Business Analytics Day

Hochschule Offenburg

In Offenburg

Der Business Analytics Day bringt zum achten Mal Anwender, Berater und Wissenschaftler zusammen, um Lösungen, Best Practices, Trends und offene Probleme in den Bereichen Datenanalyse, Business Intelligence, Big Data und Data Mining im Unternehmenseinsatz zu präsentieren und zu diskutieren.

Wir freuen uns, mit zwei Vorträgen dabei zu sein: 

„Haltet den (Daten-)Dieb! – Echtzeiterkennung von Anomalien in Computernetzwerken mit maschinellen Lernverfahren“

Julian Keppel (inovex GmbH / Hochschule Karlsruhe) I 10:30 - 11:00 Uhr

Die zeitnahe Erkennung von Netzwerkattacken oder nicht autorisierten Datenabflüssen ist für Betreiber von Rechenzentren wichtig, da so ungewollte Handlungen innerhalb des Netzwerkes bereits vor Entstehung größerer Schäden erkannt werden können. Vor allem neue Angriffsmuster, die durch die üblichen regel- bzw. signaturbasierten Systeme nicht erkannt werden können, stellen eine ständige Gefahr dar. Zu diesem Zweck können intelligente Systeme mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz kommen. Durch die Erscheinung zahlreicher und vielfältiger Big Data-Werkzeuge wie beispielsweise Apache Spark oder Apache Flink eröffnen sich in der heutigen Zeit vollkommen neue Möglichkeiten bezüglich Skalierbarkeit und Echtzeitfähigkeit von Machine Learning-Modellen und -Anwendungen. Am Beispiel des Clusteringverfahrens k-means wird die Entwicklung eines entsprechenden Prototyps sowohl aus Data Science- als auch aus Implementierungssicht auf Basis von Apache Spark Streaming und der Spark MLlib gezeigt. Der Vortrag stellt die Ergebnisse einer aktuellen Forschungsarbeit dar, die als Masterthesis der Hochschule Karlsruhe in Kooperation mit der inovex GmbH in Karlsruhe durchgeführt wird.

„Big Data im Retailsektor am Beispiel der Verarbeitung von Kassenbondaten“

Bernhard Schäfer (inovex), Jonas Freiknecht (REWE Systems) I 13:45 - 14:30 Uhr

Durch die zunehmende Digitalisierung in Warenwirtschaft, Logistik, Marktverwaltung und letztendlich auch in moderner Kundeninteraktion, wächst die Menge an zu verarbeitenden Daten im Einzelhandel stetig. Man wagt sich mit elektronischen Regaletiketten in das Gebiet des IoT, schneidet individuelle Rabatte auf einzelne Kunden zu und verlagert das klassische Einkaufserlebnis über digitale Lieferdienste ins World Wide Web. Neue Werkzeuge und Datenverarbeitungsmethoden, die in und um das Hadoop-Ökosystem entstehen und weiterentwickelt werden, bieten einen hervorragenden Hebel, um den Mehrwert der dabei anfallenden Daten leichter zu erkennen und zugänglich zu machen. Am Usecase Kassenbons wird in diesem Vortrag gezeigt, wie unter Verwendung von Apache Spark, Spark Streaming und Apache HBase eine Landing Zone für Kassenbons aller REWE Group Märkte entwickelt wurde. Hierbei wird auf die Herausforderung eingegangen, einen ausfallsicheren 24/7 Streaming Job in Produktion zu betreiben. Dies geht einher mit der Darlegung der getroffenen Architekturentscheidungen, um eine lose Kopplung zu den konsumierenden Anwendungen zu erreichen, sowie der Herausforderung, ein stark relational geprägtes IT-Umfeld in die Gesamtarchitektur zu integrieren. Die obligatorischen Lessons Learned beenden den Vortrag. Darin wird dargestellt, wie Big Data Technologien in der REWE Systems etabliert werden und wie ein Kernteam einzelne Abteilungen durch ein dediziertes Serviceangebot beim Einsatz neuer Werkzeuge berät und unterstützt.

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Jörg Ruckelshauß

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