Konferenzprogramm der DW2016

KONFERENZ- 

PROGRAMM 

21. – 22. November 2016 

Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf, Schweiz 

Advancing all things data. 

Die TDWI Konferenz in der Schweiz. 

Das Event für BI und Analytics. 

Keynote Sprecher: 

Ralf Luchsinger 

Glarner Kantonalbank 

CIO des Jahres 2015 

• Über 30 Vorträge 

Prof. Dr. Jan vom Brocke 

Universität Liechtenstein 

Leiter des Instituts für 

Wirtschaftsinformatik 

• Berichte aus der Praxis 

Apéro riche, 

Networking und 

Live Musik mit 

• Finance Track 

Partner: 

www.DW-Konferenz.ch 

Veranstalter:

DW KONFERENZ 2016 

21. – 22. November 2016 | Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf 

Montag, 21. November 2016 

08:00 – 09:00 Kaffee & Registration 

09:00 – 09:45 Keynote | Ralf Luchsinger, Glarner Kantonalbank: Nicht die Grossen fressen die Kleinen, sondern die Schnellen die Langsamen 

Strategy, Management 

& Organization 

Technology, Architecture 

& Tools 

Finance Track 

Special Workshop 

10:00 – 11:30 M1 M2 M3 Weitere Informationen 

finden Sie in Kürze auf 

unserer Website 

www.DW-Konferenz.ch. 

11:30 – 12:00 

Kaffeepause 

Data democracy, analytical 

anarchy and the Big Bad Data Trap – 

how to govern Big Data assets 

Dr. Erik Lenhard 



1) Integration von Data Lakes 

in BI Landschaften – dargestellt 

am Beispiel einer SAP basierten 

Architektur 

David Goetze, Roman Schäfer 

2) Der lange Weg zum BI Standard 

– Technische Harmonisierung 

und Notationskonzept bei 

der Migros 

Wolfgang Denzel, Lars Schubert 

Data Management 

Finance Reporting – Umsetzung 

des neuen IFRS 15 Standards bei der 

Swisscom 

Sebastian Köster, Ralf Helbig 

Finance Track 

12:00 – 13:30 M4 M5 M6 

13:30 – 14:45 

Mittagspause 

1) DWH Modernisierung 

(Teil 1) – Stossrichtungen, 

Strategien, Potenziale 

Gregor Zeiler 

2) DWH Modernisierung 

(Teil 2) – Praxisbeispiele und Best 

Practices 

Alexander Thume 

1) Was bringt Big Data dem 

Business wirklich? 

Thomas Baumann 

2) Ergebnisse der TDWI Studie 

‚Data Governance im Big- Data- 

Zeitalter 2016‘ 

Prof. Dr. Peter Gluchowski 

1) Anforderungen, Herausforderungen 

und Lösungsansätze 

für BI Metadatenmanagement im 

Kontext BCBS 239 

Jannis Beese, Maximilian Brosius 

2) Sprechen wir alle die gleiche 

Sprache? – How to manage 

Business Metadata through Data 

Governance 

Susan Hofleithner, Florian Bleier 

14:00 – 14:30 

Case Studies in der Mittagspause: Mehr Informationen finden Sie auf Seite 14 und unter www.DW-Konferenz.ch. 


Business Analytics 

& Applications 

Finance Track 


14:45 – 16:15 M7 M8 M9 Microsoft @ DW2016 

16:15 – 16:45 

Kaffeepause 

Security und Data Governance 

für Big Data Architekturen 

Thomas Zarinac 


& Tools 

1) Data Science meets Business 

Analytics 

Prof. Dr. Andreas Hilbert 

2) System Thinking zur Unterstützung 

von Analyticsprojekten 

Prof. Dr. Carsten Felden, 

Claudia Koschtial 


& Tools 

Visual Business Intelligence bei 

der Berliner Sparkasse und der Berlin 

Hyp – Von statischen Berichten 

bis zu interaktiven Dashboards 

Alexander Fussan, Andreas Wiener, 

Till Kasperbauer, Tim Sonnenberg 

Finance Track 

16:45 – 18:15 M10 M11 M12 

1) Advancing Analytics: Key 

learnings from analytical projects 

Markus Grob 

2) Industrial Data Space: 

Datenbasierte Wertschöpfung 

für die Medizin und Life Sciences 

Prof. Dr. Jan Jürjens 

Security für Data Warehouses, 

BI-Systeme und Data Lakes 

Herbert Stauffer 

How to build a Scenario Modelling 

application in the Reinsurance 

Industry 

Martin Keller, Ralf Stärk, 

Andrej Jans, Zsolt Moravcsik 

14:45 – 18:15 

Microsoft 1: 14:45 –15:30 

Geben Sie Ihre wertvollsten 

Assets nicht auf: Ihre Big 

Data 

Microsoft 2: 15:30 –16:15 

Aufbau einer Cloud-Lösung 

für die umfassende Analyse 

von Kundendaten (bei e wie 

einfach) 

Microsoft 3: 16:45 –17:30 

Data Science live: Betrugserkennung 

bei mobilezone 

mit Azure Machine Learning 

Microsoft 4: 17:30 –18:15 

Coming soon 

ab 18:15 

Apéro riche und Live Musik mit SUSPENDERS 

2 

www.DW-Konferenz.ch

Dienstag, 22. November 2016 

08:00 – 09:00 Kaffee & Registration 

09:00 – 09:45 Keynote | Prof. Dr. Jan vom Brocke, Universität Liechtenstein: Text Mining – Wie auch Sie den Schatz digitaler Daten heben können 







10:00 – 11:30 T1 T2 T3 Weitere Informationen 

finden Sie in Kürze auf 

unserer Website 

www.DW-Konferenz.ch. 

1) BI und Scrum 

Markus Peter 

2) Wie mit Big Data smarte 

Produkte und Dienstleistungen 

entwickelt werden können 

Prof. Dr. Ivo Blohm 

1) Die richtige Grafik als Zauberstab 

zur Mart Modellierung 

Dr. Andrea Kenel, Peter Brunner 

2) Data, data, metadata – 

DNA of data architecture? 

Dirk Lerner 

Visual Business Analytics als 

Enabler für kollektive Intelligenz im 

Unternehmen 

Dirk U. Proff, Arne-Kristian Schulz, 

Prof. Dr. Jörn Kohlhammer 

11:30 – 12:00 

Kaffeepause 




& Tools 



12:00 – 13:30 T4 T5 T6 

13:30 – 14:45 

Mittagspause 

TDWI Meinungsforum: Big Data 

entert BI – in stürmischer See 

Lars Tams, Prof. Dr. Carsten Felden, 

Dr. Carsten Dittmar, Dr. Ralf Finger 

1) Strom on demand – 

Datenana lyse, Erkenntnisgewinn 

und Ent scheidungsfindung 

in Echtzeit am Beispiel eines 

Energieversorgers 

Tilman Hagen, Tobias Gorhan 

2) Augmenting your data warehouse 

with real-time predictive 

analytics capabilities 

Marc Schöni, Julien de Perrot 

1) Bringing data into action – 

Herausforderungen und 

Lösungsansätze für Big Data 

in der Logistik 

Alexander Blattmann 

2) A Leading Automotive Company: 

Using Sensor Data from 

Trucks to Improve Profitability 

Stijn Roelens 

14:00 – 14:30 

Case Studies in der Mittagspause: Mehr Informationen finden Sie auf Seite 14 und unter www.DW-Konferenz.ch. 






14:45 – 16:15 T7 T8 T9 

16:15 – 16:45 

Kaffeepause 

Anforderungen für BI-Projekte 

BI-spezifisch erheben 

Raphael Branger 

Technology, 

Architecture & Tools 

Data Vault Hands On: 

AdventureWorks expandiert global 

und übernimmt CoolBikes – helfen 

Sie mit! 

Petr Beles 


1) Vom Big Data Use Case zur 

Strategie: softwarebasierte Erstellung 

einer Big Data Roadmap 

Thomas Schräer 

2) Self-Service Analytics: 

Er kennt nisse aus Big Data 

mit neuen Technologien in 

Verbindung mit einer neuartigen 

Benutzerführung 

Christian Jurjut 


16:45 – 17:30 T10 T11 T12 

Die schöne neue Welt von Self- 

Service BI und -Datenaufbereitung – 

Data Governance im Zeitalter von 

Datendemokratisierung und Cloud 

Computing 

Dr. Torsten Priebe 

Wetter-API – Echtzeitintegration 

von Wetterdaten in bestehende 

Business Logiken 

Dr. Martin Fengler 

Nachhaltiges Datenmanagement 

@ Hadoop: Was, wie, warum? 

Otmar Vobejda 

Stand: 13. Oktober 2016 

Legende 

Bericht aus 

der Praxis 

Bericht aus 

Wissenschaft 

und Forschung 

Bericht aus 

Beratungsprojekten 

Interaktive 

Session 

#DWZurich16 3



Willkommen zur DW2016! 

Fachbeirat 

Verein TDWI 

Auch in diesem Jahr wird die DW Konferenz 

wieder gemeinsam vom Institut für 

Wirtschaftsinformatik der Universität 

St.Gallen (IWI-HSG) und dem TDWI in Zürich 

Regensdorf durchgeführt: Wir setzen 

so eine erfolgreiche Partnerschaft, wie 

die positiven Rückmeldungen von Teilnehmern, 

Referierenden und Sponsoren 

bestätigen, fort. 

Die Mischung der ausgewählten Projektberichte 

und interaktiven Workshops 

mit Anwendern, Beratern und Wissenschaftlern 

einerseits sowie einer breiten 

Anbieterpräsenz andererseits ist stets 

das Besondere an den IWI-/TDWI-Veranstaltungen 

und zeichnet auch die DW2016 

aus. Neben der breiten Themenvielfalt 

von Business Analytics, Datenmanagement, 

BI in Finance, Technologiemanagement 

und Architekturmanagement bis zu 

Strategie und Organisation der Informationslogistik 

lässt das zweitägige Format 

auch genügend Raum für Networking. 

Aufgrund der guten Resonanz und des 

grossen Interesses in den vergangenen 

Jahren sind wir überzeugt, mit der 

DW2016 ein wertvolles Community-Ereignis 

anbieten zu können. 

Das Team am IWI-HSG freut sich auf die 

diesjährige DW-Konferenz und ist sich sicher, 

dass diese Plattform zu einem festen 

Bestandteil der Jahresplanung aller 

Anwender, Anbieter und Forschenden in 

den Bereichen Business Analytics, Datenmanagement, 

BI in Finance und Informationslogistik 

wird. 

Prof. Dr. Robert Winter, 

Direktor Institut für Wirtschaftsinformatik, 

Universität St.Gallen 

Prof. Dr. Stephan Aier, 

Assistenzprofessor für Informationsmanagement, 


Der Verein TDWI richtet zum fünften Mal 

in Zusammenarbeit mit dem Institut für 

Wirtschaftsinformatik der Universität 

St.Gallen am 21. und 22. November die 

DW in Zürich aus. Anknüpfend an den 

grossen Erfolg dieses Tagungsformates 

werden wir auch in diesem Jahr erneut ein 

attraktives und informatives Programm 

für Sie zusammenstellen, das hochaktuelle 

Themen aus den Bereichen Business 

Intelligence, Data Warehousing und Big 

Data aufgreift und in der erforderlichen 

Tiefe abdeckt. 

Das vielschichtige und facettenreiche Programm, 

welches von einem unabhängigen 

Fachgremium nach einer Ausschreibung 

zusammengestellt wird, 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. 

Ich freue mich auf eine sehr informative 

Tagung mit der Möglichkeit zum intensiven 

Gedankenaustausch in Zürich. 

Univ.-Prof. Dr. Peter Gluchowski, 

Vorsitzender des Fachbeirats 

der DW Konferenz 2016 

Die DW Konferenz über Business Intelligence, 

Business Analytics und Data 

Ware housing ist eine der führenden Veranstaltungen 

in diesem Themenbereich. 

Sie kann dabei bereits auf vier erfolgreiche 

Jahre in Kooperation mit dem Institut 

für Wirtschaftsinformatik der Universität 

St.Gallen blicken, da sie sich immer 

wieder an den aktuellen Themen – Ihren 

Themen – orientiert. Daher reflektiert auch 

das diesjährige Programm unterschiedliche 

Herausforderungen, sei es Operational 

BI, Modellierungs- und Strukturierungsansätze, 

bis hin zu Big Data und 


Ihre inhaltliche Stärke resultiert aus ihr als 

Forum für Praktiker aber auch Forscher, 

um neue Ideen, originelle Projektergebnisse 

und andere praktische Entwicklung 

beziehungsweise Erfahrungen aus allen 

verwandten Bereichen zu teilen – und das 

ist ja, was wir als Verein gemeinsam erreichen 

wollen: den Austausch zu unseren 

Themen zu fördern, um aktiv Weiterbildung 

auf allen Niveaus zu betreiben und 

somit einen Mehrwert für Sie als Experten 

schaffen. 

Ich freue mich, Sie zum ersten Male in der 

Rolle als Vorsitzender des TDWI in Zürich 

begrüssen zu dürfen und wünsche uns 

allen interessante Tage und spannende 

Diskussionen. 

Univ.-Prof. Dr. Carsten Felden 

Vorsitzender des Vereins TDWI 

4 

www.DW-Konferenz.ch

Programm | Keynotes 

KEYNOTE | MONTAG, 09:00 – 09:45 

Nicht die Grossen fressen die Kleinen, 

sondern die Schnellen die Langsamen 

Ralf Luchsinger 

Glarner Kantonalbank 

CIO des Jahres 2015 

KEYNOTE | DIENSTAG, 09:00 – 09:45 

Text Mining – 

Wie auch Sie den Schatz digitaler Daten heben können 

Prof. Dr. Jan vom Brocke 

Universität Liechtenstein 

Leiter des Instituts für Wirtschaftsinformatik 

Wie eine Bank mittels EDWH und BI effizient zu den benötigten 

Erkenntnissen kommt. Hören Sie vom Schweizer „CIO des Jahres 

2015“, Ralf Luchsinger, wie sich die Glarner Kantonalbank 

dank konsequent gelebter Digitalisierungsstrategie von einer 

herkömmlichen zur digitalsten Bank der Schweiz gemausert hat 

und welche Rolle dabei das in dieser Keynote vorgestellte EDWH/ 

BI Projekt einnimmt. 

Unternehmen sitzen „auf“ einem Schatz unstrukturierter, digitaler 

Daten, den sie oft nicht zu heben wissen. Dabei lassen sich 

grade aus unternehmensinternen Textdaten (z. B. Dokumenten, 

E-Mails) wertvolle Erkenntnisse gewinnen, z. B. über Arbeitsabläufe, 

Kompetenzen oder Projekte. Unternehmen sitzen aber 

auch „vor“ einem Schatz digitaler unstrukturierter Daten, wenn 

man betrachtet wie viele unternehmensrelevante Informationen 

sich im Internet finden lassen, z. B. in Form von Meinungen 

und Erfahrungen, die Nutzer in Foren oder auf Bewertungsportalen 

hinterlassen. Studien schätzen, dass in den vergangenen 

zwei Jahren mehr Daten gespeichert wurden als in der gesamten 

Menschheitsgeschichte zuvor und 80 % dieser Daten sind unstrukturierte 

Daten. Nur wenige Unternehmen sind aber im Stande, 

unternehmensrelevantes Wissen aus diesen Daten zu extrahieren 

und dieses in Aktionen zu übersetzen. Der Vortrag zeigt Beispiele 

erfolgreicher Unternehmen und stellt Methoden und Tools vor, die 

von den Teilnehmern der DW 2016 heute schon genutzt werden 

können, um ihre Business Intelligence um einen wichtigen Zukunftsbereich 

zu erweitern. 

Daten und Fakten 

Veranstalter der DW2016 

SIGS DATACOM GmbH 

Lindlaustrasse 2c, D-53842 Troisdorf 

Für Ihre Fragen rund um die 

Konferenz steht Ihnen Svenja Löcher zur Verfügung: 

Tel.: +49 (0) 2241 2341-320 oder 

svenja.loecher@sigs-datacom.de 

Frühbuchertermin 

Nutzen Sie den Frühbucher-Vorteil. Melden Sie sich bis zum 

28. Oktober 2016 an und sparen Sie bis zu 300,- CHF! 

Wie können Sie sich anmelden? 

Am einfachsten und schnellsten registrieren Sie sich über das 

Online-Registrationsformular unter www.DW-Konferenz.ch 

oder per Fax-Anmeldung auf Seite 15: 

Fax: +49 (0) 2241 2341-199 

Veranstaltungsort 

Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf 

Im Zentrum 2 

CH-8105 Regensdorf 

www.moevenpick-hotels.com 

Partner und Sponsoren der DW2016 

Partner: 

Sponsoren: 

#DWZurich16 5


Programm | Montag, 21. November 2016 

M1 | MONTAG, 10:00 – 11:30 

Data democracy, analytical anarchy and the Big Bad Data 

Trap – how to govern Big Data assets 

Dr. Erik Lenhard 

The Boston Consulting Group 

Principal 

M2 VORTRAG 2 | MONTAG, 10:45 – 11:30 

Der lange Weg zum BI Standard – Technische Harmonisierung 

und Notationskonzept bei der Migros 

Wolfgang Denzel 

Migros-Genossenschafts-Bund 

Leiter CCBI 

Lars Schubert 

graphomate GmbH 

Geschäftsführer 

The advent of Big Data has amplified data issues. Companies have 

been facing with data for years. Now, data lakes are out of control 

and become data swamps. Analytical anarchy fuels lengthy discussions 

on which is the correct data and management decision 

making has only gradually improved. 

The session will educate the audience on a holistic approach as to 

define the optimal governance for their Big Data assets, including 

a framework to assess current data management and governance, 

design options (detailed, with pros and cons and company 

examples) for data governance, organization, processes and ways 

of working policies. 

Special focus is laid on the ‘role of the center‘ – where and where 

not to centralize governance and service functions. 

The session will be very interactive with many (anonymized) examples 

from client and benchmarking work. 

Target Audience: CIOs, Head of BICC, Head of Data Analytics, 

Decision makers in BI, Decision makers in business and corporate 

Prerequisites: Low technical difficulty, high demands as to 

understanding organizational and governance issues 

Level: Advanced 


Integration von Data Lakes in BI Landschaften – 

dargestellt am Beispiel einer SAP basierten Architektur 

David Goetze 

Blue Reply GmbH 

Manager 

Roman Schäfer 

Blue Reply GmbH 

Partner 

Neue Datenquellen wie Social Media oder IoT erzeugen immer 

größere Mengen polystrukturierter Daten. Somit stehen viele 

Unternehmen vor der Herausforderung ihre klassische BI-Landschaft 

hinsichtlich der Aufnahme und Verarbeitung dieser Daten 

weiterzuentwickeln. Der Data Lake als Konzept zur Datenhaltung 

bietet hier einen Lösungsansatz. Der Vortrag beschreibt anhand 

einer SAP BI-Landschaft die Integration eines Data Lakes mittels 

eines hybriden Architekturansatzes. Darüber hinaus werden neben 

aktuell verfügbaren Technologien Fragestellungen vor dem 

Spannungsfeld System- & Anwendungsperformance und Kosten 

für Geschwindigkeit und Haltung stark steigender Datenmengen 

betrachtet. 

Zielpublikum: BI Manager, BI Projektleiter, IT Leiter 

Voraussetzungen: Grundwissen DWH, Grundlagen Hadoop 

Architektur 

Schwierigkeitsgrad: Anfänger 

Die Wünsche der Nutzer an Business Intelligence Lösungen sind 

vielfältig: 

• einfache und flexible Nutzung 

• Webfähigkeit bei gleichzeitiger Druckmöglichkeit und Verknüpfung 

zu MS Excel 

• schnelle Antwortzeiten trotz komplexer Modelle 

• einheitliche Gestaltungsregeln und klare Visualisierungen für 

ein einfaches Verständnis 

Die Referenten beschreiben in Ihrem Vortrag den Weg der Migros, 

wie über technische und fachliche Standards die BI-Landschaft 

konsolidiert und gleichzeitig die Bedürfnisse der Nutzer befriedigt 

werden können. 

Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager 

Voraussetzungen: BI Grundlagen, Grundwissen Data 

Warehousing 


M3 | MONTAG, 10:00 – 11:30 

Finance Reporting – 

Umsetzung des neuen IFRS 15 Standards bei der Swisscom 

Sebastian Köster 

Detecon (Schweiz) AG 

Knowledge Team Leader 

BI & Big Data Strategy 

Ralf Helbig 

Detecon (Schweiz) AG 

Managing Partner 

Zum 1.1.2018 tritt der neue Standard IFRS 15 ‘Erlöse aus Verträgen 

mit Kunden‘ in Kraft. Diese Neuregelung für die Bilanzierung 

von Umsatzerlösen aus Kundenverträgen für Kombinationen 

aus Service- und Hardwarekomponenten entkoppelt zukünftig 

weitestgehend die hieraus entstehenden Umsatzerlöse von den 

tatsächlich durch das Billing fakturierten Beträgen (z. B. beim Verkauf 

eines Endgerätes in Kombination mit einem Servicevertrag). 

Mit IFRS 15 ergeben sich massive Änderungen zum aktuellen Verfahren 

in der Umsatzrealisierung. Für das Massengeschäft soll 

eine IT-Lösung implementiert und die neuen Berechnungslogiken 

für IFRS 15 abgebildet werden. 

Was waren und sind die entscheidenden Erfolgsfaktoren und welcher 

Implementierungsansatz wurde warum gewählt? 

Zielpublikum: CFO, CIO, BI-Projektleiter, Visionäre, Vorwärtsdenker 

Voraussetzungen: BI Grundkenntnisse, Grundwissen Data 

Warehouse, bestenfalls Finance Wissen 

Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten 

Legende: 

Detailinfos zu Sprechern 

Praxis 

Wissenschaft 

und Forschung 

Beratungsprojekte 

Interaktive 

Session 

Weitere Informationen zu den Sprechern finden Sie auf: 


6 

www.DW-Konferenz.ch


DWH Modernisierung (Teil 1) – 

Stossrichtungen, Strategien, Potenziale 

Gregor Zeiler 

Trivadis AG 

Senior Solution Manager BI/ 

Big Data 

Data Warehouse-Lösungen, oder generell analytische Datenmanagement 

Lösungen sind in vielen Unternehmen über die Zeit 

organisch gewachsen, wartungsintensiv und nur mit hohem Aufwand 

zu erweitern. Oft sorgt auch eine zu ersetzende Softwareoder 

Infrastruktur-Komponente für Handlungsbedarf. Big Data 

und Digitalisierung stellen weitere Anforderungen an analytische 

Lösungen und verursachen zusätzlichen Handlungsbedarf. Diese 

und weitere Treiber führen dazu, dass sich viele Unternehmen mit 

dem Thema DWH-Modernisierung auseinandersetzen müssen. 

Im Vortrag werden die Stossrichtungen zur DWH-Modernisierung 

erläutert, passende Modernisierungsstrategien und die entsprechenden 

Potenziale dazu aufgezeigt. Dabei wird auch speziell auf 

die Ausrichtung zukunftsweisender Architekturen zu Big Data 

und Digitalisierung eingegangen. Studienergebnisse zeigen den 

aktuellen Stand zur DWH Modernisierung. 

Zielpublikum: BI Manager, BI Projektleiter, Architekten, CIO 


Warehouse 



DWH Modernisierung (Teil 2) – 

Praxisbeispiele und Best Practices 

Alexander Thume 

ORAYLIS GmbH 

Principal Consultant 

Wie gehe ich die Modernisierung eines Data Warehouse in der 

Praxis an? Um diese Frage dreht sich der 2. Teil dieser Vortragsreihe. 

Anhand konkreter Projekte werden verschiedene Ansätze 

und Aspekte der DWH-Modernisierung beleuchtet. Dabei reicht 

das Spektrum von agilen Zielsetzungen über die Migration zu einer 

neuen Plattform bis hin zu geeigneten Architekturen etwa für 

hybride Lösungen, die BI und Big Data homogen vereinen. Offen 

werden die Stärken und Schwächen konkreter Lösungen aufgezeigt 

und über gute wie schlechte Erfahrungen im Rahmen der 

Projektumsetzung berichtet. 

Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, Architekten, CIO 


Warehouse 



Was bringt Big Data dem Business wirklich? 

Thomas Baumann 

Swiss Mobiliar 

Performance Minister 

Big Data ist weit mehr als die Analyse von Social Media Daten: Die 

Präsentation zeigt, wie neue Geschäftsmodelle für die Risikoselektion 

und die Prozesssteuerung ermöglicht werden, welche 

sich durch die Verknüpfung neuer, häufig externer, Datenquellen 

mit Bestandsdaten der Versicherung ergeben. 

Nebst einer Vorstellung der Referenzarchitektur und der Systemplattform 

für BI inkl. Big Data bei der Mobiliar liegt der Fokus auf 

Case Studies zeitnaher Analysen von Ereignis-Daten. 

Auch der Frage, wo klassische Technologien enden und Big Data 

Technologien unverzichtbar werden, wird kurz nachgegangen. 

Zielpublikum: Datenarchitekten, BI Projektleiter, Big Data 

Verantwortliche 

Voraussetzungen: Grundverständnis von BI Technologien 



Ergebnisse der TDWI Studie 

‚Data Governance im Big-Data-Zeitalter 2016‘ 

Prof. Dr. Peter Gluchowski 

Vorstandsmitglied Verein TDWI 

Technische Universität Chemnitz 

Dass sich heute die Information als vierter Produktionsfaktor neben 

Arbeit, Kapital und Boden etabliert hat, wird auch von Ökonomen 

kaum noch ernsthaft in Frage gestellt. Wenig verwunderlich 

deshalb, dass Daten, die als Rohstoff für die Gewinnung von Informationen 

dienen, derzeit besondere Aufmerksamkeit erfahren. 

So steht der verantwortungsvolle und durchdachte Umgang mit 

den verfügbaren Daten weit oben auf der Agenda aller grossen 

Organisationen. Zahlreiche Projekte zum Aufbau eines effizienten 

und effektiven Datenmanagements wurden ins Leben gerufen, um 

die Verarbeitung von Daten und Informationen gezielt zu planen 

und umzusetzen. Damit derartige Initiativen koordiniert erfolgen, 

bedarf es klarer Leitlinien und Vorgaben für die jeweiligen Aktivitäten 

im Datenmanagement. Dieser Rahmen wird durch die Data 

Governance vorgegeben. 

Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, BI-Architekten, CIOs 

Voraussetzungen: BI-Terminologie, Grundwissen BI-Technologien 


Kostenfreies Jahresabonnement 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. 

Das Abo ist für TDWI- Mitglieder und Teilnehmer der DW2016 kostenfrei. 

#DWZurich16 7


Programm | Montag, 21. November 2016 


Anforderungen, Herausforderungen und Lösungsansätze für 

BI Metadatenmanagement im Kontext BCBS 239 

Jannis Beese 


Institut für Wirtschaftsinformatik 

Maximilian Brosius 


Institut für Wirtschaftsinformatik 

Vor dem Hintergrund regulatorischer Reporting-Anforderungen 

wächst die Bedeutung der Risikodatenaggregation in Unternehmen 

der Finanzdienstleistungsbranche. Unter den jüngst prominent 

diskutierten, weitestgehend generischen Regularien ist BCBS 

239, welches sich in 14 Prinzipien manifestiert. Zur Implementierung 

dieser Prinzipien und generellen Stärkung von Reporting-Prozessen 

nimmt BI Metadatenmanagement einen hohen Stellenwert 

ein, sowohl für das Erreichen adäquater Datenqualität als auch 

für den effizienten Betrieb/Weiterentwicklung des DWHs und 

BI-Systemen. In unserem Vortrag diskutieren wir Reporting-Anforderungen 

sowie Herausforderungen am Beispiel von BCBS 239, 

basierend auf Erfahrungen fünf internationaler Grossbanken. Auf 

der Grundlage von effektivem BI Metadatenmanagement leiten 

wir Lösungskomponenten, Lösungsansätze sowie archetypische 

Kombinationen dieser Lösungsansätze ab. 

Zielpublikum: DWH Experten, IT Strategen, IT Architekten, 

Unternehmensarchitekten, IS Projektleiter, IS Projektmanager 

Voraussetzungen: BI Grundlagen, Grundlagen Metadatenmanagement, 

Grundwissen Regulatorische Anforderungen 



Sprechen wir alle die gleiche Sprache? – 

How to manage Business Metadata through Data Governance 

Susan Hofleithner 

Erste Group Bank AG 

Group Business Data Manager 

Florian Bleier 

Erste Group Bank AG 

Head of Group Business 

Information Center 

In den vergangenen 2 Jahren hat die Erste Group Bank – eine konzernweite 

Data Governance Organisation definiert und ausgerollt. 

Mit deren Hilfe wurde eine fachlich harmonisierte Defintion des 

Datenhaushalts erstellt und technisch in Ab Initio umgesetzt. Dieses 

Projekt hat die Aspekte Organisation / Verantwortlichkeiten, 

Workflow, Kommunikation und RollOut sowie Monitoring abgedeckt. 

Inhaltlich werden sowohl fachliche Definition, fachliche Data 

Linage wie auch Datenqualitätsaspekte abgedeckt. 

Werden Sie Mitglied in der XING-Gruppe: 

Business Intelligence Community 

www.xing.com 

M7 | MONTAG, 14:45 – 16:15 

Security und Data Governance für Big Data Architekturen 

Thomas Zarinac 

Accenture Digital 

Principal Director und CTO 

Innerhalb unternehmensweiter Datenarchitekturen rückt vermehrt 

Governance und IT Sicherheit in den Fokus. Hierbei kann 

Nutzen nur nachhaltig erzielt werden, wenn Regulatorien, Sicherheitsrisiken 

und Kosten für Datensicherheit berücksichtigt 

werden. 

Herausfordernd ist, dass die Unternehmen in der Regel nur klassische 

Werkzeuge zum Datenschutz, zur -überwachung und zum 

-management einsetzen. Erfahrungen mit Big Data Technologien 

fehlen hingegen häufig. Existierende Ansätze sind nach wie vor 

anwendbar. Sie sind aber z. T. nicht adäquat, um Anforderung aus 

dem Einsatz von Big Data zu erfüllen. Ebenso fehlt im Rahmen 

einer Data Governance häufig die Erfahrung mit dem Umgang 

grosser und heterogener Daten. 

Im Vortrag wird vor diesem Hintergrund ein Data Governance und 

Security Konzept vorgestellt, das die Anforderungen stabiler Datenintegrationsprozesse 

und flexibler Datenexploration erfüllt. 

Zielpublikum: BI Projektleiter, BI Manager, BI Entwickler, Security 

und Governance Verantwortliche 

Voraussetzungen: BI, Security, DWH und Big Data Grundlagen 



Data Science meets Business Analytics 

Prof. Dr. Andreas Hilbert 

TU Dresden 

Lehrstuhlinhaber für 

Wirtschaftsinformatik 

Unternehmen, die sich entscheiden, auf Basis von Daten Entscheidungen 

in ihrem Umfeld zu treffen, werden gerne als analytische 

Unternehmen bezeichnet. Und die Mitarbeiter, die diese 

Aufgabe über-nehmen sollen, werden in jüngerer Vergangenheit 

oft als Data Scientisten benannt. Doch was muss ein solcher Data 

Scientist können, welche Kompetenzen muss er besitzen, und – 

mindestens genauso wichtig – was muss sein Manager wissen, 

um ihn richtig einzusetzen und zu führen? 

Das Seminar widmet sich dieser Problematik und will dabei vor 

allem auf ein Verständnis auf Seiten der Manager und Entscheider 

hinaus. Folgerichtig werden in diesem Basic-Class-Seminar 

zunächst die Grundlagen der Business Analytics und der Data 

Science erläutert, um dann speziell Herausforderungen im Umgang 

mit Data Scientisten in diesem Kontext zu behandeln und 

erste Empfehlungen abzugeben. 

Zielpublikum: Aufgrund der Vermittlungsmethodik richtet 

sich das Seminar in erster Linie an Manager und betriebliche 

Fachanwender, so dass das Seminar eher als Basic Class bezeichnet 

werden kann. 

Voraussetzungen: Die Ideen der Business Analytics und des 

Data Science werden auf der Basis von Beispielen aus der 

betrieblichen Praxis erläutert. Auf die Vermittlung mathematischer 

bzw. statistischer Theorien wird verzichtet, die notwendigen 

Grundlagen werden – soweit nötig – anschaulich erläutert. 


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System Thinking zur Unterstützung von Analyticsprojekten 


Advancing Analytics: Key learnings from analytical projects 

Prof. Dr. Carsten Felden 

TU Bergakademie Freiberg 

(Sachsen), Dekan der Fakultät 

für Wirtschaftswissenschaften 

Claudia Koschtial 

TU Bergakademie 

Freiberg (Sachsen) 

Markus Grob 

Helsana Versicherungen AG 

Head of Business Intelligence 

Business und Predictive Analytics haben sich als Begriff in der 

Praxis etabliert. Hemmnisse für solche Projekte entstehen aber 

oftmals schon aus der Projektinitialisierung, der organisatorischen 

Einbindung und den architekturrelevanten Auswirkungen. 

System Thinking, als eher strategisch orientierter Ansatz, kann 

dabei helfen, das multiperspektivische Thema Analytics in Unternehmen 

greifbar zu machen. Dennoch zeigt sich, dass es keine 

eindeutige organisatorische Einbindung von Analytics Projekten 

gibt. Auch hier kann System Thinking einen Beitrag leisten. Klassische 

dispositive Architekturen, Big Data Architekturelemente 

und Technologien werden aktuell häufig noch als getrennte Welten 

aufgefasst, langfristig werden beide Welten zu einem analytischen 

Ökosystem zusammenwachsen, um auch die technischen Auswirkungen 

langfristig sinnhaft gestalten zu können. 

Zielpublikum: Taktisches Management 

Voraussetzungen: Grundlagenverständnis über die Business 

Intelligence 


M9 | MONTAG, 14:45 – 16:15 

Visual Business Intelligence bei der Berliner Sparkasse und 

der Berlin Hyp – Von statischen Berichten bis zu interaktiven 

Dashboards 

Alexander Fussan 

Berliner Sparkasse 

Controller und 

Business Analyst 

Till Kasperbauer 

Berlin Hyp 

Abteilungsleiter 

IT-Anwendungen 

Andreas Wiener 

reportingimpulse GmbH 


Tim Sonnenberg 

reportingimpulse GmbH 

Management Consultant 

Führungskräfte und Spezialisten müssen heutzutage immer 

schneller auf Basis einer Flut von Daten Entscheidungen treffen. 

Visualisierungsstandards und Konzepte für interaktives Storytelling 

in Dashboards sind ein gutes Mittel diese Arbeit zu erleichtern. 

Die Berliner Sparkasse veränderte grundlegend das statische Reporting, 

das zu einem Change Prozess im gesamten Unternehmen 

führte, der Entscheider, Fachabteilungen und IT gleichzeitig betraf 

und betrifft. 

Die Berlin Hyp setzt auf den Siegeszug der Dashboards. Doch die 

gewünschte Interaktivität der User birgt auch Gefahren. Die Methode 

des Storytellings in Dashboards ist ein gutes Instrument, 

um genau die Empfängergruppen ihren Bedürfnissen gemäss zu 

informieren. Im Vortrag wird anhand zahlreicher Beispiele gezeigt, 

welche Dashboardarten entwickelt wurden und wie auch zukünftig 

Dashboards auf mobilen Endgeräten aussehen werden. 

Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager, Entscheider, CIO, 

Controller, CFO 

Voraussetzungen: BI-Grundlagen 


In health insurance, as in many other industries, data has become 

ubiquitous in all processes. We apply analytics on a variety 

of areas (churn, next-best-action, fraud detections, many more) 

replacing rule of thumbs. At the same time, new advanced analytical 

methods are becoming available. This session shows how 

learnings from analytical projects can help you advance analytics 

as a discipline. 

Key Issues: What topics are better understood and handled due 

to analytical insight? How does deep learning improve well known 

analytical problems? What are the key success factors to make 

analytics more effective? 

Target Audience: BI and Analytics Manager, Decision Makers, 

Strategists 

Prerequisites: Basic knowledge Analytics 



Industrial Data Space: Datenbasierte Wertschöpfung für die 

Medizin und Life Sciences 

Prof. Dr. Jan Jürjens 

Fraunhofer ISST 

Director Research Projects 

Der ‘Industrial Data Space‘ ist eine unternehmensübergreifende 

Plattform für datenorientierte Geschäftsmodelle und Big Data as 

a Service, mit dem Ziel der digitalen Souveränität über Daten und 

Dienste. Die Initiative wird getragen von Unternehmen in Partnerschaft 

sowie den zuständigen Bundesministerien (BMBF, BMWi, 

BMI, BMVI). 

Als beispielhafte Use-Case-Szenarien werden Anwendungen aus 

Bereichen wie Medizin und Life Sciences präsentiert. Die Verwendung 

als Plattform für Open-Data-Initiativen wird erläutert. 

Datenschutzrechtliche & Security-Aspekte werden diskutiert. 

Folgende Themen werden diskutiert: 

• Managing Internet of Things (sensor generated) Data 

• Datenorientierte Geschäftsmodelle 

• Big Data as a Service 

• Use-Case-Szenarien in Bereichen wie Logistik & Industrie 4.0 

• Verwendung als Plattform für Open-Data-Initiativen 

• Datenschutzrechtliche Aspekte / Compliance & Security 

Zielpublikum: BI-Manager, BI-Projektleiter, Entscheider, CIO 

Voraussetzungen: Grundkonzepte zu Business Intelligence 

Analysen 


Nutzen Sie den Early Bird Vorteil 

und melden Sie sich bis zum 28. Oktober 2016 an! 

Sie sind noch kein TDWI Vereinsmitglied? 

Profitieren Sie als Mitglied von interessanten Konditionen 

für die DW-Konferenz. 

#DWZurich16 9


Programm | Montag, 21. November 2016 Programm | Dienstag, 22. November 2016 

M11 | MONTAG, 16:45 – 18:15 

Security für Data Warehouses, BI-Systeme und Data Lakes 

Herbert Stauffer 

BARC Schweiz GmbH 


T1 VORTRAG 1 | DIENSTAG, 10:00 – 10:45 

BI und Scrum 

Markus Peter 

Basler Versicherung AG 

Architekt 

Analytische Systeme haben aufgrund ihres speziellen Einsatzgebietes 

andere Anforderungen an die Security. Der Vortrag gibt zuerst 

einen Überblick über die drei Hauptaspekte der Security: Ordungsmässigkeit 

des Betriebes, Schutz vor kriminellen Aktivitäten und 

angemessene Verfügbarkeit der Services. Ein generisches Vorgehen 

wird anhand Security-Life-Cycle-Model erklärt. Dieses beginnt 

mit den drei Arten der Bedrohungsmodellierung: komponenten-, 

angrei fer- und wertorientiert. Weitere Themen sind: unterschiedliche 

Berechtigungskonzepte, Bestimmen einer angemessenen Verfügbarkeit, 

Penetration-Testing. Der Vortrag behandelt Aspekte von 

traditionellen Data Warehouses und Data Lakes mittels Hadoop. 

Das neue Fachbuch von Herbert Stauffer mit dem gleichnamigen 

Arbeitstitel enthält vertiefende und ergänzende Inhalte. 

Zielpublikum: BI Architekten, BI Competence Center Leiter, 

Security Officer 

Voraussetzungen: Grundlagen des Data Warehousing und von 

Business Intelligence. Basiswissen von Hadoop, NoSQL und 

Data Lakes ist von Vorteil, jedoch nicht zwingend notwendig. 


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, die gesamte IT in der Schweiz auf Scrum umgestellt 

und musste sich der neuen Situation stellen. Bald wurde in 

der Gesamtorganisation und auch in den BI-Teams sichtbar, dass 

Scrum nicht erwartete Auswirkungen auf die tägliche Arbeit hat. 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 6 Jahren 

seit der Umstellung diese Herausforderungen angenommen und 

bewältigt wurden. Teamübergreifende Anpassungen waren notwendig. 

Dazu wurden neue Gremien gebildet, Vorgehensweisen 

überdacht und angepasst und die Aufbauorganisation verändert. 

Zielpublikum: BI-Manager, Entscheider, Product Owner, Scrum 

Master 

Voraussetzungen: Grundkenntnisse von Scrum bzw. agilen 

Vorgehensmethoden 


M12 | MONTAG, 16:45 – 18:15 

How to build a Scenario Modelling application in the 

Reinsurance Industry 


Wie mit Big Data smarte Produkte und Dienstleistungen 

entwickelt werden können 

Martin Keller 

Horváth & Partners 

Management Consultant 

Ralf Stärk 

Horváth & Partners 

Senior Project Manager 

Prof. Dr. Ivo Blohm 


Assistenzprofessor 

Andrej Jans 

Swiss Re 

Capital and Liquidity 

Manager 

Zsolt Moravcsik 

Freelancing 

TM1 Consultant 

The business environment in the reinsurance industry is one of the 

most complex existing. It is not only requiring the persons in charge 

foreseeing the impacts of external events on their business but 

also incorporating financial markets and the structure of the own 

business portfolio when making decisions. In our demonstration, 

we want to take you on a journey with our client. As global leader 

in the reinsurance industry, the client supports and enriches its 

planning process by playing different scenarios (natural catastrophes, 

economic scenarios like deflation, inflation, interest rate 

changes or internal strategic initiatives) on top of the base case. 

The session provides practice-oriented insights on how to conceptually 

design and successfully implement scenario modelling 

using IBM COGNOS TM1 as innovative BI application leveraging 

existing IT components with in-memory technology. 

Target Audience: CFO, CIO, Decision-makers 

Prerequisites: Basic financial modeling and BI knowledge 

Level: Professional 

Daten sind das neue Öl! Ähnliche Aussagen sind heute allgegenwärtig 

und sollen das grosse wirtschaftliche Potenzial von Big 

Data transportieren. Als Konsequenz investieren mehr und mehr 

Unternehmen in die systematische Erfassung und Analyse grosser 

Datenmengen. Demgegenüber ist es für viele Unternehmen 

nach wie vor eine grosse Herausforderungen diese Daten zu kommerzialisieren. 

Laut BITKOM nutzen nur ca. 4 % aller grösseren 

Unternehmen ‘Big Data‘ zur Services. In dem Vortrag wird ein 

neuer Ansatz zur Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle, 

Produkte und Dienstleistungen vorgestellt und auf Basis erster 

praktischer Erfahrungen illustriert, der direkt bei den verfügbaren 

Daten ansetzt. Der Ansatz kombiniert Methoden aus Innovationsmanagement 

(z. B. Lead User-Methode), Geschäftsmodellentwicklung 

(z. B. Lean Startup) und User-Centered-Design (z. B. 

Use Cases und Personas). 

Zielpublikum: BI-Projektleiter und BI-Manager (mit Schnittstellfunktion 

in Fachbereiche), Innovateure und Evangelisten 

Voraussetzungen: Kein Vorwissen erforderlich 


Apéro riche und Live Musik 

Zum Ende des ersten Konferenztages laden TDWI und IWI- 

HSG alle Teilnehmer, Referenten und Aussteller herzlich zum 

Apéro riche mit Live Musik von SUSPENDERS ein. 

10 

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Die richtige Grafik als Zauberstab zur Mart Modellierung 

Dr. Andrea Kenel 

NTT DATA Switzerland 

Senior BI/DWH und 

Data Architect 

Peter Brunner 

NTT DATA Switzerland 

Senior Management 

Consultant 

Die Session zeigt an konkreten Beispielen, wie im Finanzbereich 

zentrale Data Marts modelliert werden können. Dabei werden 

einerseits die Methodik sowie die grafische Darstellung mit AD- 

APT gezeigt. Andererseits wird gezeigt, wie diese Modellierung 

an einem konkreten Beispiel umgesetzt worden ist. 

Zielpublikum: Der Workshop richtet sich an Entwickler und 

Business Vertreter, die bereits Grundkenntnisse mit Datenmodellierung 

und DWH/BI mitbringen. 

Voraussetzungen: Grundkenntnisse Datenmodellierung und 

DWH/BI 



Data, data, metadata – DNA of data architecture? 

Dirk Lerner 

ITGAIN 

IT Consultant 

A look at how we can use metadata as the DNA of a data architecture 

to drive a Data Warehouse; Metadata used by nearly every 

piece of the system. 

D – Documentation 

N – Navigation 

A – Automation 

Cells use DNA to know what, when and how they have to do their 

job. Same in a Data Architecture: each process of a Data Warehouse 

(can) use Metadata to know what, when and how to do 

something with data, structure and logistic. 

The session will show how Data Vault as core of a data architecture 

supports a very flexible and dynamic way to implement simple 

and atomic processes which are all metadata-driven. Virtualizing 

an access-layer by Metadata on top of a Data Vault core adds 

significantly more dynamics to a Data Warehouse. 

Target Audience: BI-Manager, BI-Project Manager, DWH- 

Developer, Data Architects 

Prerequisites: Basic Knowledge of DWH, Automation and 

Metadata 


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T3 | DIENSTAG, 10:00 – 11:30 

Visual Business Analytics als Enabler für kollektive Intelligenz 

im Unternehmen 

Dirk U. Proff 

blueforte GmbH 

Founder und CEO 

Prof. Dr. Jörn Kohlhammer 

Fraunhofer IGD 

Abteilungsleiter 

Arne-Kristian Schulz 

blueforte GmbH 

Head of Visual Business 

Analytics 

Eine professionelle Steuerung von Unternehmen gelingt nur bei 

präziser Kenntnis der Geschäftssituation: Visual Business Analytics 

(VBA) ist zu einem unverzichtbaren Element für modernes 

Reporting geworden. Leicht verständliche Dashboards und Analysen 

integrieren sich nahtlos in die Wertschöpfungsprozesse und 

liefern Entscheidern genau die Informationen, die sie benötigen. 

Dank moderner BI-Software, etablierten Visualisierungsstandards 

wie den IBCS und bewährten Vorgehensmodellen ist die 

Umsetzung für Unternehmen so leicht wie nie zuvor. So ergeben 

sich neue Anwendungsfelder für VBA, die zum kollektiven Wissen 

von Unternehmen beitragen. Erfahren Sie, was VBA mit BI-Walls, 

Gamification, Wikis und Blogs zu tun hat und wie Sie in Ihrem 

Unternehmen mithilfe von User Centered Design, Kollaboration 

und kollektiver Wissensbildung zu einer höheren Qualität und Akzeptanz 

bei Entscheidungen kommen. 

Zielpublikum: Ersteller und Empfänger von Reports – CIO, CFO, 

CEO, CMO / Geschäftsführer, Manager, Analysten, Consultants 

Voraussetzungen: BI-Grundlagen 


T4 | DIENSTAG, 12:00 – 13:30 

TDWI Meinungsforum: Big Data entert BI – in stürmischer See 

Lars Tams 

TDWI AK Big Data 

OPITZ CONSULTING 

TDWI Fellow 

Dr. Carsten Dittmar 


NTT DATA 

TDWI Fellow 

Prof. Dr. Carsten Felden 


TU Bergakademie Freiberg 

Vorsitzender Verein TDWI 

Dr. Ralf Finger 


Information Works 

TDWI Fellow 

Der Pulverdampf der Big-Data-Marketingschlacht verzieht sich 

langsam und zurück bleiben unterschiedlichste Positionen und 

Meinungen. Der Begriff Big Data umfasst sehr viele Facetten und 

wird daher im Markt sehr kontrovers diskutiert. Die Positionierung 

reicht dabei von traditionellem Reporting auf grossen Datenmengen 

bis hin zu Advanced Analytics auf unstrukturierten 

und Realtime-Datenströmen. Der Verein TDWI hat es sich zum 

Ziel gesetzt, eine Orientierung aus BI-Sicht in diesem Begriffsdschungel 

zu bieten. Hierfür wurde eine Arbeitsgruppe gegründet, 

die sich die Erarbeitung einer TDWI-Big-Data-Positionierung in 

den Bereichen, Use Case-Identifizierung, über analytische Verfahren, 

Technologie und Architektur bis zu Vorgehensmodellen und 

organisatorischer Einbindung zum Ziel gesetzt hat. Hierauf aufbauend 

werden in diesem TDWI-Meinungsforum unterschiedliche 

Extrempositionen dargestellt und interaktiv diskutiert – Wie sich 

Business Intelligence in Big Data wiederfindet, oder neu erfinden 

muss? Ziel ist es, den Diskurs über das Thema in der TDWI-Community 

voran zu treiben. 

Zielpublikum: BI-Projektmanager, BI-Manager, Big-Data- 

Verantwortliche 

Voraussetzungen: keine 


#DWZurich16 11


Programm | Dienstag, 22. November 2016 


Strom on demand – Datenanalyse, Erkenntnisgewinn und 

Entscheidungsfindung in Echtzeit am Beispiel eines Energieversorgers 

Tilman Hagen 

Braincourt GmbH – Managementberatung 

& Informationssysteme 

Manager 

Tobias Gorhan 

Braincourt GmbH – Managementberatung 

& Informationssysteme 

BI Consultant 

Big Data ist in den Unternehmen angekommen. Doch jetzt ergeben 

sich neue Herausforderungen: Datenarten wie personenbezogene 

Informationen oder Umweltdaten müssen integriert und insbesondere 

Erkenntnisse (‘Descriptions‘), Vorhersagen (‘Predictions‘) 

und Entscheidungen (‘Prescriptions‘) in Echtzeit generiert werden. 

Auch Energieversorger müssen u. a. durch die Nutzung erneuerbarer 

Energien, die freie Stromanbieterwahl und digitale Stromzähler 

lernen, aus Massendaten in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen 

und Entscheidungen zu treffen. Somit wird es möglich, im Wettbewerb 

einer sich verändernden Branche zu bestehen und dabei 

gleichzeitig neue Geschäftsmodelle sowie Wachstumschancen 

zu entwickeln. 

Der Vortrag beschreibt, wie diesen Herausforderungen mit neuen 

Methoden und Vorgehensmodellen, dem Konzept der ‘Lambda-Architektur‘ 

sowie einer geeigneten Technologieauswahl begegnet 

werden kann. 

Zielpublikum: Projektleiter, Manager, Entscheider, BI-Personal, 

CIO 

Voraussetzungen: keine 



Augmenting your data warehouse with real-time predictive 

analytics capabilities 

Marc Schöni 

Microsoft 

Data Scientist 

Julien de Perrot 

LeShop 

Senior Data and 

Operation Analyst 

In this session we will showcase how the data warehouse can serve 

as data provider for modern analytics. We will build a predictive 

model using historical data from it. This model will be operationalized 

and can then be used to score fresh data being streamed in 

real time. The results can be fed back into business applications 

as dashboards to trigger real actions and processes. 

Joint presentation of LeShop, Julien de Perrot together with Marc 

Schöni, Microsoft Switzerland, about how to use advanced analytics 

technologies and services like Azure Machine Learning and 

R to deliver new insights. 

The solution enables LeShop to take the next step in their customer 

centricity and personalized services activities. 

Target Audience: Data Warehouse Managers, Data Scientists, 

Database Administrators, Data Analysts 

Prerequisites: none 



Bringing data into action – Herausforderungen und Lösungsansätze 

für Big Data in der Logistik 

Alexander Blattmann 

CSC Deutschland GmbH 

Principal 

Die Verwendung neuer Big Data Technologien spielt im Retailmarkt 

im Zuge der Digitalisierung eine Schlüsselrolle. Im Fokus der Unternehmen 

stehen nicht nur die Vorhersage des Kundenverhaltens 

und die Verbesserung der Kundenerfahrungen. Auch im Bereich 

SCM werden die neuen Möglichkeiten genutzt, um z. B. die Effizienz 

zu erhöhen. Im Vortrag werden zunächst aus strategischer Sicht 

am Beispiel eines Handelsunternehmens die wesentlichen Herausforderungen 

und Chancen im Bereich SCM dargestellt, die im 

Kontext der Digitalisierung im Mittelpunkt stehen. Danach werden 

aus Sicht von Big Data die wichtigsten Handlungsmöglichkeiten 

und Lösungsansätze gegenübergestellt, um diese Herausforderungen 

zu meistern. Abschliessend wird eine der Herausforderungen 

aus Sicht von Business und IT anhand eines Solution Blueprint 

und einer Demo detaillierter betrachtet. 

Zielpublikum: BI Manager, CIO, CEO, Entscheider 

Voraussetzungen: BI-, Big Data-, Analytics-Grundlagen 

Schwierigkeitsgrad: Anfänger bis Mittel 


A Leading Automotive Company: Using Sensor Data from 

Trucks to Improve Profitability 

Stijn Roelens 

Leading Automotive Company 

Enterprise BI Architect 

Hear why a leading multinational company that manufactures 

trucks, buses and construction equipment has consolidated their 

disparate data warehouse into a single Enterprise Data Warehouse 

and learn how truck sensor data is helping them to stand out from 

the competition and improve profitability. 

The Challenge | This company needed to combine sensor data 

with operational data to deliver compelling offers, provide greater 

customer service and improve profitability. 

The Solution | An integrated Enterprise Data Warehouse with a 

single global modelling standard. Automated and managed by 

WhereScape. 

The Benefit | The company gets value from their sensor data, 

shortening times to market and delivering BI solutions faster than 

ever before. 

Target Audience: Decision makers, BI Manager, BI Project 

Leader, CIO, Marketing, General Manager, Finance, IT Manager, 

Data Warehouse Manager 

Prerequisites: BI basic knowledge, BI experience, Data 

Warehousing basics 


Legende: 

Praxis 

Wissenschaft 

und Forschung 

Beratungsprojekte 

Interaktive 

Session 

12 

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T7 | DIENSTAG, 14:45 – 16:15 

Anforderungen für BI-Projekte BI-spezifisch erheben 

Raphael Branger 

IT-Logix AG 

Senior Solution Architect 

Haben Sie sich schon einmal gefragt, was BI-Anforderungen mit 

einem Autokauf gemeinsam haben? In diesem Vortrag erfahren Sie 

mehr dazu! Im Zentrum steht dabei die mögliche Strukturierung 

von BI-spezifischen Anforderungsinhalten sowie die Absteckung 

eines Rahmens für ‘erlaubte‘ Anforderungen. Denn wie die meisten 

Automodelle sind auch BI-Systeme heutzutage technologieseitig 

stark standardisiert … 

Thematisch wird u. a. auf folgende, BI-spezifische Anforderungsinhalte 

eingegangen: 

• Informationsprodukte 

• Datengrundlage 

• Navigation- & Selektionsframework 

• Layouts 

• Funktionalitäten 

• Verteilung 

• Sicherheit 

• Sonstige qualitative Anforderungen 

Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI Product Owner, BI Scrum 

Master, BI Fachanwender 


Warehouse 


T8 | DIENSTAG, 14:45 – 16:15 

Data Vault Hands On: AdventureWorks expandiert global und 

übernimmt CoolBikes – helfen Sie mit! 

Petr Beles 

2150 GmbH 

Senior Consultant 

Sie haben bereits über Data Vault gelesen und es hat Ihr Interesse 

geweckt, aber Sie können sich noch nicht im Detail vorstellen, wie 

man es praktisch umsetzt? Sie setzen bereits Data Vault ein und 

wollen sehen, wie andere Implementierer Data Vault umsetzen? 

Sie haben von Data Vault gehört, aber trauen den Versprechungen 

noch nicht? Dann kommen Sie mit an Bord für diese spannende 

Hands-On Case-Study basierend auf einer echten Geschichte: Das 

US-amerikanische Unternehmen AdventureWorks expandiert in 

neue Märkte. Nach dem Kauf eines Vertriebspartners in Deutschland 

fehlen globale Verkaufszahlen. Der CEO hat aber morgen 

eine Präsentation vor Investoren. Helfen Sie dem aufstrebenden 

Unternehmen, innerhalb von 90 Minuten die benötigten Daten zu 

laden, zusammenzuführen, Intercompany-Umsätze auszuschliessen 

und für den CEO einen ersten Report zu erstellen. 

Zielpublikum: Data-Management-Mitarbeiter und Teamleiter, 

Daten-Modellierer und Architekten 

Voraussetzungen: Interesse an Data Vault, Grundkenntnisse 

Daten-Modellierung. 

Sie benötigen ein eigenes Notebook mit WLAN und Google 

Chrome (oder mit Möglichkeit Google Chrome Portable ab USB- 

Stick zu starten). 



Vom Big Data Use Case zur Strategie: softwarebasierte 

Erstellung einer Big Data Roadmap 

Thomas Schräer 

saracus consulting GmbH 


Die Definition von Big Data Use Cases sind das allgemein akzeptierte 

Verfahren, um das Thema Big Data in konkretes Handeln 

zu übersetzen. Dies geschieht i.d.R. in Workshops, die per Brainstorming 

und damit häufig auch zufallsgesteuerten Prozess Ideen 

generieren. Damit Unternehmen aber das gesamte Spektrum an 

Big Data Einsatzmöglichkeiten in ihre Analyse einbeziehen können, 

hat die saracus consulting eine software-basierte strukturierte 

Vorgehensweise entwickelt. Dabei wird der saracus Big Data Use 

Case Configurator (BDUC) eingesetzt. Er enthält über 400 Use 

Cases aus einer Vielzahl von saracus-Projekten, aber auch aus 

Konferenz-Vorträgen oder anderen Medien und ermöglicht die 

strukturierte Konfiguration von unternehmensindividuellen Use 

Cases. Danach werden die Use Cases bewertet, die hoch priorisierten 

konkretisiert, sowie in eine Roadmap überführt. 

Zielpublikum: Vertreter aus den Bereichen Marketing, Vertrieb, 

Produktmanagement, Informations-Management, Controlling, 

Personal oder Produktion, die sich mit der Einführung von Big 

Data und der Identifizierung von Big Data Use Cases beschäftigen. 



Self-Service Analytics: 

Erkenntnisse aus Big Data mit neuen Technologien 

in Verbindung mit einer neuartigen Benutzerführung 

Christian Jurjut 

pmOne AG 


In diesem Vortrag geht es darum, wie einfach die Analyse grosser 

Datenmengen an strukturierten und unstrukturierten Daten unter 

Einsatz von Hadoop sein kann. Anhand typischer Einsatzszenarien 

und praktischer Beispiele wird gezeigt, wie Data Analysts in 

Unternehmen jeder Grösse alle ihnen vorliegenden Daten schnell 

integrieren, analysieren und visualisieren, um daraus neue Erkenntnisse 

zu gewinnen. Dabei werden Vorteile eines Data Lakes 

kritisch erörtert: also die die schnelle Bereitstellung von Daten, 

eine gleichbleibend gute Datenqualität und die Einhaltung betrieblicher 

Data-Governance-Richtlinien. Neue Technologien in Verbindung 

mit einer neuartiger Benutzerführung machen Self-Service 

Analytics möglich: Von der Daten-Vorbereitung, über Daten-Integration, 

-Aufbereitung, -Analyse bis hin zur Visualisierung kann 

ein Data Analyst eigenständig arbeiten. 

Zielpublikum: Zielgruppe ist jeder interessierte Data Analyst, 

der eigenständig und ohne Unterstützung von Programmierern 

arbeiten möchte. 

Voraussetzungen: BI Grundlagen, Grundwissen Big Data 


#DWZurich16 13


Programm | Dienstag, 22. November 2016 

T10 | DIENSTAG, 16:45 – 17.30 

Die schöne neue Welt von Self-Service BI und 

-Datenaufbereitung – Data Governance im Zeitalter von 

Datendemokratisierung und Cloud Computing 

Dr. Torsten Priebe 

Simplity 

CTO 

Schlagworte wie Data Democratization, Self-Service BI und Citizen 

Data Scientist hören wir nahezu täglich. Sie beschreiben ein 

neues Interesse daran, die Eigenständigkeit von Endbenutzern im 

Bereich BI und Analytics zu erhöhen. Diese Entwicklung wird von 

technologischen Trends wie SaaS und Cloud Computing forciert. 

Die Grundidee ist allerdings nicht neu, wir kennen sie als Schatten-IT 

- mit bekannten Herausforderungen in Bezug auf Data 

Governance und Compliance. Glücklicherweise gibt es auch hier 

Fortschritte mit neuen Werkzeugen und Methoden, die Flexibilität 

und Agilität ermöglichen, ohne den Blick auf ebenso wichtige Ziele 

wie Nachvollziehbarkeit und Vergleichbarkeit zu verlieren. Der 

Vortrag diskutiert die Thematik anhand konkreter Beispiele mit 

Produkten wie Microsoft Azure/Power BI, GoodData sowie der 

Accurity Data Governance Softwarefamilie. 

Zielpublikum: CDO, CIO, Data-Governance-Manager, BI-Manager, 

Data Scientists 

Voraussetzungen: BI-Grundlagen, DWH-Grundlagen, Data- 

Governance-Grundlagen 


T12 | DIENSTAG, 16:45 – 17.30 

Nachhaltiges Datenmanagement @ Hadoop: Was, wie, warum? 

Otmar Vobejda 

ADASTRA GmbH 

Director Data Integration 

Consulting Services 

Data Lakes, Data Reservoirs und Datenspeicherung auf Vorrat - 

vielversprechende Ideen, die aber auch eine Grundsatzfrage provozieren: 

Wie können Daten in einer solchen offenen Architektur 

überhaupt nachhaltig gesteuert werden? Anhand eines realen 

Beispiels zeigt die Studie einen gangbaren Weg zu einer robusten, 

zukunftsorientierten Datenmanagement-Plattform. 

Zielpublikum: BI- und Data Architekten, Data Stewards, Chief 

Data Officers 

Voraussetzungen: Grundwissen im Bereich Data Governance, 

Data Warehousing, Hadoop 

Schwierigkeitsgrad: Mittel 

Case Studies 

JEWEILS AM MONTAG UND DIENSTAG IN DER MITTAGSPAUSE 

T11 | DIENSTAG, 16:45 – 17.30 

Wetter-API – Echtzeitintegration von Wetterdaten 

in bestehende Business Logiken 

Dr. Martin Fengler 

Meteomatics GmbH 

CEO und Gründer 

MONTAG, 14:00 – 14:30 

Case Study WhereScape 

Why Do Data Warehouse/ 

Business Intelligence Projects Fail and What to Do About It? 

Adnan Chishti 

Stone Milliner Asset Management 

Chief Risk Officer 

Strategische Entscheidungen vieler Wirtschaftssektoren sind geprägt 

von Abhängigkeiten zum Wetter. Dabei steht insbesondere 

die Risikominimierung von Geschäfts- und Fertigungsprozessen 

im Vordergrund. Neben der Energiewirtschaft sind Sektoren wie 

die Landwirtschaft oder die Logistik zu nennen. Der Bezug der 

vielfältigen Wetterdaten, von Modellprognosen verschiedenster 

Anbieter über Beobachtungs- und historische Daten, ist traditionell 

extrem aufwendig. Die Meteomatics GmbH hat daher die 

Entwicklung einer Wetter-API vorangetrieben, welche die zielgerichtete 

Integration zahlreicher Wetterdaten über eine API in 

gängigen Programmiersprachen und BI-Tools ermöglicht. Die 

zugrunde liegende Technik erlaubt extrem hohe Zugriffsraten 

innerhalb kürzester Zeit und garantiert Anwendern damit permanenten 

Zugang zu den aktuellsten Modellprognosen sämtlicher 

gängiger Wettermodelle. 

Zielpublikum: BI-Projektleiter, BI-Manager, Datenarchitekten 

Voraussetzungen: Grundkenntnisse der Themen API und Business 

Intelligence 


Case Study BOARD Deutschland GmbH 

Planning 4.0 mit BOARD 

Sven Winter 

Account Manager 

BOARD International 

DIENSTAG, 14:00 – 14:30 

Case Study Ab Initio 

Informationen zu diesen und weiteren Case Studies finden Sie 

in Kürze online unter www.DW-Konferenz.ch. 

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www.DW-Konferenz.ch

MONTAG, 14:45 – 18:15 

Special Workshop Microsoft @ DW2016 

MICROSOFT 1: 14:45-15:30 UHR 

Geben Sie Ihre wertvollsten Assets nicht auf: Ihre Big Data 

Carlo Marchesi 

Data Platform Solution Architect, 

Microsoft Schweiz GmbH 

Speichern Sie die Daten Ihrer Organisation auf unbestimmte Zeit, 

und zwar unabhängig von ihrer Größe. Wägen Sie nicht länger aus 

Kostengründen ab, welche Daten Sie behalten, sondern bewahren 

Sie all Ihre Daten mit einer kostengünstigen Lösung auf, um gesetzliche 

und unternehmensinterne Vorgaben zu erfüllen. Denn 

mit Hadoop- und Spark-Technologien sowie der Cloud ist genau 

das jetzt möglich. 


Aufbau einer Cloud-Lösung für die umfassende Analyse von 

Kundendaten (bei e wie einfach) 


Data Science live: Betrugserkennung bei mobilezone mit Azure 

Machine Learning 

Philipp Müller 

Leiter Controlling, mobilezone AG 

und Sotiris Dimopoulos, 

Data Scientist, IT-Logix AG 

Hören Sie in dieser Session von mobilezone, wie IT-Logix in kurzer 

Zeit eine richtungsweisende Betrugs-Erkennungs-Lösung mit 

Azure Machine Learning und basierend auf Point of Sales Daten 

der Kassensysteme realisiert hat und was der konkrete Nutzen 

daraus ist. 


Coming soon 

Genaue Informationen erhalten Sie ab Mitte November auf der 

Konferenzwebseite www.DW-Konferenz.ch. 

Fabian Nilgen 

pmOne AG 


Ziel: Zusammenführung interner und externer Daten in der Microsoft 

Azure-Cloud und vereinheitlichte und hoch performante 

Bereitstellung für eine gezielte, umfassende Analyse von Kundendaten. 

Nutzen: Rundum-Blick auf die Kunden und damit verbunden die 

Möglichkeit, äußerst agil auf deren Bedürfnisse und Marktveränderungen 

zu reagieren. 

Technische Umsetzung/Ergebnis: Die gesamte Infrastruktur der 

bestehenden Data Warehouse-Lösung wurde vom lokalen Rechenzentrum 

in die Cloud überführt. Bei der anschließenden Neukonzeption 

ging es darum, verschiedene, historisch gewachsene 

Datenbanken nach dem ,Single Source‘-Prinzip zusammenzuführen 

und zudem multiple Datenquellen anzubinden. Die daraus 

resultierende einheitliche Datenbasis wurde über Microsoft Azure 

Cloud-Technologie hochskalierbar zur Verfügung gestellt. Darauf 

zugreifen können die etwa 50 Anwender mit den leistungsfähigen 

Auswertungswerkzeugen von Microsoft Power BI, die in einer 

Self-Service-Umgebung bereitstehen. Von dieser deutlich erweiterten 

Analyse-Funktionalität profitieren jetzt unterschiedliche 

Geschäftsbereiche des Energieversorgers. Mit modernsten Business-Intelligence-Instrumenten 

ausgestattet sind sie jetzt in der 

Lage, flexibel und eigenständig analytische Auswertungen vorzunehmen, 

Modelle aufzubauen oder auch Kennzahlen zu berechnen. 

#DWZurich16 15



Treffen Sie ihre Kursauswahl: 

Montag, 21. November 2016 

10:00 – 11:30 ❍ M1 ❍ M2 ❍ M3 

12:00 – 13:30 ❍ M4 ❍ M5 ❍ M6 

14:45 – 16:15 ❍ M7 ❍ M8 ❍ M9 ❍ Microsoft 

16:45 – 18:15 ❍ M10 ❍ M11 ❍ M12 

Dienstag, 22. November 2016 

10:00 – 11:30 ❍ T1 ❍ T2 ❍ T3 

12:00 – 13:30 ❍ T4 ❍ T5 ❍ T6 

14:45 – 16:15 ❍ T7 ❍ T8 ❍ T9 

16:45 – 17:30 ❍ T10 ❍ T11 ❍ T12 

Vorteilspreis für TDWI-Mitglieder! 

Wie werden Sie Mitglied? 

Alle Informationen unter www.tdwi.eu 

Konferenzpreise* 

Frühbucherpreise bis 28. Oktober 2016 

Package TDWI-Mitglied Nicht-Mitglied 

2 Tage ❍ CHF 1.150 ❍ CHF 1.250 

1 Tag ❍ CHF 950 ❍ CHF 1.150 

Registration ab 29. Oktober 2016 

Package TDWI-Mitglied Nicht-Mitglied 

2 Tage ❍ CHF 1.250 ❍ CHF 1.550 

1 Tag ❍ CHF 1.050 ❍ CHF 1.350 

Bitte vollständig ausfüllen. 

Vorname und Nachname 

Firma 

Abteilung 

* Alle Preise verstehen sich zzgl. der gesetzlichen Schweizer Mehrwertsteuer und beinhalten 

den Zugang zu allen Kursen und Sonderveranstaltungen, die Kursunterlagen, 

eine Konferenztasche, Mittagessen, Kaffeepausen und BI-SPEKTRUM-Abonnement 

sowie Teilnahme am Apéro riche. 

* Die Kursunterlagen der gebuchten Tage sind über den SIGS DATACOM iGuide abrufbar, 

soweit vom Sprecher zur Verfügung gestellt. 

Zahlungsweise 

m Rechnung bitte an meine Firma 

Bitte belasten Sie meine Kreditkarte: 

m Visa m Eurocard/MasterCard m American Express 

Position 

Strasse 

Karteninhaber 

PLZ / Ort 

Telefon 

Telefax 

E-Mail 

(Bitte deutlich schreiben! Wir informieren Sie mit E-Mails über wichtige Details zur Konferenz.) 

Datum / Unterschrift 

AGB und Erklärung zum Datenschutz 

Mit dieser Anmeldung akzeptiere ich die Allgemeinen Geschäftsbedingungen (AGB) der SIGS 

DATACOM GmbH. Die AGB für Konferenz- und Seminarteilnehmer habe ich vorab unter www. 

sigs-datacom.de gelesen. 

Um den Service und das Networking im Rahmen der Konferenzveranstaltung zu erleichtern, ist 

Ihr Konferenzbadge mit einem Barcode versehen. Es kann vorkommen, dass Sie innerhalb der 

Ausstellung oder in speziell ausgewiesenen Sponsorsessions gefragt werden, ob dieser Barcode 

gescannt werden darf. Bitte beachten Sie, dass Sie hierdurch eine elektronische Visitenkarte 

weitergeben. Sie können dies selbstverständlich jederzeit ohne jegliche Einschränkung Ihres 

Konferenzbesuchs ablehnen. SIGS DATACOM ist nicht verantwortlich für die weitere Nutzung 

der an Dritte weitergebenen Daten. 

Ich stimme zu, dass SIGS DATACOM GmbH mich per E-Mail über Veranstaltungen und Angebote 

informieren darf. 

m Nein, das möchte ich nicht. 

Darüber hinaus stimme ich zu, dass ich in unregelmässigen Abständen über Produkte und 

Dienstleistungen von Partnerunternehmen der SIGS DATACOM GmbH per E-Mail informiert 

werde. 

m Nein, das möchte ich nicht. 

Mir ist bekannt, dass ich meine Einwilligung mit Wirkung für die Zukunft widerrufen kann. Dies 

kann ich sowohl elektronisch als auch per Brief an die SIGS DATACOM GmbH, Lindlaustrasse 2c, 

53842 Troisdorf, info@sigs-datacom.de veranlassen. 

Kartennummer 

Anmeldung 

Anmeldeformular bitte faxen an: 

+49 (0) 2241 23 41-199 

oder einfach online anmelden: 


Veranstalter: 

SIGS DATACOM GmbH 

Lindlaustrasse 2c 

D-53842 Troisdorf 

Tel.: +49 (0) 22 41 23 41-182 

Fax: +49 (0) 22 41 23 41-199 

Hotelinformation 

Gültig bis 

Sonderpreisvereinbarung für DW2016 Teilnehmer bis 26. Oktober im 

Mövenpick Hotel Zürich Regensdorf 

Im Zentrum 2 

8105 Regensdorf, Schweiz 

CHF 220,00 für ein Classic Einzelzimmer 

CHF 246,00 für ein Classic Doppelzimmer 

Die angegebenen Zimmerpreise verstehen sich pro Zimmer und Nacht und beinhalten die 

gesetzliche MwSt., Frühstück, Service, sowie den Zutritt zu den Erholungseinrichtungen mit 

Fitnessbereich. Bitte beachten Sie, dass das Hotel ausschliesslich über Nichtraucherzimmer 

verfügt. Die City Tax von derzeit CHF 2,50 pro Person/Nacht wird separat verrechnet. 

Abrufstichwort ist DW2016 Teilnehmer 

Bitte buchen Sie Ihr Zimmer selbst. 

Tel.: + 41 (44) 8 71 51 11 

Fax: + 41 (44) 8 71 51 19 

www.moevenpick-hotels.com 

16 

www.DW-Konferenz.ch


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Veranstalter:

Konferenzprogramm der DW2016

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