Infobroschüre zum Call for Papers

Big Data Summit 2017
Connecting the Dots –
Daten, Algorithmen, Technologie, Mindset
Call for Papers
Big Data Summit 2017
Connecting the Dots –
Daten, Algorithmen, Technologie, Mindset
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1 Vortragsangebote – erbetene Informationen
Vortragsangebote sollten sich an den Leitthemen des Kongresses orientieren. Aber auch ergänzende, „außerhalb“
liegende Vortragsangebote sind willkommen.
Jeder Vortrag dauert 30 min (Vortragsdauer 20 min, Diskussion und Wechselzeit je 5 min). Kongresssprache ist
Deutsch. Vorträge auf Englisch sind möglich (keine Simultanübersetzung). Vortragsangebote sind bis zum 14.
Oktober 2016 herzlich willkommen und werden erbeten an: [email protected].
Vortragsangebote sollten u.a. folgende Angaben enthalten:
 Kontaktinformationen aller Autoren (inkl. E-Mail). Welcher Autor ist der Kontaktpartner? Welche Autoren werden
die Vortragenden sein?
 Titel des Vortragsangebotes
 Gliederung (etwa 5 Punkte)
 Abstract (etwa 1 Seite) mit Angaben z.B. über Problemstellung und Vorgehen, Praxiseinsatz, wirtschaftliche
Effekte, verallgemeinerungsfähige Erfahrungen für andere Organisationen/Lessons Learned.
 Welchem Leitthema des Kongresses ist das Vortragsangebot zuzuordnen? (siehe Seiten 4-6)
Alle fristgerecht eingereichten Vortragsangebote, die den Vorgaben entsprechen, werden vom Programmbeirat in
die Entscheidung zum Kongressprogramm einbezogen.
2 Fokus Praxis
Der Big Data Summit 2017 bietet neben Praxis- und Erfahrungsberichten auch Vorträge zu Strategiethemen sowie
zu wichtigen Technologie- und Markttrends. Management-Aspekte und Best Practices stehen im Vordergrund.
Vortragsangebote aus der Einsatzpraxis von Big Data und Cognitive Computing in Organisationen sind besonders
willkommen. Der Programmbeirat wird Vortragsangebote bevorzugt in das Kongressprogramm aufnehmen, an
denen Anwender von Big Data und Cognitive Computing mitwirken.
3 Meilensteine
 14. Oktober 2016 – Ende der Einreichungsfrist für Vortragsangebote ([email protected])
 28. Oktober 2016 – Entscheidung des Programmbeirats
 04. November 2016 – Information der Vortragseinreicher, Programm im Web
 09. Februar 2017 – Einsendung der Präsentationen
4 Ansprechpartner
 Vortragsangebote: Dr. Mathias Weber, Bereichsleiter IT-Services, BITKOM e.V., T: +49 30 27576-121,
E-Mail: [email protected]
 Organisation und Sponsoring: Frauke Klaska, Projektleiterin Messen & Events
Bitkom Servicegesellschaft mbH, T: +49 30 27576-523, E-Mail: [email protected]
Leitthemen Big Data Summit 2017
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Leitthemen Big Data Summit 2017
1 Transformation
Transformation zum digitalen Unternehmen – Umstellung des Kerngeschäfts auf Ende-zu-Ende datenbasierte
Entscheidungsfindung
 Bewältigung des Weges von der Big Data Infrastruktur (Hadoop Plattform / Data Lake) zur datengetriebenen
Entscheidungsfindung
 Übergang der Data Science Modelle in den IT Wirkbetrieb - Reifungsprozess der Data Science vom
Kunsthandwerk zur Industrialisierung
 Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und IT bei der Überführung von Data Science Modellen in den
skalierbaren 24x7-Betrieb
 Entstehung neuer, digitaler Unternehmen, Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle
 Mit welchen Konzepten etablierte Unternehmen nach neuen Geschäftsmodellen suchen – Erfahrungsberichte
 Erfahrungen mit Digital Labs/Hubs – Strategieentwicklung für die Digitalisierung
 Wie in anderen Ländern digitale Unternehmen und Business-Modelle entwickelt werden – internationale
Management-Erfahrungen
 Data Curation
 Entwicklung von Daten-Marktplätzen und Eigentum an Daten
 Welcher Mix an Kompetenzen zum Erfolg führt - Data Competency Maturity Models
 Business-Strategie und Führungsteam, Digital Readiness, Aufbau von organisationalen Kompetenzen, Data
Thinking, Unternehmenskultur, Mindset, Leadership
 Entwicklung, Priorisierung und Evaluierung von Use Cases
 Einsatz externer Data-Science-Kompetenz - Sourcing-Strategie und Anbieterauswahl, Managementerfahrungen
 Lösungsarchitektur und Applikations-Design
2 Customer Experience
Big Data und Customer Experience Management
 Customer 360 – Profiling | Konzeption und technische Implementierung
 Marketing Hubs | Integration aller kundenorientierten Prozesse und unternehmensweite Verarbeitung und
Nutzung von Informationen für die passgenaue Kundenansprache
 Was ist Customer Experience? Empathie, Relevanz & Geschwindigkeit | passgenaue, konsistente, digitale
Vermarktung von Produkten und Dienstleistungen
 Next-Best Offer und Matching-Strategien
 Dynamic Pricing
 Managing Customer Risks and Opportunities in Real-Time
 Customer Experience mit StoreFronts
 Conversational Interfaces – die neue Customer Experience
 Mobile Interfaces
Leitthemen Big Data Summit 2017
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 Customer Behavior Sensors | Was Customer Experience von IoT lernen kann
 Realtime Streaming Analytics | Von Gaming zum Online-Handel
 Shopping beyond Online Stores | Wie Facebook, Pinterest & Co. das Online Shopping verändern
 eCommerce AI | Disruption ante portas im Online-Shopping)
3 Cognitive Computing
Kognitive Systeme im Praxiseinsatz
 Was kognitive Systeme auszeichnet
 Einsatzszenarien und Leistungsstand kognitiver Systeme
 Medizintechnik
 Autonomes Fahren
 kognitiv unterstützte Collaboration-Tools (Assistenzsysteme, Expertensysteme und Smart Agents im Einsatz)
 Commerce/Einkaufsberatung,
 Industrie 4.0
 Produktion, Fertigung und Professional Services.
 Schnittstelle zwischen Big Data Analytics und Cognitive Computing
 Entwicklungsstand kognitiver Basis-Technologien (Natural Language Processing, Bilderkennung, Knowledge
Discovery, Machine Learning, Social Collaboration Integration, …)
 Wie Suchmaschinen durch kognitive Systeme verändert werden
 Einstiegsszenarien für Unternehmen in Cognitive Computing | Nutzungsszenarien auch im Mittelstand
 Produktivitätsgewinne durch kognitive Systeme, Erfolgsfaktoren, Chancen und Risiken
 Datensicherheit und Datenschutz bei der Nutzung kognitiver Lösungen
 Wie der Einsatz kognitiver Systeme Einscheidungsprozesse verändert und welche Herausforderungen an
Organisation und Unternehmenskultur bestehen
 Ausblick - was kognitive Systeme in 5 oder 10 Jahren leisten werden
 Aus der Forschung in die Anwendung - Neuromorphic Computing, Quantum Computing, Scalable High
Performance Computing Architectures, Exascale Computing
4 Connected Car
Connected Car und Enduser Mobility
 Connected Car – Big Data in der Automobilindustrie
 Big-Data-Einsatzbeispiele in Marketing und Vertrieb
 Big-Data-Technologien für autonomes Fahren
 Big-Data-Technologien im Bereich Car-to-Infrastructure-Communication und Car-to-Car-Communication
 Big-Data-Technologien für Flotten und Fuhrpark Management
 Big-Data-Technologien für Car-Sharing und Mobilitätsdienste
Leitthemen Big Data Summit 2017
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5 Industrie 4.0
Impulse für Industrie 4.0
 Einsatzbeispiele im Industrie-4.0-Umfeld – Managementerfahrungen
 Industrie 4.0 als Voraussetzung für Big Data in industriellen Anwendungen
 Big-Data-Umsetzungsbeispiele in Produktions- , Logistik-, und Instandhaltungsanwendungen
 Big Data als Methode zur Integration von Wertschöpfungsketten
 Informations- oder Analysedienste mit großen Datenmengen unter Anwendung von Big-Data-Technologien
 Unternehmensübergreifenden Plattformen zur digitalen Vernetzung von Maschinen, Produkten,
Dienstleistungen und Kunden
 Datengetriebene Dienstleistungen für den Wandel von Produkten zu Services
 Service Discovery, Dynamic Service Configuration
 Datensicherheit und -vertraulichkeit im Industrie 4.0-Umfeld
6 Financial Services
Datengetriebene innovative Finanzdienstleistungen
 Big Data und Blockchain
 RegTech – Big Data als Enabler für Echtzeit-Reporting und datengetriebene Aufsicht der Zukunft
 Chancen neuer Big-Data-Geschäftsmodelle durch Zugriff Dritter auf das Bankkonto (PSD2)
 Hochfrequenzhandel
 Bonitätsprofiling/Social Scoring
 Echtzeit-Zahlungsverkehrssettlement
 Cross- und Upselling
 Mobile Wallet Mehrwert-Dienste – Payment, Loyalty, Couponing zusammenführen
 Fraud Detection/Risikomanagement
7 Health
Big Data in medizinischer Forschung, Diagnostik und Therapie
 Big Data im Gesundheitswesen
 Digitale Medizin
 Wie unterstützt Big Data den Behandlungserfolg
 Patientenzentrierte Zugriffe auf Gesundheitsdaten
 Internet of Things im Gesundheitswesen
 Big Data im Kontext E-Health-Gesetz / Gesundheitskarte - Vorteile und Begrenzungen
Leitthemen Big Data Summit 2017
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8 Smart City
Smart City – Big-Data-Lösungen für die Stadt von morgen
 Open Data Space - Städtische Datenplattformen als Herzstück der digitalen Stadt
 Energie & Umwelt – lokaler, günstiger und grüner Strom
 Verkehr – intelligente Parkraum- und Verkehrsleitsysteme / autonomer ÖPNV
 Verwaltung – digitales Bürgeramt und digitale Verwaltungsprozesse
 Bildung – innovative Lehrformen und effiziente Cloudlösungen
 Gesellschaft – Partizipationsplattformen und digitale Kultur
9 Utility 4.0
Utility 4.0 - Lösungen für eine digitalisierte Energieversorgung
 Strategien für die Digitalisierung in der Energieversorgung
 Big-Data-Einsatz in der Energiewirtschafts-Wertschöpfungskette– Herausforderungen, Use Cases, Pilotprojekte
 Optimiertes Management kritischer Infrastrukturen
 Smart-Data- und Service-Plattformen für das zukünftige Energiesystem
 Kundenorientierte Energielösungen
 Big-Data-Lösungen für Smart Metering
 Betreiber von Verteilnetzen als Manager von Energiedaten
 Big-Data-Lösungen für das Management von Anlagen zur Energieerzeugung
 Big-Data-Ansätze für das Sicherheits-Management
 Herausforderungen für Analystics Data Lab bei Energieversorgern
 Neue Geschäftsmöglichkeiten mit datengestützten Services im Energiebereich und darüber hinaus
 Smart-Grid-Optimierung durch den Einsatz von Data Science/Big Data
10 Smart Logistics
Smart Data für Verkehr und Logistik
 Smart Logistics – Smart Data für die nächste Generation der Logistik
 Sensor- und AutoID-Daten entlang von Lieferketten
 Zustandsüberwachung zur Instandhaltungsoptimierung in der Logistik
 Big Data in Smart Ecosystems im Bereich Verkehr und Logistik
 Verkehr und Mobilität in Smart Cities
 Datengetriebene Handelslogistik als Effizienzmotor
 Einsatzszenarien für verschiedene Arten von Bewegungsdaten
 Mehr Komfort und was es für den Datenschutz bedeutet.
Leitthemen Big Data Summit 2017
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11 Technology
Neue Big-Data-Technologien für neue Anwendungen
 Big Data Architekturen im Unternehmenseinsatz (Lambda, Kappa, Data Lakes, ...) – Practices and Learnings
 Model Versioning, Model Life Cycle Management, Nachvollziehbarkeit von Modellen
 Big Data meets BI – Zusammenspiel der alten und neuen Datenwelt
 Data Streaming und Neartime/Realtime Intelligence
 Neues aus dem Hadoop Ökosystem
 Spark, Flink & Co – Frameworks, Trends und Entwicklungen
 Big Data in the Cloud
 YARN, Mesos, Docker & Co.
 Full Stack Design & Operations, Prozess- und Operating-Modelle, QA & Monitoring
 Human Data Interfaces: Usability & User Experience für Big-Data- und KI-Anwendungen
 Access Control, Security & Datenschutz in verteilten Systemen
 „The next wave“: Beiträge aus Forschung und Entwicklung in den Gebieten Big Data und Künstliche Intelligenz
12 Gesellschaft
Big-Data-Einsatz –technische Möglichkeiten und gesellschaftliche Akzeptanz
 Big Data für mehr Sicherheit?
 Leitlinien für den Einsatz von Big-Data-Technologien
 Ethische Fragen der Nutzung von Big-Data-Anwendungen
 Vertrauenswicklung für Big-Data-Anwendungen
 Weiterentwicklung des Rechtsrahmens
 Menschliche und künstliche Intelligenz
 Big Data Megatrends und Zukunft der Gesellschaft
13 Start-ups
Start-ups im Big-Data-Bereich
 Impulse und Angebote aus der Startup-Szene
 Programme und Interaktionen mit Startups
 Erfahrungen mit Big Data Labs

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