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

Europe/Berlin
Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

Karlsruher Institut für Technologie Hermann-von-Helmholtz-Platz 1 76344 Eggenstein-Leopoldshafen
Description

Within the first conference on Smart Data Innovation the Smart Data Innovation Lab (SDIL) and its Data Innovation Communities will present their work and provide a hands-on experience of the SDIL Platform.

All partners are invited to contribute in three ways:

  • Papers for oral presentation (in german or english)
  • Poster presentations
  • Half day tutorials

Topics related to the Smart Data Innovation Lab include:

  • Application & Project results & experiences
  • Technology available within SDIL
  • Legal, Privacy & Curation Aspects
  • Smart Data Ecosystem & Innovation Processes

We particularly invite past, running & upcoming projects to present their work during the morning sessions and as posters during the networking lunch. Tutorials will be held in the afternoon.

Paper & Poster submission of 2-8 pages are invited. Tutorials are planned for half a day starting at 14:00 and also can be accompanied with an optional publication

All papers and posters will be published within the digital and printed conference proceeding that will be distrubuted during and after the conference.

Important Dates:

July 31st : Abstract Submission (incl. authors, submission type and planned page count)

August 5th: Notification and Preliminary Program

September 5th: Submission deadline papers and posters

September 16th: Camera ready papers and posters

Participants
  • Aleksandar Andonov
  • Alexander Wolf
  • Alexandra Borowicz
  • Alyosh Agarwal
  • An Natalya
  • Andreas Poxrucker
  • Andreas Wierse
  • Astrid Hellmanns
  • Barbara Dr. Kolany-Raiser
  • Bernhard Neumair
  • Björn Schmitz
  • Bogdan Lobodzinski
  • Carsten Dr. Polenz
  • Christian Bernius
  • Christoph Boden
  • Christoph König
  • Christoph Reichelt
  • Claudia Bretschneider
  • Daniel Ewert
  • Dietmar Gärtner
  • Dirk Franke
  • Dirk Mayer
  • Dr. Gerald Ristow
  • Ece Yalcin
  • Elmar Dorner
  • Evelina Buttitta
  • Fabian Rigoll
  • Fabian Schmidt
  • Fabian Schäfer
  • Franz Hauke
  • Gabriel Horn
  • Georg Blesinger
  • Gerhard Satzger
  • Götz Brasche
  • Hans Joachim Koscher
  • Hans-Dieter Neurohr
  • Harun Sentürk
  • Hellmuth Frey
  • Hendrik Roreger
  • Henrik Oppermann
  • Holger Diedam
  • Isil Kilic
  • Jan Erik Sundermann
  • Jannis Walk
  • Jermaine Easton
  • Johannes Linzbach
  • Johannes Reiß
  • Julio Borges
  • Jun Jun Wan
  • Kai Jeggle
  • Lena Eckstein
  • Luise Kranich
  • Marco Ulrich
  • Marga Martin Sanchez
  • Markus Fath
  • Markus Hautschek
  • Mateusz Loch
  • Michael Hefenbrock
  • Michael Picht
  • Michael Vössing
  • Morris Riedel
  • Nico Schlitter
  • NICOLAIE FANTANA
  • Niklas Petersen
  • Nils Wehkamp
  • Nurten Dr. Avci
  • Paul Skopnik
  • Pawel Bielski
  • Peter Neumayer
  • Peter Seeberg
  • Plamen Kiradjiev
  • Ralf Gitzel
  • Regine Gernert
  • Rupert Lohr
  • Sebastian Fischer
  • Sebastian Sauer
  • Stefan Diederichs
  • Stefan Hagen Weber
  • Sven Hermann
  • Sven Semet
  • Tamatcho Sontia Hugues
  • Thomas Andreas Grützmacher
  • Ulrike Pluntke
  • Ulrike Völlinger
  • Ute Karl
  • Vladimir Yankov
  • Walter Weigel
  • Willi Gotthard
  • Wednesday, 12 October
    • 13:30 14:00
      Registrierung Lobby

      Lobby

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      Karlsruher Institut für Technologie Hermann-von-Helmholtz-Platz 1 76344 Eggenstein-Leopoldshafen
    • 14:00 17:00
      DIC-Meeting Energy 126

      126

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      Conveners: Prof. Veit Hagenmeier (KIT), Dr. Yong Ding (KIT)
    • 14:00 17:00
      DIC-Meeting Industry 4.0 K1

      K1

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      KIT provides meeting locations for members of the four Data Innovation Communities (DICs). Please refer to the Community Leaders for any questions regarding the organization of the DIC meetings.

      Conveners: Mr. Plamen Kiradjiev (IBM), Mr. Tilman Becker (DFKI)
    • 14:00 17:00
      DIC-Meeting Personalized Medicine 235

      235

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      Convener: Prof. Morris Riedel (Forschungszentrum Jülich)
  • Thursday, 13 October
    • 08:30 09:00
      Registrierung Lobby

      Lobby

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      Karlsruher Institut für Technologie Hermann-von-Helmholtz-Platz 1 76344 Eggenstein-Leopoldshafen
    • 09:00 09:10
      Begrüßung zur ersten Smart Data Innovation Conference 10m Lecture Hall 1 ()

      Lecture Hall 1

      Speakers: Prof. Bernhard Neumair (Direktor - Steinbuch Centre for Computing), Prof. Michael Beigl (SDIL Sprecher - KIT), Dr. Till Riedel (SDIL Projektleitung - KIT)
    • 09:10 10:05
      Plattform und Werkzeuge Lecture Hall 1

      Lecture Hall 1

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      Karlsruher Institut für Technologie Hermann-von-Helmholtz-Platz 1 76344 Eggenstein-Leopoldshafen
      • 09:10
        Betrieb des Smart Data Innovation Labs - Vorstellung der Plattform 15m
        Speaker: Mr. Nico Schlitter (SDIL Operations Manager - KIT)
      • 09:25
        FusionInsight als Big-Data-Plattform "Eine Fallstudie aus der Telekombranche" 20m
        Speaker: Walter Weigel (VP Huawei European Research Institute)
      • 09:45
        Datenkuratierung mit der Kollaborativen Vokabular-Entwicklungsumgebung VoCol 20m
        Speaker: Dr. Christian Mader (Research and Competence Area Leader - Fraunhofer IAIS)
    • 10:05 11:05
      Big Data Anwendungsfälle Lecture Hall 1

      Lecture Hall 1

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      Karlsruher Institut für Technologie Hermann-von-Helmholtz-Platz 1 76344 Eggenstein-Leopoldshafen
      • 10:05
        Gesellschaftliche Aspekte der Verwendung von Big DataTechnologien 20m
        Speaker: Dr. Barbara Kolany-Raiser (Projektkoordinatorin ABIDA - Universität Münster)
      • 10:25
        Anwendung von Smart Data in der digitalen Forensik 20m
        Speaker: Dr. Udo Klein (Chief Development Architect, SAP Innovation Center Network)
      • 10:45
        Big Data smart nutzen – Innovationen im Maschinenbau 20m
        Speaker: Mr. Klaus Bauer (Leitung Entwicklung Basistechnologie - Trumpf)
    • 11:05 11:20
      Kaffeepause 15m 126

      126

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

    • 11:20 12:20
      Bewährte Vorgehensweisen Lecture hall 1

      Lecture hall 1

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      Karlsruher Institut für Technologie Hermann-von-Helmholtz-Platz 1 76344 Eggenstein-Leopoldshafen
      • 11:20
        Big Data Analytics in der Big Data Allianz 20m
        Speaker: Dr. Dirk Hecker (Sprecher BigData Allianz - Fraunhofer IAIS)
      • 11:40
        Erfolgsgeschichte aus dem Smart Data Solution Center (SDSC-BW) 20m
        Speaker: Dr. Andreas Wierse (CEO - SICOS BW GmbH)
      • 12:00
        Bewährte Verfahren für SmartData Projekte 20m
        Speaker: Dr. Scholz Markus (Senior Data Scientist - KIT)
    • 12:20 13:30
      Mittagessen und Posterpräsentation 1h 10m 126

      126

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

    • 12:20 13:30
      SDIL Strategy Board Meeting K1

      K1

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

    • 13:30 14:00
      Führung durch die Serverräume des SCC 30m Lobby

      Lobby

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      Speakers: Jan Erik Sundermann (KIT), Jos van Wezel (KIT), Mehmet Soysal (KIT)
    • 14:00 15:30
      TUTORIAL: Einführung in Maschinelles Lernen zur Datenanalyse 1h 30m Lecture hall 1

      Lecture hall 1

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      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.
      Speaker: Prof. Morris Riedel (Forschungszentrum Jülich)
    • 14:00 15:30
      TUTORIAL: Praktische Einführung in Predictive Analytics am IBM Watson Foundation Cluster 1h 30m 3.104.01 Visualisierungsraum

      3.104.01 Visualisierungsraum

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      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.
      Speaker: Mr. Michael Vössing (Karlsruhe Service Research Institute)
    • 14:00 15:30
      TUTORIAL: SAP HANA Processing Services 1h 30m 235

      235

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      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.
      Speaker: Mr. Markus Fath (SAP)
    • 15:30 15:50
      Kaffeepause 20m 126

      126

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

    • 15:50 17:00
      TUTORIAL: Einführung in Maschinelles Lernen zur Datenanalyse 1h 10m Lecture hall 1

      Lecture hall 1

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      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.
      Speaker: Prof. Morris Riedel (Forschungszentrum Jülich)
    • 15:50 17:00
      TUTORIAL: Praktische Einführung in Predictive Analytics am IBM Watson Foundation Cluster 1h 10m 3.104.01

      3.104.01

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      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.
      Speaker: Mr. Michael Vössing (Karlsruhe Service Research Institute)
    • 15:50 17:00
      TUTORIAL: SAP HANA Processing Services 1h 10m 235

      235

      Karlsruher Institut für Technologie - Campus North, Building 449

      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.
      Speaker: Mr. Markus Fath (SAP)
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