br />
und Architekturmanagement bis zu<br />
Strategie und Organisation <strong>der</strong> Informationslogistik<br />
lässt das zweitägige Format<br />
auch genügend Raum für Networking.<br />
Aufgrund <strong>der</strong> guten Resonanz und des<br />
grossen Interesses in den vergangenen<br />
Jahren sind wir überzeugt, mit <strong>der</strong><br />
<strong>DW2016</strong> ein wertvolles Community-Ereignis<br />
anbieten zu können.<br />
Das Team am IWI-HSG freut sich auf die<br />
diesjährige DW-Konferenz und ist sich sicher,<br />
dass diese Plattform zu einem festen<br />
Bestandteil <strong>der</strong> Jahresplanung aller<br />
Anwen<strong>der</strong>, Anbieter und Forschenden in<br />
den Bereichen Business Analytics, Datenmanagement,<br />
BI in Finance und Informationslogistik<br />
wird.<br />
Prof. Dr. Robert Winter,<br />
Direktor Institut für Wirtschaftsinformatik,<br />
Universität St.Gallen<br />
Prof. Dr. Stephan Aier,<br />
Assistenzprofessor für Informationsmanagement,<br />
Universität St.Gallen<br />
Der Verein TDWI richtet zum fünften Mal<br />
in Zusammenarbeit mit dem Institut für<br />
Wirtschaftsinformatik <strong>der</strong> Universität<br />
St.Gallen am 21. und 22. November die<br />
DW in Zürich aus. Anknüpfend an den<br />
grossen Erfolg dieses Tagungsformates<br />
werden wir auch in diesem Jahr erneut ein<br />
attraktives und informatives Programm<br />
für Sie zusammenstellen, das hochaktuelle<br />
Themen aus den Bereichen Business<br />
Intelligence, Data Warehousing und Big<br />
Data aufgreift und in <strong>der</strong> erfor<strong>der</strong>lichen<br />
Tiefe abdeckt.<br />
Das vielschichtige und facettenreiche Programm,<br />
welches von einem unabhängigen<br />
Fachgremium nach einer Ausschreibung<br />
zusammengestellt wird, garantiert, dass<br />
sich für jeden Teilnehmer <strong>der</strong> Tagung ein<br />
Mehrwert einstellt. Dies kann <strong>der</strong> BI-Neueinsteiger<br />
sein, <strong>der</strong> einen ersten Überblick<br />
benötigt, aber auch <strong>der</strong> Profi, <strong>der</strong> vor technologischen<br />
o<strong>der</strong> organisatorischen Herausfor<strong>der</strong>ungen<br />
steht.<br />
Ich freue mich auf eine sehr informative<br />
Tagung mit <strong>der</strong> Möglichkeit zum intensiven<br />
Gedankenaustausch in Zürich.<br />
Univ.-Prof. Dr. Peter Gluchowski,<br />
Vorsitzen<strong>der</strong> des Fachbeirats<br />
<strong>der</strong> DW Konferenz 2016<br />
Die DW Konferenz über Business Intelligence,<br />
Business Analytics und Data<br />
Ware housing ist eine <strong>der</strong> führenden Veranstaltungen<br />
in diesem Themenbereich.<br />
Sie kann dabei bereits auf vier erfolgreiche<br />
Jahre in Kooperation mit dem Institut<br />
für Wirtschaftsinformatik <strong>der</strong> Universität<br />
St.Gallen blicken, da sie sich immer<br />
wie<strong>der</strong> an den aktuellen Themen – Ihren<br />
Themen – orientiert. Daher reflektiert auch<br />
das diesjährige Programm unterschiedliche<br />
Herausfor<strong>der</strong>ungen, sei es Operational<br />
BI, Modellierungs- und Strukturierungsansätze,<br />
bis hin zu Big Data und<br />
Business Analytics<br />
Ihre inhaltliche Stärke resultiert aus ihr als<br />
Forum für Praktiker aber auch Forscher,<br />
um neue Ideen, originelle Projektergebnisse<br />
und an<strong>der</strong>e praktische Entwicklung<br />
beziehungsweise Erfahrungen aus allen<br />
verwandten Bereichen zu teilen – und das<br />
ist ja, was wir als Verein gemeinsam erreichen<br />
wollen: den Austausch zu unseren<br />
Themen zu för<strong>der</strong>n, um aktiv Weiterbildung<br />
auf allen Niveaus zu betreiben und<br />
somit einen Mehrwert für Sie als Experten<br />
schaffen.<br />
Ich freue mich, Sie zum ersten Male in <strong>der</strong><br />
Rolle als Vorsitzen<strong>der</strong> des TDWI in Zürich<br />
begrüssen zu dürfen und wünsche uns<br />
allen interessante Tage und spannende<br />
Diskussionen.<br />
Univ.-Prof. Dr. Carsten Felden<br />
Vorsitzen<strong>der</strong> des Vereins TDWI<br />
4<br />
www.DW-Konferenz.ch
Programm | Keynotes<br />
KEYNOTE | MONTAG, 09:00 – 09:45<br />
Nicht die Grossen fressen die Kleinen,<br />
son<strong>der</strong>n die Schnellen die Langsamen<br />
Ralf Luchsinger<br />
Glarner Kantonalbank<br />
CIO des Jahres 2015<br />
KEYNOTE | DIENSTAG, 09:00 – 09:45<br />
Text Mining –<br />
Wie auch Sie den Schatz digitaler Daten heben können<br />
Prof. Dr. Jan vom Brocke<br />
Universität Liechtenstein<br />
Leiter des Instituts für Wirtschaftsinformatik<br />
Wie eine Bank mittels EDWH und BI effizient zu den benötigten<br />
Erkenntnissen kommt. Hören Sie vom Schweizer „CIO des Jahres<br />
2015“, Ralf Luchsinger, wie sich die Glarner Kantonalbank<br />
dank konsequent gelebter Digitalisierungsstrategie von einer<br />
herkömmlichen zur digitalsten Bank <strong>der</strong> Schweiz gemausert hat<br />
und welche Rolle dabei das in dieser Keynote vorgestellte EDWH/<br />
BI Projekt einnimmt.<br />
Unternehmen sitzen „auf“ einem Schatz unstrukturierter, digitaler<br />
Daten, den sie oft nicht zu heben wissen. Dabei lassen sich<br />
grade aus unternehmensinternen Textdaten (z. B. Dokumenten,<br />
E-Mails) wertvolle Erkenntnisse gewinnen, z. B. über Arbeitsabläufe,<br />
Kompetenzen o<strong>der</strong> Projekte. Unternehmen sitzen aber<br />
auch „vor“ einem Schatz digitaler unstrukturierter Daten, wenn<br />
man betrachtet wie viele unternehmensrelevante Informationen<br />
sich im Internet finden lassen, z. B. in Form von Meinungen<br />
und Erfahrungen, die Nutzer in Foren o<strong>der</strong> auf Bewertungsportalen<br />
hinterlassen. Studien schätzen, dass in den vergangenen<br />
zwei Jahren mehr Daten gespeichert wurden als in <strong>der</strong> gesamten<br />
Menschheitsgeschichte zuvor und 80 % dieser Daten sind unstrukturierte<br />
Daten. Nur wenige Unternehmen sind aber im Stande,<br />
unternehmensrelevantes Wissen aus diesen Daten zu extrahieren<br />
und dieses in Aktionen zu übersetzen. Der Vortrag zeigt Beispiele<br />
erfolgreicher Unternehmen und stellt Methoden und Tools vor, die<br />
von den Teilnehmern <strong>der</strong> DW 2016 heute schon genutzt werden<br />
können, um ihre Business Intelligence um einen wichtigen Zukunftsbereich<br />
zu erweitern.<br />
Daten und Fakten<br />
Veranstalter <strong>der</strong> <strong>DW2016</strong><br />
SIGS DATACOM GmbH<br />
Lindlaustrasse 2c, D-53842 Troisdorf<br />
Für Ihre Fragen rund um die<br />
Konferenz steht Ihnen Svenja Löcher zur Verfügung:<br />
Tel.: +49 (0) 2241 2341-320 o<strong>der</strong><br />
svenja.loecher@sigs-datacom.de<br />
Frühbuchertermin<br />
Nutzen Sie den Frühbucher-Vorteil. Melden Sie sich bis zum<br />
28. Oktober 2016 an und sparen Sie bis zu 300,- CHF!<br />
Wie können Sie sich anmelden?<br />
Am einfachsten und schnellsten registrieren Sie sich über das<br />
Online-Registrationsformular unter www.DW-Konferenz.ch<br />
o<strong>der</strong> per Fax-Anmeldung auf Seite 15:<br />
Fax: +49 (0) 2241 2341-199<br />
Veranstaltungsort<br />
Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf<br />
Im Zentrum 2<br />
CH-8105 Regensdorf<br />
www.moevenpick-hotels.com<br />
Partner und Sponsoren <strong>der</strong> <strong>DW2016</strong><br />
Partner:<br />
Sponsoren:<br />
#DWZurich16 5
DW KONFERENZ 2016<br />
Programm | Montag, 21. November 2016<br />
M1 | MONTAG, 10:00 – 11:30<br />
Data democracy, analytical anarchy and the Big Bad Data<br />
Trap – how to govern Big Data assets<br />
Dr. Erik Lenhard<br />
The Boston Consulting Group<br />
Principal<br />
M2 VORTRAG 2 | MONTAG, 10:45 – 11:30<br />
Der lange Weg zum BI Standard – Technische Harmonisierung<br />
und Notationskonzept bei <strong>der</strong> Migros<br />
Wolfgang Denzel<br />
Migros-Genossenschafts-Bund<br />
Leiter CCBI<br />
Lars Schubert<br />
graphomate GmbH<br />
Geschäftsführer<br />
The advent of Big Data has amplified data issues. Companies have<br />
been facing with data for years. Now, data lakes are out of control<br />
and become data swamps. Analytical anarchy fuels lengthy discussions<br />
on which is the correct data and management decision<br />
making has only gradually improved.<br />
The session will educate the audience on a holistic approach as to<br />
define the optimal governance for their Big Data assets, including<br />
a framework to assess current data management and governance,<br />
design options (detailed, with pros and cons and company<br />
examples) for data governance, organization, processes and ways<br />
of working policies.<br />
Special focus is laid on the ‘role of the center‘ – where and where<br />
not to centralize governance and service functions.<br />
The session will be very interactive with many (anonymized) examples<br />
from client and benchmarking work.<br />
Target Audience: CIOs, Head of BICC, Head of Data Analytics,<br />
Decision makers in BI, Decision makers in business and corporate<br />
Prerequisites: Low technical difficulty, high demands as to<br />
un<strong>der</strong>standing organizational and governance issues<br />
Level: Advanced<br />
M2 VORTRAG 1 | MONTAG, 10:00 – 10:45<br />
Integration von Data Lakes in BI Landschaften –<br />
dargestellt am Beispiel einer SAP basierten Architektur<br />
David Goetze<br />
Blue Reply GmbH<br />
Manager<br />
Roman Schäfer<br />
Blue Reply GmbH<br />
Partner<br />
Neue Datenquellen wie Social Media o<strong>der</strong> IoT erzeugen immer<br />
größere Mengen polystrukturierter Daten. Somit stehen viele<br />
Unternehmen vor <strong>der</strong> Herausfor<strong>der</strong>ung ihre klassische BI-Landschaft<br />
hinsichtlich <strong>der</strong> Aufnahme und Verarbeitung dieser Daten<br />
weiterzuentwickeln. Der Data Lake als Konzept zur Datenhaltung<br />
bietet hier einen Lösungsansatz. Der Vortrag beschreibt anhand<br />
einer SAP BI-Landschaft die Integration eines Data Lakes mittels<br />
eines hybriden Architekturansatzes. Darüber hinaus werden neben<br />
aktuell verfügbaren Technologien Fragestellungen vor dem<br />
Spannungsfeld System- & Anwendungsperformance und Kosten<br />
für Geschwindigkeit und Haltung stark steigen<strong>der</strong> Datenmengen<br />
betrachtet.<br />
Zielpublikum: BI Manager, BI Projektleiter, IT Leiter<br />
Voraussetzungen: Grundwissen DWH, Grundlagen Hadoop<br />
Architektur<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger<br />
Die Wünsche <strong>der</strong> Nutzer an Business Intelligence Lösungen sind<br />
vielfältig:<br />
• einfache und flexible Nutzung<br />
• Webfähigkeit bei gleichzeitiger Druckmöglichkeit und Verknüpfung<br />
zu MS Excel<br />
• schnelle Antwortzeiten trotz komplexer Modelle<br />
• einheitliche Gestaltungsregeln und klare Visualisierungen für<br />
ein einfaches Verständnis<br />
Die Referenten beschreiben in Ihrem Vortrag den Weg <strong>der</strong> Migros,<br />
wie über technische und fachliche Standards die BI-Landschaft<br />
konsolidiert und gleichzeitig die Bedürfnisse <strong>der</strong> Nutzer befriedigt<br />
werden können.<br />
Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager<br />
Voraussetzungen: BI Grundlagen, Grundwissen Data<br />
Warehousing<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger<br />
M3 | MONTAG, 10:00 – 11:30<br />
Finance Reporting –<br />
Umsetzung des neuen IFRS 15 Standards bei <strong>der</strong> Swisscom<br />
Sebastian Köster<br />
Detecon (Schweiz) AG<br />
Knowledge Team Lea<strong>der</strong><br />
BI & Big Data Strategy<br />
Ralf Helbig<br />
Detecon (Schweiz) AG<br />
Managing Partner<br />
Zum 1.1.2018 tritt <strong>der</strong> neue Standard IFRS 15 ‘Erlöse aus Verträgen<br />
mit Kunden‘ in Kraft. Diese Neuregelung für die Bilanzierung<br />
von Umsatzerlösen aus Kundenverträgen für Kombinationen<br />
aus Service- und Hardwarekomponenten entkoppelt zukünftig<br />
weitestgehend die hieraus entstehenden Umsatzerlöse von den<br />
tatsächlich durch das Billing fakturierten Beträgen (z. B. beim Verkauf<br />
eines Endgerätes in Kombination mit einem Servicevertrag).<br />
Mit IFRS 15 ergeben sich massive Än<strong>der</strong>ungen zum aktuellen Verfahren<br />
in <strong>der</strong> Umsatzrealisierung. Für das Massengeschäft soll<br />
eine IT-Lösung implementiert und die neuen Berechnungslogiken<br />
für IFRS 15 abgebildet werden.<br />
Was waren und sind die entscheidenden Erfolgsfaktoren und welcher<br />
Implementierungsansatz wurde warum gewählt?<br />
Zielpublikum: CFO, CIO, BI-Projektleiter, Visionäre, Vorwärtsdenker<br />
Voraussetzungen: BI Grundkenntnisse, Grundwissen Data<br />
Warehouse, bestenfalls Finance Wissen<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
Legende:<br />
Detailinfos zu Sprechern<br />
Praxis<br />
Wissenschaft<br />
und Forschung<br />
Beratungsprojekte<br />
Interaktive<br />
Session<br />
Weitere Informationen zu den Sprechern finden Sie auf:<br />
www.DW-Konferenz.ch<br />
6<br />
www.DW-Konferenz.ch
M4 VORTRAG 1 | MONTAG, 12:00 – 12:45<br />
DWH Mo<strong>der</strong>nisierung (Teil 1) –<br />
Stossrichtungen, Strategien, Potenziale<br />
Gregor Zeiler<br />
Trivadis AG<br />
Senior Solution Manager BI/<br />
Big Data<br />
Data Warehouse-Lösungen, o<strong>der</strong> generell analytische Datenmanagement<br />
Lösungen sind in vielen Unternehmen über die Zeit<br />
organisch gewachsen, wartungsintensiv und nur mit hohem Aufwand<br />
zu erweitern. Oft sorgt auch eine zu ersetzende Softwareo<strong>der</strong><br />
Infrastruktur-Komponente für Handlungsbedarf. Big Data<br />
und Digitalisierung stellen weitere Anfor<strong>der</strong>ungen an analytische<br />
Lösungen und verursachen zusätzlichen Handlungsbedarf. Diese<br />
und weitere Treiber führen dazu, dass sich viele Unternehmen mit<br />
dem Thema DWH-Mo<strong>der</strong>nisierung auseinan<strong>der</strong>setzen müssen.<br />
Im Vortrag werden die Stossrichtungen zur DWH-Mo<strong>der</strong>nisierung<br />
erläutert, passende Mo<strong>der</strong>nisierungsstrategien und die entsprechenden<br />
Potenziale dazu aufgezeigt. Dabei wird auch speziell auf<br />
die Ausrichtung zukunftsweisen<strong>der</strong> Architekturen zu Big Data<br />
und Digitalisierung eingegangen. Studienergebnisse zeigen den<br />
aktuellen Stand zur DWH Mo<strong>der</strong>nisierung.<br />
Zielpublikum: BI Manager, BI Projektleiter, Architekten, CIO<br />
Voraussetzungen: BI Grundlagen, Grundwissen Data<br />
Warehouse<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
M4 VORTRAG 2 | MONTAG, 12:45 – 13:30<br />
DWH Mo<strong>der</strong>nisierung (Teil 2) –<br />
Praxisbeispiele und Best Practices<br />
Alexan<strong>der</strong> Thume<br />
ORAYLIS GmbH<br />
Principal Consultant<br />
Wie gehe ich die Mo<strong>der</strong>nisierung eines Data Warehouse in <strong>der</strong><br />
Praxis an? Um diese Frage dreht sich <strong>der</strong> 2. Teil dieser Vortragsreihe.<br />
Anhand konkreter Projekte werden verschiedene Ansätze<br />
und Aspekte <strong>der</strong> DWH-Mo<strong>der</strong>nisierung beleuchtet. Dabei reicht<br />
das Spektrum von agilen Zielsetzungen über die Migration zu einer<br />
neuen Plattform bis hin zu geeigneten Architekturen etwa für<br />
hybride Lösungen, die BI und Big Data homogen vereinen. Offen<br />
werden die Stärken und Schwächen konkreter Lösungen aufgezeigt<br />
und über gute wie schlechte Erfahrungen im Rahmen <strong>der</strong><br />
Projektumsetzung berichtet.<br />
Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, Architekten, CIO<br />
Voraussetzungen: BI Grundlagen, Grundwissen Data<br />
Warehouse<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
M5 VORTRAG 1 | MONTAG, 12:00 – 12:45<br />
Was bringt Big Data dem Business wirklich?<br />
Thomas Baumann<br />
Swiss Mobiliar<br />
Performance Minister<br />
Big Data ist weit mehr als die Analyse von Social Media Daten: Die<br />
Präsentation zeigt, wie neue Geschäftsmodelle für die Risikoselektion<br />
und die Prozesssteuerung ermöglicht werden, welche<br />
sich durch die Verknüpfung neuer, häufig externer, Datenquellen<br />
mit Bestandsdaten <strong>der</strong> Versicherung ergeben.<br />
Nebst einer Vorstellung <strong>der</strong> Referenzarchitektur und <strong>der</strong> Systemplattform<br />
für BI inkl. Big Data bei <strong>der</strong> Mobiliar liegt <strong>der</strong> Fokus auf<br />
Case Studies zeitnaher Analysen von Ereignis-Daten.<br />
Auch <strong>der</strong> Frage, wo klassische Technologien enden und Big Data<br />
Technologien unverzichtbar werden, wird kurz nachgegangen.<br />
Zielpublikum: Datenarchitekten, BI Projektleiter, Big Data<br />
Verantwortliche<br />
Voraussetzungen: Grundverständnis von BI Technologien<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger<br />
M5 VORTRAG 2 | MONTAG, 12:45 – 13:30<br />
Ergebnisse <strong>der</strong> TDWI Studie<br />
‚Data Governance im Big-Data-Zeitalter 2016‘<br />
Prof. Dr. Peter Gluchowski<br />
Vorstandsmitglied Verein TDWI<br />
Technische Universität Chemnitz<br />
Dass sich heute die Information als vierter Produktionsfaktor neben<br />
Arbeit, Kapital und Boden etabliert hat, wird auch von Ökonomen<br />
kaum noch ernsthaft in Frage gestellt. Wenig verwun<strong>der</strong>lich<br />
deshalb, dass Daten, die als Rohstoff für die Gewinnung von Informationen<br />
dienen, <strong>der</strong>zeit beson<strong>der</strong>e Aufmerksamkeit erfahren.<br />
So steht <strong>der</strong> verantwortungsvolle und durchdachte Umgang mit<br />
den verfügbaren Daten weit oben auf <strong>der</strong> Agenda aller grossen<br />
Organisationen. Zahlreiche Projekte zum Aufbau eines effizienten<br />
und effektiven Datenmanagements wurden ins Leben gerufen, um<br />
die Verarbeitung von Daten und Informationen gezielt zu planen<br />
und umzusetzen. Damit <strong>der</strong>artige Initiativen koordiniert erfolgen,<br />
bedarf es klarer Leitlinien und Vorgaben für die jeweiligen Aktivitäten<br />
im Datenmanagement. Dieser Rahmen wird durch die Data<br />
Governance vorgegeben.<br />
Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, BI-Architekten, CIOs<br />
Voraussetzungen: BI-Terminologie, Grundwissen BI-Technologien<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
Kostenfreies Jahresabonnement BI-SPEKTRUM<br />
Die Fachzeitschrift BI-SPEKTRUM wendet sich an alle BI- und DW-Verantwortlichen, Partner<br />
und Berater, die solche Systeme entwickeln und implementieren. Sie informiert über Trends,<br />
liefert Fälle und Lösungen aus <strong>der</strong> Praxis und präsentiert Meinungen zu aktuellen Themen<br />
und Neuigkeiten für die Community.<br />
Das Abo ist für TDWI- Mitglie<strong>der</strong> und Teilnehmer <strong>der</strong> <strong>DW2016</strong> kostenfrei.<br />
#DWZurich16 7
DW KONFERENZ 2016<br />
Programm | Montag, 21. November 2016<br />
M6 VORTRAG 1 | MONTAG, 12:00 – 12:45<br />
Anfor<strong>der</strong>ungen, Herausfor<strong>der</strong>ungen und Lösungsansätze für<br />
BI Metadatenmanagement im Kontext BCBS 239<br />
Jannis Beese<br />
Universität St.Gallen<br />
Institut für Wirtschaftsinformatik<br />
Maximilian Brosius<br />
Universität St.Gallen<br />
Institut für Wirtschaftsinformatik<br />
Vor dem Hintergrund regulatorischer Reporting-Anfor<strong>der</strong>ungen<br />
wächst die Bedeutung <strong>der</strong> Risikodatenaggregation in Unternehmen<br />
<strong>der</strong> Finanzdienstleistungsbranche. Unter den jüngst prominent<br />
diskutierten, weitestgehend generischen Regularien ist BCBS<br />
239, welches sich in 14 Prinzipien manifestiert. Zur Implementierung<br />
dieser Prinzipien und generellen Stärkung von Reporting-Prozessen<br />
nimmt BI Metadatenmanagement einen hohen Stellenwert<br />
ein, sowohl für das Erreichen adäquater Datenqualität als auch<br />
für den effizienten Betrieb/Weiterentwicklung des DWHs und<br />
BI-Systemen. In unserem Vortrag diskutieren wir Reporting-Anfor<strong>der</strong>ungen<br />
sowie Herausfor<strong>der</strong>ungen am Beispiel von BCBS 239,<br />
basierend auf Erfahrungen fünf internationaler Grossbanken. Auf<br />
<strong>der</strong> Grundlage von effektivem BI Metadatenmanagement leiten<br />
wir Lösungskomponenten, Lösungsansätze sowie archetypische<br />
Kombinationen dieser Lösungsansätze ab.<br />
Zielpublikum: DWH Experten, IT Strategen, IT Architekten,<br />
Unternehmensarchitekten, IS Projektleiter, IS Projektmanager<br />
Voraussetzungen: BI Grundlagen, Grundlagen Metadatenmanagement,<br />
Grundwissen Regulatorische Anfor<strong>der</strong>ungen<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
M6 VORTRAG 2 | MONTAG, 12:45 – 13:30<br />
Sprechen wir alle die gleiche Sprache? –<br />
How to manage Business Metadata through Data Governance<br />
Susan Hofleithner<br />
Erste Group Bank AG<br />
Group Business Data Manager<br />
Florian Bleier<br />
Erste Group Bank AG<br />
Head of Group Business<br />
Information Center<br />
In den vergangenen 2 Jahren hat die Erste Group Bank – eine konzernweite<br />
Data Governance Organisation definiert und ausgerollt.<br />
Mit <strong>der</strong>en Hilfe wurde eine fachlich harmonisierte Defintion des<br />
Datenhaushalts erstellt und technisch in Ab Initio umgesetzt. Dieses<br />
Projekt hat die Aspekte Organisation / Verantwortlichkeiten,<br />
Workflow, Kommunikation und RollOut sowie Monitoring abgedeckt.<br />
Inhaltlich werden sowohl fachliche Definition, fachliche Data<br />
Linage wie auch Datenqualitätsaspekte abgedeckt.<br />
Werden Sie Mitglied in <strong>der</strong> XING-Gruppe:<br />
Business Intelligence Community<br />
www.xing.com<br />
M7 | MONTAG, 14:45 – 16:15<br />
Security und Data Governance für Big Data Architekturen<br />
Thomas Zarinac<br />
Accenture Digital<br />
Principal Director und CTO<br />
Innerhalb unternehmensweiter Datenarchitekturen rückt vermehrt<br />
Governance und IT Sicherheit in den Fokus. Hierbei kann<br />
Nutzen nur nachhaltig erzielt werden, wenn Regulatorien, Sicherheitsrisiken<br />
und Kosten für Datensicherheit berücksichtigt<br />
werden.<br />
Herausfor<strong>der</strong>nd ist, dass die Unternehmen in <strong>der</strong> Regel nur klassische<br />
Werkzeuge zum Datenschutz, zur -überwachung und zum<br />
-management einsetzen. Erfahrungen mit Big Data Technologien<br />
fehlen hingegen häufig. Existierende Ansätze sind nach wie vor<br />
anwendbar. Sie sind aber z. T. nicht adäquat, um Anfor<strong>der</strong>ung aus<br />
dem Einsatz von Big Data zu erfüllen. Ebenso fehlt im Rahmen<br />
einer Data Governance häufig die Erfahrung mit dem Umgang<br />
grosser und heterogener Daten.<br />
Im Vortrag wird vor diesem Hintergrund ein Data Governance und<br />
Security Konzept vorgestellt, das die Anfor<strong>der</strong>ungen stabiler Datenintegrationsprozesse<br />
und flexibler Datenexploration erfüllt.<br />
Zielpublikum: BI Projektleiter, BI Manager, BI Entwickler, Security<br />
und Governance Verantwortliche<br />
Voraussetzungen: BI, Security, DWH und Big Data Grundlagen<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
M8 VORTRAG 1 | MONTAG, 14:45 – 15:30<br />
Data Science meets Business Analytics<br />
Prof. Dr. Andreas Hilbert<br />
TU Dresden<br />
Lehrstuhlinhaber für<br />
Wirtschaftsinformatik<br />
Unternehmen, die sich entscheiden, auf Basis von Daten Entscheidungen<br />
in ihrem Umfeld zu treffen, werden gerne als analytische<br />
Unternehmen bezeichnet. Und die Mitarbeiter, die diese<br />
Aufgabe über-nehmen sollen, werden in jüngerer Vergangenheit<br />
oft als Data Scientisten benannt. Doch was muss ein solcher Data<br />
Scientist können, welche Kompetenzen muss er besitzen, und –<br />
mindestens genauso wichtig – was muss sein Manager wissen,<br />
um ihn richtig einzusetzen und zu führen?<br />
Das Seminar widmet sich dieser Problematik und will dabei vor<br />
allem auf ein Verständnis auf Seiten <strong>der</strong> Manager und Entschei<strong>der</strong><br />
hinaus. Folgerichtig werden in diesem Basic-Class-Seminar<br />
zunächst die Grundlagen <strong>der</strong> Business Analytics und <strong>der</strong> Data<br />
Science erläutert, um dann speziell Herausfor<strong>der</strong>ungen im Umgang<br />
mit Data Scientisten in diesem Kontext zu behandeln und<br />
erste Empfehlungen abzugeben.<br />
Zielpublikum: Aufgrund <strong>der</strong> Vermittlungsmethodik richtet<br />
sich das Seminar in erster Linie an Manager und betriebliche<br />
Fachanwen<strong>der</strong>, so dass das Seminar eher als Basic Class bezeichnet<br />
werden kann.<br />
Voraussetzungen: Die Ideen <strong>der</strong> Business Analytics und des<br />
Data Science werden auf <strong>der</strong> Basis von Beispielen aus <strong>der</strong><br />
betrieblichen Praxis erläutert. Auf die Vermittlung mathematischer<br />
bzw. statistischer Theorien wird verzichtet, die notwendigen<br />
Grundlagen werden – soweit nötig – anschaulich erläutert.<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger<br />
powered by:<br />
8<br />
www.DW-Konferenz.ch
M8 VORTRAG 2 | MONTAG, 15:30 – 16:15<br />
System Thinking zur Unterstützung von Analyticsprojekten<br />
M10 VORTRAG 1 | MONTAG, 16:45 – 17:30<br />
Advancing Analytics: Key learnings from analytical projects<br />
Prof. Dr. Carsten Felden<br />
TU Bergakademie Freiberg<br />
(Sachsen), Dekan <strong>der</strong> Fakultät<br />
für Wirtschaftswissenschaften<br />
Claudia Koschtial<br />
TU Bergakademie<br />
Freiberg (Sachsen)<br />
Markus Grob<br />
Helsana Versicherungen AG<br />
Head of Business Intelligence<br />
Business und Predictive Analytics haben sich als Begriff in <strong>der</strong><br />
Praxis etabliert. Hemmnisse für solche Projekte entstehen aber<br />
oftmals schon aus <strong>der</strong> Projektinitialisierung, <strong>der</strong> organisatorischen<br />
Einbindung und den architekturrelevanten Auswirkungen.<br />
System Thinking, als eher strategisch orientierter Ansatz, kann<br />
dabei helfen, das multiperspektivische Thema Analytics in Unternehmen<br />
greifbar zu machen. Dennoch zeigt sich, dass es keine<br />
eindeutige organisatorische Einbindung von Analytics Projekten<br />
gibt. Auch hier kann System Thinking einen Beitrag leisten. Klassische<br />
dispositive Architekturen, Big Data Architekturelemente<br />
und Technologien werden aktuell häufig noch als getrennte Welten<br />
aufgefasst, langfristig werden beide Welten zu einem analytischen<br />
Ökosystem zusammenwachsen, um auch die technischen Auswirkungen<br />
langfristig sinnhaft gestalten zu können.<br />
Zielpublikum: Taktisches Management<br />
Voraussetzungen: Grundlagenverständnis über die Business<br />
Intelligence<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
M9 | MONTAG, 14:45 – 16:15<br />
Visual Business Intelligence bei <strong>der</strong> Berliner Sparkasse und<br />
<strong>der</strong> Berlin Hyp – Von statischen Berichten bis zu interaktiven<br />
Dashboards<br />
Alexan<strong>der</strong> Fussan<br />
Berliner Sparkasse<br />
Controller und<br />
Business Analyst<br />
Till Kasperbauer<br />
Berlin Hyp<br />
Abteilungsleiter<br />
IT-Anwendungen<br />
Andreas Wiener<br />
reportingimpulse GmbH<br />
Geschäftsführer<br />
Tim Sonnenberg<br />
reportingimpulse GmbH<br />
Management Consultant<br />
Führungskräfte und Spezialisten müssen heutzutage immer<br />
schneller auf Basis einer Flut von Daten Entscheidungen treffen.<br />
Visualisierungsstandards und Konzepte für interaktives Storytelling<br />
in Dashboards sind ein gutes Mittel diese Arbeit zu erleichtern.<br />
Die Berliner Sparkasse verän<strong>der</strong>te grundlegend das statische Reporting,<br />
das zu einem Change Prozess im gesamten Unternehmen<br />
führte, <strong>der</strong> Entschei<strong>der</strong>, Fachabteilungen und IT gleichzeitig betraf<br />
und betrifft.<br />
Die Berlin Hyp setzt auf den Siegeszug <strong>der</strong> Dashboards. Doch die<br />
gewünschte Interaktivität <strong>der</strong> User birgt auch Gefahren. Die Methode<br />
des Storytellings in Dashboards ist ein gutes Instrument,<br />
um genau die Empfängergruppen ihren Bedürfnissen gemäss zu<br />
informieren. Im Vortrag wird anhand zahlreicher Beispiele gezeigt,<br />
welche Dashboardarten entwickelt wurden und wie auch zukünftig<br />
Dashboards auf mobilen Endgeräten aussehen werden.<br />
Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager, Entschei<strong>der</strong>, CIO,<br />
Controller, CFO<br />
Voraussetzungen: BI-Grundlagen<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger<br />
In health insurance, as in many other industries, data has become<br />
ubiquitous in all processes. We apply analytics on a variety<br />
of areas (churn, next-best-action, fraud detections, many more)<br />
replacing rule of thumbs. At the same time, new advanced analytical<br />
methods are becoming available. This session shows how<br />
learnings from analytical projects can help you advance analytics<br />
as a discipline.<br />
Key Issues: What topics are better un<strong>der</strong>stood and handled due<br />
to analytical insight? How does deep learning improve well known<br />
analytical problems? What are the key success factors to make<br />
analytics more effective?<br />
Target Audience: BI and Analytics Manager, Decision Makers,<br />
Strategists<br />
Prerequisites: Basic knowledge Analytics<br />
Level: Advanced<br />
M10 VORTRAG 2 | MONTAG, 17:30 – 18:15<br />
Industrial Data Space: Datenbasierte Wertschöpfung für die<br />
Medizin und Life Sciences<br />
Prof. Dr. Jan Jürjens<br />
Fraunhofer ISST<br />
Director Research Projects<br />
Der ‘Industrial Data Space‘ ist eine unternehmensübergreifende<br />
Plattform für datenorientierte Geschäftsmodelle und Big Data as<br />
a Service, mit dem Ziel <strong>der</strong> digitalen Souveränität über Daten und<br />
Dienste. Die Initiative wird getragen von Unternehmen in Partnerschaft<br />
sowie den zuständigen Bundesministerien (BMBF, BMWi,<br />
BMI, BMVI).<br />
Als beispielhafte Use-Case-Szenarien werden Anwendungen aus<br />
Bereichen wie Medizin und Life Sciences präsentiert. Die Verwendung<br />
als Plattform für Open-Data-Initiativen wird erläutert.<br />
Datenschutzrechtliche & Security-Aspekte werden diskutiert.<br />
Folgende Themen werden diskutiert:<br />
• Managing Internet of Things (sensor generated) Data<br />
• Datenorientierte Geschäftsmodelle<br />
• Big Data as a Service<br />
• Use-Case-Szenarien in Bereichen wie Logistik & Industrie 4.0<br />
• Verwendung als Plattform für Open-Data-Initiativen<br />
• Datenschutzrechtliche Aspekte / Compliance & Security<br />
Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, Entschei<strong>der</strong>, CIO<br />
Voraussetzungen: Grundkonzepte zu Business Intelligence<br />
Analysen<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger<br />
Nutzen Sie den Early Bird Vorteil<br />
und melden Sie sich bis zum 28. Oktober 2016 an!<br />
Sie sind noch kein TDWI Vereinsmitglied?<br />
Profitieren Sie als Mitglied von interessanten Konditionen<br />
für die DW-Konferenz.<br />
#DWZurich16 9
DW KONFERENZ 2016<br />
Programm | Montag, 21. November 2016 Programm | Dienstag, 22. November 2016<br />
M11 | MONTAG, 16:45 – 18:15<br />
Security für Data Warehouses, BI-Systeme und Data Lakes<br />
Herbert Stauffer<br />
BARC Schweiz GmbH<br />
Geschäftsführer<br />
T1 VORTRAG 1 | DIENSTAG, 10:00 – 10:45<br />
BI und Scrum<br />
Markus Peter<br />
Basler Versicherung AG<br />
Architekt<br />
Analytische Systeme haben aufgrund ihres speziellen Einsatzgebietes<br />
an<strong>der</strong>e Anfor<strong>der</strong>ungen an die Security. Der Vortrag gibt zuerst<br />
einen Überblick über die drei Hauptaspekte <strong>der</strong> Security: Ordungsmässigkeit<br />
des Betriebes, Schutz vor kriminellen Aktivitäten und<br />
angemessene Verfügbarkeit <strong>der</strong> Services. Ein generisches Vorgehen<br />
wird anhand Security-Life-Cycle-Model erklärt. Dieses beginnt<br />
mit den drei Arten <strong>der</strong> Bedrohungsmodellierung: komponenten-,<br />
angrei fer- und wertorientiert. Weitere Themen sind: unterschiedliche<br />
Berechtigungskonzepte, Bestimmen einer angemessenen Verfügbarkeit,<br />
Penetration-Testing. Der Vortrag behandelt Aspekte von<br />
traditionellen Data Warehouses und Data Lakes mittels Hadoop.<br />
Das neue Fachbuch von Herbert Stauffer mit dem gleichnamigen<br />
Arbeitstitel enthält vertiefende und ergänzende Inhalte.<br />
Zielpublikum: BI Architekten, BI Competence Center Leiter,<br />
Security Officer<br />
Voraussetzungen: Grundlagen des Data Warehousing und von<br />
Business Intelligence. Basiswissen von Hadoop, NoSQL und<br />
Data Lakes ist von Vorteil, jedoch nicht zwingend notwendig.<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
Beim Einsatz von Scrum im Umfeld von DataWarehouse bzw. BI<br />
stellen sich viele Fragen und Bedenken werden geäussert, dass<br />
sich Scrum nicht für BI eignet. Die Basler Versicherung hat den<br />
Versuch gewagt, die gesamte IT in <strong>der</strong> Schweiz auf Scrum umgestellt<br />
und musste sich <strong>der</strong> neuen Situation stellen. Bald wurde in<br />
<strong>der</strong> Gesamtorganisation und auch in den BI-Teams sichtbar, dass<br />
Scrum nicht erwartete Auswirkungen auf die tägliche Arbeit hat. In<br />
<strong>der</strong> Folge war die Herausfor<strong>der</strong>ung, die positiven Punkte zu erhalten<br />
und die negativen zu verbessern, ohne die agilen Grundsätze<br />
zu verletzen. Der Erfahrungsbericht zeigt auf, wie in den 6 Jahren<br />
seit <strong>der</strong> Umstellung diese Herausfor<strong>der</strong>ungen angenommen und<br />
bewältigt wurden. Teamübergreifende Anpassungen waren notwendig.<br />
Dazu wurden neue Gremien gebildet, Vorgehensweisen<br />
überdacht und angepasst und die Aufbauorganisation verän<strong>der</strong>t.<br />
Zielpublikum: BI-Manager, Entschei<strong>der</strong>, Product Owner, Scrum<br />
Master<br />
Voraussetzungen: Grundkenntnisse von Scrum bzw. agilen<br />
Vorgehensmethoden<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
M12 | MONTAG, 16:45 – 18:15<br />
How to build a Scenario Modelling application in the<br />
Reinsurance Industry<br />
T1 VORTRAG 2 | DIENSTAG, 10:45 – 11:30<br />
Wie mit Big Data smarte Produkte und Dienstleistungen<br />
entwickelt werden können<br />
Martin Keller<br />
Horváth & Partners<br />
Management Consultant<br />
Ralf Stärk<br />
Horváth & Partners<br />
Senior Project Manager<br />
Prof. Dr. Ivo Blohm<br />
Universität St.Gallen<br />
Assistenzprofessor<br />
Andrej Jans<br />
Swiss Re<br />
Capital and Liquidity<br />
Manager<br />
Zsolt Moravcsik<br />
Freelancing<br />
TM1 Consultant<br />
The business environment in the reinsurance industry is one of the<br />
most complex existing. It is not only requiring the persons in charge<br />
foreseeing the impacts of external events on their business but<br />
also incorporating financial markets and the structure of the own<br />
business portfolio when making decisions. In our demonstration,<br />
we want to take you on a journey with our client. As global lea<strong>der</strong><br />
in the reinsurance industry, the client supports and enriches its<br />
planning process by playing different scenarios (natural catastrophes,<br />
economic scenarios like deflation, inflation, interest rate<br />
changes or internal strategic initiatives) on top of the base case.<br />
The session provides practice-oriented insights on how to conceptually<br />
design and successfully implement scenario modelling<br />
using IBM COGNOS TM1 as innovative BI application leveraging<br />
existing IT components with in-memory technology.<br />
Target Audience: CFO, CIO, Decision-makers<br />
Prerequisites: Basic financial modeling and BI knowledge<br />
Level: Professional<br />
Daten sind das neue Öl! Ähnliche Aussagen sind heute allgegenwärtig<br />
und sollen das grosse wirtschaftliche Potenzial von Big<br />
Data transportieren. Als Konsequenz investieren mehr und mehr<br />
Unternehmen in die systematische Erfassung und Analyse grosser<br />
Datenmengen. Demgegenüber ist es für viele Unternehmen<br />
nach wie vor eine grosse Herausfor<strong>der</strong>ungen diese Daten zu kommerzialisieren.<br />
Laut BITKOM nutzen nur ca. 4 % aller grösseren<br />
Unternehmen ‘Big Data‘ zur Services. In dem Vortrag wird ein<br />
neuer Ansatz zur Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle,<br />
Produkte und Dienstleistungen vorgestellt und auf Basis erster<br />
praktischer Erfahrungen illustriert, <strong>der</strong> direkt bei den verfügbaren<br />
Daten ansetzt. Der Ansatz kombiniert Methoden aus Innovationsmanagement<br />
(z. B. Lead User-Methode), Geschäftsmodellentwicklung<br />
(z. B. Lean Startup) und User-Centered-Design (z. B.<br />
Use Cases und Personas).<br />
Zielpublikum: BI-Projektleiter und BI-Manager (mit Schnittstellfunktion<br />
in Fachbereiche), Innovateure und Evangelisten<br />
Voraussetzungen: Kein Vorwissen erfor<strong>der</strong>lich<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger<br />
Apéro riche und Live Musik<br />
Zum Ende des ersten Konferenztages laden TDWI und IWI-<br />
HSG alle Teilnehmer, Referenten und Aussteller herzlich zum<br />
Apéro riche mit Live Musik von SUSPENDERS ein.<br />
10<br />
www.DW-Konferenz.ch
T2 VORTRAG 1 | DIENSTAG, 10:00 – 10:45<br />
Die richtige Grafik als Zauberstab zur Mart Modellierung<br />
Dr. Andrea Kenel<br />
NTT DATA Switzerland<br />
Senior BI/DWH und<br />
Data Architect<br />
Peter Brunner<br />
NTT DATA Switzerland<br />
Senior Management<br />
Consultant<br />
Die Session zeigt an konkreten Beispielen, wie im Finanzbereich<br />
zentrale Data Marts modelliert werden können. Dabei werden<br />
einerseits die Methodik sowie die grafische Darstellung mit AD-<br />
APT gezeigt. An<strong>der</strong>erseits wird gezeigt, wie diese Modellierung<br />
an einem konkreten Beispiel umgesetzt worden ist.<br />
Zielpublikum: Der Workshop richtet sich an Entwickler und<br />
Business Vertreter, die bereits Grundkenntnisse mit Datenmodellierung<br />
und DWH/BI mitbringen.<br />
Voraussetzungen: Grundkenntnisse Datenmodellierung und<br />
DWH/BI<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
T2 VORTRAG 2 | DIENSTAG, 10:45 – 11:30<br />
Data, data, metadata – DNA of data architecture?<br />
Dirk Lerner<br />
ITGAIN<br />
IT Consultant<br />
A look at how we can use metadata as the DNA of a data architecture<br />
to drive a Data Warehouse; Metadata used by nearly every<br />
piece of the system.<br />
D – Documentation<br />
N – Navigation<br />
A – Automation<br />
Cells use DNA to know what, when and how they have to do their<br />
job. Same in a Data Architecture: each process of a Data Warehouse<br />
(can) use Metadata to know what, when and how to do<br />
something with data, structure and logistic.<br />
The session will show how Data Vault as core of a data architecture<br />
supports a very flexible and dynamic way to implement simple<br />
and atomic processes which are all metadata-driven. Virtualizing<br />
an access-layer by Metadata on top of a Data Vault core adds<br />
significantly more dynamics to a Data Warehouse.<br />
Target Audience: BI-Manager, BI-Project Manager, DWH-<br />
Developer, Data Architects<br />
Prerequisites: Basic Knowledge of DWH, Automation and<br />
Metadata<br />
Level: Advanced<br />
Werden Sie TDWI Mitglied<br />
Networking-Plattform, Neutral & Unabhängig,<br />
Impuls & Beispielgeber für Ihre Projekte<br />
Vorteile Ihrer Mitgliedschaft:<br />
• TDWI Publikationen<br />
• Abonnement BI-SPEKTRUM<br />
• kostenfreie Teilnahme an Anwen<strong>der</strong>foren<br />
• Exklusive Preise Konferenzen & Seminare<br />
• Online Wissensportal<br />
www.tdwi.eu<br />
T3 | DIENSTAG, 10:00 – 11:30<br />
Visual Business Analytics als Enabler für kollektive Intelligenz<br />
im Unternehmen<br />
Dirk U. Proff<br />
blueforte GmbH<br />
Foun<strong>der</strong> und CEO<br />
Prof. Dr. Jörn Kohlhammer<br />
Fraunhofer IGD<br />
Abteilungsleiter<br />
Arne-Kristian Schulz<br />
blueforte GmbH<br />
Head of Visual Business<br />
Analytics<br />
Eine professionelle Steuerung von Unternehmen gelingt nur bei<br />
präziser Kenntnis <strong>der</strong> Geschäftssituation: Visual Business Analytics<br />
(VBA) ist zu einem unverzichtbaren Element für mo<strong>der</strong>nes<br />
Reporting geworden. Leicht verständliche Dashboards und Analysen<br />
integrieren sich nahtlos in die Wertschöpfungsprozesse und<br />
liefern Entschei<strong>der</strong>n genau die Informationen, die sie benötigen.<br />
Dank mo<strong>der</strong>ner BI-Software, etablierten Visualisierungsstandards<br />
wie den IBCS und bewährten Vorgehensmodellen ist die<br />
Umsetzung für Unternehmen so leicht wie nie zuvor. So ergeben<br />
sich neue Anwendungsfel<strong>der</strong> für VBA, die zum kollektiven Wissen<br />
von Unternehmen beitragen. Erfahren Sie, was VBA mit BI-Walls,<br />
Gamification, Wikis und Blogs zu tun hat und wie Sie in Ihrem<br />
Unternehmen mithilfe von User Centered Design, Kollaboration<br />
und kollektiver Wissensbildung zu einer höheren Qualität und Akzeptanz<br />
bei Entscheidungen kommen.<br />
Zielpublikum: Ersteller und Empfänger von Reports – CIO, CFO,<br />
CEO, CMO / Geschäftsführer, Manager, Analysten, Consultants<br />
Voraussetzungen: BI-Grundlagen<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
T4 | DIENSTAG, 12:00 – 13:30<br />
TDWI Meinungsforum: Big Data entert BI – in stürmischer See<br />
Lars Tams<br />
TDWI AK Big Data<br />
OPITZ CONSULTING<br />
TDWI Fellow<br />
Dr. Carsten Dittmar<br />
TDWI AK Big Data<br />
NTT DATA<br />
TDWI Fellow<br />
Prof. Dr. Carsten Felden<br />
TDWI AK Big Data<br />
TU Bergakademie Freiberg<br />
Vorsitzen<strong>der</strong> Verein TDWI<br />
Dr. Ralf Finger<br />
TDWI AK Big Data<br />
Information Works<br />
TDWI Fellow<br />
Der Pulverdampf <strong>der</strong> Big-Data-Marketingschlacht verzieht sich<br />
langsam und zurück bleiben unterschiedlichste Positionen und<br />
Meinungen. Der Begriff Big Data umfasst sehr viele Facetten und<br />
wird daher im Markt sehr kontrovers diskutiert. Die Positionierung<br />
reicht dabei von traditionellem Reporting auf grossen Datenmengen<br />
bis hin zu Advanced Analytics auf unstrukturierten<br />
und Realtime-Datenströmen. Der Verein TDWI hat es sich zum<br />
Ziel gesetzt, eine Orientierung aus BI-Sicht in diesem Begriffsdschungel<br />
zu bieten. Hierfür wurde eine Arbeitsgruppe gegründet,<br />
die sich die Erarbeitung einer TDWI-Big-Data-Positionierung in<br />
den Bereichen, Use Case-Identifizierung, über analytische Verfahren,<br />
Technologie und Architektur bis zu Vorgehensmodellen und<br />
organisatorischer Einbindung zum Ziel gesetzt hat. Hierauf aufbauend<br />
werden in diesem TDWI-Meinungsforum unterschiedliche<br />
Extrempositionen dargestellt und interaktiv diskutiert – Wie sich<br />
Business Intelligence in Big Data wie<strong>der</strong>findet, o<strong>der</strong> neu erfinden<br />
muss? Ziel ist es, den Diskurs über das Thema in <strong>der</strong> TDWI-Community<br />
voran zu treiben.<br />
Zielpublikum: BI-Projektmanager, BI-Manager, Big-Data-<br />
Verantwortliche<br />
Voraussetzungen: keine<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger<br />
#DWZurich16 11
DW KONFERENZ 2016<br />
Programm | Dienstag, 22. November 2016<br />
T5 VORTRAG 1 | DIENSTAG, 12:00 – 12:45<br />
Strom on demand – Datenanalyse, Erkenntnisgewinn und<br />
Entscheidungsfindung in Echtzeit am Beispiel eines Energieversorgers<br />
Tilman Hagen<br />
Braincourt GmbH – Managementberatung<br />
& Informationssysteme<br />
Manager<br />
Tobias Gorhan<br />
Braincourt GmbH – Managementberatung<br />
& Informationssysteme<br />
BI Consultant<br />
Big Data ist in den Unternehmen angekommen. Doch jetzt ergeben<br />
sich neue Herausfor<strong>der</strong>ungen: Datenarten wie personenbezogene<br />
Informationen o<strong>der</strong> Umweltdaten müssen integriert und insbeson<strong>der</strong>e<br />
Erkenntnisse (‘Descriptions‘), Vorhersagen (‘Predictions‘)<br />
und Entscheidungen (‘Prescriptions‘) in Echtzeit generiert werden.<br />
Auch Energieversorger müssen u. a. durch die Nutzung erneuerbarer<br />
Energien, die freie Stromanbieterwahl und digitale Stromzähler<br />
lernen, aus Massendaten in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen<br />
und Entscheidungen zu treffen. Somit wird es möglich, im Wettbewerb<br />
einer sich verän<strong>der</strong>nden Branche zu bestehen und dabei<br />
gleichzeitig neue Geschäftsmodelle sowie Wachstumschancen<br />
zu entwickeln.<br />
Der Vortrag beschreibt, wie diesen Herausfor<strong>der</strong>ungen mit neuen<br />
Methoden und Vorgehensmodellen, dem Konzept <strong>der</strong> ‘Lambda-Architektur‘<br />
sowie einer geeigneten Technologieauswahl begegnet<br />
werden kann.<br />
Zielpublikum: Projektleiter, Manager, Entschei<strong>der</strong>, BI-Personal,<br />
CIO<br />
Voraussetzungen: keine<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger<br />
T5 VORTRAG 2 | DIENSTAG, 12:45 – 13:30<br />
Augmenting your data warehouse with real-time predictive<br />
analytics capabilities<br />
Marc Schöni<br />
Microsoft<br />
Data Scientist<br />
Julien de Perrot<br />
LeShop<br />
Senior Data and<br />
Operation Analyst<br />
In this session we will showcase how the data warehouse can serve<br />
as data provi<strong>der</strong> for mo<strong>der</strong>n analytics. We will build a predictive<br />
model using historical data from it. This model will be operationalized<br />
and can then be used to score fresh data being streamed in<br />
real time. The results can be fed back into business applications<br />
as dashboards to trigger real actions and processes.<br />
Joint presentation of LeShop, Julien de Perrot together with Marc<br />
Schöni, Microsoft Switzerland, about how to use advanced analytics<br />
technologies and services like Azure Machine Learning and<br />
R to deliver new insights.<br />
The solution enables LeShop to take the next step in their customer<br />
centricity and personalized services activities.<br />
Target Audience: Data Warehouse Managers, Data Scientists,<br />
Database Administrators, Data Analysts<br />
Prerequisites: none<br />
Level: Advanced<br />
T6 VORTRAG 1 | DIENSTAG, 12:00 – 12:45<br />
Bringing data into action – Herausfor<strong>der</strong>ungen und Lösungsansätze<br />
für Big Data in <strong>der</strong> Logistik<br />
Alexan<strong>der</strong> Blattmann<br />
CSC Deutschland GmbH<br />
Principal<br />
Die Verwendung neuer Big Data Technologien spielt im Retailmarkt<br />
im Zuge <strong>der</strong> Digitalisierung eine Schlüsselrolle. Im Fokus <strong>der</strong> Unternehmen<br />
stehen nicht nur die Vorhersage des Kundenverhaltens<br />
und die Verbesserung <strong>der</strong> Kundenerfahrungen. Auch im Bereich<br />
SCM werden die neuen Möglichkeiten genutzt, um z. B. die Effizienz<br />
zu erhöhen. Im Vortrag werden zunächst aus strategischer Sicht<br />
am Beispiel eines Handelsunternehmens die wesentlichen Herausfor<strong>der</strong>ungen<br />
und Chancen im Bereich SCM dargestellt, die im<br />
Kontext <strong>der</strong> Digitalisierung im Mittelpunkt stehen. Danach werden<br />
aus Sicht von Big Data die wichtigsten Handlungsmöglichkeiten<br />
und Lösungsansätze gegenübergestellt, um diese Herausfor<strong>der</strong>ungen<br />
zu meistern. Abschliessend wird eine <strong>der</strong> Herausfor<strong>der</strong>ungen<br />
aus Sicht von Business und IT anhand eines Solution Blueprint<br />
und einer Demo detaillierter betrachtet.<br />
Zielpublikum: BI Manager, CIO, CEO, Entschei<strong>der</strong><br />
Voraussetzungen: BI-, Big Data-, Analytics-Grundlagen<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger bis Mittel<br />
T6 VORTRAG 2 | DIENSTAG, 12:45 – 13:30<br />
A Leading Automotive Company: Using Sensor Data from<br />
Trucks to Improve Profitability<br />
Stijn Roelens<br />
Leading Automotive Company<br />
Enterprise BI Architect<br />
Hear why a leading multinational company that manufactures<br />
trucks, buses and construction equipment has consolidated their<br />
disparate data warehouse into a single Enterprise Data Warehouse<br />
and learn how truck sensor data is helping them to stand out from<br />
the competition and improve profitability.<br />
The Challenge | This company needed to combine sensor data<br />
with operational data to deliver compelling offers, provide greater<br />
customer service and improve profitability.<br />
The Solution | An integrated Enterprise Data Warehouse with a<br />
single global modelling standard. Automated and managed by<br />
WhereScape.<br />
The Benefit | The company gets value from their sensor data,<br />
shortening times to market and delivering BI solutions faster than<br />
ever before.<br />
Target Audience: Decision makers, BI Manager, BI Project<br />
Lea<strong>der</strong>, CIO, Marketing, General Manager, Finance, IT Manager,<br />
Data Warehouse Manager<br />
Prerequisites: BI basic knowledge, BI experience, Data<br />
Warehousing basics<br />
Level: Advanced<br />
Legende:<br />
Praxis<br />
Wissenschaft<br />
und Forschung<br />
Beratungsprojekte<br />
Interaktive<br />
Session<br />
12<br />
www.DW-Konferenz.ch
T7 | DIENSTAG, 14:45 – 16:15<br />
Anfor<strong>der</strong>ungen für BI-Projekte BI-spezifisch erheben<br />
Raphael Branger<br />
IT-Logix AG<br />
Senior Solution Architect<br />
Haben Sie sich schon einmal gefragt, was BI-Anfor<strong>der</strong>ungen mit<br />
einem Autokauf gemeinsam haben? In diesem Vortrag erfahren Sie<br />
mehr dazu! Im Zentrum steht dabei die mögliche Strukturierung<br />
von BI-spezifischen Anfor<strong>der</strong>ungsinhalten sowie die Absteckung<br />
eines Rahmens für ‘erlaubte‘ Anfor<strong>der</strong>ungen. Denn wie die meisten<br />
Automodelle sind auch BI-Systeme heutzutage technologieseitig<br />
stark standardisiert …<br />
Thematisch wird u. a. auf folgende, BI-spezifische Anfor<strong>der</strong>ungsinhalte<br />
eingegangen:<br />
• Informationsprodukte<br />
• Datengrundlage<br />
• Navigation- & Selektionsframework<br />
• Layouts<br />
• Funktionalitäten<br />
• Verteilung<br />
• Sicherheit<br />
• Sonstige qualitative Anfor<strong>der</strong>ungen<br />
Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI Product Owner, BI Scrum<br />
Master, BI Fachanwen<strong>der</strong><br />
Voraussetzungen: BI Grundlagen, Grundwissen Data<br />
Warehouse<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger<br />
T8 | DIENSTAG, 14:45 – 16:15<br />
Data Vault Hands On: AdventureWorks expandiert global und<br />
übernimmt CoolBikes – helfen Sie mit!<br />
Petr Beles<br />
2150 GmbH<br />
Senior Consultant<br />
Sie haben bereits über Data Vault gelesen und es hat Ihr Interesse<br />
geweckt, aber Sie können sich noch nicht im Detail vorstellen, wie<br />
man es praktisch umsetzt? Sie setzen bereits Data Vault ein und<br />
wollen sehen, wie an<strong>der</strong>e Implementierer Data Vault umsetzen?<br />
Sie haben von Data Vault gehört, aber trauen den Versprechungen<br />
noch nicht? Dann kommen Sie mit an Bord für diese spannende<br />
Hands-On Case-Study basierend auf einer echten Geschichte: Das<br />
US-amerikanische Unternehmen AdventureWorks expandiert in<br />
neue Märkte. Nach dem Kauf eines Vertriebspartners in Deutschland<br />
fehlen globale Verkaufszahlen. Der CEO hat aber morgen<br />
eine Präsentation vor Investoren. Helfen Sie dem aufstrebenden<br />
Unternehmen, innerhalb von 90 Minuten die benötigten Daten zu<br />
laden, zusammenzuführen, Intercompany-Umsätze auszuschliessen<br />
und für den CEO einen ersten Report zu erstellen.<br />
Zielpublikum: Data-Management-Mitarbeiter und Teamleiter,<br />
Daten-Modellierer und Architekten<br />
Voraussetzungen: Interesse an Data Vault, Grundkenntnisse<br />
Daten-Modellierung.<br />
Sie benötigen ein eigenes Notebook mit WLAN und Google<br />
Chrome (o<strong>der</strong> mit Möglichkeit Google Chrome Portable ab USB-<br />
Stick zu starten).<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
T9 VORTRAG 1 | DIENSTAG, 14:45 – 15:30<br />
Vom Big Data Use Case zur Strategie: softwarebasierte<br />
Erstellung einer Big Data Roadmap<br />
Thomas Schräer<br />
saracus consulting GmbH<br />
Geschäftsführer<br />
Die Definition von Big Data Use Cases sind das allgemein akzeptierte<br />
Verfahren, um das Thema Big Data in konkretes Handeln<br />
zu übersetzen. Dies geschieht i.d.R. in Workshops, die per Brainstorming<br />
und damit häufig auch zufallsgesteuerten Prozess Ideen<br />
generieren. Damit Unternehmen aber das gesamte Spektrum an<br />
Big Data Einsatzmöglichkeiten in ihre Analyse einbeziehen können,<br />
hat die saracus consulting eine software-basierte strukturierte<br />
Vorgehensweise entwickelt. Dabei wird <strong>der</strong> saracus Big Data Use<br />
Case Configurator (BDUC) eingesetzt. Er enthält über 400 Use<br />
Cases aus einer Vielzahl von saracus-Projekten, aber auch aus<br />
Konferenz-Vorträgen o<strong>der</strong> an<strong>der</strong>en Medien und ermöglicht die<br />
strukturierte Konfiguration von unternehmensindividuellen Use<br />
Cases. Danach werden die Use Cases bewertet, die hoch priorisierten<br />
konkretisiert, sowie in eine Roadmap überführt.<br />
Zielpublikum: Vertreter aus den Bereichen Marketing, Vertrieb,<br />
Produktmanagement, Informations-Management, Controlling,<br />
Personal o<strong>der</strong> Produktion, die sich mit <strong>der</strong> Einführung von Big<br />
Data und <strong>der</strong> Identifizierung von Big Data Use Cases beschäftigen.<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
T9 VORTRAG 2 | DIENSTAG, 15:30 – 16:15<br />
Self-Service Analytics:<br />
Erkenntnisse aus Big Data mit neuen Technologien<br />
in Verbindung mit einer neuartigen Benutzerführung<br />
Christian Jurjut<br />
pmOne AG<br />
Senior Consultant<br />
In diesem Vortrag geht es darum, wie einfach die Analyse grosser<br />
Datenmengen an strukturierten und unstrukturierten Daten unter<br />
Einsatz von Hadoop sein kann. Anhand typischer Einsatzszenarien<br />
und praktischer Beispiele wird gezeigt, wie Data Analysts in<br />
Unternehmen je<strong>der</strong> Grösse alle ihnen vorliegenden Daten schnell<br />
integrieren, analysieren und visualisieren, um daraus neue Erkenntnisse<br />
zu gewinnen. Dabei werden Vorteile eines Data Lakes<br />
kritisch erörtert: also die die schnelle Bereitstellung von Daten,<br />
eine gleichbleibend gute Datenqualität und die Einhaltung betrieblicher<br />
Data-Governance-Richtlinien. Neue Technologien in Verbindung<br />
mit einer neuartiger Benutzerführung machen Self-Service<br />
Analytics möglich: Von <strong>der</strong> Daten-Vorbereitung, über Daten-Integration,<br />
-Aufbereitung, -Analyse bis hin zur Visualisierung kann<br />
ein Data Analyst eigenständig arbeiten.<br />
Zielpublikum: Zielgruppe ist je<strong>der</strong> interessierte Data Analyst,<br />
<strong>der</strong> eigenständig und ohne Unterstützung von Programmierern<br />
arbeiten möchte.<br />
Voraussetzungen: BI Grundlagen, Grundwissen Big Data<br />
Schwierigkeitsgrad: Anfänger<br />
#DWZurich16 13
DW KONFERENZ 2016<br />
Programm | Dienstag, 22. November 2016<br />
T10 | DIENSTAG, 16:45 – 17.30<br />
Die schöne neue Welt von Self-Service BI und<br />
-Datenaufbereitung – Data Governance im Zeitalter von<br />
Datendemokratisierung und Cloud Computing<br />
Dr. Torsten Priebe<br />
Simplity<br />
CTO<br />
Schlagworte wie Data Democratization, Self-Service BI und Citizen<br />
Data Scientist hören wir nahezu täglich. Sie beschreiben ein<br />
neues Interesse daran, die Eigenständigkeit von Endbenutzern im<br />
Bereich BI und Analytics zu erhöhen. Diese Entwicklung wird von<br />
technologischen Trends wie SaaS und Cloud Computing forciert.<br />
Die Grundidee ist allerdings nicht neu, wir kennen sie als Schatten-IT<br />
- mit bekannten Herausfor<strong>der</strong>ungen in Bezug auf Data<br />
Governance und Compliance. Glücklicherweise gibt es auch hier<br />
Fortschritte mit neuen Werkzeugen und Methoden, die Flexibilität<br />
und Agilität ermöglichen, ohne den Blick auf ebenso wichtige Ziele<br />
wie Nachvollziehbarkeit und Vergleichbarkeit zu verlieren. Der<br />
Vortrag diskutiert die Thematik anhand konkreter Beispiele mit<br />
Produkten wie Microsoft Azure/Power BI, GoodData sowie <strong>der</strong><br />
Accurity Data Governance Softwarefamilie.<br />
Zielpublikum: CDO, CIO, Data-Governance-Manager, BI-Manager,<br />
Data Scientists<br />
Voraussetzungen: BI-Grundlagen, DWH-Grundlagen, Data-<br />
Governance-Grundlagen<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
T12 | DIENSTAG, 16:45 – 17.30<br />
Nachhaltiges Datenmanagement @ Hadoop: Was, wie, warum?<br />
Otmar Vobejda<br />
ADASTRA GmbH<br />
Director Data Integration<br />
Consulting Services<br />
Data Lakes, Data Reservoirs und Datenspeicherung auf Vorrat -<br />
vielversprechende Ideen, die aber auch eine Grundsatzfrage provozieren:<br />
Wie können Daten in einer solchen offenen Architektur<br />
überhaupt nachhaltig gesteuert werden? Anhand eines realen<br />
Beispiels zeigt die Studie einen gangbaren Weg zu einer robusten,<br />
zukunftsorientierten Datenmanagement-Plattform.<br />
Zielpublikum: BI- und Data Architekten, Data Stewards, Chief<br />
Data Officers<br />
Voraussetzungen: Grundwissen im Bereich Data Governance,<br />
Data Warehousing, Hadoop<br />
Schwierigkeitsgrad: Mittel<br />
Case Studies<br />
JEWEILS AM MONTAG UND DIENSTAG IN DER MITTAGSPAUSE<br />
T11 | DIENSTAG, 16:45 – 17.30<br />
Wetter-API – Echtzeitintegration von Wetterdaten<br />
in bestehende Business Logiken<br />
Dr. Martin Fengler<br />
Meteomatics GmbH<br />
CEO und Grün<strong>der</strong><br />
MONTAG, 14:00 – 14:30<br />
Case Study WhereScape<br />
Why Do Data Warehouse/<br />
Business Intelligence Projects Fail and What to Do About It?<br />
Adnan Chishti<br />
Stone Milliner Asset Management<br />
Chief Risk Officer<br />
Strategische Entscheidungen vieler Wirtschaftssektoren sind geprägt<br />
von Abhängigkeiten zum Wetter. Dabei steht insbeson<strong>der</strong>e<br />
die Risikominimierung von Geschäfts- und Fertigungsprozessen<br />
im Vor<strong>der</strong>grund. Neben <strong>der</strong> Energiewirtschaft sind Sektoren wie<br />
die Landwirtschaft o<strong>der</strong> die Logistik zu nennen. Der Bezug <strong>der</strong><br />
vielfältigen Wetterdaten, von Modellprognosen verschiedenster<br />
Anbieter über Beobachtungs- und historische Daten, ist traditionell<br />
extrem aufwendig. Die Meteomatics GmbH hat daher die<br />
Entwicklung einer Wetter-API vorangetrieben, welche die zielgerichtete<br />
Integration zahlreicher Wetterdaten über eine API in<br />
gängigen Programmiersprachen und BI-Tools ermöglicht. Die<br />
zugrunde liegende Technik erlaubt extrem hohe Zugriffsraten<br />
innerhalb kürzester Zeit und garantiert Anwen<strong>der</strong>n damit permanenten<br />
Zugang zu den aktuellsten Modellprognosen sämtlicher<br />
gängiger Wettermodelle.<br />
Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager, Datenarchitekten<br />
Voraussetzungen: Grundkenntnisse <strong>der</strong> Themen API und Business<br />
Intelligence<br />
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten<br />
Case Study BOARD Deutschland GmbH<br />
Planning 4.0 mit BOARD<br />
Sven Winter<br />
Account Manager<br />
BOARD International<br />
DIENSTAG, 14:00 – 14:30<br />
Case Study Ab Initio<br />
Informationen zu diesen und weiteren Case Studies finden Sie<br />
in Kürze online unter www.DW-Konferenz.ch.<br />
14<br />
www.DW-Konferenz.ch
MONTAG, 14:45 – 18:15<br />
Special Workshop Microsoft @ <strong>DW2016</strong><br />
MICROSOFT 1: 14:45-15:30 UHR<br />
Geben Sie Ihre wertvollsten Assets nicht auf: Ihre Big Data<br />
Carlo Marchesi<br />
Data Platform Solution Architect,<br />
Microsoft Schweiz GmbH<br />
Speichern Sie die Daten Ihrer Organisation auf unbestimmte Zeit,<br />
und zwar unabhängig von ihrer Größe. Wägen Sie nicht länger aus<br />
Kostengründen ab, welche Daten Sie behalten, son<strong>der</strong>n bewahren<br />
Sie all Ihre Daten mit einer kostengünstigen Lösung auf, um gesetzliche<br />
und unternehmensinterne Vorgaben zu erfüllen. Denn<br />
mit Hadoop- und Spark-Technologien sowie <strong>der</strong> Cloud ist genau<br />
das jetzt möglich.<br />
MICROSOFT 2: 15:30-16:15 UHR<br />
Aufbau einer Cloud-Lösung für die umfassende Analyse von<br />
Kundendaten (bei e wie einfach)<br />
MICROSOFT 3: 16:45-17:30 UHR<br />
Data Science live: Betrugserkennung bei mobilezone mit Azure<br />
Machine Learning<br />
Philipp Müller<br />
Leiter Controlling, mobilezone AG<br />
und Sotiris Dimopoulos,<br />
Data Scientist, IT-Logix AG<br />
Hören Sie in dieser Session von mobilezone, wie IT-Logix in kurzer<br />
Zeit eine richtungsweisende Betrugs-Erkennungs-Lösung mit<br />
Azure Machine Learning und basierend auf Point of Sales Daten<br />
<strong>der</strong> Kassensysteme realisiert hat und was <strong>der</strong> konkrete Nutzen<br />
daraus ist.<br />
MICROSOFT 4: 17:30-18:15 UHR<br />
Coming soon<br />
Genaue Informationen erhalten Sie ab Mitte November auf <strong>der</strong><br />
Konferenzwebseite www.DW-Konferenz.ch.<br />
Fabian Nilgen<br />
pmOne AG<br />
Senior Consultant<br />
Ziel: Zusammenführung interner und externer Daten in <strong>der</strong> Microsoft<br />
Azure-Cloud und vereinheitlichte und hoch performante<br />
Bereitstellung für eine gezielte, umfassende Analyse von Kundendaten.<br />
Nutzen: Rundum-Blick auf die Kunden und damit verbunden die<br />
Möglichkeit, äußerst agil auf <strong>der</strong>en Bedürfnisse und Marktverän<strong>der</strong>ungen<br />
zu reagieren.<br />
Technische Umsetzung/Ergebnis: Die gesamte Infrastruktur <strong>der</strong><br />
bestehenden Data Warehouse-Lösung wurde vom lokalen Rechenzentrum<br />
in die Cloud überführt. Bei <strong>der</strong> anschließenden Neukonzeption<br />
ging es darum, verschiedene, historisch gewachsene<br />
Datenbanken nach dem ,Single Source‘-Prinzip zusammenzuführen<br />
und zudem multiple Datenquellen anzubinden. Die daraus<br />
resultierende einheitliche Datenbasis wurde über Microsoft Azure<br />
Cloud-Technologie hochskalierbar zur Verfügung gestellt. Darauf<br />
zugreifen können die etwa 50 Anwen<strong>der</strong> mit den leistungsfähigen<br />
Auswertungswerkzeugen von Microsoft Power BI, die in einer<br />
Self-Service-Umgebung bereitstehen. Von dieser deutlich erweiterten<br />
Analyse-Funktionalität profitieren jetzt unterschiedliche<br />
Geschäftsbereiche des Energieversorgers. Mit mo<strong>der</strong>nsten Business-Intelligence-Instrumenten<br />
ausgestattet sind sie jetzt in <strong>der</strong><br />
Lage, flexibel und eigenständig analytische Auswertungen vorzunehmen,<br />
Modelle aufzubauen o<strong>der</strong> auch Kennzahlen zu berechnen.<br />
#DWZurich16 15
DW KONFERENZ 2016<br />
21. – 22. November 2016 | Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf<br />
Treffen Sie ihre Kursauswahl:<br />
Montag, 21. November 2016<br />
10:00 – 11:30 ❍ M1 ❍ M2 ❍ M3<br />
12:00 – 13:30 ❍ M4 ❍ M5 ❍ M6<br />
14:45 – 16:15 ❍ M7 ❍ M8 ❍ M9 ❍ Microsoft<br />
16:45 – 18:15 ❍ M10 ❍ M11 ❍ M12<br />
Dienstag, 22. November 2016<br />
10:00 – 11:30 ❍ T1 ❍ T2 ❍ T3<br />
12:00 – 13:30 ❍ T4 ❍ T5 ❍ T6<br />
14:45 – 16:15 ❍ T7 ❍ T8 ❍ T9<br />
16:45 – 17:30 ❍ T10 ❍ T11 ❍ T12<br />
Vorteilspreis für TDWI-Mitglie<strong>der</strong>!<br />
Wie werden Sie Mitglied?<br />
Alle Informationen unter www.tdwi.eu<br />
Konferenzpreise*<br />
Frühbucherpreise bis 28. Oktober 2016<br />
Package TDWI-Mitglied Nicht-Mitglied<br />
2 Tage ❍ CHF 1.150 ❍ CHF 1.250<br />
1 Tag ❍ CHF 950 ❍ CHF 1.150<br />
Registration ab 29. Oktober 2016<br />
Package TDWI-Mitglied Nicht-Mitglied<br />
2 Tage ❍ CHF 1.250 ❍ CHF 1.550<br />
1 Tag ❍ CHF 1.050 ❍ CHF 1.350<br />
Bitte vollständig ausfüllen.<br />
Vorname und Nachname<br />
Firma<br />
Abteilung<br />
* Alle Preise verstehen sich zzgl. <strong>der</strong> gesetzlichen Schweizer Mehrwertsteuer und beinhalten<br />
den Zugang zu allen Kursen und Son<strong>der</strong>veranstaltungen, die Kursunterlagen,<br />
eine Konferenztasche, Mittagessen, Kaffeepausen und BI-SPEKTRUM-Abonnement<br />
sowie Teilnahme am Apéro riche.<br />
* Die Kursunterlagen <strong>der</strong> gebuchten Tage sind über den SIGS DATACOM iGuide abrufbar,<br />
soweit vom Sprecher zur Verfügung gestellt.<br />
Zahlungsweise<br />
m Rechnung bitte an meine Firma<br />
Bitte belasten Sie meine Kreditkarte:<br />
m Visa m Eurocard/MasterCard m American Express<br />
Position<br />
Strasse<br />
Karteninhaber<br />
PLZ / Ort<br />
Telefon<br />
Telefax<br />
E-Mail<br />
(Bitte deutlich schreiben! Wir informieren Sie mit E-Mails über wichtige Details zur Konferenz.)<br />
Datum / Unterschrift<br />
AGB und Erklärung zum Datenschutz<br />
Mit dieser Anmeldung akzeptiere ich die Allgemeinen Geschäftsbedingungen (AGB) <strong>der</strong> SIGS<br />
DATACOM GmbH. Die AGB für Konferenz- und Seminarteilnehmer habe ich vorab unter www.<br />
sigs-datacom.de gelesen.<br />
Um den Service und das Networking im Rahmen <strong>der</strong> Konferenzveranstaltung zu erleichtern, ist<br />
Ihr Konferenzbadge mit einem Barcode versehen. Es kann vorkommen, dass Sie innerhalb <strong>der</strong><br />
Ausstellung o<strong>der</strong> in speziell ausgewiesenen Sponsorsessions gefragt werden, ob dieser Barcode<br />
gescannt werden darf. Bitte beachten Sie, dass Sie hierdurch eine elektronische Visitenkarte<br />
weitergeben. Sie können dies selbstverständlich je<strong>der</strong>zeit ohne jegliche Einschränkung Ihres<br />
Konferenzbesuchs ablehnen. SIGS DATACOM ist nicht verantwortlich für die weitere Nutzung<br />
<strong>der</strong> an Dritte weitergebenen Daten.<br />
Ich stimme zu, dass SIGS DATACOM GmbH mich per E-Mail über Veranstaltungen und Angebote<br />
informieren darf.<br />
m Nein, das möchte ich nicht.<br />
Darüber hinaus stimme ich zu, dass ich in unregelmässigen Abständen über Produkte und<br />
Dienstleistungen von Partnerunternehmen <strong>der</strong> SIGS DATACOM GmbH per E-Mail informiert<br />
werde. <br />
m Nein, das möchte ich nicht.<br />
Mir ist bekannt, dass ich meine Einwilligung mit Wirkung für die Zukunft wi<strong>der</strong>rufen kann. Dies<br />
kann ich sowohl elektronisch als auch per Brief an die SIGS DATACOM GmbH, Lindlaustrasse 2c,<br />
53842 Troisdorf, info@sigs-datacom.de veranlassen.<br />
Kartennummer<br />
Anmeldung<br />
Anmeldeformular bitte faxen an:<br />
+49 (0) 2241 23 41-199<br />
o<strong>der</strong> einfach online anmelden:<br />
www.DW-Konferenz.ch<br />
Veranstalter:<br />
SIGS DATACOM GmbH<br />
Lindlaustrasse 2c<br />
D-53842 Troisdorf<br />
Tel.: +49 (0) 22 41 23 41-182<br />
Fax: +49 (0) 22 41 23 41-199<br />
Hotelinformation<br />
Gültig bis<br />
Son<strong>der</strong>preisvereinbarung für <strong>DW2016</strong> Teilnehmer bis 26. Oktober im<br />
Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf<br />
Im Zentrum 2<br />
8105 Regensdorf, Schweiz<br />
CHF 220,00 für ein Classic Einzelzimmer<br />
CHF 246,00 für ein Classic Doppelzimmer<br />
Die angegebenen Zimmerpreise verstehen sich pro Zimmer und Nacht und beinhalten die<br />
gesetzliche MwSt., Frühstück, Service, sowie den Zutritt zu den Erholungseinrichtungen mit<br />
Fitnessbereich. Bitte beachten Sie, dass das Hotel ausschliesslich über Nichtraucherzimmer<br />
verfügt. Die City Tax von <strong>der</strong>zeit CHF 2,50 pro Person/Nacht wird separat verrechnet.<br />
Abrufstichwort ist <strong>DW2016</strong> Teilnehmer<br />
Bitte buchen Sie Ihr Zimmer selbst.<br />
Tel.: + 41 (44) 8 71 51 11<br />
Fax: + 41 (44) 8 71 51 19<br />
www.moevenpick-hotels.com<br />
16<br />
www.DW-Konferenz.ch
www.DW-Konferenz.ch<br />
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