Treffen Sie sich mit anderen Branchenexperten und tauschen Sie sich über neue Entwicklungen auf dem Gebiet der data-Wissenschaft aus.

Tagesordnung

=== Wir beginnen um 18:15 Uhr persönlich bei Artefact ===

=== Einführung ===

Kurze Einführung von Marc Päpper

=== Gespräch 1 ===

Graham Watts, Senior Software Architekt @Klipfolio

Semantische Schicht vs. Metrische Schicht in Business Intelligence

Metriken sind eine neue Art von BI-Artefakten, die data in ein Format verpackt, das für die Nutzung durch nichttechnische Geschäftsanwender optimiert ist. In den letzten Jahren sind zwei Arten von Technologien, die semantische Schicht und die metrische Schicht, unabhängig voneinander entstanden. Beide unterstützen die Erstellung von Metriken. In diesem Vortrag werden Sie lernen:
👉 Welchen Bedarf decken metrische und semantische Schichten ab - für data-Teams und Geschäftsteams?
👉 Was unterscheidet diese Technologien voneinander und warum haben sie so ähnliche Fähigkeiten?
👉 Wie können diese Technologien zusammen in BI-Tools verwendet werden, um die Stärken beider zu nutzen?

=== Gespräch 2 ===

Ali Al-Hindwan, Senior Data Wissenschaftler und Michael Völske, Leiter Data Wissenschaft @Artefact

Generativ AI

- Wie GenAi mich als Data-Wissenschaftler in meiner täglichen Arbeit beeinflusst hat
- Wie GenAI die tägliche ATF Data Wissenschaft beeinflusst hat
- GenAI UCs und Demos (noch nicht festgelegt)

Zusammenkommen

Networking, Erfrischungen und Snacks

Wer wir sind

Artefact ist ein Beratungsunternehmen der neuen Generation, das sich auf data-driven-Dienstleistungen spezialisiert hat und seit einem Jahrzehnt Pionierarbeit im Bereich data und digitales Marketing leistet. Unsere Experten für digitales Marketing in den Bereichen SEO, SEA, Paid Social, Affiliate Marketing, Display, Retail Media und CRM arbeiten bei allen Projekten stets mit den besten Data Wissenschaftlern und Ingenieuren für KI-Technologien zusammen. Dank unserer 1.300 Mitarbeiter an 20 Standorten weltweit (führend in Europa mit starkem Wachstum in Asien, dem Nahen Osten und Afrika sowie in Nord- und Südamerika) sind wir in der Lage, unsere data-driven-Lösungen schnell zu skalieren und zu industrialisieren.