<div dir="ltr"><div>Call for Participation</div><div>IEEE NIST Big Data PWG Workshop on Big Data: Challenges, Practices and Technologies</div><div><br></div><div>The NIST Big Data Public Working Group (NBD-PWG) is sponsoring a Workshop on “Big Data: Challenges, Practices and Technologies” at the IEEE Big Data Conference to be held October 27-30, 2014 in Washington, DC. </div>
<div>NIST has been facilitating the NBD-PWG to form a community of interest from industry, academia, and government, with the goal of developing a consensus definitions, taxonomies, reference architectures, and technology roadmaps.  The aim is to create vendor-neutral, technology and infrastructure agnostic deliverables to enable Big Data stakeholders to pick-and-choose best analytics tools for their processing and visualization requirements on the most suitable computing platforms and clusters while allowing value-added from Big Data service providers and flow of data between the stakeholders in a cohesive and secure manner. </div>
<div>The purpose of this Workshop is to promote discussion among different working groups addressing different aspects of the emerging Big Data paradigm.  We would like to invite other working groups to present the results of their works/discussions to enable working group information exchange, as well as providing an overall picture to the conference community (both technical and business participants) of the current state of the Big Data discipline. </div>
<div>Logistics: We’re considering two Workshop sessions (morning or afternoon), with 2-3 panels over a 3 hour period. For each panel we will be looking for 5-6 panelists. Our format will be short presentations by the panelists in the first half of the session, and audience discussion in the second half. IEEE conference registration will be required. </div>
<div>The IEEE NBD-PWG Big Data Workshop has two general aims: (1) stimulate both knowledge diffusion from the research and emerging technology communities and (2) present case studies reflecting significant challenges in current Big Data problem scenarios. </div>
<div><br></div><div>IEEE NBD-PWG Workshop At A Glance<span class="" style="white-space:pre">  </span></div><div><br></div><div>Location: Washington, DC</div><div>Conference Dates: October 27-30, 2014</div><div>IEEE Main Conference Web Site: <a href="http://cci.drexel.edu/bigdata/bigdata2014">http://cci.drexel.edu/bigdata/bigdata2014</a></div>
<div>IEEE NBD-PWG Workshop Web Site: <a href="http://bigdatawg.nist.gov/ieee.php">http://bigdatawg.nist.gov/ieee.php</a></div><div>Deadline for panelist and topic proposals: August 8, 2014, notification: Aug. 15, 2014</div>
<div>Deadline for Proceedings Paper Submissions: September 1, 2014</div><div>Panel teleconference to discuss presentations: Ad hoc in late Sept or early Oct</div><div>Submission address: <a href="mailto:IEEE_BDWS@nist.gov">IEEE_BDWS@nist.gov</a>  </div>
<div>Toward this end, the IEEE NBD-PWG Workshop will have coverage for two categories of contributions:</div><div>●<span class="" style="white-space:pre">        </span>Big Data technology provider and researcher working groups (“Technologists”)</div>
<div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Practitioner working groups  immersed in significant Big Data problem spaces (“Practitioners”)</div><div><br></div><div>Ideally, we would like to strike a good balance of both in every panel, in order to have a meaningful dialogue between complementary perspectives.</div>
<div>The intent is to have presentations/discussions on the overview of this emerging discipline. The panelists should present a contextual overview of the topic, not presentations of the details of a specific project. Specific projects will be covered in the IEEE conference Industrial Track. </div>
<div>For this IEEE Workshop, the plan is:</div><div>(1)<span class="" style="white-space:pre">      </span>Prospective panelists/working groups must submit a proposal to participate by August 8, 2014. The contents of this proposal are given below.</div>
<div>(2)<span class="" style="white-space:pre"> </span>Panelists will be notified by August 15, 2014. The times for the panels will be determined as quickly as possible working with the IEEE program committee.</div><div>(3)<span class="" style="white-space:pre">      </span>Accepted panelists/working groups must prepare a 2-3 page paper (following IEEE format) as a way to describe your working group, consortium, or initiative. The deadline for submissions is September 1, 2014. This camera-ready submission will be in the conference proceedings. Sample proceeding paper is at: (<a href="http://www.ieee.org/publications_standards/publications/conferences/2014_04_msw_usltr_format.doc">http://www.ieee.org/publications_standards/publications/conferences/2014_04_msw_usltr_format.doc</a>) </div>
<div>(4)<span class="" style="white-space:pre"> </span>At the Workshop, each panelist will make a brief presentation (~7-8 minutes) and then participate in a moderated question-and-answer period.</div><div>(5)<span class="" style="white-space:pre">    </span>The Workshop organizers will produce a Workshop summary for publication by IEEE. The summary will be available through the IEEE digital library.</div>
<div><br></div><div>To submit a proposal for participation, identify a panel subtopic from the appropriate list, or suggest a more appropriate panel topic. Then determine whether you wish to participate as a Technology Provider Working Group, or as a Technology Consumer/Practitioner Working Group. When submitting a proposal, use the appropriate template – Provider or Consumer – as given below. </div>
<div><br></div><div>The candidate list of panels (in no particular order) is: </div><div>1.<span class="" style="white-space:pre">       </span>Current Practice and Lessons Learned</div><div>This panel would focus on use cases for current projects and perspective on the challenges that were addressed in different domain. This is a “state of the practice” panel, and is not intended as a description of a specific project, but that project in the bigger context of this new field.</div>
<div>Technology Working Groups: Technology working groups for specific verticals, such as, medical information systems, retail inventory systems.</div><div>Practitioner Working Groups: Use case verticals such as medical, financial, retail.</div>
<div>2.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Technology Landscape</div><div>This panel would focus on the technical issues that have arisen due to the distribution of the data across resources. This would cover the theoretical patterns of current tools, but not the details of a specific tool. This would cover the new paradigm, encompassing topics from data management to analytics, and the applicability of existing standards.</div>
<div>Technology Working Groups: Organizations describing Big Data Frameworks and Architectures</div><div>Practitioner Working Groups: Application providers such as analytics, searching and reporting, SaaS and so on.</div>
<div>3.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Business and Government Needs</div><div>This panel would focus on the technical needs that are not currently being addressed, current initiatives for better knowledge transfer, and future data sharing concerns. </div>
<div>Technology Working Groups: Framework, application, and solution providers.</div><div>Practitioner Working Groups: Verticals from Industry and Government.</div><div>4.<span class="" style="white-space:pre">      </span>Security and Privacy </div>
<div>The distribution of data across resources, and the involvement of a number of organizations in one system open up new concerns for security and privacy. This panel will focus on the areas that are new and different because of the big data architectures.</div>
<div>Technology Working Groups: Security technology industries, privacy and security consortia and academicians researching privacy frameworks and privacy enhancing technologies, such as cryptography.</div><div>Practitioner Working Groups: Verticals and web technology industries interested in using and deriving knowledge from big data.</div>
<div>5.<span class="" style="white-space:pre">  </span>The Road Forward</div><div>This panel would discuss the next steps in big data adoption, how to measure the maturity of current big data activity, and how to strategically move into this new field. This panel will also address the needs for standards in this discipline.</div>
<div>Technology Working Groups: Framework, application and solution providers.</div><div>Practitioner Working Groups: Industry verticals and government.</div><div>6.<span class="" style="white-space:pre">    </span>Global Data Sharing and Reuse for analytics</div>
<div>This panel would be focused on frameworks for improving data sharing. For example a number of initiatives are focused on sharing geospatial data, weather data, landform data, smart grid data, etc. </div><div>Technology Working Groups: Data-as-a-Service Platforms, Semantic Data Integration Technologies</div>
<div>Practitioner Working Groups: Earth Sciences, Geo-spatial mapping, Smart-grid, financial data</div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div>Questions and Submissions:</div><div>Direct questions and submissions to <a href="mailto:IEEE_BDWS@nist.gov">IEEE_BDWS@nist.gov</a>, to email to the Workshop committee:</div>
<div>Wo Chang (NIST), Nancy Grady (SAIC), Arnab Roy (Fujitsu), Mark Underwood (Krypton Brothers) </div><div><br></div><div><br></div><div>Technology Provider / Researcher Proposals for Panel Participation</div><div>Who should use this template? </div>
<div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Academicians, </div><div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Data Scientists and </div><div>●<span class="" style="white-space:pre">   </span>Providers of Big Data technology solutions.</div>
<div><br></div><div>Subtopics</div><div>Panels may be convened from these topic areas:</div><div>●<span class="" style="white-space:pre">   </span>Big Data veracity, provenance, data quality, metadata </div><div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>New or revisited models for integrating streaming data </div>
<div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Big Data machine learning, predictive analytics</div><div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Revived, revisited, rejected or resurrected research threads from distributed, grid, VLB computing </div>
<div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Technology solutions for cross-border compliance</div><div>●<span class="" style="white-space:pre">        </span>New approaches to Big Data security, privacy or risk management</div>
<div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Unique, unusual or new concepts for Big Data in cloud, hybrid and on-premises </div><div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Graph databases </div><div>●<span class="" style="white-space:pre">       </span>Research directions into new patterns (such as analytics direct to HDFS)</div>
<div><br></div><div>Proposal Sections</div><div>1.<span class="" style="white-space:pre"> </span>Title</div><div>2.<span class="" style="white-space:pre">    </span>Point of Contact (Name, affiliation, contact phone, contact email address)</div>
<div>3.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Working group URL</div><div>4.<span class="" style="white-space:pre">        </span>Proposed panel topics</div><div>5.<span class="" style="white-space:pre">    </span>Abstract</div>
<div>6.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Working group overview</div><div>7.<span class="" style="white-space:pre">   </span>Number of Participants, date working group began, frequency of meetings</div><div>8.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Target audience</div>
<div>9.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Prior or foundational research / technology</div><div>10.<span class="" style="white-space:pre">     </span>Ongoing research / technology by others</div><div>11.<span class="" style="white-space:pre"> </span>(Optional, for solution providers) Features and benefits of a technology solution, e.g., interoperability, scalability, compatibility with existing standards </div>
<div>12.<span class="" style="white-space:pre"> </span>Relevance of the current / proposed approach to Big Data challenges</div><div>13.<span class="" style="white-space:pre">     </span>Anticipated or recommended changes to design patterns</div>
<div>14.<span class="" style="white-space:pre"> </span>Metrics and usability considerations</div><div>15.<span class="" style="white-space:pre">    </span>Keywords</div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div>Consumer, Manager, Domain Expert Proposals for Panel Participation</div>
<div>Who should use this template?</div><div>This template is appropriate if your position paper concerns:</div><div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>A producer of Big Data</div><div>●<span class="" style="white-space:pre">  </span>A consumer of Big Data </div>
<div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>An expert in a domain that produces Big Data</div><div>●<span class="" style="white-space:pre">    </span>A custodian or manager of Big Data sets</div><div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Technology gaps that impair access to benefits of Big Data</div>
<div>Panel Subtopics</div><div>Panels are contemplated from these topic areas:</div><div>●<span class="" style="white-space:pre">     </span>Expected impact of the Internet of Things</div><div>●<span class="" style="white-space:pre">       </span>Unmet Big Data requirements</div>
<div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Specific issues for government, science Communities of Interest </div><div>●<span class="" style="white-space:pre">       </span>Hybrid solutions including traditional RDBMS elements </div>
<div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Impact on legacy applications, such as ERP, supply chain </div><div>●<span class="" style="white-space:pre">      </span>Evolving changes to master data management</div><div>
●<span class="" style="white-space:pre">    </span>Impacts on data centers and their managers</div><div>●<span class="" style="white-space:pre">      </span>Success stories or cautionary tales with Big Data technology products and/or solutions which identify patterns, strengths, weaknesses in current practices and tools</div>
<div>●<span class="" style="white-space:pre"> </span>Privacy and security: best practices, threats, countermeasures, risk management, compliance</div><div>●<span class="" style="white-space:pre">     </span>Standardization uses and needs </div>
<div>Proposal Sections</div><div>1.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Title</div><div>2.<span class="" style="white-space:pre">    </span>Point of Contact (Name, affiliation, email address, phone)</div><div>3.<span class="" style="white-space:pre">       </span>Working Group URL</div>
<div>4.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Proposed panel topic</div><div>5.<span class="" style="white-space:pre">     </span>Abstract</div><div>6.<span class="" style="white-space:pre"> </span>Working Group summary</div>
<div>7.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Number of Participants, data working group began, frequency of meetings</div><div>8.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Target Audience</div><div>9.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Current initiatives</div>
<div>10.<span class="" style="white-space:pre"> </span>Specific Big Data Challenges: Volume, Variety, Velocity, Veracity / Provenance, Visualization, Analytics, software tooling, usability, scalability, ETL / ELT, security, privacy, risk management</div>
<div>11.<span class="" style="white-space:pre"> </span>Urgent research needs</div><div>12.<span class="" style="white-space:pre">   </span>Related Projects or Artifacts</div><div>13.<span class="" style="white-space:pre">   </span>Big Data metrics (describe your data to make a Big impression)</div>
<div>14.<span class="" style="white-space:pre"> </span>Keywords</div><div><br></div><div><br></div><div>To subscribe to this list, the user sends an email, with blank subject line, to <a href="mailto:listserv@lists.drexel.edu">listserv@lists.drexel.edu</a> . In the text box, the user types: subscribe BIGDATA.</div>
<div>To unsubscribe from a list, the user sends an email to <a href="mailto:listserv@lists.drexel.edu">listserv@lists.drexel.edu</a> with the message: signoff BIGDATA.</div><div><br></div><div><br></div></div>