Case Study
Montag, 15. September
11:25 - 11:50
Live in Frankfurt
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In der Ära von Big Data liegt der Schwerpunkt häufig auf der schieren Masse an verfügbaren Informationen. Doch der Zugang zu großen Datenmengen ist nicht immer vorhanden, noch ist es notwendig, um bedeutende Einsichten zu gewinnen.
Dieser Vortrag beleuchtet, wie datengetriebene Teams durch strategisch gestaltete Experimente auch mit kleinen, gezielt ausgewählten Datensätzen verlässliche Erkenntnisse generieren können. Anhand praxisnaher Methoden und Frameworks wird aufgezeigt, wie Hypothesen rasch validiert, Ressourcen effizient eingesetzt und mit minimalem Input messbarer Mehrwert erzielt werden kann. Das Resultat sind weniger Overhead, schnellere Iterationen und fundiertere Entscheidungen.
In dieser Sitzung erfahren Sie mehr über:
In seiner aktuellen Rolle als Product Owner für ein weltweit eingesetztes Multi-Objective Optimization Tool bei BASF ist er verantwortlich für die Entwicklung und Optimierung innovativer Softwarelösungen, die gezielt darauf ausgerichtet sind, sowohl die Effizienz als auch die Qualität interner Prozesse erheblich zu verbessern. Darüber hinaus tragen diese Lösungen dazu bei, die Produkte weiter zu optimieren und deren Wert zu steigern.
Zuvor hat er eine Vielzahl von Softwareanwendungen für Bild- und Datenanalysen entwickelt, die speziell zur Verhaltensverfolgung konzipiert sind. Diese Software unterstützt nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern verbessert auch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Datenanalyse erheblich. In diesem Zusammenhang hat er erfolgreich automatisierte Arbeitsabläufe implementiert und spezielle Hardware entworfen, um die Forschungs- und Entwicklungsprozesse zu optimieren und die Effizienz in den Projekten zu steigern.
Sein akademischer Hintergrund in Neurowissenschaften und Physik, mit einem besonderen Fokus auf Entscheidungsfindungsprozesse, gibt ihm eine solide Grundlage, um innovative Ansätze zu entwickeln. Diese Kenntnisse ermöglichen es ihm, Techniken des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz effektiv in seine Projekte zu integrieren, wodurch er in der Lage ist, datengestützte Entscheidungen zu fördern und die Softwarelösungen kontinuierlich weiterzuentwickeln.