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SUMMARY:TDWI 2024
DESCRIPTION:Treffen Sie uns auch dieses Jahr wieder auf der renommierten TDWI MÜNCHEN 2024 am Stand 4.1. Unser Highlight dieses Jahr ist unser Fachvortrag mit Dr. Johannes Held: \n12.06.2024 von 09:00 bis 10:00 Uhr  (Raum 5.1): Private Equity Reporting neu gedacht (… und gemacht) \nIn diesem Vortrag geht es um die Umstellung der bisher genutzten Reporting-Lösung von AssetMetrix für Private-Equity-Berichte auf eine moderne\, datengetriebene Technologie. Dabei wurden über 200 verschiedene Elemente identifiziert\, die flexibel zu Berichten kombiniert werden müssen. Diese Charts\, Texte\, Grafiken und Tabellen sollten zudem kundenspezifische Layoutanforderungen sowie I18N berücksichtigen. In diesem Beitrag erklären wir die Anforderungen\, gehen auf die Umsetzung ein und ziehen ein Resümee. \nWir freuen uns auch darauf\, Sie an unserem Stand begrüßen zu dürfen und mit Ihnen über diese faszinierenden Themen zu sprechen. Wenn Sie Fragen haben oder weitere Informationen benötigen\, zögern Sie bitte nicht\, uns zu kontaktieren. \ntreten Sie mit uns in Kontakt
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SUMMARY:TDWI München 2023
DESCRIPTION:Treffen Sie uns dieses Jahr auf der renommierten TDWI München 2023. Unsere Expert*innen haben für Sie drei hochinteressante Beiträge vorbereitet\, dir wir Ihnen auf der TDWI präsentieren werden. Die Vorträge versprechen spannende Einblicke in innovative Technologien und Lösungsansätze. \nWir freuen uns auch darauf\, Sie an unserem Stand begrüßen zu dürfen und mit Ihnen über diese faszinierenden Themen zu sprechen. Wenn Sie Fragen haben oder weitere Informationen benötigen\, zögern Sie bitte nicht\, uns zu kontaktieren. \n20.06.2023: Skalierbare Optimierung von Großanlagen mit ML und DevOpsNach einem erfolgreichen PoC werden viele ML-Vorhaben aus Gründen des zeitlichen Aufwandes nicht produktiv umgesetzt. Im Bereich der Prozesssteuerung von Großanlagen können jedoch Optimierungen durch Machine Learning immense Kosteneinsparungen und Produkteffizienz bedeuten. Wir beschreiben den Prozess der Einführung von MLOps in der Azure Cloud zur Steuerungsoptimierung Hunderter Luftzerlegungsanlagen. Wir gehen auf Herausforderungen und Lösungsansätze ein\, um MLOps in der Cloud parametrisierbar\, skalierbar und überschaubar einzuführen. \n21.06.2023: Bessere Stammdatenqualität durch Machine LearningDuplikaterkennung in Stammdaten ist essenziell für alle Geschäftsberichte und -analysen. Klassische Methoden erfordern die manuelle\, datenspezifische und zeitintensive Formulierung von Regeln und Ähnlichkeitsmaßen. Machine Learning-Methoden hingegen sind in der Lage\, Muster und Regeln automatisch abzuleiten\, um Duplikate zu erkennen und die Datenqualität in den Stammdaten zu erhöhen. In diesem Beitrag wird gezeigt\, wie eine bestehende Master Data Management Software um individuelle und austauschbare ML-Methoden erweitert werden kann. \n22.06.2023: Eine Trigger-Architektur für optimierten UI-LesezugriffUm komplexe Metriken live bei Änderungen von Daten in einem Planungstool für den Anlagenbau anzeigen zu können\, wurde eine 3-schichtige Architektur mit Datenbanktriggern entwickelt. Diese löst bestehende langsame Views ab\, die zu langen Ladezeiten der UI führten. Eine Trennung von Datenselektion\, Businesslogik und Schreibzugriff sorgt für strukturierten Code. Ebenso sorgt die exakte Selektion der Daten\, die aktualisiert werden müssen\, für effiziente Trigger. Probleme bei der Wartung werden über eine strukturierte Dokumentation gelöst.
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