Big Data Strategiedialog, 12.-13. April 2016

Daten sind in der Wissensökonomie der vierte Produktionsfaktor neben Kapital, Arbeit und Rohstoffen. Big Data ermöglicht ganz neue Dimensionen IT-gestützter Managemententscheidungen und automatisierter Analyseprozesse. Big Data hilft, die Business Performance in vielen Bereichen nochmals zu verbessern und auf Veränderungen in den Märkten schneller zu reagieren. Big Data ermöglicht auch neue Geschäftsmodelle und Services.

Big Data ist eine Kombination disruptiver Technologien, welche die Wirtschaft so nachhaltig verändern werden wie zuletzt das Internet selbst. Die Wettbewerbsvorteile der Unternehmen, die Big Data für Ihre Branche intelligent umsetzen, werden dramatisch sein, denn diese Unternehmen werden alle Prozesse beschleunigen, Entscheidungen schneller treffen und sich schnell ändernden Rahmenbedingungen ebenso schnell wie intelligent anpassen können. Dass dies keine Marketing-Slogans der IT-Industrie sondern Fakten sind, untermauern einige empirische Studien zum Thema. Big Data rechnet sich.

Neuartige Datenbanken, linguistische Analysen und Visualisierungs-Tools kommen zum Einsatz. Sie erfordern schnellere IT-Systeme, leistungsstarke Netze und riesige Speicher. Der Cloud kommt dabei eine Schlüsselrolle zu, denn in verteilten vernetzten Rechenzentren lassen sich auch die größten Datenmengen in Echtzeit auswerten und auf jedem Endgerät bereit stellen. Daraus folgt, dass IT-Sicherheit und rechtliche Rahmenbedingungen eine Herausforderung bei der Nutzung von Big Data darstellen.

Die Relevanz des Themas spiegelt sich auch in der Marktentwicklung: Der weltweite Umsatz mit Big Data Applikationen und Technologien wird 2017 bei mehr als 50 Mrd. US-Dollar liegen, 2013 waren es noch 10 Mrd. US-Dollar. 45% der europäischen Unternehmen haben konkrete Big-Data-Initiativen gestartet (Asien/Pazifik: 39%, USA: 68%), 75% der deutschen Unternehmen beschäftigen sich mit dem Thema.

Dass in der Analyse der vorhandenen Datenmengen eines Unternehmens sehr viel mehr geschäftliches Potenzial steckt als tatsächlich genutzt wird, spüren die meisten Manager instinktiv. Technologisch ist auch vieles möglich, aber es mangelt noch an Ideen, Erfahrungen und Strategien – an dieser Stelle setzt der Big Data Strategiedialog an mit zwei Tagen Networking zwischen Entscheidungsträgern aus Anwender- und Anbieterunternehmen.

Der Big Data Strategiedialog skizziert Wege zur gewinnbringenden Nutzung von Big Data Technologie und zeigt anhand einiger Business Cases auf, wie sinnvoll die Nutzung in einzelnen Bereichen sein kann. In 17 Networking Sessions finden inhaltlich vorbereitete Gespräche mit Entscheidern und Anbietern statt, um Erfahrungen auszutauschen, Projekte zu besprechen, Ideen zu gewinnen und Strategien zu entwickeln.

Key Business Value von Big Data:

Die Real Time Company wird Realität. Alle Akteure in allen Bereichen haben zeitnah Zugriff auf die gleichen und umfassenden Informationen.
Detaillierte Performance-Daten in Echtzeit ermöglichen erweiterte Simulationen und eine schnellere Time-to-market.
Kundensegmente können im Datendschungel viel besser identifiziert und gezielter angesprochen werden
Die intelligente Auswertung und Aufbereitung sehr großer Datenmengen in Echtzeit ermöglicht einen besseren und schnelleren Decision Support für alle Entscheidungen.
Es entstehen neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen im Zusammenhang mit E-Business

Beispiele für den Einsatz von Big Data in Geschäftsbereichen:

Marketing und Vertrieb können Angebote und Prozesse besser und automatisiert auf Kundensegmente und einzelne Kunden abstimmen.
Der Produktionsbereich kann mit dem Internet der Dinge und Machine-to-Machine-Kommunikation Produktionsprozesse optimieren. Sensoren erfassen entlang der Produktions- und Lieferketten und auch im Betrieb große Datenmengen. Industrieunternehmen verknüpfen die beteiligen Bereiche und binden Zulieferer und Partner ein.
Im Finanzbereich verbessern hochkomplexe Berechnungen das Controlling und Reporting.
Forschung & Entwicklung profitiert im Rahmen des PLM z.B. von der Auswertung von Sensordaten im Einsatz befindlicher Produkte oder von komplexen Social-Media-Analysen zur Auswertung von Kundenfeedbacks.

Business Matching

So funktioniert es

Wir lassen nur Entscheider größerer Unternehmen und erfahrene Berater als Teilnehmer zu. So entsteht eine Gruppe, in der sinnvolles Networking möglich wird.
Als Teilnehmer erhalten Sie einen Online-Fragebogen für Interessen und Kompetenzen, zu denen Sie sich austauschen möchten.
Ihr Interessen- und Projektprofil wird mit den Profilen aller anderen Teilnehmer (Peers und Anbieter) gematcht.
Die Ergebnisse des Matchings erhalten Sie vor dem Event in der Online-Matchingplattform. Hier sehen Sie, wie andere Teilnehmer Ihnen bei Ihren Herausforderungen helfen können und umgekehrt.
Die Ergebnisse sind aus Gründen der Übersichtlichkeit nach Matching-Relevanz sortiert: Trifft starkes Interesse auf Kernkompetenz, steht dieser Match ganz vorne in der Liste.
Auf Basis dieser Ergebnisse können Sie Gesprächspartner auswählen und priorisieren oder selbst als Gesprächspartner selektiert werden.
Matching und Selektion führen zu individuellen Ablaufplänen mit Agenda für jedes Einzelgespräch, damit Sie Ihre Zeit optimal nutzen können.

Wir helfen Ihnen proaktiv bei diesem Prozess, der insgesamt nur etwa 2 x 10 Minuten beansprucht und effizientes Networking auf höchstem Niveau ermöglicht.

Robert Wucher
Head of Technology and Digital Client Solutions
GfK

Von Big data zu Smart Data – bessere analytische Modelle durch Datenintegration 2.0

Von Big Data zu Smart Data – bessere analytische Modelle durch Datenintegration 2.0

Herausforderungen und Chancen für die Marktforschungsindustrie
Data Lab – wie wir die Herausforderung strukturell angehen
Data Lake – unsere Lösungsplattform für Datenintegration 2.0
Fallbeispiel: Optimierung der Online Media-Planung
Fallbeispiel: Optimierung von Produkt-Launches und Markterfolg
Entwicklungsprojekte: Interaktives Forecasting, Agiler Hypothesentest, Social Media im Kontext verstehen

Dr. Ralph Wirth
Head of Data Lab
GfK

Von Big data zu Smart Data – bessere analytische Modelle durch Datenintegration 2.0

Von Big Data zu Smart Data – bessere analytische Modelle durch Datenintegration 2.0

Herausforderungen und Chancen für die Marktforschungsindustrie
Data Lab – wie wir die Herausforderung strukturell angehen
Data Lake – unsere Lösungsplattform für Datenintegration 2.0
Fallbeispiel: Optimierung der Online Media-Planung
Fallbeispiel: Optimierung von Produkt-Launches und Markterfolg
Entwicklungsprojekte: Interaktives Forecasting, Agiler Hypothesentest, Social Media im Kontext verstehen

Dr. Marcus Mende
General Manager
data2face GmbH

Qualitative Kunden-Insights durch Echtzeitanalytik des Verhaltens von Website-Besuchern

Qualitative Kunden-Insights durch Echtzeitanalytik des Verhaltens von Website-Besuchern

Grundidee: Nutzung der interpretativen Datenkompetenz der Marktforschung für Big Data Analytics, um das Kundenverhalten auf einer spezifischen Webseite zu analysieren.
Ansatz: Qualitative Echtzeit-Segmentierung aller Besucher einer Webseite in User-Typen durch Analyse der Clickstream Daten mit Hilfe von „Deep Learning“-Technologien (KI basiert)
Methode/Technologie: Identifikation von Verhaltensähnlichkeiten durch automatisierte, semantische Datenanalysen als Cloud-Services (NoSQL-Ansatz)
Perspektive: Disruptives Potenzial durch darauf aufbauende „Dynamic Surveys“ = Qualitative ‚in-the-moment‘-Befragung von verhaltensähnlichen Usern (= Personas / Target Groups)

Nach seinem Betriebswirtschaftsstudium und seiner Promotion an der Universität zu Köln begann Dr. Marcus Mende seine berufliche Laufbahn als Consultant und zuletzt Partner bei international tätigen Beratungsunternehmen für das Vertriebs- und Marketingmanagement.

Zwischen 2004 und 2012 verschiedene Managementpositionen innerhalb der Schober Information Group, einem der größten Marketing-Dienstleister für Datenanalytik und personalisierte Multi-Channel-Services.

Ab 2013 Entwicklung und Aufbau der data2face GmbH, einem Joint Venture des internationalen Marktforschungsinstituts PSYMA GROUP AG und dem High Tech Unternehmen epoq internet services GmbH.

data2face identifiziert Personas durch die Analyse des Klickverhaltens von Website-Besuchern in Echtzeit.

Hierzu werden semantische Datenanalysen, Deep Learning Technologien und neueste Methoden der quantitativen Marktforschung miteinander kombiniert.

Ivana Dedus
Leiterin Analysen, Berichte und Personalsteuerung
Deutsche Bahn AG

Predictive Analyitics: Erfahrungsbericht aus dem Bereich Personalcontrolling auf Basis eines Laborbetriebs

Predictive Analyitics: Erfahrungsbericht aus dem Bereich Personalcontrolling auf Basis eines Laborbetriebs

Buisness Case Fluktuation
Business Case Personalgewinnung
Methodische Vorgehensweise: Klassifizierung/ökonometrische Analyse
Erste Erkenntnisse
Ausblick und Einschätzung

Ivana Dedus

Verantwortung für 16 direkte Mitarbeiter
Richtlinienkompetenz für Personalplanung und Personalcontrolling der Deutschen Bahn AG einschließlich aller Tochtergesellschaften
Controlling des Personalressorts und der HR Shared Service Funktionen in der Konzernleitung
Umfangreiche Erfahrung an den Schnittstellen zwischen Personal und Finanzen sowie zwischen Tochtergesellschaften und Konzernleitung
Bewertung der Produktivitäts- und Budgetauswirkungen personalpolitischer Maßnahmen
Stakeholder-Kommunikation gegenüber im Rahmen der üblichen Gremienkommunikation in Konzernen
Ausgleich zwischen business-spezifischen Anforderungen der Tochtergesellschaften und Standardisierungsanforderungen der Konzernleitung
Operative Leitung von Konzernprojekten

Ausgewählte Projekte

Leitung des konzernweiten Vorstandsprojektes zur Konzeption, Einführung und Etablierung eines automatisierten Frühwarnberichtes zu potenziellen Personalengpässen
Weiterentwicklung und Optimierung der nachhaltigen Personalplanung durch Einführung der konzernweiten strategischen Personalplanung. Deutlicher Transparenzgewinn für einen 10-Jahres-Horizont bezüglich der Entwicklung von Personalbestand und –bedarf in Zeiten des demografischen Wandels
Konzernweite Optimierung der Personalsteuerung auf Basis der Einführung eines internationalen Data-Warehouse, in dem alle relevanten Informationen zu Personal einschließlich Kennzahlenberichten vorliegen
Konzeption, Einführung und Etablierung einer systemgestützten Personalbedarfsabbildung im konzernweiten HR-Core-System PeopleSoft einschließlich Aufbau und Umsetzung eines Schulungskonzeptes für rund 1.000 Teilnehmer
Optimierung der Personalgewinnung im Konzern durch Konzeption und Umsetzung einer Verrechnungs-, Planungs- und Monitoringlogik zur Einführung der zentralen Personalgewinnung

Dr. Christoph Neumaier
Innovationsmanager
Spinner GmbH

Neue Wege der Produktentwicklung mit Big-Data-basierten Simulationen

Neue Wege der Produktentwicklung mit Big-Data-basierten Simulationen

Produktentwicklung früher: Lösung aus bekannten Startlösungen, Ableitungen und Variationen
Heute: Sinkende HPC-Kosten ermöglichen wirtschaftliche Big Data Analytics zur Lösung komplexer Aufgaben
Im konkreten Beispiel führte der klassische Entwicklungsweg in einen Widerspruch, der durch Herauszoomen gelöst werden konnte
Konkretes Beispiel: Klassischer Entwicklungsweg führte in einen Widerspruch, der „Big Data“-Weg brachte hingegen völlig neue und überraschende Lösungen

Dr. Christoph Neumaier

Nach dem Studium der Elektrotechnik und Informationstechnik an der Technischen Universität München (Bachelor of Science 2006, Diplom-Ingenieur 2008) entschied sich Dr. Christoph Neumaier 2009 für eine Promotion im Innovationsmanagement der SPINNER GmbH (Abschluss 2013, „summa cum laude“).
Seit 2012 ist er als Innovationsmanager für die Identifizierung neuer Trends der Forschung und Wissenschaft und Evaluierung hinsichtlich der Umsetzung entsprechend der aktuellen Ausrichtung, sowie der produktionstechnischen Möglichkeiten der SPINNER GmbH zuständig.
Dabei werden zukünftige Trends aus dem „fuzzy frontend“ ausgearbeitet bis hin zum Building-Block und bis zur Markteinführung begleitet. Zudem entstehen hierbei Softwaretools und Schulungsunterlagen
Ziel bei technischen Lösungen ist ein anwendungsreifes Konzept oder eine umsetzungsfähige technische Spezifikation
Durch die zusätzliche Verantwortung als simulation officer ist Dr. Neumaier in der SPINNER GmbH zuständig für wissenschaftliche Simulationsprogramme, Evaluierung neuer Software, Optimierung der Lizenzsituation, das Durchführen von Workshops und das Organisieren von Fortbildungen zu Simulationsprogrammen
In Umsetzungsprojekten des Innovationsmanagements werden stets neue Lösungen und Lösungsansätze zu Forschungsthemen gesucht, wobei Big-Data neue Türen öffnet

Dr. Saskia Untiet-Kepp
Manager GIS (Global Information Systems)
Hellmann Worldwide Logistics

Etablierung von Advanced Analytics bei Hellmann Worldwide Logistics

Etablierung von Advanced Analytics bei Hellmann

Ansätze zur Identifikation und Bearbeitung von Anwendungsfällen
Informations- und Datenkatalog
Erweiterte Architektur
Neue Aufgaben & Rollen und Einordnung in die Aufbauorganisation
Outlook

Saskia Untiet-Kepp ist promovierte Informationswissenschaftlerin. Sie hat bis 2013 als IT Consultant bei Accenture gearbeitet, bevor sie zu Hellmann Worldwide Logistics gewechselt ist. Dort ist sie für das Thema Information Management zuständig und verantwortlich für Projekte in den Bereichen Intranet, Advanced Analytics, Wissensmanagement und Informationsarchitektur.

Teilnehmer (Auszug)

Company	Role
Deutsche Telekom AG	Leiter Performance & Efficiency Management
OSRAM AG	Leiter Credit Management und Subsidiaries Management
Telefónica Germany GmbH & Co. OHG	Director Digitalization
PAYBACK GmbH	Director Digital Business Development
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt	Leiterin Technologiemarketing
Deutsche Postbank AG	Abteilungsleiterin Vertrieb + Marketing
Linde AG Linde Gas Headquarters	Head of Global Governance Operations
DAK-Gesundheit	Vorstand/CIO
Invite GmbH	Head of Future Manufacturing Concepts
KHS GmbH	Executive Vice President Strategie- und Technologiemanagement
Bauer Media Group	Director Research & Consulting
Weidmüller Interface GmbH & Co. KG	Leiter Standard- und Technologieentwicklung
UCB SA	Head of Technical Operation Business Excellence
Fraunhofer Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik e.V. (ITWM)	Head Competence Center for HPC
GfK	Head of Technology and Digital Client Solutions
GfK	Head of Data Lab
data2face GmbH	General Manager
Deutsche Bahn AG	Leiterin Analysen, Berichte und Personalsteuerung
Evonik Technology & Infrastructure GmbH	Vice President Business Development  BL Technical Services
Siemens AG	VP Remote Services
Spinner GmbH	Innovationsmanager
DEUTSCHE TELEKOM AG T-Labs (Research & Innovation)	Senior Project Manager
Hellmann Worldwide Logistics	Manager GIS (Global Information Systems)
Mercedes-AMG GmbH	CIO
Klöckner Pentaplast Group	Group VP Finance & Operations
T-Systems International GmbH	VP Commercial Management International
DKB Service GmbH	Fachbereichsleiter Datenbanken
Telefónica Germany GmbH & Co. OHG	Head of Business Analytics
RWE AG	Lighthouse Lead Big Data
Sparkassenverband Bayern	Bereichsleiter Marktanalyse & Marktcontrolling
DPV Deutscher Pressevertrieb GmbH	Leiter Database Marketing
Reclay Group	CIO
W.L. Gore & Associates AG	Director Strategic Marketing
EnBW AG	Projektleiter Smart Audit
Siemens Financial Services GmbH	Head of Application & Data Management
Bayernoil	Head of Plant Reliability
DB Mobility Logistics AG	Co-Leitung Big Data Center DB
Dirk Rossmann GmbH	COO
DB Vertrieb GmbH	Bereichsleiter Online-/Mobile-Vertrieb und Marketing
R+V Versicherungen	Direktor Informationssysteme
BHS Corrugated Maschinen- und Anlagenbau GmbH	CTO
Lufthansa Group	Director Customer Data, Analytics, Privacy
Audi AG	Projektleiter Big Data Fabriksteuerung
Audi AG	Big Data Strategie Produktionssteuerung / Werklogistik
Continental Reifen Deutschland GmbH	Head of MES
Energieversorgung Offenbach AG	Leiter Unternehmenstrategie, M&A und IT
Daimler AG	Abteilungsleiter Produktqualität
Daimler AG	Projektleiter Big Data
BMW Group	Leitung Big Data Plattform & Architektur
Siemens AG	Manager Data Analytics
Krones AG	Leitung BT Development
Krones AG	Softwarearchitekt

HP Enterprise bietet mit dem Big Data Software Portfolio die Möglichkeit, alle relevanten Informationen – personenbezogene Informationen, Systemdaten und geschäftliche Daten – zu nutzen, um Prozesse, Interaktionen und Geschäftsergebnisse deutlich zu verbessern.

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Gewinnen Sie aus Ihren Daten strategische Erkenntnisse, damit Sie schnell auf Geschäftschancen reagieren, betriebliche Probleme frühzeitig erkennen und Prozesse effizient optimieren können. HP Enterprise schafft neue Möglichkeiten für den sinnvollen Einsatz von Informationstechnologie (IT) für Privatpersonen, Unternehmen, Behörden und die Gesellschaft. HP bietet das breiteste IT-Portfolio im Markt – es umfasst Drucken, Personal Computing, Software, Services und IT-Infrastruktur. Damit liefert HP Enterprise weltweit Lösungen, mit den Kunden komplexe Herausforderungen bewältigen können.

Referenzen

Facebook
Paypal
AT&T
Freistaat Sachsen
Blabla Car

Ansprechpartner Claudia Pfeil

Claudia.Pfeil@hpe.com

Firmen-Website

www.hp.com/go/bigdatasoftware

Horváth & Partners ist eine international tätige, unabhängige Managementberatung mit Sitz in Stuttgart und mehr als 600 hochqualifizierten Mitarbeitern an 12 Standorten in sieben Ländern.

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Die Kernkompetenzen von Horváth & Partners liegen in den Themenbereichen Unternehmenssteuerung und Performanceoptimierung – für das Gesamtunternehmen wie für einzelne Geschäfts- und Funktionsbereiche. Horváth & Partners steht für Projektergebnisse, die nachhaltigen Nutzen schaffen. Die Managementberatung begleitet ihre Kunden von der betriebswirtschaftlichen Konzeption bis zur Verankerung in Prozessen und Systemen. Die 2012 durchgeführte Studie „Hidden Champions des Beratungsmarktes“ bestätigt Horváth & Partners wiederholt die Vorreiterrolle, wenn es um Beratung auf dem Gebiet Controlling und Finanzen geht. Im Bereich Unternehmenssteuerung konzipieren und realisieren wir Prozesse und Systeme zur erfolgreichen, ergebnisorientierten Führung nach strategischen und operativen Zielen – und zwar für das Gesamtunternehmen wie für die Geschäfts- und Funktionsbereiche. Unsere Lösungen zur Performanceoptimierung verbessern die Ergebnisse durch das Nutzen von Wachstumspotenzialen und den effizienteren Ressourceneinsatz in einzelnen Einheiten.

Kompetenzen

Strategie & Innovation
Organisation & Prozesse
Vertrieb
Operations & Einkauf
Controlling & Finanzen
IT

Standorte

Gründungsjahr

Umsatz (in Mio Euro)

Mitarbeiterzahl

Ansprechpartner

Firmen-Website

www.horvath-Partners.com

EMC ist ein weltweit führender IT-Konzern, der es Unternehmen und Service Providern ermöglicht, ihre Geschäftsabläufe zu transformieren und IT-as-a-Service bereitzustellen.

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Cloud Computing ist die Basis für diese Transformation. Dank innovativer Produkte und Services beschleunigt EMC die Reise zum Cloud Computing und hilft IT-Abteilungen dabei, ihre Informationen auf flexible, vertrauenswürdige und kostengünstige Weise zu speichern, zu managen, zu schützen und zu analysieren. Wir arbeiten weltweit mit Organisationen aus jeder Branche zusammen – von kleinen Startups bis hin zu Unternehmen der Fortune Global 500. Zu unseren Kunden zählen Großbanken und andere führende Finanzdienstleister, Fertigungsunternehmen, Life-Science- & Healthcare-Organisationen, Internetdienstleister und Telekommunikationsanbieter, Fluggesellschaften und Verkehrsunternehmen sowie Einrichtungen aus Bildung und öffentlicher Verwaltung.

Standorte
Hauptsitz in Schwalbach im Taunus,Geschäftsstellen in Berlin, Dresden, Hamburg, Hannover, Karlsruhe, Leonberg, München, Neuss, Nürnberg und Walldorf betreut mit rund 1.200 Mitarbeitern ihre Kunden gemeinsam mit Partnern.

Gründungsjahr in Deutschland
1986

Ansprechpartner
Petra Lauterbauch

Firmen-Website

www.emc.com/de-de/index.htm

Die ConSol* Consulting & Solutions Software GmbH ist ein etablierter Münchener IT-Full-Service-Anbieter für Mittelstandskunden und große Konzerne.

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Zum Portfolio des 1984 gegründeten Unternehmens mit Spezialisierung auf komplexe IT-Systeme gehören neben Beratung, Architektur, Entwicklung, Integration sowie Betrieb und Wartung. Darüber hinaus zählt der Vertrieb der eigenen Software ConSol*CM als kundenzentrierte BPM Lösung zu den Geschäftsfeldern von ConSol*. Als neutrales IT-Beratungshaus bietet ConSol* seinen Kunden die optimale Lösung – von SOA über klassische Enterprise Application Integration bis hin zu Big Data. Zu den Kunden gehören Großunternehmen wie Daimler, UniCredit, Fraport, Kyocera, AOK Bayern, Schufa und FWU genauso wie Mittelständler, beispielsweise M-net, maxdome oder Haribo sowie öffentliche Institutionen wie z.B. die Bundesrepublik Deutschland – Finanzagentur.

Kompetenzen

Gesamtes Apache Hadoop Ökosystem

Cloudera

Hortonworks

Apache Spark

Red Hat Produkt Lineup

Referenzen

Runtastic

Oberlandesgericht Stuttgart

AT&T

M-net

Telefonica O2

Standorte
München, Düsseldorf, Nürnberg, Wien/AT, Dubai/VAE, San Francisco/CA, Krakau/PL

Gründungsjahr
1984

Ansprechpartner
Henning von Kielpinski

Firmen-Website

www.consol.de

The unbelievable Machine Company GmbH (*um) ist der Spezialist für Big Data und Cloud Services. Von der Idee bis zum Kabel deckt *um die gesamte Bandbreite ab: Beratung, Implementierung, Betrieb und 24/7-Service.

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Die Kunden bekommen alles aus einer Hand. Als unabhängiger Full-Service-Dienstleister verkauft *um keine Standardprodukte, sondern erstellt für jeden Kunden eine maßgeschneiderte Lösung. Dafür wurde das Unternehmen mehrfach ausgezeichnet (u.a. Gartner „Cool Vendor“, Experton „Big Data Leader“). An den Standorten in Berlin und Wien arbeiten über 120 Mitarbeiter, die über eine große Expertise in den Bereich IoT, Industrie 4.0, Managed Services und IT-Sicherheit verfügen. Zu den Kunden zählen DAX‐Konzerne, erfolgreiche mittelständische Unternehmen und aufstrebende Internet-Start‐Ups.

Kompetenzen

Big Data Beratung

Big Data Operations

Big Data IT-Architektur

Data Science

Machine Learning / Deep Learning

Data Engineering

Managed Services

Cloud Consulting

Cloud Platform

Hybrid Hosting

Referenzen

Otto Group

Deutsche Post Direkt

Parship

Samhammer AG

Porsche Austria

Standorte
Berlin, Wien

Ansprechpartner
Naimah Schütter

Firmen-Website

www.unbelievable-machine.com

Als innovatives, international tätiges Schweizer Unternehmen bietet LC Systems seit über 25 Jahren qualitativ hochwertige Data Center Solutions sowie umfassende und etablierte Services für den Bereich Data Analytics entlang der gesamten Wertschöpfungskette: von der strategischen Beratung über die Realisierung und Weiterentwicklung bis hin zum Managed Service.

Mehr erfahren

LC Systems beschäftigt über 100 Data Center- und Data Analytics-Spezialisten an den Standorten in der Schweiz und in Deutschland. LC Systems GmbH agiert als eigenständige Tochtergesellschaft von LC Systems-Engineering AG mit Hauptsitz in der Schweiz. Der Standort Deutschland fokussiert sich konsequent auf Data Analytics Lösungen und Services. Ein starkes Führungsteam und motivierte, erfahrene Mitarbeitende stehen für Kontinuität und Innovation.

Kompetenzen
Ganzheitliche Lösungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von der Beratung über die Realisierung bis hin zum Betrieb – in den Bereichen:

IT Analytics

Security Analytics

Business Analytics

Digital Forensic Analytics

Anomaly Detection

Compliance

Referenzen

Telefonica

OTTO

Datev

Rohde & Schwarz

Axel Springer Verlag

Standorte
Hauptsitz: Horn (CH), Niederlassungen: Basel (CH), Bern (CH), München (D)

Ansprechpartner
Ulrich Barnewitz LC Systems GmbH Landsberger Straße 302 D-80687 München Phone +49 (0)89 416 11 8870 info@lcsystems.de

Firmen-Website

www.lcsystems.de

Atttunity ist ein führender Anbieter von Datenintegrationssoftware mit der man Daten gemeinsam nutzen, verteilen und verwalten kann.

Mehr erfahren

Insbesondere bei Anwendungen für Big Data, heterogene IT Landschaften, verteilt über mehrere Standorte und in der Cloud. Das Angebot beinhaltet Datenreplikation, Datenmanagement, Testdatenmanagement, Change Data Capture, Enterprise File Replication EFR, Managed File Transfer MFT, Data Warehouse Automation, und Optimierung, sowie Cloud Anbindungen für Unternehmen.

Kompetenzen

Database

Data Warehouse

Hadoop

Cloud

Data Integration

Data Warehouse Modernisation

Data Usage Analysis

High-Scale File Transfer

Referenzen

Zurich Insurance

Bitmarck Service GmbH

Avis Budget Group

Pfizer

Sony-UK

Standorte
EMEA, North America, APAC

Ansprechpartner
Alex Herdt

Firmen-Website

www.attunity.com

Wir sind die erste echte Data Science Beratung im deutschsprachigen Raum. Unsere in München ansässige Firma wurde 2012 gegründet und ist als erstes Unternehmen rein auf Analytics und Big Data spezialisiert.

Mehr erfahren

Wir helfen unseren Kunden Wettbewerbsvorteile und Mehrwerte durch Analytics zu generieren. Dabei profitieren sie von effizienteren Prozessen und besseren Entscheidungen durch die Nutzung von Big Data. Unsere Analytics-Projekte ermöglichen eine ganz neue Form der Kundenzentrierung: gemeinsam mit unserem Kunden verbessern wir das Leben seines Endkunden und erzeugen somit messbaren Einfluss auf die Kennzahlen. Für unsere Kunden aus Automotive, Energy, Consumer Goods und Finance haben wir bereits über 250 Data Science-Projekte entlang der gesamten Wertschöpfungskette realisiert.

Kompetenzen

Predictive Analytics

Digitalisierung

Big Data

Visualisierung

Predictive Maintenance

Internet of Things

Industrie 4.0

Fraud detection

Churn Analytics

Optimierte Kundenansprache

Referenzen

Volkswagen

BMW

Vodafone

MunichRe

EnBW

Standorte
München

Ansprechpartner
Nadiem von Heydebrand

Firmen-Website

www.alexanderthamm.com

Die ONE LOGIC GmbH ist ein 2013 gegründetes, nachhaltig wachsendes Data Science-Unternehmen mit Sitz in Passau und München.

Mehr erfahren

Wir beschäftigen über 50 Mitarbeiter aus den Bereichen Informatik, Statistik und Betriebswirtschaft. Unseren Kunden bieten wir innovative, hochqualitative Software und Dienstleistungen in den folgenden Bereichen an:

Data Science

Predictive Analytics Tool (ONE DATA)

Kundenspezifische Softwarelösungen für Ihre persönliche Big Data Anwendung

Ausgewählte Anwendungsfälle

Frühwarnsystem für Großprojekte

Vorausschauende Instandhaltung

Optimierung von Lieferketten und Reduktion von Materialeinkaufskosten

Planung von Marketingkampagnen

Automatisierte Produktionssteuerung (Erkennen von Fehlteilen)

Standorte
Passau, München

Ansprechpartner
Dr. Stefan Roskos

Firmen-Website

www.onelogic.de

1. Tag

Uhrzeit	Aktivität
8:00	Beginn Teilnehmerregistrierung / Frühstück
8:45	Eröffnung
9:00	Big Data im Versorgungsmanagement Big Data Steuerung von Finanzzuweisungen und ihren Wirkungsweisen Strategieentwicklung und Projektmanagement Lessons und Ausblick Claus Moldenhauer, Vorstand/CIO, DAK-Gesundheit
9:30	Big Data for Smart Operations in der Prozessindustrie Dr. Carl-Helmut Coulon, Head of Future Manufacturing Concepts, Invite GmbH
10:00	Digitale Bahn und Big Data Strategische Herausforderung - Digitalisierung bei der DB Potentiale von Big Data bei der DB Virtuelles Big Data Center - Data – Analytics – Expertise – Networking Serviceangebot für die Unterstützung konkreter Projekte Aktuelle Fallbeispiele Dr. Markus Albrecht, IT/TK-Strategie und Standards (FOS), DB Mobility Logistics AG
10:30	Predictive Analyitics: Erfahrungsbericht aus dem Bereich Personalcontrolling auf Basis eines Laborbetriebs Buisness Case Fluktuation Business Case Personalgewinnung Methodische Vorgehensweise: Klassifizierung/ökonometrische Analyse Erste Erkenntnisse Ausblick und Einschätzung Ivana Dedus, Leiterin Analysen, Berichte und Personalsteuerung, Deutsche Bahn AG
11:00	Kaffeepause mit Networking
11:20	Networking Session 1 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
11:50	Networking Session 2 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
12:20	Networking Session 3 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
12.50	Networking Session 4 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
13:20	Lunch mit Networking
14:20	Big Data aus Maschinen und Anlagen zur Getränkeverpackung Tracking und Tracing bei der aseptischen Abfüllung Zustandsorientierte Instandhaltung mit Condition Monitoring Mustererkennung durch Data Mining Dr. Peter Stelter, Executive Vice President Strategie- und Technologiemanagement, KHS GmbH
14:50	Big Data in der Bauer Media Group Vom Mega Hype in den Marketing-Alltag Wie implementieren? Wie analysieren? Wie interpretieren? Catherin Anne Hiller, Director Research & Consulting, Bauer Media Group
15:20	Networking Session 5 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
15:50	Networking Session 6 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
16:20	Networking Session 7 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
16:50	Networking Session 8 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
17:20	Effizientes Testmanagement durch Echtzeitauswertung in der Motorenprüfung Verarbeitung und Visualisierung zehntausender Datenpunkte in Sekunden Kostenreduktion durch Echtzeitverarbeitung und Predictive Analytics Reduktion der Testzeiten und optimierte Motorenentwicklung Reinhard Breyer, Leiter IT, Mercedes-AMG GmbH
17:50	Data Driven Services in der Prozessindustrie Digitalisierung verändert Wertvorstellungen und Wertschöpfungsketten Daten sind die "Energie" der Industrie 4.0 Gemeinsame Basis: Kundenzentrierte Geschäftsmodelle Beispiel Maintenance: Strategische und technische Implikationen von Predictive Analytics Andreas Weber, Vice President Business Development  BL Technical Services, Evonik Technology & Infrastructure GmbH
18:20	Big Data in Maintenance- und Energieprozessen der Weidmüller-Produktion Technologieentwickungen und Implementierungskonzepte Predictive Maintenance mit Big Data BigData-basierte Vorhersage von Energieverbräuchen Dr. Jan Stefan Michels, Leiter Standard- und Technologieentwicklung, Weidmüller Interface GmbH & Co. KG
18:50	Peer Networking
20:00	Networking Dinner Lounge with Live Music - Chill Out After an Exciting Day

2. Tag

Uhrzeit	Aktivität
8:30	BigData-based Knowledge Management in a Pharma Corporation Dr. Alain Bernard, Head of Technical Operation Business Excellence, UCB SA
9:00	Next Step: Big Data im Kontext der Künstlichen Intelligenz Technologiesprünge im Deep Learning / Machine Learning Performance-Grenzen von Splunk und Hadoop bei hochkomplexen Vorhersagen Ausblick: HPC-Infrastruktur für Big Data der Zukunft Dr. Franz-Josef Pfreundt, Head Competence Center for HPC, Fraunhofer Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik e.V. (ITWM)
9:30	Neue Wege der Produktentwicklung mit Big-Data-basierten Simulationen Produktentwicklung früher: Lösung aus bekannten Startlösungen, Ableitungen und Variationen Heute: Sinkende HPC-Kosten ermöglichen wirtschaftliche Big Data Analytics zur Lösung komplexer Aufgaben Konkretes Beispiel: Klassischer Entwicklungsweg führte in einen Widerspruch, der "Big Data Weg" brachte hingegen überraschende völlig neue und gute Lösungen Dr. Christoph Neumaier, Innovationsmanager, Spinner GmbH
10:00	Kaffeepause mit Networking
10:15	Networking Session 9 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
10:45	Networking Session 10 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
11:15	Networking Session 11 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
11:45	Networking Session 12 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
12:15	Networking Session 13 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
12:45	Networking Session 14 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
13:15	Networking Session 15 • Anbietergespräche • Kollegengespräche • Kaminrunden
13:45	Lunch mit Networking
14:45	Von Big Data zu Smart Data – bessere analytische Modelle durch Datenintegration 2.0 Herausforderungen und Chancen für die Marktforschungsindustrie Data Lab – wie wir die Herausforderung strukturell angehen Data Lake – unsere Lösungsplattform für Datenintegration 2.0 Fallbeispiel: Optimierung der Online Media-Planung Fallbeispiel: Optimierung von Produkt-Launches und Markterfolg Entwicklungsprojekte: Interaktives Forecasting, Agiler Hypothesentest, Social Media im Kontext verstehen Robert Wucher, Head of Technology and Digital Client Solutions, GfK Dr. Ralph Wirth, Head of Data Lab, GfK
15:15	Qualitative Kunden-Insights durch Echtzeitanalytik des Verhaltens von Website-Besuchern Grundidee: Interpretative Datenkompetenz der Marktforschung für Big Data Analytics nutzen Fokussierung auf User-Verhaltensdaten = Clickstream-Daten einer spezifischen Webseite Clickstream-Daten = Big Data: Extrem hohe Varianz, hohe Komplexität der Bewegungen, hohes Datenvolumen Echtzeit-Klassifizierung von Usern (alle Besucher einer Webseite) zu User-Typen durch Analyse der Clickstream-Daten (= technische Verhaltenstypen) durch „Deep Learning“ = Künstliche Intelligenz „Dynamic Survey“ = Qualitative ‚in-the-moment‘-Befragung von verhaltensähnlichen Usern (= Personas / Target Groups) Qualitative Segmentierung ALLER Besucher/User einer spezifischen Webseite NoSQL-Datenhaltung und Verarbeitung in In-Memory Server-Clustern Identifikation von Verhaltensähnlichkeiten durch semantische Datenanalysen Disruptive Big Data Technologie wird Teile der Marktforschungsindustrie revolutionieren Dr. Marcus Mende, General Manager, data2face GmbH
15:45	Innovative Smart Data Analytics für CRM mit Nutzung von Social Media und Web-Informationen Wirtschaftliche Aspekte und Entwicklung neuer Methoden Technische Herausforderungen Use Cases vom Einsatz der SoM Smart Analytic Tools Maria-Amparo Sanmateu, Senior Project Manager, DEUTSCHE TELEKOM AG T-Labs (Research & Innovation)
16:15	Etablierung von Advanced Analytics bei Hellmann Ansätze zur Identifikation und Bearbeitung von Anwendungsfällen Informations- und Datenkatalog Erweiterte Architektur Neue Aufgaben & Rollen und Einordnung in die Aufbauorganisation Outlook Dr. Saskia Untiet-Kepp, Manager GIS (Global Information Systems), Hellmann Worldwide Logistics
16:45	Big Data im RZ Management Peter Wiener, VP Remote Services, Siemens AG
17:15	Abschlussdiskussion und Wrap-up

Zu besprechende Projekte (Auszug)

Digitalisierung von Energieverbräuchen, -daten und -prozessen

Möglichkeiten von Industrie 4.0

Neue Geschäftsmodelle

Big Data: Prozess + Systemkonsolidierung

Digital Darvinism

Marketing Automation

Big Data / Smart Data

Big Data im Umfeld Operative Exzellenz, Umsatzsteigerung und Innovative Geschäftsmodelle

Organisation von Big Data Einheiten in Großunternehmen und deren strategische Ausrichtung

Digital Analytics

Big Data Analytics

Data Science

Data Discovery

Nutzung von Kunden-Daten im Retail-Umfeld

Nutzung von Asset-Daten für Predictive Maintenance

Operations as a Service

Big Data im internationalen Kundenumfeld insbesondere Near-/Offshore Produktion

Aufbau / Entwicklung von Fach- und IT-Plattformen

Big Data in Industrie, Automation, Robotik

Big Data im Credit Management

Ausweitung eines Analytics Centers auf andere Domains

(Interne) Vermarktung von Data Driven Services

Zusammenführen und Governance analytischer Decisioninglösungen/Recommenderlösungen

Transformationsmanagement für Insights Driven Organization

Organisation von Analytischen Leistungscentern

Smart Data in der Finanzdienstleistung

Echtzeit-Datenverarbeitung

Analyse Kundendaten und Kassenbonanalysen

Big und Smart Data Projekt im Produktionumfeld

Visualisierung (Business Intelligence) Lösungen

Data Mining

Mit Business Analytics und vernetzten Daten neue Geschäftsmodelle entwickeln

Mit Big Data–Datenanalysen die Kommunikation an der Schnittstelle zu Zielgruppen & Optimierungen von Kundenkommunikation & Betreuung verbessern

Weiterentwicklung Big Data Plattform

Nutzung von Predictive Analytics zur Geschäftsprozessoptimierung

Smart Data Strategie

Process Mining

"Mini"-Big-Data Analysen innerhalb von Maschinen

Registrierung als Unternehmensentscheider

Die nicht öffentliche Veranstaltung richtet sich ausschließlich an Entscheider mit Budgetverantwortung aus Unternehmen mit einem jährlichen Mindestumsatz von 100 Mio. Euro. Wenn dies auf Sie zutrifft und Sie Projekte, Erfahrungen, Ideen und Strategien mit Anbietern und Kollegen anderer Unternehmen in inhaltlich vorbereiteten Einzel- und Gruppengesprächen austauschen möchten, können Sie sich gerne registrieren. Die Teilnahme ist kostenfrei. Nach Ihrer Anmeldung starten wir den Matching-Prozess für Sie, damit Sie die passenden Gesprächspartner finden.

Ich werde am Dialog teilnehmen

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Ihr jährliches Budget

Aktuelle oder geplante Projekte, die Sie gerne diskutieren möchten (Pflichtfeld)

Andere Interessenfelder, die Sie gerne diskutieren möchten

Die Registrierung ist gültig, wenn sie von Cintelligence Ltd. per E-Mail bestätigt wird.

Registrierung als Lösungspartner

Wir buchen das folgende Paket:

Premium: 3 Repräsentanten, 20 Meetings + Kaminrunde, 10.000 Euro zzgl. Ust.Elaborated: 2 Repräsentanten, 15 Meetings + Kaminrunde, 8.000 Euro zzgl. Ust.Advanced: 2 Repräsentanten, 10 Meetings, 6.000 Euro zzgl. Ust.Basic: 1 Repräsentant, 5 Meetings, 4.000 Euro zzgl. Ust.

Details zu den umfassenden inkludierten Services finden Sie weiter unten auf dieser Seite.

Firmenname (Pflichtfeld):

Ich bin berechtigt, das ausgewählte Paket zu buchen. Mein Name (Pflichtfeld):

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1. Teilnehmer (sofern noch nicht bekannt, bitte NN eintragen):

2. Teilnehmer (sofern noch nicht bekannt, bitte NN eintragen):

3. Teilnehmer (sofern noch nicht bekannt, bitte NN eintragen):

Kompetenzen, die wir beim Dialog vorstellen möchten:

Indem Sie „Jetzt buchen“ klicken, akzeptieren Sie die unten dargestellten Bedingungen.

Alle Lösungspartnerpakete beinhalten die folgenden Leistungen:

Einladung von Unternehmensentscheidern, die sich mit Anbietern treffen möchten. Wir lassen ausschließlich Entscheider als Teilnehmer zu.
Matching der Partnerkompetenzen mit den Interessen und Projekten der geladenen Entscheider
Dokumentation der Matchingergebnisse mit der Möglichkeit, Gesprächspartner auszuwählen
Eigener Meetingbereich mit Besprechungstischen für die gebuchten Einzelgespräche
5 – 20 Vier-Augen-Gespräche, je 30 Minuten, mit den geladenen vorqualifizierten Entscheidern auf Basis von Matching und Selektion. Die Meetings werden von beiden Seiten im Vorfeld freigegeben. Jeder Teilnehmer eines Cintelligence-Dialogs weiß im Vorfeld: Mit wem spreche ich wann und warum über welches Projekt?
Projektprofile im Vorfeld der Veranstaltung für eine optimale Vorbereitung
Komplette Event-Teilnahme für alle gebuchten Repräsentanten
Hochwertiges Catering für alle gebuchten Repräsentanten
Präsentation der Lösungen des Partners im Entscheidernetzwerk bei Einladungsgesprächen, in Newslettern, in der Online Community und auf der Event-Website
In Abhängigkeit der Verfügbarkeit Durchführung einer Kaminrunde oder eines Workshops im Rahmen des Dialogs (Option ohne Aufpreis ab Paket „Elaborated“)
Einladung von Unternehmen und Entscheidern, die der Partner im Vorfeld benennt (Option ohne Aufpreis)

Allgemeine Geschäftsbedingungen:

Die Buchung wird nach Bestätigung durch Cintelligence Ltd. gültig.
Cintelligence Ltd. garantiert die im Lösungspartnerpaket (oben) genannten Leistungen.
Die Zahlung ist nach Buchung fällig, da Cintelligence Ltd. ab diesem Moment für den Kunden tätig ist (Präsentation der Lösungen, Vorbereitung des Matchings etc.) und Leistungen vorfinanzieren muss.
Cintelligence Ltd. ist nicht haftbar für Schäden jedweder Art, die auf höhere Gewalt, Naturkatastrophen, Unruhen, Terror, Krieg, politische Spannungen, internationale Handelsstreitigkeiten, Streik oder fahrlässiges Handeln Dritter zurückzuführen sind.
Sollte der Lösungspartner stornieren, obwohl die Leistungen erbracht werden können, zahlt er eine Gebühr von 25% des ursprünglichen Bestellwerts. Ab vier Wochen vor Veranstaltungsbeginn zahlt er eine Gebühr von 100% des ursprünglichen Bestellwerts.
Gerichtsstand ist Potsdam.

Big Data Strategiedialog, 12.-13. April 2016

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Unternehmensentscheider, innovative Lösungsanbieter und Wissenschaftler tauschen erste Erfahrungen aus und diskutieren aktuelle Big-Data-Projekte

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