Big Data Everywhere Event von MapR und Cisco

Big Data Everywhere Konferenz bot interessante Vorträge zu Big Data und dem Beruf des Data Scientists

Die Big Data Everywhere Konferenz fand am 11. Mai in München statt. Einen halben Tag lang luden MapR und Cisco Experten aus Industrie und Entwicklung ein ihre Erfahrungen auszutauschen und ihre Erfolgsgeschichten zu teilen. Auch die Veranstalter selbst waren mit mitreißenden Vorträgen vertreten.

Interessante Vorträge und Insights zu Big Data

Raphael Müller, Big Data Plattform Architect bei Audi gab interessante Insights zum Thema Next Generation Messdaten-Management an die Zuhörer weiter und erklärte, wie durch Digitalisierung und autonomes Fahren die gesammelten Datenmengen zu neuen Dimensionen anwachsen. Auch der Co-Veranstalter MapR begeisterte das Publikum mit Präsentationen zum Thema Wettbewerbsvorteile durch die Verarbeitung von Daten in Realtime. Patrick Schmidt von Cisco stelle in seinem Vortrag die Cisco Infrastruktur vor und gab einen ersten Einblick in die neue Cisco SAP Appliance, mit der Big Data künftig noch schneller werden soll.

Herausforderungen eines Data Scientists

Nadiem von Heydebrand, Managing Data Scientist & Sales Director bei der Alexander Thamm GmbH, teilte in diesem Jahr spannende Einblicke und Erfahrungen aus seinem alltäglichen Leben als Data Scientist. Neben den größten Herausforderungen seines Berufs stellte er die Aufgabe von Big Data Science im Unternehmen heraus und erläuterte, welche Faktoren für einen erfolgreichen Umgang mit der heutigen Datenflut eine Schlüsselrolle spielen. Wichtig sind hierbei vor allem ein strukturiertes Projektvorgehen, die nötigen technischen Voraussetzungen, aber vor allem die richtigen Methoden um die vorhandenen Datenmengen auswerten zu können. Denn um einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen, braucht man Menschen, die die Inhalte aus den Daten generieren und daraus die richtigen Strategien ableiten können.

Der Ablauf von Data Science Projekten und die damit verbundenen, besonderen Herausforderungen an die Fähigkeiten eines Data Scientists, waren ebenfalls Teil des Vortrags. Im Gegensatz zu einem herkömmlichen IT-Projekt, bei dem der Fokus vor allem auf der Standardisierung liegt und bei dem ein klares Vorgehens- und Entwicklungsmodell existiert, weist ein Data Science Projekt einen hohen Innovationsgrad auf und zeichnet sich durch ein agiles Vorgehen aus.

Nach dem Ende des offiziellen Teils gegen 13 Uhr gab es die Möglichkeit zum gemeinsamen Networking Lunch, bei dem man sich informell untereinander austauschen konnte. Hier einige Impressionen von dem Event:

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