BI-SPEKTRUM

Aufruf für Beiträge

Ausgabe 02/2020: Data Engineering für Artificial Intelligence

In seiner am 22.06.2020 erscheinenden Ausgabe 02/2020 wird sich BI-SPEKTRUM dem Thema Data Engineering für AI widmen. Wir freuen uns darauf, durch Ihre eingereichten Beiträge von Ihren Erfahrungen und Lösungskonzepten zu lernen. Zunächst möchten wir Ihnen kurz das Thema etwas näherbringen:

Data Engineering ist eine zentrale Aufgabe im Rahmen der Data Science oder auch in Projekten im Bereich der Artificial Intelligence, das sich auf die Datenerhebung, -bereitstellung und -aufbereitung konzentriert, so dass Mechanismen zur Sammlung und Validierung umfangreicher heterogener Datenbestände in den Fokus geraten.

Data Engineering selbst führt üblicherweise nicht durch Anwendung von maschinellem Lernen oder AI-Methoden zu neuartigen Erkenntnissen. Jedoch ist es relevant, um die dazu benötigten Datenspeicher aufzubauen und die Datenverwendung in der Praxis zu ermöglichen.

Zu den Werkzeugen des Data Engineering gehören neben relationalen Datenbanken auch Hadoop, Spark, NoSQL oder andere Werkzeuge zur Datenspeicherung und -manipulation. Neben diesen Bausteinen zur Datenhaltung sind aber immer auch die Datenarchitektur und Datenlogistik von hoher Bedeutung und sind in die Betrachtung miteinzubinden.

Wir laden Sie in dieser Ausgabe von BI-SPEKTRUM zu Einreichungen ein, in denen Sie über Ihre Erfahrungen zu Anforderungen, Projekten, Anwendungsbereichen, Best Practices aber auch Herausforderungen zu Data Engineering für AI berichten.

Mögliche Themen sind z. B.:

  • Datenarchitekturen (z.B. Data Lake) und Technologien (relational, NoSQL, Hadoop, Spark, etc.) für AI-Anwendungen und Data Science.
  • Spezielle Architekturen und Technologien für Streaming-Anwendungen.
  • Automatisierung beim Aufbau von Data Lakes.
  • Aufbau zuverlässiger Datenflüsse (Data Pipelines).
  • Welche Skills werden in welchen Organisationseinheiten benötigt? Wie erfolgt der Aufbau von Skills, Fähigkeiten und Ressourcen?
  • Organisation der Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren und Data Scientists.
  • Praxisberichte und Erfahrungen mit Herausforderungen, Lösungen und Empfehlungen.

Wenn Sie einen eigenen Artikel schreiben oder einreichen möchten, senden Sie bitte Titel, Kurzbeschreibung des Inhalts und Autorenkurzbiografie bis zum 31.01.2020 an christoph.witte(at)sigs-datacom.de

Neben dem Fokusthema nehmen wir auch Fach- und Praxisartikel an, die sich anderen Themen aus dem BI- Analytics und Big Data-Umfeld widmen. Dafür gelten die gleichen Vorgehensweisen und Termine. 

Selbstverständlich können Sie auch schon fertig formulierte, aber bisher nicht veröffentlichte Beiträge einreichen. Greifen Sie dazu eine der genannten Fragen auf oder schlagen Sie weitere spannende Themen vor. 

Alle Einreichungen werden vom BI-SPEKTRUM-Fachbeirat geprüft. 

Ist der Vorschlag akzeptiert, senden Sie bitte den ausformulierten Entwurf spätestens bis 11.03.2020 an die Redaktion. Bitte orientieren Sie sich bei der Erstellung Ihres Beitrages an den BI-SPEKTRUM-Autorenrichtlinien.

Wichtige Termine:

  • 31.01.2020: Einreichung der Artikelkurzbeschreibung
  • 11.03.2020: Späteste Abgabe des Review fähigen Beitrags
  • 22.06.2020: Erscheinungstermin

Allgemeiner Aufruf zu Beiträgen:

Während wir Sie normalerweise anlässlich bevorstehender Ausgaben von BI-Spektrum um Einreichungen zum jeweiligen Fokusthema bitten, möchten wir Sie in diesem „freien“ Call for Paper zu Fachbeiträgen zu Themen Ihrer Wahl inspirieren. Natürlich sollten Sie mit den generellen Themen des BI-Spektrum Magazins, also Business Intelligence, Analytics und KI zu tun haben, aber wir möchten Ihnen keinen gezielten Fokus vorgeben. Es gibt sehr viele Veränderungen und Entwicklungen in unserem Themenumfeld, die einen Fachbeitrag wert sind. Hier nur einige Beispiele:

  • Die Zukunft des Reportings – welche Änderungen in diesem klassischen BI-Sektor haben sich in letzter Zeit ergeben, welche zeichnen sich ab. Wie sollten Anwenderunternehmen auf diese Veränderungen reagieren?

  • Datenmanagement – in diesem, für den BI-  und Analytics-Bereich, fundamentalen Umfeld hat sich im vergangenen Jahr sehr viel getan. Weitere, zum Teil dramatische Veränderungen stehen bevor. Vor welchen Herausforderungen stehen Anwender und Anbieter in diesem Zusammenhang? Wie gehen Sie damit um?

  • KI – die Fachwelt hungert nach echten Erfahrungsberichten, die Ross und Reiter nennen. Welche Erfahrungen haben Sie bei Ihren ersten KI-Schritten gemacht oder wie stellen Sie sich auf die kommenden KI-Herausforderungen ein? Erzählen Sie!

Aber es gibt natürlich viele weitere Themen wie Datenvisualisierung, Daten-Governance, Master-Datenmanagement, Self-Service BI, Data Warehouse-Modernisierung, Machine Learning, Big Data, Smart Data und, und, und. In Ihrem Bereich fallen Ihnen sicher mehr Themen ein als die Redaktion der BI-Spektrum hier nennen kann.

Wir unterstützen Sie sehr gern beim Verfassen von Fachbeiträgen:


Schicken Sie uns einfach zunächst ein kurzes Abstract, das die Problematik und den Kern Ihres Beitrags beschreibt. Wir besprechen dann, falls gewünscht, gern mit Ihnen, was der Beitrag beinhalten kann.

Nachdem Sie Ihren Beitrag geschrieben haben wird er von zwei Reviewern geprüft, die Ihnen konkrete Verbesserungsvorschläge machen.

Zum guten Schluss wird Ihr Beitrag noch professionell lektoriert. Auch hier erhalten Sie gegebenenfalls Vorschläge zur sprachlich/stilistischen Verbesserung.

Durch diese gemeinsame Arbeit entstehen hervorragende Fachbeiträge, die Ihren Kolleginnen und Kollegen weiterhelfen und die gleichzeitig Ihr Renommee als Experte untermauern und stärken.
Wir nehmen jederzeit Abstracts oder auch schon Review-fähige Beiträge an. Schicken Sie sie einfach an christoph.witte(at)bi-Spektrum.de.

Wenn Sie den Aufruf für Beiträge erhalten möchten, schicken Sie bitte eine E-Mail an Emanuel Rosenauer.

Nachfolgend die weiteren Themen und Einreichungstermine für 2020:

03/2020: Nutzungsreichweite für Analysen erhöhen – Augmented Analytics
Abgabetermin: 18.05.2020

04/2020: Cloud – erste Erfahrungsberichte, erfüllte Versprechen
Abgabetermin: 13.07.2020

05/2021: Datenmanagement aus organisatorischer Sicht
Abgabetermin: 07.09.2020