Big Data meets Big Data: Wie die Integration von Big-Data-Lösungen über Unternehmensgrenzen gelingt

In der Analyse unternehmensübergreifenden Daten schlummert ein ungeheures Potenzial – z.B. entlang von Supply Chains, in denen momentan die Daten meist nur lokal ausgewertet werden. Dieses Potenztial bleibt oft ungenutzt, da zum einen die Integration heterogener Big-Data-Lösungen fachlich und technisch hochkomplex ist und zum anderen die Partner in der Regel die Hoheit über ihre Daten nicht aufgeben wollen.

Der Vortrag geht auf diese Herausforderungen ein und gibt Tipps und Lösungsansätze. Anhand eines Beispiels aus der Automobilindustrie wird außerdem veranschaulicht, wie eine konkrete Realisierung in einem dezentral-kooperativen Umfeld aussehen kann.

Skills
Grundlagenwissen Big-Data-Architekturen.

Lernziele
Ziel ist, die besonderen Anforderungen an Projekte herauszustellen, bei denen die Big Data Stacks verschiedener Unternehmen integriert werden müssen. Gleichzeitig werden den Zuhörern Tipps und Strategien an die Hand gegeben, wie sie effizient diesen Anforderungen begegnen können. Besonderer Augenmerk wird auf die Themen Architektur und Sicherheit gelegt.

// Referent

// Torsten Lenhart

ist Software-Architekt in der Abteilung Architecture-centric Engineering am Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE. Seine Forschungsinteressen liegen in den Bereichen datengetriebene Softwarearchitekturen und Big-Data-Technologien. Zuvor arbeitete er zehn Jahre in der Industrie, wo er Projekte für Kunden wie eBay, Axel Springer, Coca-Cola und Siemens entwickelt und geleitet hat.