data2day 2024: Von Data Mesh bis GenAI – eine neue Ära in Data Science
Wie verändern LLMs, GenAI und Knowledge Graphs die Data Science und welche Datenarchitektur bewährt sich in der Praxis? Die data2day liefert Antworten.
Die inzwischen elfte Auflage der Konferenz für Data Scientists, Data Engineers und Data Teams findet am 18. und 19. September 2024 statt – diesmal in Heidelberg. Seit ihrer Premiere 2014 liefert die von iX und dpunkt.verlag organisierte data2day das einschlägige, praxisnahe Wissen, um sämtliche Herausforderungen rund um Data Science, Data Engineering und Data Analytics zu meistern. Ab sofort können sich Interessierte bis zum 30. Juli zum Frühbucherpreis für die Konferenz registrieren.
Know-how für Data Scientists, Data Engineers und Data-Teams
In über 35 Vorträgen und Workshops präsentieren erfahrene Expertinnen und Experten die wichtigsten Data Skills, Werkzeuge und Best Practices, die Unternehmen bei der Planung, Umsetzung und Organisation von Datenprojekten wertvolle Hilfestellung leisten – egal wo sich Data Scientists, Data Teams oder Unternehmen auf der Reise zur Data-driven Company gerade befinden. Erfahrungsberichte geben Einblicke in die Praxis und die bei der praktischen Umsetzung von Data-Science- und Machine-Learning-Projekten gewonnenen Erkenntnisse.
Data Mesh & Co.: Der Weg zur geeigneten Datenarchitektur
Mit einem dezentralen Datenarchitekturansatz will Data Mesh unter anderem Entwicklerinnen und Entwickler in die Lage versetzen, selbstständig domänenübergreifende Datenanalysen durchzuführen. Doch wie bewährt sich dieser Ansatz in der Praxis und welche Herausforderungen müssen Unternehmen meistern, um eine auf die eigenen Bedürfnisse zugeschnittene Datenarchitektur umzusetzen? Antworten auf diese und weitere Fragen gehen zahlreiche Vorträge auf der data2day 2024 nach. Aus jahrelanger Projekterfahrung weiß Matthias Niehoff, Head of Data & AI bei codecentric, dass es nicht die eine richtige Datenarchitektur gibt, sondern Unternehmen auf der Grundlage individueller Rahmenbedingungen das für sie passende Design finden müssen. In seinem Talk stellt er unterschiedliche Lösungsansätze vor und gibt einen Überblick zu den notwendigen Entscheidungen bei der Wahl einer Datenarchitektur.
Filip Stepniak und Nicolas Haubner von esentri unterziehen derweil den Data-Mesh-Ansatz einem Reality-Check und präsentieren die gesammelten Erfahrungen aus der Einführung eines Data Mesh bei einem global aufgestellten Maschinenbau-Konzern.
LLMs, GenAI und Knowledge Graphs: Eine neue Ära in der Data Science?
Von der Datenakquise zum Prompt Engineering – große Sprachmodelle (Large Language Models – LLMs), Generative AI und Knowledge Graphs (KGs) eröffnen neue Herangehensweisen für die Arbeit von Entwicklerinnen und Entwicklern, aber ebenso für Data Scientists. Mit Chat-Bots und maßgeschneiderten Prompts lassen sich Daten aus den unterschiedlichsten Quellsystemen einfacher abfragen. In der Kombination mit KGs lassen sich zudem komplexe Beziehungen erkennen, um auch größeren Mengen heterogener Daten zu harmonisieren – und diese wiederum für das Training von KI-Modellen zu nutzen. In seinem Vortrag "The Power of Knowledge Graphs and AI: A New Era for Developers and Data Scientists" gibt Aldan Creo, Technology Research Specialist in AI bei Accenture, einen Einblick in die technischen Grundlagen der KG-Algorithmen und stellt konkrete Anwendungen vor. Er nimmt aber auch deren Einschränkungen unter die Lupe.
Wie sich mit einem Multi-Agenten-System in LangGraph Daten in unterschiedlichen Quellsystemen von der Graph-Datenbanken über Web-Services bis zu simplem Volltext über eine einheitliche Oberfläche zugänglich machen lassen, darüber sprechen Nico Kreiling, Data Scientist bei scieneers, und Moritz Glauner, Head of Data Science bei Bertelsmann Data Services, in ihrem Praxisbericht "SiloX-GPT: Datensilos verbinden mittels Multi-Agenten-System".
Das Vortragsprogramm bietet darüber hinaus ein breites Spektrum an Themen und Trends aus Big Data, Data Science sowie maschinellem Lernen, das sich gleichermaßen an Data Scientists, Data Engineers, KI-Expertinnen und -experten und DevOps-Verantwortliche wie auch Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler sowie Softwarearchitektinnen richtet.
Ausgewählte Themenhighlights:
- Road to Production: Wie verändern LLMs und GenAI die Data-Science-Praxis?
- Data Contracts – Der Treiber für Automatisierung
- Integrating Local LLMs and Knowledge Graphs for Trustworthy Legal Chatbots
- Datenanalysen im Fußball – ein Überblick
- Erfahrungsbericht: Eine globale Data & AI Platform in der Praxis
Jetzt zum Frühbucherpreis für Workshops und Konferenz registrieren
Ab sofort können sich Interessierte bis zum 30. Juli für die data2day zum Frühbucherpreis von 999 Euro (alle Preise zzgl. 19[ ]Prozent MwSt.) registrieren. Das reguläre Ticket kostet danach 1099 Euro. Die ganztägigen Workshops am Tag vor der Konferenz bieten die Gelegenheit, sein Know-how zu vertiefen. Sie lassen sich einzeln für 599 Euro oder im Kombiticket mit Rabatt für 1549 Euro buchen. Studierende, Schülerinnen und Schüler erhalten auf Anfrage vergünstigte Tickets – für Gruppen ab drei Personen ist eine Rabattstaffel im Ticketshop hinterlegt.
Wer über den Fortgang der Konferenz auf dem Laufenden bleiben möchte, kann sich auf der Website für den Newsletter registrieren oder den Organisatoren auf LinkedIn folgen – der Hashtag lautet #data2day.
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