Anlage und Betrieb eines Data Lake zur Sammlung von unverfälschten Daten

Die wichtigste Voraussetzung bei der Entwicklung von industriellen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) sind ausreichend verfügbare Daten. Auch im industriellen Umfeld sind Daten nicht immer in der benötigten Menge, Qualität oder Struktur vorhanden.

In diesem Vortrag zeigt Carsten wie man einen Data Lake zur Sammlung von historischen und unverfälschten Daten im Vorfeld der Entwicklung von industriellen KI-Anwendungen anlegt und zeigt Stolpersteine auf, die man schon bei der Konzeption berücksichtigen muss.

Vorkenntnisse

* Grundlegende Kenntnisse des Datenmanagements in Unternehmens IT (DWH, etc.)
* Wissen um den Stellenwert von gelöschten Daten. Eventuell Erfahrungen durch gescheiterte Projekte aufgrund fehlender Daten

Lernziele

* Abgrenzung Data Lake/Data Warehouse: Wer benutzt was?
* Cloud-unabhängige Architektur
* Plattform für Datenmanagement als ein zentraler Erfolgsfaktor für Innovation im Unternehmen

 

Speaker

 

Carsten Hilber
Carsten Hilber ist Co-Founder der AIM. Als Senior Software Architect und DevOps Evangelist unterstützt er Kunden in großen DevOps-Fragestellungen mit seiner langjährigen Erfahrung durch Beratung, Projektbegleitung und Schulungen. Carsten sammelt seit 19 Jahren Erfahrung in der IT Branche und führt Kunden zu hoch automatisierten Lösungen durch Continuous Delivery im Machine-Learning-Umfeld.

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