Name: 1st Smart Data Innovation Conference (SDIC)
Start: 2016-10-12T13:00:00+02:00
End: 2016-10-13T20:00:00+02:00
Location: Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

<FONT SIZE="6">1st Smart Data Innovation Conference (SDIC)</FONT>

from Wednesday, October 12, 2016 (1:00 PM) to Thursday, October 13, 2016 (8:00 PM)

Monday, October 10, 2016
Tuesday, October 11, 2016
Wednesday, October 12, 2016

1:30 PM

1:30 PM - 2:00 PM
Room: Lobby

2:00 PM

2:00 PM - 5:00 PM
Room: 126

2:00 PM - 5:00 PM
Room: K1

2:00 PM - 5:00 PM
Room: 235
Thursday, October 13, 2016

8:30 AM

8:30 AM - 9:00 AM
Room: Lobby
9:00 AM Begrüßung zur ersten Smart Data Innovation Conference - Bernhard Neumair (Direktor - Steinbuch Centre for Computing) Michael Beigl (SDIL Sprecher - KIT) Till Riedel (SDIL Projektleitung - KIT)
Begrüßung zur ersten Smart Data Innovation Conference
- Bernhard Neumair (Direktor - Steinbuch Centre for Computing)
- Michael Beigl (SDIL Sprecher - KIT)
- Till Riedel (SDIL Projektleitung - KIT)
9:00 AM - 9:10 AM
Room: Lecture Hall 1
9:10 AM
9:10 AM - 10:05 AM
Room: Lecture Hall 1
Contributions

9:10 AM Betrieb des Smart Data Innovation Labs - Vorstellung der Plattform - Nico Schlitter (SDIL Operations Manager - KIT)

9:25 AM FusionInsight als Big-Data-Plattform "Eine Fallstudie aus der Telekombranche" - Walter Weigel (VP Huawei European Research Institute)

9:45 AM Datenkuratierung mit der Kollaborativen Vokabular-Entwicklungsumgebung VoCol - Christian Mader (Research and Competence Area Leader - Fraunhofer IAIS)
10:05 AM
10:05 AM - 11:05 AM
Room: Lecture Hall 1
Contributions

10:05 AM Gesellschaftliche Aspekte der Verwendung von Big DataTechnologien - Barbara Kolany-Raiser (Projektkoordinatorin ABIDA - Universität Münster)

10:25 AM Anwendung von Smart Data in der digitalen Forensik - Udo Klein (Chief Development Architect, SAP Innovation Center Network)

10:45 AM Big Data smart nutzen – Innovationen im Maschinenbau - Klaus Bauer (Leitung Entwicklung Basistechnologie - Trumpf)
11:05 AM Kaffeepause
Kaffeepause
11:05 AM - 11:20 AM
Room: 126
11:20 AM
11:20 AM - 12:20 PM
Room: Lecture hall 1
Contributions

11:20 AM Big Data Analytics in der Big Data Allianz - Dirk Hecker (Sprecher BigData Allianz - Fraunhofer IAIS)

11:40 AM Erfolgsgeschichte aus dem Smart Data Solution Center (SDSC-BW) - Andreas Wierse (CEO - SICOS BW GmbH)

12:00 PM Bewährte Verfahren für SmartData Projekte - Scholz Markus (Senior Data Scientist - KIT)
12:20 PM Mittagessen und Posterpräsentation
Mittagessen und Posterpräsentation
12:20 PM - 1:30 PM
Room: 126

12:20 PM - 1:30 PM
Room: K1
1:30 PM Führung durch die Serverräume des SCC - Mehmet Soysal (KIT) Jos van Wezel (KIT) Jan Erik Sundermann (KIT)
Führung durch die Serverräume des SCC
- Mehmet Soysal (KIT)
- Jos van Wezel (KIT)
- Jan Erik Sundermann (KIT)
1:30 PM - 2:00 PM
Room: Lobby
2:00 PM TUTORIAL: Einführung in Maschinelles Lernen zur Datenanalyse - Morris Riedel (Forschungszentrum Jülich)
TUTORIAL: Einführung in Maschinelles Lernen zur Datenanalyse
- Morris Riedel (Forschungszentrum Jülich)
2:00 PM - 3:30 PM
Room: Lecture hall 1 Der Kurs vermittelt Grundlagen zur Analyse von Daten und ist an Kursbesucher gerichtet die keine Vorkenntnisse in diesem Bereich haben. Die Inhalte werden prinzipielle Techniken umfassen, um Methoden der Datenanalyse wie Clustering, Klassifikation oder Regression besser einzuordnen. Das beinhaltet auch ein Verständnis von Testdaten, Trainingsdaten und Validierungsdaten. Anhand von einfachen Beispielen werden weiterhin Probleme wie bspw. overfitting angesprochen sowie dessen Lösungsansätze Validierung und Regularisierung. Nach dem Kurs haben Teilnehmer das Verständnis wie man an Datenanalyseprobleme grundsätzlich herangeht. Außerdem wird Teilnehmern ein Überblick gegeben welche Techniken und Methoden auf welchen SDIL Platformen bereitstehen.
TUTORIAL: Praktische Einführung in Predictive Analytics am IBM Watson Foundation Cluster - Michael Vössing (Karlsruhe Service Research Institute)
TUTORIAL: Praktische Einführung in Predictive Analytics am IBM Watson Foundation Cluster
- Michael Vössing (Karlsruhe Service Research Institute)
2:00 PM - 3:30 PM
Room: 3.104.01 Visualisierungsraum Das Tutorial liefert einen Überblick über die Watson Foundation von IBM und beinhaltet eine Präsenation zur Einführung in den SPSS Modeler. Die anschließende Übung beinhaltet, Association Modelling, Segmentation Modelling, Classification Modeling und Deployment.
TUTORIAL: SAP HANA Processing Services - Markus Fath (SAP)
TUTORIAL: SAP HANA Processing Services
- Markus Fath (SAP)
2:00 PM - 3:30 PM
Room: 235 SAP HANA bietet eine Reihe an "processing services" um Daten unterschiedlichster Natur in Echtzeit zu verarbeiten. Neben den analytischen Funktionen auf strukturierten Daten unterstützt SAP HANA: - data mining, um mit leistungsfähigen Algorithmen Muster und Trends zu erkennen und Vorhersagen aus historischen Daten abzuleiten - text, für Volltextsuche, Text Analyse und Text Mining auf natürlich sprachlichen Texten - graph, für das Speichern und Auswerten von netzwerk-artig strukturierten Daten wie zum Beispiel soziale Netze - spatial, für das Analysieren und Darstellen, insbesondere geographischen Daten Das Tutorial gibt eine Einführung in die einzelnen Funktionsbereiche, zeigt aber auch den Mehrwert der SAP in-memory data platform wenn es um die Kombination der genannten Analyse Dimensionen auf heterogenen Daten geht.
3:30 PM Kaffeepause
Kaffeepause
3:30 PM - 3:50 PM
Room: 126
3:50 PM TUTORIAL: Einführung in Maschinelles Lernen zur Datenanalyse - Morris Riedel (Forschungszentrum Jülich)
TUTORIAL: Einführung in Maschinelles Lernen zur Datenanalyse
- Morris Riedel (Forschungszentrum Jülich)
3:50 PM - 5:00 PM
Room: Lecture hall 1 Der Kurs vermittelt Grundlagen zur Analyse von Daten und ist an Kursbesucher gerichtet die keine Vorkenntnisse in diesem Bereich haben. Die Inhalte werden prinzipielle Techniken umfassen, um Methoden der Datenanalyse wie Clustering, Klassifikation oder Regression besser einzuordnen. Das beinhaltet auch ein Verständnis von Testdaten, Trainingsdaten und Validierungsdaten. Anhand von einfachen Beispielen werden weiterhin Probleme wie bspw. overfitting angesprochen sowie dessen Lösungsansätze Validierung und Regularisierung. Nach dem Kurs haben Teilnehmer das Verständnis wie man an Datenanalyseprobleme grundsätzlich herangeht. Außerdem wird Teilnehmern ein Überblick gegeben welche Techniken und Methoden auf welchen SDIL Platformen bereitstehen.
TUTORIAL: Praktische Einführung in Predictive Analytics am IBM Watson Foundation Cluster - Michael Vössing (Karlsruhe Service Research Institute)
TUTORIAL: Praktische Einführung in Predictive Analytics am IBM Watson Foundation Cluster
- Michael Vössing (Karlsruhe Service Research Institute)
3:50 PM - 5:00 PM
Room: 3.104.01 Das Tutorial liefert einen Überblick über die Watson Foundation von IBM und beinhaltet eine Präsenation zur Einführung in den SPSS Modeler. Die anschließende Übung beinhaltet, Association Modelling, Segmentation Modelling, Classification Modeling und Deployment.
TUTORIAL: SAP HANA Processing Services - Markus Fath (SAP)
TUTORIAL: SAP HANA Processing Services
- Markus Fath (SAP)
3:50 PM - 5:00 PM
Room: 235 SAP HANA bietet eine Reihe an "processing services" um Daten unterschiedlichster Natur in Echtzeit zu verarbeiten. Neben den analytischen Funktionen auf strukturierten Daten unterstützt SAP HANA: - data mining, um mit leistungsfähigen Algorithmen Muster und Trends zu erkennen und Vorhersagen aus historischen Daten abzuleiten - text, für Volltextsuche, Text Analyse und Text Mining auf natürlich sprachlichen Texten - graph, für das Speichern und Auswerten von netzwerk-artig strukturierten Daten wie zum Beispiel soziale Netze - spatial, für das Analysieren und Darstellen, insbesondere geographischen Daten Das Tutorial gibt eine Einführung in die einzelnen Funktionsbereiche, zeigt aber auch den Mehrwert der SAP in-memory data platform wenn es um die Kombination der genannten Analyse Dimensionen auf heterogenen Daten geht.

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