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Die vollständige Transparenz über alle Geschäftsprozesse sowie deren datenseitige Abbildung ist sicher schon lange ein Traum vieler. Doch vor allem im produzierenden Gewerbe ist damit ein hohes Investment verbunden, um die relevanten Daten innerhalb der Fertigung zu erfassen. Danach geht es an die Zentralisierung, Standardisierung und Integration mit anderen „klassischen“ Datenquellen. Die Fränkische IP hat sich dieser Herausforderung gestellt und betreibt heute eine Cloud-Plattform, die Daten vom Wareneingang über die Fertigung bis zur Auslieferung integriert auswertbar macht. In einem Traceability Portal stehen den Kunden der Fränkischen IP umfangreiche Analysemöglichkeiten für deren QA-Prozesse und weitere Planung von Produktionskapazitäten zur Verfügung.

Bei der Thesenarena laden wir unser Publikum ein, mutige und möglicherweise provokante Thesen zur Diskussion zu stellen, um unsere Referent:innen auf der Bühne herauszufordern. Jede These wird den Rednern und Rednerinnen 100 Sekunden zur Verfügung gestellt, um darauf zu antworten. Dies verspricht eine spannende und intensive Auseinandersetzung mit wichtigen Themen und wird sicherlich zu interessanten Erkenntnissen führen. 

Ein agiles Datenmanagement stellt für RAG (Retrieval Augmented Generation) eine entscheidendene Basis dar, um die Qualität der Antworten bei der Nutzung von generativer KI sicherzustellen. Die Integration von Retrieval- und Generationstechniken durch RAG ermöglicht umfassende und kontextuell relevante Ergebnisse und verbessert die Transparenz und Zuverlässigkeit von KI-Systemen. Durch das Einbeziehen von vorhandenem Wissen neben generativen Fähigkeiten unterstützt RAG eine zuverlässige Data Governance und verhindert Verzerrungen, was wesentliche Komponenten für ein steigendes Vertrauen bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz sind.In dieser Sitzung lernst Du die entscheidende Rolle kennen, die effektives Datenmanagement in Verbindung mit Gen AI spielt, und wie die Denodo-Plattform die Nutzung von künstlicher Intelligenz verbessern kann, indem sie einen größeren Kontext bietet und die Vertrauenswürdigkeit fördert.

Die Sporteinzelhandelsbranche setzt zunehmend auf die Nutzung von Daten als Teil des täglichen Geschäftsbetriebs. Mit ihrer neu modernisierten emnosSPORTS-Plattform hat emnos eine wahre Transformation erlebt, die auf der Grundlage von Echtzeit-Zusammenarbeit zwischen Sporteinzelhändlern und Sportmarken basiert. Um dies zu erreichen, benötigen sie intuitive, flexible Datenanalyse und -visualisierung für mehrere Nutzertypen und Organisationen - eine bekannte Herausforderung für emnos, die auf 15 Jahren Erfahrung in den Bereichen Sporteinzelhandel und Lebensmittelindustrie zurückgreifen können. Yellowfin und emnos arbeiten zusammen, um den Kunden von emnos, den Sporteinzelhändlern sowie den Sportmarken, schneller die neue emnosSPORTS-Plattform präsentieren zu können. Yellowfin stellt die eingebettete Analyseplattform bereit, die es emnos ermöglicht, ausgeklügelte Verkaufs-, Kunden- & Lager-KPIs und Prognosen für die Sportindustrie zu liefern – um letztendlich den Abverkauf von Sportartikel zu maximieren, Planungsineffizienzen zu reduzieren und sicherzustellen, dass die richtigen Produkte zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu haben sind, um bei den Verbrauchern zu punkten.

Die führenden Unternehmen in der Wirtschaft von morgen werden Daten + KI-Unternehmen sein. Heute ist das Data Lakehouse ein bewährtes Verfahren, da es die Leistung und Zuverlässigkeit von Data Warehouses mit der Elastizität und Kosteneffizienz von Data Lakes verbindet. Aber was ist mit KI? Das Data-Intelligence-Paradigma von morgen bettet KI in jede Schicht und alle Funktionen der modernen Datenplattform ein, um Unternehmen auf der ganzen Welt zu verändern. In dieser Breakout-Session werden wir einen Blick hinter die Kulissen werfen und sehen, was uns in Zukunft erwartet.

EN:Explore how Microsoft Fabric is enhanced by WhereScape. Learn about streamlined migration, low-code integration, and enhanced metadata management, boosting data management efficiency. Experience the synergy between WhereScape and Microsoft Fabric for advanced data technology.

The users of a modern data & AI platform can be very different with their individual needs in terms of development productivity, performance, user-friendliness and, of course, the use of the latest ML & AI technologies. In this talk, we will take a closer look at three user types: DATA PRODUCT BUILDER - as a technologist, is interested in quickly converting technical requirements into intuitively usable data products. Access to all relevant data, high-performance pipelines, data quality and professional presentation/management of data products are important success factors here. CITIZEN DATA SCIENTIST - as a business user, prefers to analyze specific questions "at the speed of thought" and appreciates the ease of use of data products and ML/AI functions. ML AND APPLICATION ENGINEER - helps to put an AI experiment/MVP into production, e.g. in the form of an intelligent, scalable app. The focus here is on the ability to use suitable software/frameworks (on a container basis), apply MLOps practices and operate the entire solution securely. How well does the Snowflake perspective fit your company's data strategy? The Snowflake team on site is looking forward to numerous and lively discussions after this talk!

Wirklich vollständige Data Vault Automatisierung bedeutet, dass kein Data Vault Know How mehr benötigt wird. Mit dieser Vision haben Reinhard und Marco Yotilla entwickelt. Der innovative Ansatz von Yotilla automatisiert die Data Vault Datenmodellierung vollständig und ermöglicht die Definition der Business Logik ohne Kenntnisse des Data Vault Datenmodells. Im Breaktalk stellen wir die Arbeitsweise mit Yotilla vor und zeigen wie Yotilla alle Änderungen am Data Warehouse automatisiert, sodass Sie mit geänderten oder neuen Anforderungen des Business zeitgleich Schritt halten können. Am Kundenbeispiel zeigen wir, dass Yotilla sowohl die Kosten für die Erstellung und Weiterentwicklung des Data Warehouse erheblich reduziert als auch deutlich schneller Nutzen stiftet.

Wir bei LAYA haben uns für einen unkonventionellen Ansatz entschieden: Push statt Pull! In diesem Vortrag erzählen wir euch, warum und wie wir das gemacht haben. Mit unserer Azure Data Factory, Snowflake und dbt-basierten Architektur zeigen wir euch, wie wir die Herausforderungen gemeistert haben und was wir daraus gelernt haben.

OTTO wandelt sich zur Plattform und ist längst nicht mehr nur reiner Händler, sondern auch Marktplatzanbieter. Die Anzahl der Marktplatz Partner wächst dabei kontinuierlich. Dies bietet viele Chancen - aber eben auch einige Herausforderungen. Wie wir die Unterstützung unserer Partner in Zukunft mit Hilfe eines GenAI basierten Chatbots effizienter gestalten wollen und wieso uns das einen ganzen Zoo bunter Tierchen zur Optimierung der KI beschert hat, erfährst du im Vortrag.

MediaMarktSaturn muss Datenanalysen im großen Maßstab ermöglichen, um den steigenden Marktanforderungen gerecht zu werden. Der Vortrag veranschaulicht die Reise von der zentralisierten Analytik des BICC über einen vollständig dezentralisierten Data-Mesh-Ansatz hin zu einer hybriden Lösung in der neuen analytischen Plattform. Wir betrachten die Vor- und Nachteile jedes Konzepts basierend auf eigenen Erfahrungen. Daraus ziehen wir Schlüsse, wie skalierbare Analysen erreicht werden können, wobei auch eine unternehmensweite Akzeptanz angestrebt wird. In diesem Zusammenhang können organisatorische Strukturen, analytische Reife und rechtliche Anforderungen größere Herausforderungen darstellen als die Technologie selbst.

Unsere Unit hat die Chance, mit ihren Plattformen und Daten in die AWS Cloud zu gehen. Das ist eine positive Perspektive und eine große Herausforderung zugleich. Parallel zur technischen Transformation, versuchen wir, allen Mitarbeitenden ein Re-Skilling zu ermöglichen und eine kulturelle Transformation durchzuführen. Die Hauptherausforderungen, denen wir dabei begegnen, sind: Umgang mit Ungewissheit Das Buy-In der Mitarbeitenden für den Move in die Cloud zu erhalten Das Re-Skilling durchzuführen Den Menschen das Gefühl von Zugehörigkeit und psychologischer Sicherheit zu geben in einem komplexen Umfeld Erfahre im Vortrag mehr dazu, wie wir mit diesen Herausforderungen umgehen (u.a. mit Nutzung von Erkenntnissen aus der Neuropsychologie und ohne besonderes Budget) und welche Maßnahmen am besten funktioniert haben! Wir freuen uns auf Euch!

Der Ansatz eines zentralen Data Warehouse für alles kann als Fehlschlag angesehen werden - zu teuer, zu langsam, zu umständlich. Doch wie kann eine ganzheitliche datenbasierte Sicht auf das Geschäft erreicht werden? Wie geht man mit Datensilos und verschiedenen Geschäftsprozessen nach Übernahmen um? Wie lässt sich ein Gleichgewicht zwischen dem Aufbau einer Datenplattform und der Bereitstellung spezifischer Antworten auf Geschäftsfragen herstellen? Dr. Clemens Schäffner wird diese Fragen diskutieren und aufzeigen, wie Gerresheimer eine geeignete Datenstrategie entwickelt hat, welche konkreten Umsetzungsschritte unternommen wurden und wie die langfristige Vision Schritt für Schritt angegangen wird.

Die stetig wachsende Anzahl an Multichannel Marketing-Kampagnen erhöht die Komplexität der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit zur Planung und Umsetzung der Maßnahmen. Die excelbasierten, dezentralen Planungen führten in der Vergangenheit zu großem manuellem Aufwand und Inkonsistenzen. Mit der Einführung einer cloudbasierten Marketing-Ressource-Management-Lösung (MRM) wird ein „Single-Point-of-truth“ geschaffen. Durch die integrierten Workflows kann zwischen den Beteiligten deutlich effizienter zusammengearbeitet werden.

KI verändert bereits jede Branche, indem sie unsere Fähigkeiten erweitert, die Arbeit transformiert und eine neue Welt voller Möglichkeiten schafft. In dieser Masterclass-Session besprechen wir, wie das Cloud-Angebot von Microsoft Sie bei der KI-Transformation unterstützen kann. Von Copiloten, die Sie produktiver machen, bis hin zu fortgeschrittenen LLMs und SLMs werden wir uns mit den Technologien befassen, die Ihnen helfen, das Zeitalter der KI anzuführen. Wir werden auch über den Aufbau moderner Datenplattformen sprechen, die als Grundlage für Ihre KI-Initiativen dienen. Mit Microsoft Fabric für Analytics und Microsoft Purview für Governance und Sicherheit decken wir die gesamte Data Estate ab.

EN:Join us to explore the World of Data Vault Modeling and discover the keys to successful agile EDW deployments. We will answer the questions: What is Data Vault Modeling? How is it different from other techniques? Why do we use it? And, how can we apply DV successfully? This is a dynamic and interactive session where we will pursue ideas, discuss patterns and take the first steps into modeling a Data Vault. And as a bonus you will meet other data modelers and learn something new.

Carsten Schweiger, DWH-Engineer und Agile Coach, zeigt, wie langwierige und aufgeblähte DWH-Projekte ein Relikt der Vergangenheit werden. Ein model-driven Data Vault-Ansatz und kurze Feedback-Zyklen bringen Business und IT zusammen. Automatisierung und Standardisierung im Entwicklungsprozess senken Kosten und Aufwände drastisch. Willkommen in einer Welt, in der Time-to-Market kein Hindernis mehr darstellt, sondern einen Wettbewerbsvorteil bietet.