München Cloudera Sessions

12. Oktober 2017, 8:00 - 18:00 Uhr | Eisbach Studios

Nehmen Sie an unseren Cloudera Sessions 2017 teil - hier treffen sich die intelligentesten Daten-Profis der Region, um über die neuesten Use Cases im Bereich Machine Learning und Artificial Intelligence (AI) zu diskutieren. Spannende Beiträge erwarten Sie zu den Themen vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) und Betrugserkennung sowie Verbesserung der Produktempfehlungen und proaktiven Kundenservice. Erfahren Sie aus erster Hand, wie unsere Experten datengesteuerte Erkenntnisse nutzen, um Unternehmen zu stärken, effizienter zu arbeiten und Risiken besser zu steuern.

 

 

 

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Zum Kalendar hinzufügen 2017-10-12 08:00 2017-10-12 18:00:00 Europe/Berlin München Cloudera Sessions Nehmen Sie an unseren Cloudera Sessions 2017 teil - hier treffen sich die intelligentesten Daten-Profis der Region, um über die neuesten Use Cases im Bereich Machine Learning und Artificial Intelligence (AI) zu diskutieren. Spannende Beiträge erwarten Sie zu den Themen vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) und Betrugserkennung sowie Verbesserung der Produktempfehlungen und proaktiven Kundenservice. Erfahren Sie aus erster Hand, wie unsere Experten datengesteuerte Erkenntnisse nutzen, um Unternehmen zu stärken, effizienter zu arbeiten und Risiken besser zu steuern. Eisbach Studios, Grasbrunner Straße 20, 81677 München, Deutschland

Agenda

08:00 - 09:00 Uhr: Registrierung und Frühstück

 

09:00 - 09:05 Uhr: Willkommen

Wolfgang Huber, Senior Regional Sales Director, Central Europe, Cloudera

09:05 - 09:50 Uhr: Cloudera Keynote

Machine Learning, Artificial Intelligence (AI) und die Zukunft von Big Data Analytics

Unternehmen und Organisationen aller Größen werden plötzlich von Daten aus unserer hyper-vernetzten Welt überflutet und suchen nach Lösungen diese zu analysieren um schnellstmöglich auf diese zu reagieren und agieren. Machine Learning und Artificial Intelligence (AI) helfen hierbei, Verhaltensmuster in diesen Daten zu verstehen, mögliche Resultate vorherzusehen, und Maßnahmen zu ergreifen, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Es entstehen täglich neue Use Cases im Bereich Machine Learning, die sich mit den Themen vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) und Betrugserkennung sowie Verbesserung der Produktempfehlungen und proaktivem Kundenservice befassen. Erfahren Sie aus erster Hand, wie die weltweit besten Unternehmen datengesteuerte Erkenntnisse nutzen, um ihre Unternehmen zu stärken, effizienter zu arbeiten und Risiken besser zu steuern.

Mike Olson, Co-Founder und Chief Strategy Officer, Cloudera

09:50 - 10:15 Uhr: Intel Keynote: Inside AI: Technologies fueling Advanced Analytics Workflows and Applications

Inside AI: Technologies fueling Advanced Analytics Workflows and Applications

The tremendous amount of data produced by devices and sensors contains incredible insight and value once analyzed and interpreted especially if in real time. Traditional analytics consists of Descriptive, Diagnostic and Predictive analytics, while Artificial Intelligence plays an increasingly important role at the upper echelon of advanced analytics including Predictive, Prescriptive, and Cognitive analytics. One of the best examples of the data deluge driving huge compute requirements and requiring AI solutions is automated driving. In this presentation we will review a full stack of end to end AI technologies and products for building AI solutions at enterprise scale with our fellow travelers.

Stephan Gillich, Director Technical Computing, Analytics, and Artificial Intelligence GTM, EMEA
Intel Deutschland GmbH

10:15 -10:45 Uhr: Keynote - Katharine Jarmul - GDPR: Welche Vorteile hat die neue Regulierung?

Daten sind wie das neue Öl, richtig? Immer größer werdende Datenmengen und die darauf aufbauenden Entscheidungen können den Erfolg oder auch Misserfolg eines Unternehmens bestimmen. Mit Big Data kommen jedoch Organisations- sowie Prozessabläufe ins Spiel, die im Zusammenhang mit der Herkunft und dem Schutz dieser Daten stehen. Mit der neuen Europäischen Datenschutzbestimmung, GDPR, wird von Unternehmen erwartet, dass alle diese Informationen organisiert, gekennzeichnet und ordnungsgemäß gesichert verarbeitet sowie auch gespeichert werden. Ein Albtraum für viele Unternehmen? Das muss nicht sein! Denn ein guter Datenbetreuer im Sinne der neuen Regulierung zu sein hat viele Vorteile: eine bessere Dokumentation der Daten und somit ein besserer Zugang zu diesen Daten für interne Teams, sicherere und ethisch vertretbarere Datenerhebung, gleichmäßiger verteilte Modelle sowie zufriedenere Kunden.

Katharine Jarmul, Data Scientist und Founder von Kjamistan

10:45 - 11:15 Uhr: Networking Pause

11:15 - 11:35 Uhr: Gastsprecher: Volkswagen - Smart Data for Connected Van

11:35 - 11:55 Uhr: Gastsprecher: MAN Truck & Bus AG - Data Governance

11:55 - 12:15 Uhr: Gastsprecher: Versicherungskammer Bayern

12:15 - 12:35 Uhr: Fast analytics on fast data in financial services

Olaf Hein, Principal Consultant und Teamleiter bei der ORDIX AG

Mit HDFS und HBase stehen zwei sehr gegensätzliche Systeme für die Speicherung von Daten im Hadoop Ökosystem zur Verfügung. Beide Systeme haben ihre Stärken und Schwächen, aber keins von beiden ist universell einsetzbar. Das führt oft zu komplexen hybriden Architekturen. Kudu füllt diese Lücke und vereinfacht die Architektur von Big Data Systemen erheblich.

Im Rahmen der Digitalisierung des Kreditprozesses wurde für eine große deutsche Bank eine neue Plattform auf Basis der Cloudera Hadoop Distribution erstellt. Kudu spielt in dieser Plattform eine zentrale Rolle.

Mit großem Erfolg wird Kudu für umfangreiche Analysen großer Datenmengen und als Storage Layer für verschiedene Banking Applikationen eingesetzt. In diesem Vortrag wird erklärt, welche fachlichen und technologischen Anforderungen im Projekt umzusetzen waren und warum Kudu eine gute Wahl für deren Realisierung ist.

12:35 - 12:55 Uhr: Datafication at Deutsche Börse

12:55 - 13:00 Uhr: Schlussrede 

13:00 - 14:00 Uhr: Mittagspause

Breakout Sessions: 14:00 - 17:15 Uhr

ML/AI & data science

14:00 - 14:55 Uhr:
Data Science im Unternehmen

Daniel Tydecks, Cloudera

Self-Service-Data Science ist einfacher gesagt als getan, vor allem auf Basis von Apache Hadoop. Die meisten Organisationen kämpfen, um die divergierenden Bedürfnisse der Datenwissenschaftler, Daten-Ingenieure, Betreiber und Architekten auszugleichen. Dieser Vortrag hinterleuchtet die zugrunde liegenden Ursachen, und stellt neue Entwicklungsmöglichkeiten vor, die dabei helfen Self-Service-Data Science zu verwirklichen.

Was Sie lernen werden:

  • End-to-End-Lebenszyklus der Datenwissenschaft
  • Häufige Einschränkungen
  • Vorteile von Data Science auf Apache Hadoop
  • Einführung in das Maschinelles Lernen
  • Kundenerfolgsbeispiele

15:00 - 15:55 Uhr:
Blockchain meets Machine Learning: How to develop your own intelligent Smart Contracts system

Data Reply

Blockchain-Technologien entwickeln sich zu wertvollen Hilfsmitteln für eine große Zahl von Anwendungsfeldern (z.B. Workflow Management, IOT, Insurance, Crowdfunding, …). Der Vortrag wird an einem einfachen Beispiel beleuchten, wie sich das Potential von Blockchain-Applications weiter steigern lässt, wenn Methoden des Machine Learning (z.B. Image Recognition, Topic Modelling, …) hinzugezogen werden.

Dazu wird in einem ersten Abschnitt grundlegende Theorie zu beiden Schlüsseltechnologien vermittelt und in einem zweiten Abschnitt eine kleine Python-Anwendung entwickelt, welche die besprochenen Themen praktisch verknüpft.

Thomas Schmiedel ist Data Scientist bei DataReply
Seine technologischen Schwerpunkte liegen in den Bereichen: Deep Learning, Neural Networks, Image Processing, Big Data und Blockchain-Technology. Er hat mehrjährige Erfahrung in der Telekommunikations-, Automobil-, Robotik- und Versicherungsindustrie.

15:55 - 16:15 Uhr:
Break

16:15 - 17:15 Uhr:
Building an IoT and Machine Learning Pipeline - Talend

The term “Internet of Things” (IoT) describes the networking of intelligent devices for analytics and to support humans in difficult decisions. Talend customers use IoT and Machine Learning for all kinds of applications: predictive maintenance of machines & vehicles, network optimization in energy, utilities & telco, or intelligent farming & crop sciences.

In this session, we’re going to show you how simple it is to build an IoT & Machine Learning pipeline with the Talend Big Data Platform.

Armin Wallrab, Director PRE-SALES CENTRAL EUROPE.

Cloud

14:00 - 14:55 Uhr:
Data Integration in the cloud

Syncsort & Microsoft

15:00 - 15:55 Uhr:
Cloudera in der Cloud

Michael Kohs, Cloudera

Vorteile der Elastizität und Flexibilität der Cloud nutzen

Schnellere Bereitstellungszeiten, niedrigere Gesamtbetriebskosten, verbesserte Handlings-Agilität - eine Cloud Infrastruktur kann Ihrem Unternehmen viele Vorteile verschaffen. In dieser Session werden Sie erfahren, wie Sie Ihre Hadoop Workloads in der Public Cloud nutzen zur Optimierung der Cluster Transience, Elastizität, Object-Storage-Integration und flexiblen Preisgestaltung.

Was Sie lernen werden:

  • Häufige Anwendungsmuster im Zusammenhang mit Hadoop in der Cloud
  • Wie man populäre Ausführungs-Engines mit Cloud-Objekt-Speicher ausführt
  • Wie Sie Ihre Arbeitsbelastung für Kosten und Bequemlichkeit optimieren können
  • Clouderas Vision für Datenmanagement und Analytics in der Cloud

15:55 - 16:15 Uhr:
Break

16:15 - 17:15 Uhr:
Big Data Services from small to huge Volume

Big Data Hadoop hat sich in den letzten Jahren immer mehr als neue Technologie bewährt, die das Management von großen strukturierten und unstrukturierten Datenmengen einfach und kostengünstig möglich macht. Nun stehen Unternehmen beim Einsatz von Big Data auch vor neuen Herausforderungen, weil der Einsatz von Big Data Technologien auch bei sehr kleinen Datenmengen sinnvoll sein kann und dabei die Skalierung der Plattform ohne Technologiebruch bis hin zu riesigen Datenmengen noch möglich sein soll.

Die Antwort auf Herausforderungen wie Small Volumes und Huge Volumes ist eine integrierte und skalierbare Big Data Hadoop Plattform, die technisch und betriebswirtschaftlich bereits für kleine Datenvolumen von wenigen hundert Megabyte geeignet ist aber auch ein Wachsen des Datenvolumens bis hin in den Petabyte-Bereich unterstützt.

Industrie 4.0

14:00 - 14:55 Uhr:
Accessing SAP data for EDW on Apache Hadoop & Data Science

Datavard

15:00 - 15:55 Uhr:
Real-time analytics for IoT and streaming data

Arcadia Data

IoT applications not only require real-time monitoring of streaming data, but also the ability to perform historical analysis. Businesses need deeper insights from both real-time streams and historical data to enable deep data discovery seamlessly on one modern BI and visual analytics platform. Learn how Arcadia Data works with Cloudera and helps users bring historical and real-time data managed by Cloudera’s various data management platforms like HDFS, Kudu, and Solr into a single visual analytics platform.

Duncan Paul, VP Sales EMEA - Arcadia Data

Duncan has spent over 15 years in data, analytics & information security and has fulfilled Sales, Alliance Management and Training roles in software companies including Cloudera, Autonomy & Symantec. An Engineer by first degree he’s well versed in aligning innovative data and analytics technology to business challenges across many industries including Financial Services, Telco, Retail, Government and Manufacturing. He has also worked across USA & EMEA assisting client organisations to align their resources to drive competitive advantage through driving insight from their information. Duncan’s latest challenge is to build the EMEA business for Arcadia Data and providing customers' business & data engineering teams with native Visual Analytics access to data whether its held on open data platforms, IoT, Streaming or Real-time.

15:55 - 16:15 Uhr:
Break

16:15 - 17:15 Uhr:
Data Reply & Cloudera: IoT Kurzvorträge

Data Reply on Big Data Predictive Monitoring 4.0
Presenter: Francesco Sbaraglia - Manager Big Data Operations, Data Reply

Eines der meist gehypten Themen um Big Data ist die Predictive Maintenance. In der Produktion werden zum Beispiel Sensordaten von Maschinen so analysiert, dass nächste fällige Wartungen genau prognostiziert werden können, um Ausfallkosten zu vermieden. Kann dieses gleiche Prinzip auch auf IT Infrastrukturen übertragen werden?

Genau das macht Big Data Predictive Monitoring. Es werden Metrics, der verschiedenen Ebenen der IT Systeme (z.B. Prozessor, Speicher, Netzwerk, ...) gesammelt. Die detaillierten Metadaten werden mit Hilfe von Hadoop Clustern gespeichert. Letztendlich dient dieses Monitoring nicht nur als Predictive Maintenance, sondern auch zur Optimierung der Performance und um Crashes zu prognostizieren. Denn anders als bei Maschinen können auch „Self-Healing“ Mechanismen genutzt werden.

Cloudera on Top IoT Use Cases

Presenter: Wim Stoop - Senior Technical Marketing Manager, Cloudera

BI & Cloud Analytics

14:00 - 14:55 Uhr:
Qlik & Cloudera – Self-Service Visual Data Exploration für die Massen

Qlik

Der echte Mehrwehrt Ihrer Cloudera Hadoop Distribution (CDH) erschließt sich erst, wenn Sie die Daten darin einer Vielzahl an Anwendern zur Verfügung stellen und nicht nur Ihren Data Scientists. Je mehr Mitarbeiter einfach und schnell aus Big Data geschäftsrelevante Informationen generieren und analysieren können, umso wettbewerbsfähiger wird Ihr Unternehmen. Lernen Sie, wie Qlik-Kunden bereits erfolgreich der Datenexplosion Herr geworden sind. Erleben Sie live, wie ein Qlik Self-Service Anwender sich mit Cloudera verbindet und on-Demand Daten lädt und selbst in Dashboards analysiert.

Matthias Herkommer, Manager Presales DACH
Seit 9 Jahren ist Matthias Herkommer bei Qlik in unterschiedlichen Positionen innerhalb des DACH Presales-Teams tätig. Zuvor durchlief er nach seinem Studium der Informatik und Betriebswirtschaft an der TU München, Positionen bei Siemens und EADS im Bereich Webentwicklung, Datenbankentwicklung sowie Reporting. Nach 5 Jahren als Solution Architect bei Qlik übernahm er die Rolle des Enterprise Architect, in der er seinen Fokus auf die größten, strategischen Kunden im deutschsprachigen Raum, aber auch international richtete und dabei vorwiegend Themenfelder wie Architektur, Security, Scalability der gesamten Qlik Plattform sowie Integration und Big Data. In 2017 übernahm er die Teamleitung des gesamtem Presales Team DACH bei Qlik.

Mihael Radosevic, Solution Architect
Mihael Radosevic verfügt als Solution Architect bei Qlik über eine breite Projekt- und Technologie-Erfahrung, die er in zahlreichen Analytics-Projekten gesammelt hat. Nach seinem Studium des Wirtschaftsingenieurwesens stieg er in die IT-Brache als Webentwickler ein und konnte über die Zeit umfangreiche Backend- und Datenbank-Erfahrungen sammeln. Mihael Radosevic hat sich auf Analytics spezialisiert und unterstützt Qlik‘s strategische Kunden-Lösungen mit Fokus auf die Trendthemen Real-Time BI, Advanced Analytics und Big Data.

15:00 - 15:55 Uhr:
Big Data Cloud Analytics – Erfolgsfaktoren und strategische Entscheidungskriterien

Deloitte

In der sich schnell wandelnden digitalen Gesellschaft ist die Reaktionsfähigkeit von Unternehmen auf sich stetig verändernde Kundenbedürfnisse und Marktentwicklungen ein entscheidender Erfolgsfaktor. Zur Erlangung eines Wettbewerbsvorteils spielt in Unternehmen zunehmend die Adaption von künstlicher Intelligenz und komplexer Datenanalysemethoden eine zentrale Rolle. So investiert bspw. die Lufthansa massiv in den Aufbau solcher Systeme [1][2]. In diesem Zusammenhang kann Cloud Analytics die digitale Agilität erhöhen, eine schnelle sowie flexible Einführung ermöglichen und letztlich den Wandel zum datengetriebenen Unternehmen fördern [3][4]. Wichtig ist, die grundlegenden Besonderheiten des Cloud-Computings im Bereich Big Data zu kennen und zu bewältigen. Wir werden daher in unserem Vortrag auf die folgenden Punkte eingehen:

  • Beispiele und Kundenerfahrungen mit dem Umzug Hadoop basierter Cloudera-Systeme in die Cloud
  • Präsentation praxiserprobter Cloud-Nutzungsstrategien im Bereich Big Data
  • Vorstellung des Für und Wider von In-House und Cloud-Infrastrukturlösungen
  • Kurze Einordnung der europäischen Datenschutzverordnung

Der Vortrag bildet die Basis für den erfolgreichen Einsatz der Big Data Infrastruktur mithilfe der sinnvollen, differenzierten und strategischen Nutzung der Cloud.

Quellen:

  1. Deloitte und Lufthansa – Smile
  2. Chen, Hong-Mei, et al. ""How Lufthansa Capitalized on Big Data for Business Model Renovation."" MIS Quarterly Executive 16.1 (2017).
  3. Beierschoder, Marc and Zimmer, Michael. ""Neue Steuerungskonzepte für BI."" BI-Spektrum (03-2016): 16-18.
  4. Davenport, Tom. The insight-driven organization: Management of insights is the key, Deloitte University Press, August 2015"

15:55 - 16:15 Uhr:
Break

16:15 - 17:15 Uhr:
Von physischen zu logischen Big-Data- Lakes

Von physischen zu logischen Big-Data- Lakes

Vernetzte Geräte, raumbezogene Systeme, OLTP, Social Media und andere Big-Data- Quellen erhöhen rasant das Datenaufkommen und die Datenvielfalt in physischen Data Lakes, die mithilfe moderner Big-Data- Technologien erstellt werden. Trotzdem ist es gegenwärtig praktisch unmöglich, aus diesen Daten sicher und zuverlässig Business Intelligence in Echtzeit zu generieren. Deswegen richten Organisationen aus den unterschiedlichsten Branchen ihre Aufmerksamkeit mittlerweile auf logische Data Lakes, die durch die Datenvirtualisierung möglich geworden sind. Besuchen Sie diese Session und finden Sie heraus, wie sich auch Ihr Unternehmen die Power von Big Data per Datenvirtualisierung zunutze machen kann.


17:15 - 18:15 Uhr: Networking Reception

 

Referenten


Mike Olson
Co-Founder und Chief Strategy Officer, Cloudera
Stephan Gillich
Director of Technical Computing and AI GTM EMEA, Intel GmbH
Katharine Jarmul
Founder, Kjamistan
Stefan D. Strehlow
Head of Big Data & Analytics, MAN Truck & Bus AG
Dr. Thomas Eichner
Chief Big Data Scientist, MAN Truck & Bus AG
Dr. Michael Nolting
Tech lead Connected Van, Volkswagen Commercial Vehicles
Dr. Robert Neumann
Founder and CEO of Ultra Tendency
Bai XIA
Technischer Big Data Architekt, Versicherungskammer Bayern
Robert Gunreben
Unternehmensarchitekt für Enterprise Data Management, Versicherungskammer Bayern
Olaf Hein
Principal Consultant und Teamleiter bei der ORDIX AG
Konrad Sippel
Head of Content Lab / Senior Advisor at Deutsche Börse
Viktor Frank
Product Management Big Data, T-Systems
Wolfgang Huber
Senior Regional Sales Director, Central Europe, Cloudera
Wim Stoop
Senior Product Marketing Manager, Cloudera
Michael Kohs
System Engineer,
Cloudera
Daniel Tydecks
System Engineer DACH & CE, Cloudera
Paige Roberts
Senior Product Marketing Manager, Syncsort
Rüdiger Schickhaus
Technology Solution Professional – Cloud Infrastructure - Open Source Global Black Belt Team, Microsoft
Matthias Herkommer
Manager Presales DACH, Qlik
Mihael Radosevic
Solution Architect, Qlik
Fabian Hefner
Big Data Lead, Deloitte
Francesco Sbaraglia
Manager Big Data Operations, Data Reply
Thomas Schmiedel
Data Scientist, DataReply
Michal Alexa
Service Line Manager, Datavard
Petra Pirron
Head of Marketing & Tele Sales, Datavard
Duncan Paul
VP Sales EMEA, Arcadia Data
Olivier Tijou
Senior Sales Director, Denodo
Dr. Christian Kurze
Principal Sales Engineer DACH, Denodo
Armin Wallrab
Director Pre-sales Central Europe - Talend

Sponsors

Premium Sponsor

Strategic Sponsors

Associate Sponsors

Startup Sponsors

Mediasponsor

5 Gründe an den Cloudera Sessions 2017 teilzunehmen

Warum Sie einen Tag mit uns verbringen sollten? Hier sind die 5 besten Gründe warum Sie an den Cloudera Sessions teilnehmen sollten.

Lernen

Ihre “Maschinen lernen” - tun Sie es auch. Erfahren Sie, wie Sie all diese Daten besser managen und analysieren können.

Stärken

Momentan sind Machine Learning und Artificial Intelligence ein großes Thema - stärken Sie Ihr Wissen mithilfe unserer Keynotes sowie technischen Breakout Sessions.

Verbinden

Treffen Sie das Cloudera Team, unsere Partner, sowie viele gleichgesinnte Experten aus der Data- Industrie.

Erfahren

Regionale Unternehmen ziehen vollen Nutzen aus ihren Daten und sie teilen ihre Erfolgsgeschichte während zahlreicher Präsentationen.

Interagieren

Unsere Panel Diskussion, sowie unser Aussteller Bereich bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten mit technischen Experten und unseren Partnern zu interagieren.