Data Analytics wird in Wissenschaft und Praxis immer wichtiger. Jedoch sehen sich Organisationen und Unternehmen zunehmend neben den Möglichkeiten auch den Herausforderungen ausgesetzt. Vor allem die Kombination von strukturierten und unstrukturierten Daten, Data Engineering sowie unterschiedlichen Analyseverfahren und Visualisierungsmethoden stellen große Herausforderungen dar. Durch die Nutzung und Analyse der Daten können Prozesse in verschiedenen Bereichen verbessert oder gar neu implementiert werden. Der Workshop soll wissenschaftliche Erkenntnisse der Möglichkeiten und Grenzen aufzeigen und diskutieren, um der Community einen Beitrag für dieses wichtige Thema in Wissenschaft und Praixs zu zeigen.

Website & CfP: https://www.data-analytics-research.de/

26.09 - Start 09 Uhr

Session 1:

1)  Intro 

2) Keynote SAP "possibilities of SAP Business AI to support Data Analytics" Andreas Kerger, SAP

3)  Paper 1 "

Public and Expert Insights into Generative AI: The potential
for the Financial Industry

" Jan Zacharias, Universität Frankfurt

4) Paper 2 "

KI-als-Service: Vergleich von Plattformen zur
Dokumentenklassifikation

" Griesch et al. Uni Rostock

5) Posterspeech "A New Analytical Approach For Requirement Refinement Toward Increasing Transparency" Poster Presentation by Raymond Gao / Bosch

---------------11 Uhr kurze Pause-----------------

Session 2 ab 11.15 Uhr:

6) Keynote Exasol "Application of AI in Analytical Databases on the Example of Exasol" Torsten Kilias, Exasol AG

7) Paper 3 "Ecosystem Intelligence im Zeitalter vernetzter Plattformen" Schmidt et al. Hochschule München

8) Paper 4 "HollerithEnergyML: A Prototype of a Machine Learning Energy Consumption Recommender System", Zanger et al., Hochschule Reutlingen

9) Schlussstatement + Closing Session