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Big Data in Business workshop - 15./16. Juni  2017 in Leipzig

Nach der positiven Rückmeldung zum Big Data in Business Workshop 2015 (www.scads.de/bidib2015) haben wir uns entschieden den Workshop als 2-Tages Veranstaltung zu wiederholen. Der Big Data in Business Workshop ermöglicht Vertretern regionaler und international agierender Unternehmen sowie Wissenschaftlern aus der Informatik einen praxisbezogenen fachlichen Austausch. In Zeiten der Digitalen Transformation werden weite Teile der Industrie zunehmend mit der Problematik enorm großer und komplex aufgebauter Datenmengen konfrontiert, die einerseits großes wirtschaftliches Potential, anderseits viele bisher nicht umfassend adressierte praktische Hürden mit sich bringen. Der IT-Sektor erarbeitet unter dem Schlagwort Big Data derzeit Schlüsseltechnologien, mit dem sich die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen gewinnbringend und verlässlich durchführen lassen.

Die Referenten berichten im Rahmen des Workshops über Strategien und gefundene Best Practices aus Ihren Organisationen und diskutieren mit den Teilnehmern über aktuelle Fragestellungen, Technologien und ihre bisherigen Erfahrungen. Zusätzlich informieren die Leipziger Forscher über ihre bisherigen Ergebnisse und prototypischen Lösungen. Der Workshop soll daher insbesondere bestehende Kooperationen festigen und ausbauen sowie den Kontakt zu weiteren Kooperationspartnern schaffen.

Während des Workshops werden viele Freiräume für die Interaktion der Teilnehmer zur Verfügung stehen, um über vorgestellte Lösungen und Problemstellungen ausführlich diskutieren zu können. Zusätzlich laden wir alle Teilnehmer am Abend zu einem Big Data Buffet im Bayrischen Bahnhof ein und freuen und auf spannende Diskussionen und Austausch.

Programm

Donnerstag - 15.06.2017

Zeit Thema Sprecher
9:40 Anreise  
10:00 - 10:20 Begrüßung, Vorstellung ScaDS Prof. Dr. Erhard Rahm, Universität Leipzig
10:20 - 11:00 From Discovery to Implementation: Applications, Technologies and Realization of Big Data Use Cases @ BMW Dr. Benny Kneissl, BMW Group
11:00 - 11:20 Kaffeepause  
11:20 - 11:50 Big Data im E-Commerce – Herausforderungen in der Online-Marktanalyse Dr. Hanna Köpcke, Webdata Solutions 
11:50 - 12:20 Logical Data Warehouse: the next generation of data integration Dr. Salvatore Raunich, Data Virtuality Inc.
12:20 - 13:20 Mittagspause  
13:20 - 14:00 Big-Data - Einsatzbereiche, Ziele und Praxis-Erfahrungen bei Immowelt Axel Schwanke, Immowelt AG
14:00 - 14:40 Realtime Analytics/Applications: specific use cases, technical challenges, common architectural patterns, und experiences Dr. Stephan Ewen, Data Artisans
14:40 - 15:00 Kaffeepause  
15:00 - 15:30 Intelligent Cloud Operations using Event Streams and Analytics Prof. Dr. Jorge Cardoso, Huawei Technologies
15:30 - 16:10 Künstliche Intelligenz in der Industrie – The next big thing (Was genau steckt dahinter und wo finden wir bereits heute Anwendungsfälle?) Jens KamionkaT-Systems Multimedia Solutions GmbH 
16:10 - 16:40 Mining Heterogeneous Data with Spark Dr. Tobias Koetter, KNIME.com
16:40 - 18:00 Demosession  
18:00-19:00 Transfer/Fußweg zum Bayrischen Bahnhof  
19:00-23:00 Big Data Buffet im Bayrischen Bahnhof  

Freitag - 16.06.2017

Zeit Thema Sprecher
9:30:10:00 Suggestions based on Tracking-Data (working title)  Joshua Bacher,  Otto (GmbH & Co KG)
10:10 - 10:40 Samsara: Declarative Machine Learning on Distributed Dataflow Systems  Dr. Sebastian Schelter, TU-Berlin
10:40 - 11:00 Kaffeepause  
11:00 - 11:40 Data Value – Wann landet das auf dem Geschaeftsbericht Markus Zappolino, Dell EMC
11:40 - 12:20 Herausforderung bei der Vorbereitung von Big Data Projekten Dr. Steffen Preißler, SQL-Projekt-AG 
12:20 - 13:20 Mittagspause  
13:20 - 13:40 Anti-spam and Machine Learning at LOVOO Juan De Dios Santos, LOVOO GmbH
13:50 - 14:20 Demos/Networking  
14:20 - 15:00 Kaffeepause  
15:00 - 16:00 Demos/Networking  

  

Demos und Postersession

Aktuelle Projekte des BigData-Zentrums präsentieren sich mit Postern und spannenden Demonstratoren. 

Graphanalytics and Business Intelligence with Gradoop

GRADOOP (Graph analytics on Hadoop) is a new scalable framework for graph analytics under development at the University of Leipzig. To allow data scientists and business analysts the declaration of complex analyses involving graphs in an easy and intuitive way, GRADOOP offers an expressive and flexible data model. Besides data management, the data model includes a wide range of analytical operators and advanced data mining algorithms. Operators as well as algorithms can be combined to complex analytial workflows and applied to different domains.

A major use-case is the application of graph analytics for Business Intelligence.  Here, the flexible graph model allows integrating arbitrary business objects and their mutual relationships  from productive business information systems. GRADOOP allows OLAP-style operations including aggregating business measures, creating topological graph summaries and extracting interesting patterns. 

 André Petermann
 

Text Mining with CTS

The Canonical Text Miner is a modular framework for text mining that uses instances of CTS as data source. The tool is designed as a 3-layered webservice architecture with RESTFul data requests on layer 1, RESTFul data visualisations on layer 2 and an openly usable graphical user interface on layer 3.

 Jochen Tiepmar

 

Big Data Architectures for Predictive Analytics 

Many operational business decisions need the latest information about running processes. We present the current work on big data architectures for real-time predictive analytics. We implemented a prototype for operating room management which makes online predictions of remaining surgery time to optimize the scheduling of surgeries. It is based on scalable technologies to enable the processing of large-scale live data of devices and equipment as well as build machine learning models.

Norman Spangenberg
  Monitoring Sensor Data of Offshore Wind Power Turbines

Reliable operation of offshore wind turbines requires monitoring methods that are reliable, fast and precise. This demo shows a fully
automatic anomaly detection framework that identifies and pinpoints a wide range of interesting behavioural changes in wind SCADA data using thousands of sensors.
 Steffen Dienst
 

EXPLOIDS (Explicit Privacy-Preserving Host Intrusion Detection System) ist ein System zur Erkennung und Aufklärung von IT-Sicherheitsvorfällen. Das System verwendet neue technische Methoden die es ermöglichen, Angriffsspuren zu sammeln, Angriffe zu erkennen und diese forensisch auszuwerten. Dem Angreifer soll es dabei nicht möglich sein, das Erkennungssystem selbst zu manipulieren.

 Martin Grimmer

Anomaly detection in stream data

Applying analytics methods on varying large scale sensor data is a challenging task. As a general purpose set up, we present a cloud-based infrastructure for collecting and evaluating sensor data, exemplary using energy monitoring data from an HPC-system. Thereby, the interest lies in anomaly detection that could indicate problems in the cooling system of the HPC-machine.

Christoph Lehmann

Automatic or user-defined method for submission of complex data-intensive workflows

Nowadays, analysis of large data sets requires not just the processing of individual analysis steps, but rather complex analytical workflows including steps for data integration, pre-processing and computational intensive methods. To handle the increasing amount of data, we present an approach to interact from within the workflow management system KNIME with the connected High Performance Computing system via the HPC-middleware UNICORE and present results for significant runtime improvements.

René Jäkel

 

 

 

 

Veranstaltungsort

Universität Leipzig

Felix-Klein-Hörsaal

Paulinum 5.Etage

 

 

Abendveranstaltung "Big Data Buffet"

         

Bayrischer Bahnhof

Bayrischer Platz 1

04103 Leipzig

Fußläufig in ca. 20 Minuten erreichbar (Karte). 

Mit der Straßenbahn können Sie auch vom Augustusplatz aus mit der Linie 16 (Richtung Lößnig) und einem Kurzstrecke-Ticket zum Restaurant fahren (Haltestelle Bayrischer Bahnhof).

 

Organisation

Der Workshop wird in Kooperation von ScaDS Dresden/Leipzig und dem Institut für Angewandte Informatik e. V. an der Universität Leipzig (InfAI e.V) organisiert. 

 

 

Übernachtungsmöglichkeiten

Bitte buchen Sie Ihre Unterkunft zeitnah, da im Zeitraum der BiDiB 2017 das Leipziger Bachfest (http://www.bachfestleipzig.de) stattfindet.

Folgende Unterbringungen sind in der Nähe des Veranstaltungsorts:

Aparion Apartments

Meininger Hotels

Intercity Hotel

Park Hotel Leipzig

Victor's Residenz Hotel