Karlsruhe oder Barcelona, das war hier die Frage
Die Idee auf die data2day Konferenz zu gehen entstand mit der Ankündigung, dass wir bald ein Big Data Projekt haben werden. Nachdem sich insgesamt drei Interessenten gefunden hatten, die zu dieser Konferenz gehen wollten, gab es noch die Möglichkeit ein/zwei Wochen vorher zur Strata-Konferenz in Barcelona zu gehen. Wir konnten uns für eine der beiden Konferenzen entscheiden und ausschlaggebend dabei war natürlich der Standort…
Wie jeder andere in der Qudosoft sich dafür entscheiden würde, haben wir uns auch für die schöne und geplante Stadt, die sehr viele Freizeitmöglichkeiten und Sehenswürdigkeiten bietet, entschieden. Die Rede ist von Karlsruhe 🙂 … Ok, die Wahrheit ist: Die tatsächliche Entscheidung fiel auf Karlsruhe, weil das Programm einsteigerfreundlicher klang, als das der Strata-Konferenz.
First time conference mit Potential
Tatsächlich war das auch so, denn man wurde bei vielen Themen abgeholt und ich würde von keinem Speech behaupten, den ich besucht habe, dass tiefgreifenderes Wissen vorausgesetzt wurde. Die Konferenz wurde in diesem Format zum ersten Mal durchgeführt und man hat den Moderatoren und der Organisation die wenige Erfahrung angemerkt.
Vor jedem Speech wurde der Redner mit seinen bisherigen Leistungen vorgestellt. Ob das wirklich notwendig ist, weiß ich nicht. Natürlich gab es auch die obligatorischen Redner, die sich auf die Vorstellung ihrer tollen Produkte beschränkten. Davon zum Glück aber nur ein paar wenige. Das Publikum war teilweise zu kritisch. Das hat man gemerkt, wenn bei Technologievorstellungen (keine Produktvorstellung, da wäre die Frage sogar angebracht) Fragen kamen wie: Wenn das was so toll ist, was sie da zeigen, warum benutzt es nicht jeder? Aber das war es auch schon zum Negativen.
Themenvielfalt und Überblick
Insgesamt fand ich die Konferenz für unser anstehendes Big Data Team und Projekt sehr wichtig, da sie einen guten Überblick und Einstiegspunkt in die möglichen Technologien gegeben hat. Die ganzen Buzz-Words relativiert und die Fülle an Technologien für die einzelnen Anwendungsfälle zu sehen, ordnet doch schon eine komplett, zunächst chaotisch, neue Welt, so dass man bestimmte Zuordnungen treffen kann und nicht davon geblendet ist, wie toll eine Technologie ist und wofür man sie alles verwenden könnte. Wie bei jeder anderen Technologie, ist es wichtig zu verstehen, dass man Probleme lösen möchte und sich nach und nach Lösungen erarbeitet und nicht die Technologie entscheidet, welches Problem man löst. Insgesamt lernt man auch schnell, dass das ganze Big Data Thema echte Teamarbeit verlangt, da viele Bereiche abgedeckt werden müssen. Dazu zählen die Computer Science- , Hacking-, Mathematischen- und Visualisierungsfähigkeiten. Meist hat man diesen Typen als “Gandalf” aus “Der Herr Der Ringe” dargestellt (Der Wizard, der alles kann), der aber nicht so als Einzelperson existieren wird. Wenn man den einzelnen kompetenten Rednern zugehört hat, kann man sich die Expertise in den verschiedenen Gebieten in einer Person gebündelt auch schwer vorstellen, außer die Anwendungsfälle sind trivial genug.
Der Workshop war sehr lehrreich. Zwar bin ich nicht der Visualisierungsexperte geworden, aber weiß jetzt auf jeden Fall, was man mit “D3.js” anfangen kann. Eine wichtige Lehre aus dem Workshop war “so wenig wie möglich und so genau wie möglich darzustellen”. In 90% aller Fälle reicht ein Balken oder Liniendiagramm aus, aber auch wenn man “Information Porn” betreiben möchte, so sollte klar sein, was der Konsument davon mitnehmen soll.
Fazit
Die Konferenz war für uns im jetzigen Stadium genau richtig und hat uns ein Überblick verschafft, den wir uns ansonsten erst aufwändig anlesen, austesten und aneignen hätten müssen. Zu erfahren, dass man zwar von technologischer Seite auf das ganze Thema schauen kann, aber es viel wichtiger ist, das Thema aus allen Perspektiven zu betrachten, um ein insgesamt besseres “Datenprodukt” zu liefern, ist eine der wichtigsten Erkenntnisse gewesen. Es zeigt auch, dass wir uns nicht nur auf der technischen und administrativen Seite weiter entwickeln müssen, sondern das Verständnis für die Datenanalyse und Visualisierung ebenfalls brauchen. Ich denke, dass wir als komplett unerfahrenes Team in diesem Fall uns genau dahin entwickeln können.
“Learn, Play, Work, Teach”.