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Lernen Sie die Herausforderungen im Analytics-Bereich zu verstehen und lösen.
In dieser sechsteiligen Webinar-Serie erfahren Sie, wie Sie die aktuellen Herausforderungen im Analytics-Bereich mit Hilfe von AWS lösen können. Wir beginnen mit einem Fireside Chat, in dem wir Ihnen das Thema zunächst allgemein näherbringen und wichtige Fragen beantworten, denen wir in unserem Alltag mit Kunden begegnen. In den weiteren Folgen betrachten wir die Themen Strukturierung, Aufbau, Migration und Orchestrierung von Datenplattformen im Detail. In der dritten Folge teilt Continental ihre Erfolgsgeschichte vom Aufbau eines skalierbaren Data Lakes auf AWS. In der letzten Folge zeigt unser Partner tecRacer wie Siemens Energy eine Datenanalyseplattform auf AWS betreibt. Zudem stehen Ihnen während der einzelnen Vorträge AWS-Experten im Online-Chat zur Verfügung, die Ihnen gerne Ihre individuellen Fragen direkt beantworten.
Wer teilnehmen sollte:
- Technische Entscheider, Architekten, Entwickler, Data Engineers
- Technisches Level 200 (Einsteiger)
Was Sie erwartet:
- Erfahren Sie, was eine moderne Datenplattform auszeichnet und wie Sie diese entsprechend Ihrer Anforderungen aufbauen
- Lernen Sie, welchen Mehrwert AWS für Ihre Hadoop und Spark Workloads bietet
- Hören Sie von AWS Kunden und Partnern, wie Sie ihre Analytics-Projekte erfolgreich umgesetzt haben
- Lernen Sie, wie Sie Ihre Datenverarbeitung mit Hilfe von Orchestrierungstools zuverlässig, robust und skalierbar gestalten können
Event details
Day, Month 20, 2020
00:00 - 00:00
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Lernen Sie die Herausforderungen im Analytics-Bereich zu verstehen und lösen.
In dieser sechsteiligen Webinar-Serie erfahren Sie, wie Sie die aktuellen Herausforderungen im Analytics-Bereich mit Hilfe von AWS lösen können. Wir beginnen mit einem Fireside Chat, in dem wir Ihnen das Thema zunächst allgemein näherbringen und wichtige Fragen beantworten, denen wir in unserem Alltag mit Kunden begegnen. In den weiteren Folgen betrachten wir die Themen Strukturierung, Aufbau, Migration und Orchestrierung von Datenplattformen im Detail. In der dritten Folge teilt Continental ihre Erfolgsgeschichte vom Aufbau eines skalierbaren Data Lakes auf AWS. In der letzten Folge zeigt unser Partner tecRacer wie Siemens Energy eine Datenanalyseplattform auf AWS betreibt.
Wer teilnehmen sollte:
- Technische Entscheider, Architekten, Entwickler, Data Engineers
- Technisches Level 200 (Einsteiger)
Was Sie erwartet:
- Erfahren Sie, was eine moderne Datenplattform auszeichnet und wie Sie diese entsprechend Ihrer Anforderungen aufbauen
- Lernen Sie, welchen Mehrwert AWS für Ihre Hadoop und Spark Workloads bietet
- Hören Sie von AWS Kunden und Partnern, wie Sie ihre Analytics-Projekte erfolgreich umgesetzt haben
- Lernen Sie, wie Sie Ihre Datenverarbeitung mit Hilfe von Orchestrierungstools zuverlässig, robust und skalierbar gestalten können
Finden Sie hier alle Sessions zu Analytics auf AWS.
Fireside Chat: Analytics auf AWS! Trends, Vorgehen, Nutzen und häufige Fragen.
In dieser Session unterhalten sich die Analytics-Experten Katja Karelova, Santiago Cabrera Naranjo und Jürgen Wirtgen mit Matthias Patzak über aktuelle Trends in der Analytics-Welt. Außerdem sprechen wir über häufige Fragen und Missverständnisse und erläutern, wie AWS die Kunden bei der passgenauen Implementierung einer Cloud-basierten Analytics-Plattform unterstützt.
Technisches Level 100
Katja Karelova, EMEA Analytics Specialist SA, AWS
Santiago Cabrera Naranjo, Senior Analytics Sales Specialist DACH, AWS
Juergen Wirtgen, Senior DACH Analytics GTM Specialist, AWS
Matthias Patzak, Principal Advisor, AWS
Struktur und Aufbau einer modernen Datenplattform
Eine moderne Datenplattform kombiniert sowohl Elemente von traditioneller Business Intelligence als auch von Big Data und ist die Grundlage für maschinelles Lernen. Sie ist in der Lage strukturierte und unstrukturierte Daten, die als Batch oder Stream vorliegen, aus internen und externen Quellen zu verknüpfen. In diesem Vortrag stellen wir die Konzeption einer modernen, ausbaufähigen Datenplattform vor und zeigen, wie Sie diese nutzen können, um handlungsrelevante Erkenntnisse für Sie und Ihre Kunden zu gewinnen und Systeme zum richtigen Zeitpunkt mit den richtigen Informationen zu versorgen. Außerdem stellen wir die dafür nötigen Architekturmuster vor und zeigen auf, wie Sie einfach damit starten können.
Technisches Level 200
Stephan Kliche, Senior Solutions Architect, AWS
Wie Continental die Analytics-Anforderungen von Software-definierten Autos mit Hilfe eines Data Lakes erfüllt
Der Umbruch vom traditionellen hin zu einem Software-definierten und vernetzten Auto bringt jede Menge neuer Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen mit sich. Die anfallenden Daten gilt es möglichst schnell, effizient und skalierbar zu verarbeiten und analysieren, um zum Beispiel Entscheidungen der Fahrerassistenzsysteme und prädiktive Instandhaltung zu ermöglichen. In diesem Vortrag gibt Continental einen Einblick in die Analytics-Herausforderungen, die es beim Aufbau der Continental Automotive Edge (CAEdge) Plattform zu bewältigen gab, und wie ihnen der Aufbau eines Data Lakes geholfen hat. Erfahren Sie außerdem, wie verschiedene Ausprägungen der so genannten Lake-House-Architektur für Fahrerassistenzsysteme und autonomes Fahren eine wichtige Rolle spielen.
Technisches Level 200
Junjie Tang, Principal Consultant, AWS
Martin Stamm, ID RD SW EX Senior Technical Expert, Continental Automotive GmbH
Migration von On-Premises Data-Lake-Umgebungen nach Amazon EMR
On-Premises Big-Data-Plattformen kommen durch mangelnde Flexibilität an ihre Grenzen. Mit Amazon EMR bietet Amazon Web Services eine Open-Source-basierte Plattform für die agile Verarbeitung riesiger Datenmengen an. Dieser Dienst vereinfacht die Einrichtung, den Betrieb und die Skalierung durch Automatisierung von zeitaufwändigen Aufgaben, wie der Bereitstellung von Kapazität und der Optimierung von Clustern. In diesem Vortrag zeigen wir, wie Sie von den Eigenschaften von EMR profitieren. Lernen Sie, wie Sie Ihren Hadoop-basierenden On-Premises Data Lake effizient in die AWS Cloud überführen und wie wir Sie dabei unterstützen können.
Technisches Level 200
Jürgen Wirtgen, Senior DACH Analytics GTM Specialist, AWS
Orchestrierung von Analytics-Workflows auf AWS
Automatisierung und Orchestrierung sind wichtige Erfolgsfaktoren für eine moderne Analytics-Strategie. Sie ermöglichen eine effiziente, skalierbare und verlässliche Datenverarbeitung bei möglichst geringen manuellen Aufwänden. AWS bietet unter anderem mit 'AWS Step Functions' und 'Amazon Managed Workflows for Apache Airflow' die Möglichkeit Analytics-Prozesse zu orchestrieren. In diesem Vortrag stellen wir Ihnen beide Services vor und grenzen sie voneinander ab, um Ihnen eine fundierte Entscheidung zu ermöglichen.
Technisches Level 200
Till Hohenberger, Senior Solutions Architect, AWS
Wie Siemens Energy die Produktionsqualität durch eine zentrale Datenplattform erhöht
Lernen Sie, wie Siemens Energy Produktionsdaten in einer zentralen Datenplattform sammelt, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies zeigen wir anhand einer Anwendung zur Messung und Überwachung von Wandstärken auf. Die Workflow- und Softwarelösung zur automatischen Speicherung und Analyse der Messergebnisse für Qualitätsparameter ist für den Produktionsprozess von entscheidender Bedeutung. Daten aus der gesamten Prozesskette werden kombiniert und in KPIs dargestellt. Die erstellte Plattform transformiert und speichert die Daten und ermöglicht es den Nutzern Analysen durchzuführen. Zudem erlaubt sie den Zugriff auf Rohdaten, die von 3D-Scannern und Ultraschallmessgeräten empfangen wurden.
Technisches Level 200
Ralf Neumann, Cloud Consultant & Teamlead, tecRacer Group