Rosenheimer IT-Forum: Data Science im Mittelstand

Rosenheim, 13.11.19. Durch moderne Technologien wie Cloud Computing und SaaS erschließt sich die Welt der Datenanalyse auch dem Mittelstand. Die Technologien alleine sind aber nicht das Allheilmittel. Im Mittelpunkt muss stehen: was will ich wissen, habe ich überhaupt die entsprechenden Daten und welchen konkreten Nutzen kann ich für mein Unternehmen entwickeln?

Unsere Veranstaltung richtet sich an die Geschäftsführung bzw. IT-Leitung (als Prozesskenner) mittelständischer Unternehmen und bietet anhand von Praxisbeispielen Ideen für den Transfer ins eigene Unternehmen. Für die Anwender bzw. „Umsetzer“ im Unternehmen vermitteln die Workshops am Nachmittag wichtige Tools und Vorgehensweisen. Nutzen Sie die Gelegenheit, sich umfassend zu informieren und mit Experten und verschiedenen Anbietern über konkrete Möglichkeiten für Ihr Unternehmen zu diskutieren.

Melden Sie Teilnehmer aus Ihrem Unternehmen bitte gesondert zum Forum am Vormittag bzw. zu den parallel laufenden Workshops am Nachmittag an. Der Besuch ist kostenlos. Anmeldung (bis spätestens 07.11.2019) bitte unter E-Mail

08:30 Uhr: Eintreffen der Teilnehmer

Möglichkeit zu Gesprächen an den Infoständen

09:00 Uhr: Begrüßung

Daniel Artmann, Geschäftsführer Stellwerk 18

Moderation Prof Dr. Reiner Hüttl, Hochschule Rosenheim

TOP 1: Überblick Data Science – Die Brücke zwischen Strategie und Daten

Eine Reise zum Mittelpunkt der Buzzwords KI, ML, BigData, Deep Learning, etc. Prof. Dr. Markus Breunig, TH Rosenheim

Sammeln Sie noch oder nutzen Sie schon? Data Science in der Praxis

Was will ich wissen, habe ich überhaupt die nötigen Daten, welchen Nutzen bringt das Ergebnis? Dr. Mario Schnalzenberger, cubido business solutions GmbH

TOP 2: Berichte aus der Praxis

Data Science UseCases in einem Industrieunternehmen: Start concrete, get automized

Beispiele aus den Bereichen Customer Support, Servitization und Produktion bei Continental Dubravko Dolic, Head of Data Science, Continental Reifen Deutschland GmbH

In ihren Daten steckt Gold: Arbeitsprozesse optimieren und Effizienz steigern durch Datenanalyse

Erfahrungsbericht eines Dienstleistungsunternehmens (online Agentur) Sacha Storz, Techdivision GmbH

11:00 Uhr: Kaffeepause und Möglichkeit zu Gesprächen an den Infoständen

Wie KI- basierte Textanalyse Vertrags- und Risikomanagement vereinfacht

Einsatzgebiete anhand eines Kundenbeispiels Mike van Pamelen, Christian Holtz, KENTIVO GmbH

KI live in Action – Vorstellung verschiedener Einsatzbereiche aus der Praxis

Objekterkennung am Point-of-Sales, Big-Data News Detector, Anomalieerkennung im Zoll Ilona Tag, Qunis GmbH

Qualitätsprognosen und Produktionsoptimierung mit Hilfe von Machine Learning am Beispiel der AlzChem Trostberg GmbH

Mathias Bachmeier, Leitung Process Excellence, AlzChem Trostberg GmbH John Thompson, Information Professionals GmbH

TOP 3: Datenschutz

Business Analysen mit Kunden-/Interessenten-Daten;

Leitplanken zur Einwilligung, dem Speichern von Profildaten und zum Tracking; Umsetzungsbeispiele im Mittelstand Thomas Neuwert, neto consulting GmbH Niklas Mages, ToughtLeaderSystems GmbH

13:00 Uhr: Get Together

Zeit für Gespräche und Networking bei einem Imbiss

14:00 Uhr: TOP 4: WORKSHOPS (parallel laufend)

  1. Künstliche Intelligenz sinnvoll nutzen: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für KMU’s

Mike van Pamelen, KENTIVO GmbH

  • Geschäftskonzept zur Nutzung von Prognosen
  • Zielgruppe und Zielgruppe für KI-Vorhersagen; Erkundung verfügbarer Daten und Möglichkeiten
  • Menschliche Interaktion für KI-Vorhersagen; Validierung der Vorhersagemöglichkeiten
  • Prioritäten auf der Grundlage der Machbarkeit
  • Interaktionsdesign für Vorhersagen im Prozess; Merkmale der Vorhersagen
  • Benutzervalidierung; Erstellen von Vorhersagemodellen und Training
  • Interaktionsdesign & Realisierung; Implementierung von Modellen in der Genie-Plattform und Anbindung von Datenflüssen
  • Einsatz in der Betaphase, um die Vorteile der realen Welt zu bestätigen
  1. Einstieg in Advanced Analytics und KI

Steffen Vierkorn, Qunis GmbH

  • Einordnung und Relevanz von Advanced Analytics und KI
  • Vorstellung von Use Cases und Herangehensweisen von KI in Unternehmen
  • Projektmethoden zur Einführung von KI
  • Identifikation von Use Cases bzw. Digitalisierungspotenzialen
  • Überblick zu Aufgaben, Rollen und den passenden Organisationsstrukturen im Zusammenhang mit Advanced Analytics und KI
  1. Customer Churn-Prognosen mit RapidMiner

John Thompson, Information Professionals GmbH

Anhand einer Entwicklungsumgebung für Maschinelles Lernen und Data Mining werden verschiedene Techniken (Random Forest, Logistic Regression, Kreuzvalidieren, Fitting, Balancieren, Bewerten einer Klassifizierung) unter Beteiligung der Teilnehmer interaktiv erprobt.

  1. Wie funktioniert Data Science/KI, einige knackige Beispiele als Gedankenanreiz

Dubravko Dolic, Head of Data Science, Continental Reifen Deutschland GmbH

  • Ideation Phase
  • Sammeln eines Ideenpools
  • Gemeinsame Strukturierung des Ideenpools
  • Partnerdiskussion über mögliche PoC
  • Vorstellung möglicher PoC

15:30 Uhr: Ende der Veranstaltung

Ende der Veranstaltung

Datum: 13. November 2019
Zeit: 8:30 – 15:30 Uhr

Stellwerk 18
Eduard-Rüber-Str.
7 Rosenheim

Sascha Stöppelkamp