Data Fabric: Basis für Analytics und KI der nächsten Stufe

Erfüllen Sie den Bedarf an relevanten Daten zur richtigen Zeit, zu optimalen Kosten und mit durchgängiger Governance . Melden Sie sich zum Webcast jetzt an!
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Viele Unternehmen verfolgen eine klare Digitalisierungs-Strategie und verstärken dafür immer mehr ihr Engagement in Analytics und KI. Dabei stellt vor allem die Verfügbarkeit, Qualität und Nutzung der Daten eine große Herausforderung dar.

Data Fabric zur Bereitstellung von Daten

Innovative Versicherer haben längst die Bedeutung von Data Fabric für sich erkannt. „Data Fabric“ bedeutet nicht Datenfabrik, sondern Datengewebe. Es handelt sich um ein innovatives Architekturmuster, das unterschiedliche Datenquellen in einer beliebig verteilten IT-Landschaft dynamisch orchestriert. Es demokratisiert den Zugang und Nutzung von Geschäftsdaten: Fachbereiche können selbständig datengetriebene Geschäftsprozesse entwickeln. Dies basiert darauf, dass alle verfügbaren Quellen verknüpft und automatisch katalogisiert werden. Verlässlichkeit wird erreicht, indem nachvollziehbar ist woher die Daten stammen, sensible Informationen erkannt und der Datenzugriff rollenbasiert gesteuert wird.

Ziel ist die Bereitstellung geschäftsfähiger Daten, die Anwendungen, Analysen und die Automation von Geschäftsprozessen unterstützen. Auf diese Weise wird Unternehmen geholfen, den Bedarf an relevanten Daten zur richtigen Zeit, zu optimalen Kosten und mit durchgängiger Governance zu erfüllen – ganz egal, wo die Daten gespeichert sind!

Das erwartet Sie im Webcast:

Im Webcast erfahren Sie, warum das Thema Data Fabric für Versicherer so wichtig ist. Wir erklären Ihnen, was die Data Fabric genau ist und welche Funktionalität sie für Data Science sowie den IT-Betrieb aufweist. In einer praktischen Demo zeigen wir Ihnen konkret Anwendungsfälle aus der Versicherungsbranche. Darüber hinaus erfahren Sie, in welchen Schritten Sie Ihre eigene Data Fabric einführen können.

Kernpunkte des Webcast:

  • Aufbereitung von verteilten Daten für Data Science in einer modernen Architektur
  • Vorzüge für Data Science und den IT-Betrieb
  • Anwendungsfälle aus der Versicherungsbranche
  • Einsatz von Automation und AI (Artificial Intelligence)
  • Praktische Demo
  • Einführungsszenarien
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Speaker: Michael Ehrmantraut

Michael Ehrmantraut
Michael Ehrmantraut ist seit 1995 bei IBM in unterschiedlichen Bereichen tätig. In der aktuellen Position als Banking & Insurance Architect DACH im IBM Industry Business Development Team entwickelt er sog. „Industry Campaigns“. Michael Ehrmantraut ist zertifiziert als Executive Information Architect und Member of IBM Technical Expert Council seit 2010.

Alexander Richthammer
Alexander Richthammer arbeitet seit 15 Jahren im Bereich Machine Learning und betreut als technischer Spezialist das Data Science Portfolio der IBM.

Sascha Slomka
Sascha Slomka verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung als Berater, der Kunden dabei unterstützt, sich zu datengesteuerten Unternehmen zu entwickeln. Er ist bei IBM als Architekt im technischen Vertrieb für Data und AI tätig.

Kompetenz

Artificial Intelligence & Data Strategy

Jedes Unternehmen erfasst und verwaltet Unmengen an Daten, z. B. aus Produktionsprozessen oder Geschäftstransaktionen.

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