Programm 18.04.2016
April 2016: #DAALA – Digital Analytics Association Late Afternoon
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Dr. Martin Werner, Ludwig-Maximilians-Universität München
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Christoph Holz, visalyze GmbH
Abendliches Digital Analytics Networking Event mit zwei spannenden Vorträgen: "Datenanalyse gestern, heute und in Zukunft" und "Challenges in Data Science"
April 2016: Batch- & Stream-Processing mit Google Dataflow
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Dr. Alexander Albrecht, bakdata GmbH
Dataflow aka Apache Beam synthetisiert die Verarbeitung von Echtzeit- und Batch-Daten. Der Vortrag stellt die zentralen Konzepte und Möglichkeiten der Technologie vor an Beispielen.
April 2016: Clouds in the Wind – Big und Smart Data in der Cloud und trotzdem beweglich
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Dr. Michael Nolting, Sevenval Technologies GmbH
Smart und Big Data sind die Trendthemen heutzutage. Aber welche Technologie und welcher Anbieter sind für den speziellen Anwendungsfall am besten geeignet? Die entwickelte Entscheidungsmatrix soll den Zuhörer mündig machen, die im Markt verfügbaren Technologie-Stacks schnell zu vergleichen und die für den eigenen Anwendungsfall am besten geeigneten zu finden.
April 2016: Das Streaming Analytics Framework von OTTO
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Rupert Steffner, Otto (GmbH & Co KG)
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Jan-Hendrik Lendholt, Otto (GmbH & Co KG)
Fokus der Session ist das Streaming Analytics Framework und dessen containerized Micro-Service-Architektur. Gezeigt werden Design Patterns und Use Cases.
April 2016: Datenanalyse mit Python
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Johannes Hofmeister, Universität Heidelberg
Python bietet für die Datenanalyse einen interessanten Kompromiss zwischen allgemeinen Programmiersprachen und statistischer Auswertung. Mit Fokus auf komplexe Analysen.
April 2016: Datenpipeline-Komponenten für die SSIS
Die SQL Server Integration Services ermöglichen die Integration von Datenbanken in vorhandene IT-Landschaften. Die Session behandelt Framework und Eigenheiten der SSIS.
April 2016: Datenqualität für Entwickler
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Werner Keil, Creative Arts & Technologies
Big Data ohne Datenqualität wird chaotisch und bedeutungslos. Die Session bietet einen Überblick bekannter Standards, sowie deren Unterstützung durch Sprachen, APIs etc.
April 2016: Die Multi-Model-DB OrientDB + CQRS
Die Session stellt die Multi-Model-Graphen-Datenbank OrientDB mit node.js vor. Sie kann in Documents wie in Graphen speichern, was die Anwendung im Alltag sehr vereinfacht.
April 2016: Ergonomische Datendarstellung
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Daniel Greitens, MAXIMAGO GmbH
Daten sind nur so gut, wie dem Betrachter verständlich. Dieser Vortrag liefert psychologische Hintergründe und einen strukturierten Weg, wie Daten optimal aufbereitet werden können.
April 2016: Hey Cortana – let’s talk about Analytics!
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Olivia Klose, Microsoft Deutschland GmbH
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Marcel Tilly, Europäisches Microsoft Innovations Center GmbH
Ein Tiefflug über den Cortana Analytics Stack: Wie spielen die einzelnen Dienste, wie EventHub, Stream Analytics, Azure Data Lake, Azure Machine Learning und PowerBI zusammen?
April 2016: Interaktive Analysen mit Apache Spark
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Olivia Klose, Microsoft Deutschland GmbH
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Sascha Dittmann, Data Solution Architect, Microsoft Deutschland GmbH
Bei interaktiven Datenabfragen schwächeln die meisten Big Data Technologien. Diese Session zeigt die wichtigsten Grundlagen der In-Memory Technologie anhand von Codebeispielen.
April 2016: Looking for the meaning to our data
This talk is going to get deep into real world scenarios using Azure Machine Learning. Build from scratch a predictive model, comparing algrorithms and adding custom modules.
April 2016: Mehr als SQL Server in the Cloud
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Constantin Klein, Freudenberg IT GmbH & Co. KG
Gewinnen Sie in dieser Session einen Überblick über die Microsoft Cloud Data Platform und die Möglichkeiten beider Bereiche "Data & Storage" und "Analytics".
April 2016: Performance trotz Entity Framework
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André Krämer, Software, Training & Consulting
Ist das Entity Framework wirklich langsam? JA! In dieser Session werden wir uns ansehen, was das Entity Framework langsam macht und was wir dagegen unternehmen können!
April 2016: The UX of Data: Responsive Visualisierung
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Peter Rozek, exc.io germany GmbH
Big Data ist nicht gleich Smart Data. Interaktive und skalierbare Datenvisualisierung ist der nächste Schritt um Daten für den Nutzer nutzerfreundlich aufzubereiten.
April 2016: Verteilte Algorithmen am Beispiel von MapReduce
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Sascha Dittmann, Data Solution Architect, Microsoft Deutschland GmbH
MapReduce kann sowohl als eigenständiges System als auch als Abfragesprache implementiert werden. Gängige Problemstellungen von verteilten Algorithmen werden umgesetzt
Workshops 19.04.2016
April 2016: CQRS und Multi-Model-DB – ein Herz und eine Seele
Der Workshop führt Sie zunächst in das CQRS-Paradigma ein und leitet Sie behutsam hinüber in die Datenspeicherung mit node.js und OrientDB.
April 2016: Smart Data with Microsoft Azure
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Olivia Klose, Microsoft Deutschland GmbH
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Sascha Dittmann, Data Solution Architect, Microsoft Deutschland GmbH
In diesem Workshop werden wir anhand eines anschaulichen Szenarios die Analytics-Dienste der Azure-Datenplattform vorstellen und selber aufbauen, mit denen aus der Datenflut hilfreiche Erkenntnisse gewonnen werden können.
Referenten
Die Referenten der SMART DATA Developer Conference, 18.-19. April 2016 in München.