The state of most data analytics pipelines is deplorable: too little automation; minimal reuse of code and data; and lack of coordination. The result is poor quality data delivered too late to meet business needs. DataOps is an emerging approach for building data pipelines and solutions. In this session Wayne Eckerson will explore trends in DataOps adoption, challenges and best practices.
In Data preparation it is important how the human modeler creates a dataset that is uniquely suited to the business problem. In this session Keith McCormick will expose analytic practitioners, data scientists, and those looking to get started in predictive analytics to the critical importance of properly preparing data in advance of model building. He will present the critical role of feature engineering and explaining how to do it effectively.
ASML, fabrikant van machines voor de productie van halfgeleiders, implementeert een central data lake waarin data verzameld wordt in een centrale omgeving en die vanuit daar beschikbaar gesteld wordt voor rapportage en analyse. Dit central data lake bevat ook een zogenaamd analytics lab voor gedetailleerde exploratie van data en het faciliteren van data science toepassingen. In deze sessie bespreekt Jeroen Vermunt aan de hand van een aantal voorbeelden ASML’s aanpak bij de uitdagingen van het beheersen van de snel veranderende data.
De digitale toekomst: denk groot, denk aan grootschalig gedistribueerde data, denk in ecosystemen. Welke Integratie-architectuur is benodigd om een belangrijke positie te krijgen in een ecosysteem van Fintech-bedrijven en andere banken? Hebben Enterprise Datawarehouses nog een functie in dit datalandschap? Over deze vragen gaat de presentatie.
Ensembling is one of the hottest techniques in today’s predictive analytics competitions. Every single recent winner of Kaggle.com and KDD competitions used an ensemble technique, including famous algorithms such as XGBoost and Random Forest. This session will provide a detailed overview of ensemble models, their origin, and show why they are so effective.
Data Governance is one of the hottest topics in data management, focusing both on how Governance driven change can enable companies to gain better leverage from their data and also to help them design and enforce the controls needed to ensure they remain compliant with regulations. Despite this rapidly growing focus, many Data Governance initiatives fail to meet their goals. This session will outline why Data Governance and Architecture should be connected, how to make it happen, and what part Business Intelligence and Data Warehousing will play in defining a robust and sustainable Governance programme.
Migrating an existing data warehouse to the cloud is a complex process of moving schema, data, and ETL. The complexity increases when architectural modernization, restructuring of database schema or rebuilding of data pipelines is needed. In this session Dave Wells provides an overview of the benefits, techniques, and challenges when migrating an existing data warehouse to the cloud.
Praktische workshop met Keith McCormick over het toepassen van supervised en unsupervised machine learning. Hoe zet je business vraagstukken om in bruikbare machine learning modellen? Welke modellen zijn het meest geëigend voor welke toepassing? Hoe zijn deze modellen op creatieve wijze te combineren? U gaat zelf met oefeningen aan de slag.
