Data Governance & Data Quality als Fundament für verlässliche Daten und erfolgreiche KI
Zum 8. Mal trifft sich 2026 wieder ein großes Netzwerk von Data Experts in Stuttgart auf der DATAGOVKON. Qualitativ hochwertige Vorträge und Workshops – Wissen, das Sie direkt im Anschluss an die DATAGOVKON in Ihrem Unternehmen umsetzen können, um Ihre Organisation wettbewerbsfähig zu machen in Zeiten stark wachsender Data.
Data Governance – Enabler für KI und Business Value
Themen-Highlights:
- Decision Intelligence statt Data Chaos – wie Unternehmen aus Daten echte Entscheidungsfähigkeit entwickeln
- Data Governance als strategischer Enabler – vom Regelwerk zum Treiber für Vertrauen, Qualität und KI Readiness
- Der Mensch im Datenökosystem – Data Literacy, Zusammenarbeit und organisationsübergreifende Lernmodelle als Grundlage nachhaltiger Datenreife
- Vom Datenwert zum Kundennutzen –wie Daten, KI und Governance echten Business Impact erzeugen
- Autonome KI & Agentic Enterprises – welche neuen Anforderungen AI Agents an Daten, Governance und Verantwortung stellen
- Von Daten zu Kundennutzen und besseren Entscheidungen – wie Data, KI und Governance gemeinsam Wert an der Kundenschnittstelle schaffen und Entscheidungsqualität erhöhen
- Governance als strategischer Wettbewerbsvorteil – warum Data Governance weit über Compliance hinausgeht und Vertrauen, Differenzierung und Skalierung ermöglicht
- Von der Strategie zur wirksamen Umsetzung – wie Organisationen Data Management, Prozesse und Verantwortung operationalisieren und in Wirkung bringen
- Datenqualität als kontinuierlicher Prozess – von präventiver Datenqualität bis zum Lifecycle Management in komplexen Organisationen
Praxisberichte unter anderem von:
Bundeswehr
Countdown zur DATAGOVKON2026
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Wir freuen uns über Ihr Interesse an der DATAGOVKON2026.
Folgende Buchungsoptionen für die Fachkonferenz sowie den begleitenden ganztägigen Workshop stehen zur Verfügung:
Frühbucherpreis für die Fachkonferenz am 30.9. und 1.10.2026
bis 27. März 2026 – Super Early Bird: 1.490,– €
28. März bis 22. Mai 2026: 1.690,– €
23. Mai bis 19. Juni 2026: 1.790,– €
ab 20. Juni 2026: 1.890,– €
Frühbucherpreis für die Fachkonferenz am 30.9. und 1.10.2026 und den halbtägigen Workshop am 29.9.2026
bis 27. März 2026 – Super Early Bird: 1.850,– €
28. März bis 22. Mai 2026: 1.990,– €
23. Mai bis 19. Juni 2026: 2.090,– €
ab 20. Juni 2026: 2.150,– €
Frühbucherpreis für einen ganztägigen Workshop am 29.9.2026 und die Fachkonferenz am 30.9. und 1.10.2026 in Stuttgart
bis 27. März 2026 – Super Early Bird: 2.090,– €
28. März bis 22. Mai 2026: 2.290,– €
23. Mai bis 19. Juni 2026: 2.390,– €
ab 20. Juni 2026: 2.490,– €
Die Preise verstehen sich pro Person zzgl. MwSt. Die Gebühr beinhaltet Tagungsunterlagen, Mittagessen und Erfrischungsgetränke während der Konferenz und in den Pausen.
Agenda
Workshoptag
10:00 – 17:00
Workshop A
Data Inspired Culture – wie man ein Zukunftsmodell für das AI-Konvergenz-Zeitalter etabliert.
Im Workshop „Data Inspired Culture – Das Betriebssystem für das AI Konvergenz Zeitalter etablieren“ erarbeiten die Teilnehmenden die strategischen Grundlagen und organisatorischen Rahmenbedingungen, die notwendig sind, um eine nachhaltig dateniinspirierte Unternehmenskultur zu verankern. In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz und datenbasierte Entscheidungsprozesse die Wettbewerbslandschaft fundamental verändern, wird eine tragfähige Data Culture zum entscheidenden strategischen Differenzierungsmerkmal.
Die Veranstaltung verbindet eine fundierte theoretische Einführung in Data Strategy und Data Culture mit konkreten Einblicken aus der gelebten Unternehmenspraxis – von realen Transformationserfahrungen über typische Stolpersteine bei der kulturellen Verankerung bis hin zu erprobten Erfolgsmustern aus unterschiedlichen Branchen und Organisationsgrößen –, praxisnaher Gruppenarbeit und strukturiertem Erfahrungsaustausch. Die Teilnehmenden gewinnen dabei tiefgreifende Einblicke in die Implementierung einer wirkungsvollen, dateninspirierten Kultur – und verstehen, wie Daten als strategische Ressource konsequent im unternehmerischen Handeln verankert werden können. Eine besondere Rolle spielt in diesem Kontext die AI Konvergenz: das Zusammenwachsen von Dateninfrastrukturen, intelligenten Systemen und organisatorischen Entscheidungsprozessen zu einem integrierten, lernfähigen Betriebssystem. Unternehmen, die diesen Übergang aktiv gestalten, schaffen die Voraussetzungen dafür, dass künstliche Intelligenz nicht als isoliertes Technologieprojekt verstanden wird, sondern als natürlicher Bestandteil einer gelebten Data Inspired Culture. Gleichzeitig stärken die Teilnehmenden ihre Kompetenzen im dateninspirierten Arbeiten und Fördern die bereichsübergreifende Zusammenarbeit innerhalb ihrer Organisation.
Ziel ist die Schaffung einer robusten Data Inspired Culture, die Entscheidungsqualität, Innovationskraft und langfristige Wettbewerbsfähigkeit gleichermaßen stärkt.
Agenda
- Einführung in Data Strategy & Data Inspired Culture
- Vorstellung und Diskussion des Data Culture Frameworks
- Gemeinsame Entwicklung von Data Culture Bausteinen und konkreten Maßnahmen (Gruppenarbeit)
- Präsentation, Reflexion und strukturiertes Feedback der Ergebnisse
Schwerpunkte und Lernziele
- Data Inspired Culture verstehen, kritisch reflektieren und aktiv gestalten
- Die zentralen Einflussfaktoren im Zusammenspiel:
- People & Culture, Prozesse, Strategie & Governance sowie Technologie & AI
- Kulturbausteine sichtbar und greifbar machen – methodisch gestützt durch World Café und Logikbäume
- Das strategische Gesamtbild: Data & AI Strategy, Data Inspired Leadership, Governance, Data Literacy und interne Kommunikation
- Anwendung, Transfer und kollegialer Austausch – mit inhaltlicher Tiefe und unmittelbarem Praxisbezug
- Strategisches Gesamtbild: Data & AI Strategy, Leadership, Governance, Literacy und Kommunikation
- Anwendung und Transfer mit unmittelbarem Praxisbezug
THE DATA ECONOMIST
10:00 – 13:30
Workshop B
Daten-fit mit Data Management – so schaffen Sie die Basis für gute Daten
Ob Digitalisierung von Prozessen oder Nutzung von KI: Es reicht nicht, sich auf das „Biowissen“ im Unternehmen zu verlassen. Verlässliche Daten sind der Schlüssel zum Erfolg. Um die Qualität der Daten sicherzustellen, braucht es jedoch Datenkompetenz, Methoden und Werkzeuge.
Der Workshop vermittelt die Grundlagen und Kenntnisse, um ein erfolgreiches Datenmanagement aufzubauen. Es werden sowohl Geschäftspartner, als auch Teile bzw. Material und Produktstammdaten behandelt. Neben den fachlichen Grundlagen liegen die Schwerpunkte auf praktischen Beispielen und pragmatischen Methoden, um Datenqualität zu bewerten, zu verbessern und zu überwachen. Im Rahmen einer Übung wird aufgezeigt, wie sich effektive Maßnahmen schnell und zielgerichtet finden und priorisieren lassen. Dabei werden fachliche, organisatorische und technische Aspekte des Datenmanagements berücksichtigt.
Themenschwerpunkte:
- Daten, Informationen, Wissen: Begriffsabgrenzung und Grundlagen Ursachen schlechter Datenqualität
- Übung: Einschätzung von Datendefekten und Priorisierung von Maßnahmen
- Erste Schritte zur Einführung einer Data Governance
- Vertiefungsthemen:
- Dubletten bei Geschäftspartner und Artikelstammdaten
- Terminologiemanagement und Klassifizierung
- Data Lifecycle
Geschäftsführer
KDQ Knapp Data Quality
14:00 – 17:30
Workshop C
DQ-Monitoring systematisch aufbauen –
Fehler erkennen und vermeiden
Die Messung ihrer Datenqualität stellt viele Unternehmen vor große Herausforderungen: Was sind eigentlich die Kriterien für „gute“ Daten? Welche
Daten sind überhaupt relevant? Und wie kann man Datenqualität systematisch messen?
Der Aufbauworkshop richtet sich an alle, die im Unternehmen Datenqualität messbar machen wollen. Nach einer Einführung in die Grundlagen der
Datenqualitäts Messung und zur Gestaltung von Metriken wird anhand von praktischen Beispielen der Weg von einer ersten Datensichtung zu einem
dauerhaften Monitoring aufgezeigt.
Themenschwerpunkte:
- Dimensionen der Datenqualität
- Berücksichtigung fachlicher Anforderungen
- Systematische Entwicklung von Metriken
- Formen der Auswertung und des Reportings
Geschäftsführer
KDQ Knapp Data Quality
10:00 – 17:30
Workshop D
Zwei Branchen, ein Ziel: Data Governance wirksam gestalten Interaktiver Praxis-Workshop
„Culture eats strategy for breakfast“ – dieses Zitat beschreibt treffend die Realität vieler Data Governance Initiativen. Strategien, Zielbilder und Modelle sind wichtig, ihre Wirksamkeit entscheidet sich jedoch im Alltag: an Verständlichkeit, Akzeptanz, Rollenklärung und gelebter Zusammenarbeit. In diesem interaktiven Workshop geben Referent*innen aus zwei stark kontrastierenden Organisationen – einer regulierten deutschen Förderbank und einem globalen Automobilzulieferer (Hidden Champion) – Einblicke in ihre gelebte Data Governance Praxis. Trotz sehr unterschiedlicher Rahmenbedingungen eint beide dieselbe Frage: Wie lässt sich Data Governance pragmatisch, wirksam und kontextgerecht umsetzen – ohne unnötige Komplexität?
Der Workshop folgt einem klaren thematischen Rahmen, lässt aber bewusst Raum für die Anliegen
der Teilnehmenden. Im Mittelpunkt stehen der Austausch auf Augenhöhe, reale Erfahrungen, typische Herausforderungen, konkrete Beispiele (u. a. Rollen, Datenqualität, Masterdaten) sowie ehrliche Lessons Learned – inklusive der „Risiken und Nebenwirkungen“ von Data Governance.
Mehrwert für die Teilnehmenden
- Einordnung des eigenen Status quo zwischen Strategie, Kultur, Regulatorik und operativer Realität
- Orientierung für einen sinnvollen Einstieg bzw. die Weiterentwicklung bestehender Data Governance
- Praxisnahe Impulse aus zwei sehr unterschiedlichen Branchen
- Klarere Entscheidungslogiken statt allgemeiner Best Practices
- Erfahrungsaustausch mit anderen Praktiker:innen
Thematische Schwerpunkte (bedarfsorientiert vertieft)
- How to start? Einstieg in Data Governance: Problem, Projekt, Regulatorik oder Strategie
- Reifegrad erkennen – pragmatisch und ohne Modellgläubigkeit
- Data Management vs. Data Governance: Abgrenzung und Zusammenspiel
- Rollen, Verantwortlichkeiten & Gremien: passgenaue Zuschnitte
- Datenqualität als Wirkfaktor: womit beginnen, was wirkt wirklich?
- Datenkultur, Sprache und Stakeholder Management
- Der Workshop richtet sich an Einsteiger:innen wie Fortgeschrittene, die Data Governance realistisch, wirksam und kontextsensibel gestalten möchten.
Diplom-Wirtschaftsmathematikerin
Global Lead Corporate Data Governance Strategic Projects CFO & Data Governance
LEONI Bordnetz-Systeme GmbH
14:00 – 17:30
Workshop E
Data Governance – ein Rahmen und Ideen für eine gute Umsetzung für alle, abgeleitet aus der RDARR Regulierung für Banken
Die Steuerung eines Unternehmens ist in normalen Zeiten wie auch in Krisen abhängig von guten Berichten und guter Datenqualität. Insbesondere
bei Banken kann sich das auf die Stabilität der Finanzmärkte auswirken und ist daher ein besonderes Anliegen der Bankenaufsicht, zuletzt unterstrichen
durch den RDARR („risk data aggregation & risk reporting“) Guide der EZB. Der regulatorische Druckverschafft Banken einen Startvorteil bei der Umsetzung von Data Governance Themen und stelltsie zugleich vor zahlreiche Herausforderungen. Die regulatorisch geforderten Strukturen können auch anderen Branchen eine Leitlinie dafür geben, was im Aufbau einer Data Governance zu beachten ist.
In einem Workshop wollen wir – direkt aus der Praxis berichtend durch die folgenden Themen führen und gemeinsam diskutieren und uns austauschen:
- Wie interpretieren wir die Anforderungen der Bankenaufsicht?
- Was sind best practices bei der Umsetzung im Markt, proportional angepasst auf große und nicht so große Banken und Unternehmen?
- Wo kann die Umsetzung der regulatorischen Standards auch in anderen Bereichen der Bank oder in anderen Branchen für besseres Datenmanagement und damit strategischen Nutzen sorgen?
- Was ist insbesondere im Change Management bei Einführung und Roll Out zu beachten?
Chief Data Officer
RC DO Münchener Hypothekenbank eG
Head of CDO Office & Data Governance
Commerzbank AG
Konferenztag
08:45
Coffee & Connect
09:30
Begrüßung durch die NetAcad und den Vorsitzenden Marco Geuer
09:35
Beyond Data Quality: Die strategische Architektur, die KI-Agenten erst entscheidungsfähig macht
- Das vernachlässigte Fundament
Warum DQM jahrzehntelang kein strategisches Thema war — und wie diese Versäumnisse Unternehmen jetzt
im KI Zeitalter mit voller Wucht einholen. - Die neue Qualitätsfrage
Warum strukturierte Daten allein nicht mehr ausreichen — und wie PDFs, Präsentationen, Transkripte und
Wiki Inhalte zu kohärenten Data Context Products werden müssen. - Die zwei Gehirnhälften der KI-Entscheidungsarchitektur
Wie strukturierte Data Products die rationale Seite und kontextualisierte Informationsformate — von Markdown
über PDFs bis zu Transkripten — die intuitive Seite bilden: Erst ihr mandatiertes Zusammenspiel schafft echte
Entscheidungsintelligenz. - Agentic Strategy ist kein Software-Kauf
Warum der Aufbau einer echten KI Entscheidungsarchitektur primär eine Infrastruktur Entscheidung ist — und
was das für die Führungsebene konkret bedeutet. - Der neue Wettbewerbsvorteil
Wie Business Decision Quality zur strategischen Zielgröße wird — dort, wo algorithmische Präzision auf unternehmerischen Kontext trifft
THE DATA ECONOMIST
10:10
Data Driven Customer Value: Wie aus Daten, KI & Governance ein echter Wettbewerbsvorteil wird
Die intelligente Kundenschnittstelle: Was passiert, wenn man Data Governance nicht als Compliance-Pflicht,
sondern als Produktfeature denkt?
Die erfolgreiche Data Driven Company beginnt an der Kundenschnittstelle, und nicht im Backoffice. Viele
Unternehmen investieren in Datenplattformen und KI, aber zu wenig in die Übersetzung zum Kunden.
Wie Unternehmen aus Daten, KI und guter Governance unschlagbare Mehrwerte für Kunden herstellen, und
damit Umsatz und Vertrauen erzeugen.
Managing Director & CPTO
Oetker Digital GmbH (Oetker-Group)
10:45
Networking bei Kaffee und Tee
11:15
Die Datenreise der Weleda – End-2-End zur verantwortungsvollen KI
- Warum KI ohne Daten Governance nur ein Risiko ist
- Die Weleda Datenreise: Vom Datensilo zur End to End Verantwortung
- Governance neu gedacht: Vom Kontrollinstrument zum Innovationsmotor
- Von Data Governance zu Responsible AI
- Was wir gelernt haben – und was wir heute anders machen würden
- End to End heißt: Technik, Mensch und Haltung verbinden
Head of Group Data&AI
Weleda
11:50
Von Data Governance zu Data Value: Wie GovernanceLeads Datenqualität wirksam steuern und Vertrauen schaffen
Data Governance steht heute unter dem Anspruch, mehr zu leisten als Richtlinien, Rollenmodelle und Policies.
GovernanceLeads und CDOOrganisationen stehen vor der Aufgabe, Verantwortung für Datenqualität zu übernehmen – und deren Wirkung für Fachbereiche und Management nachvollziehbar zu machen.
Der Vortrag zeigt, wie Data Governance vom organisatorischen Rahmen zur steuernden Instanz für vertrauenswürdige Daten wird.
Im Fokus stehen Governancerelevante Fragestellungen:
- Welche Daten sind geschäftskritisch?
- Wie lässt sich Datenqualität konsistent messen und priorisieren?
- Und wie können GovernanceEntscheidungen transparent in operative Prozesse übersetzt werden?
Anhand praxisnaher Beispiele wird aufgezeigt, wie GovernanceStrukturen Akzeptanz im Unternehmen gewinnen, Verantwortlichkeiten klar verankert werden und Datenqualität als messbarer Steuerungshebel für Analytics, Reporting und KI etabliert wird.
Der Vortrag richtet sich an GovernanceLeads, die Data Governance als nachhaltigen Werttreiber positionieren
wollen
12:25
Gemeinsames Mittagessen
14:10
Diskussions-Panel
14:50
Die unterschätzte Rolle des CDO: Daten, Kultur und Transformation im regulierten Energiesektor
- Ausgangslage: Warum klassische Energieversorger beim Thema Daten strukturell im Nachteil sind – und was das kostet
- Vom Silo zum System: Aufbau einer unternehmensweiten Data Governance bei GASAG – Rollen, Strukturen, Plattformen
- Der CDO als Change Agent: Wie man IT und Business in einer Organisation zusammenbringt, die das nicht gewohnt ist
- Datenqualität als Fundament: Warum gute Daten die Voraussetzung für KI und nicht deren Begleiterscheinung sind
- Lessons Learned: Was wir falsch gemacht haben – und welche Abkürzungen sich wirklich lohnen
Sebastian Kaus Chief Data Officer
GASAG AG
15:25
Networking bei Kaffee und Tee
16:00
Mehr Datenrendite durch wirkungsvolle Data Governance und Datenqualität
- Föderales Betriebsmodell und organisatorische Verankerung: Kombination aus zentralen Standards
und domänenspezifischer Flexibilität sowie die Rolle des Data Governance Office. - Data Ownership & Verantwortlichkeiten: Strukturierung von Daten Domänen und klare Zuordnung
von Rollen zur Sicherstellung von Verantwortlichkeit. - Wertsteigerung durch Data Governance: Wie durch konsistente Steuerung von Prozessen,
Rollen und Tools ein höherer Nutzen aus Daten erzielt wird. - Rolle der Datenqualität in der Datenstrategie: Vorstellung zentraler Konzepte wie Get Clean und
Stay Clean zur nachhaltigen Qualitätsverbesserung im Rahmen einer S4/Hana Migration. - Governance Werkzeuge für Transparenz und Kontrolle: Einsatz von Data Catalog und der
Plattform Databricks zur Unterstützung von BenutzerInnen beim Data Cleansing und Datenmonitoring
über unterschiedliche IT Systeme hinweg.
Vaillant Group
Vaillant Group
16:35
Bringing Data to the People: Unsere Journey von der zentralen Dateneinheit zum Data Mesh bei E.ON Energie Deutschland
- Warum zentrale Datenorganisationen an ihre Grenzen stoßen
- Bringing Data to the People: Unser Weg zu dezentraler Verantwortung über einen Data Marketplace
- Mensch & Kultur im Fokus: Ownership, Vertrauen und Zusammenarbeit statt Kontrolle
- Herausforderungen, Learnings und bewusste Entscheidungen auf unserer Reise
- Wo wir heute stehen – und was wir auf dem Weg gelernt haben
Head of Data & AI Governance
E.ON Energie Deutschland GmbH
Data Governance Analyst
E.ON Energie Deutschland GmbH
17:10
Einblicke in die Data Governance Umsetzung in der BSH
- Data Governance nur ein Papiertiger oder doch ein lebendiges „Wesen“ in Unternehmen?
- Einblick in das Governance Modell der BSH
- Darstellung der Herausforderungen bei der Umsetzung
- Lessons Learned
Head of Central Data Management and Data Governance
Bausparkasse Schwäbisch Hall
17:45
Get together
Nutzen Sie die Möglichkeit, sich in entspannter Atmosphäre mit Kollegen und unseren Partnern
der DATAGOVKON auszutauschen.
Konferenztag
08:55
Begrüßung durch die NetAcad und den Vorsitzenden Marco Geuer
09:00
Benefit of a Process Driven Material Master Data Management in SAP
- The organizational pain – room for improvement
- Why set up master data processes support of operational processes
- Accountability versus Responsibility – an example from B. Braun
- Demonstration of a new creation processin SAP MDG M @ B.Barun
- Conclusion further steps and lesson learned until now
Director PDM Product Data Management
B.Braun Melsung
09:35
Präventive Datenqualitätsprüfungen in der Förderpraxis: Wenn kleine DQ-Prüfungen zu einem umfangreichen Hausputz führen
- Von reaktiver zu präventiver Datenqualität: Fehler verhindern bevor sie Auswirkungen haben
- Welche Kernkompetenzen braucht es, wenn klare Regellogik auf 25 Jahre Datenarchitektur trifft
- Lessons Learned: Wenn das erste Dominostein fällt
Diplom-Wirtschaftsmathematikerin
10:15
Networking bei Kaffee und Tee
10:45
Data Sharing im globalen Konzern: „Chancen nutzen – mit Risiken umgehen (lernen)“
- Warum Data Sharing wichtig ist
- Voraussetzungen und Herausforderungen (Mindset, Data Products, Data Ownership, Data Quality,
Data Catalog, Data Platform, Datenverständnis der Konsumenten, Transparenz, Compliance) - Unser Weg („Policy of Active Data Sharing“, Management Support, POCs, KPI, Change Management)
- Lessons Learned
Director Global Data Management
Drägerwerk AG & Co. KGaA
Project- and Data Manager
Drägerwerk AG & Co. KGaA
11:20
Data Actionance – wie TRUMPF Data Management und Data Governance strategisch in die Umsetzung bringt
- Lessons Learned: Data Management bei TRUMPF – eine Erfolgsgeschichte?
- Schatzsuche: Die Suche nach Data Assets ist mehr als eine „IT Aufgabe“
- Das Abenteuer: Strategische Sondierung, starke Allianzen und Durchhaltevermögen, um Data Management im Unternehmen zu etablieren und verankern
- Geschichten: Wie versteht das Unternehmen den Mehrwert von Daten?
Der Weg: Ganzheitlicher Ansatz aus fünf Handlungsfeldern, um Data Management nachhaltig zu etablieren
Head of Data & Analytics Services
TRUMPF SE + Co. KG
Enterprise&Data Architect
TRUMPF SE + Co. KG
11:55
Data Governance MeetUp-Tables
12:30
Gemeinsames Mittagessen
14:00
Datenkompetenz im Lernökosystem. Schulst du noch oder skalierst du schon?
- Strategie zuerst – Klare Entscheidung und Commitment des Managements als Ausgangspunkt
- Vom Training zum Enabling – Wie aus Schulungen ein wirksames Data Literacy Programm wird
- Der Mensch im Zentrum – Bedarfe verstehen, Rollen schärfen, Lernen anschlussfähig machen
- Wenn Skalierung zur Hürde wird – Kleine Gruppen, hohe Kosten, begrenzte Wirkung
- Kooperation als Hebel – Gemeinsame Lerngruppen über Unternehmensgrenzen hinweg
- Unterschiedliche Kontexte, gemeinsames Ziel – Vielfalt als Lernbeschleuniger statt als Hindernis
- Das „Schulmodell“ als Denkbild – Gemeinsame Grundlagen, spätere Spezialisierung
- Organisationen sind keine Maschinen – Keine Gießkanne, sondern kontextsensibles Enablement
- Kultur schlägt Branche – Haltung, Offenheit und Lernbereitschaft als Erfolgsfaktoren
- Beziehung vor Struktur – Kooperation beginnt auf der menschlichen Ebene
- Win-Win statt Ressourcenkampf – Wie Partnerschaften echten Mehrwert schaffen
- Und ja … das muss man aushalten können – Was Kooperation kulturell wirklich bedeutet
Leiter Data Office
R+V Allgemeine Versicherung AG
Senior Expert People, Culture & Engagement
Fraport AG
14:30
Networking bei Kaffee und Tee
15:00
KI: Vom Tool zum Akteur – Data Governance und autonome KI Agenten
- Vom Modell zum Agenten: der aktuelle Wandel in der KI
- Was KI Agenten können – und wo sie bereits eingesetzt werden
- Welche neuen Risiken und Verantwortungsfragen entstehen
Professorin für Digital Business & Data Science, Dean der Business Faculty
University of Europe for Applied Sciences Hamburg
15:35
Datenmanagement als Basis und Voraussetzung für Neuro-symbolische KI im militärischen Kontext
- Ausgangslage
- Symbolische und neuronale Künstliche Intelligenz
- Vor und Nachteile für das Militär
- Hybride Künstliche Intelligenz
- Szenarien als konkreter Verwendungszweck
- Datanmanagement als Voraussetzung
Data Governance Officer
Bundeswehr
16:10
Zusammenfassung durch die Vorsitzende Prof. Iris Lorscheid
16:20
Ende der 8. DATAGOVKON
Hier können Sie das Programm herunterladen (PDF | 853 KB)
Ihre E-Mail-Adresse wird zur Verifikation gespeichert und nicht an Dritte weitergegeben.
Speaker
Fachbeiräte der DATAGOVKON:
Prof. Dr. Iris Lorscheid
Professorin für Digital Business & Data Science, Dean der Business Faculty
University of Europe for Applied Sciences Hamburg
Speaker:
Thomas Herr
Global Lead Corporate Data Governance Strategic Projects CFO & Data Governance
LEONI Bordnetz-Systeme GmbH
Dipl. Ing. Peter Rappold
Head of Central Data Management and Data Governance
Bausparkasse Schwäbisch Hall
Unsere Partner
