Datenarchitektur wird zur
Kerninfrastruktur Ihres Unternehmens
Der Handelsblatt Data Executive Summit bringt führende Entscheider:innen aus Wirtschaft, Industrie und Technologie zusammen, um die zentrale Managementfrage der kommenden Jahre zu diskutieren: Wie werden Unternehmen AI-ready?
Künstliche Intelligenz verändert Geschäftsmodelle, Wertschöpfung und Wettbewerbsfähigkeit grundlegend. Doch der entscheidende Erfolgsfaktor liegt nicht allein in der Technologie selbst, sondern in der Fähigkeit von Unternehmen, Daten strategisch nutzbar zu machen.
Denn KI skaliert nur dort, wo Daten, Governance und Organisation zusammenspielen.
Im Mittelpunkt stehen moderne Datenarchitekturen, skalierbare Plattformstrategien, Governance, Sicherheit sowie die organisatorischen Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Transformationen. Die Konferenz zeigt, wie Unternehmen den Schritt von isolierten KI-Piloten hin zu unternehmensweiter Wertschöpfung schaffen — und warum Dateninfrastruktur dabei zur neuen Kerninfrastruktur der Wirtschaft wird.
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Weitere Speaker
Diese Themen erwarten Sie auf dem Data Executive Summit 2027
DATEN ALS FUNDAMENT
- Warum scheitern 70% der KI-Projekte wirklich?
- Wie erkenne ich, ob meine Datenqualität für KI-Anwendungen ausreicht?
- Welche Datenarchitektur brauche ich, um KI skalierbar zu betreiben?
- Wie viel kostet es wirklich, ein „Betriebssystem für Daten“ aufzubauen?
- Wo sind die größten Datensilos in meinem Unternehmen und wie finde ich sie?
- Wie messe ich den ROI von Daten-Investitionen, bevor ich KI-Projekte starte?
GOVERNANCE & KONTROLLE
- Wie behalte ich die Kontrolle über KI, ohne Innovation zu bremsen?
- Welche Governance-Struktur braucht es für KI im Mittelstand?
- Wie stelle ich sicher, dass KI-Modelle vertrauenswürdig und erklärbar sind?
- Welche Compliance-Anforderungen muss ich erfüllen (AI Act, GDPR, Branchenregeln)?
- Wer trägt die Verantwortung für KI-Entscheidungen und wie dokumentiere ich das?
- Wie verhindere ich Vendor Lock-in bei Cloud-Hyperscalern?
- Wo sind die größten Risiken bei unkontrolliertem KI-Einsatz?
ARCHITEKTUR & SKALIERBARKEIT
- Wie baue ich eine Datenarchitektur, die KI-ready ist?
- Monolith oder Microservices? Welche Architektur passt zu meinem Unternehmen?
- Cloud, On-Premise oder Hybrid – was ist die richtige Strategie?
- Wie integriere ich Legacy-Systeme mit modernen Datenplattformen?
- Welche Tools und Technologien sind wirklich notwendig (und welche nicht)?
- Wie skaliere ich von Pilot-Projekten zu unternehmensweiten Lösungen?
- Was kostet eine moderne Datenarchitektur wirklich – und wie finanziere ich das?
PILOTPROJEKTE ZU ECHTEM MEHRWERT
- Welche KI-Use Cases bringen schnell ROI – und welche sind Zeitverschwendung?
- Wie wähle ich das richtige erste Pilotprojekt aus?
- Wie messe ich Erfolg? (KPIs, Metriken, Business Impact)
- Wie skaliere ich ein erfolgreiches Pilot-Projekt auf andere Bereiche?
- Welche Fehler machen Unternehmen bei der Pilotierung – und wie vermeide ich sie?
- Wie lange dauert es wirklich, vom Pilot zur produktiven Lösung?
DATENKULTUR & ORGANISATION
- Wie schaffe ich eine Organisation, die mit Daten und KI arbeiten kann?
- Welche Skills brauche ich im Team – und wo finde ich sie?
- Wie überzeuge ich Mitarbeiter, dass Daten wichtig sind (Change Management)?
- Welche Organisationsstruktur braucht es für Data & AI (zentralisiert vs. dezentralisiert)?
- Wie baue ich ein Data Governance Office auf?
- Wie messe ich Datenreife in meinem Unternehmen?
- Wie schaffe ich eine Kultur der Datengetriebenen Entscheidungen?
REGULIERUNG & VERTRAUEN
- Wie navigiere ich durch den Regulierungs-Dschungel?
- Was verlangt der AI Act wirklich von mir – und was ist Hype?
- Wie dokumentiere ich KI-Systeme so, dass ich regulatorisch sicher bin?
- Welche Datenschutz-Anforderungen gelten für KI-Modelle?
- Wie baue ich Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Systeme ein?
- Was ist der Unterschied zwischen „Compliance“ und „Vertrauen“?
- Wie versichere ich mich gegen KI-Risiken?
Daten gehören dorthin, wo Entscheidungen getroffen werden: in die Fachbereiche. Datendemokratisierung heißt auch, Verantwortung zu teilen. Dabei werden Ownership und Datenqualität im Business verankert – IT liefert Plattform, Standards und Enablement. Gute Daten entstehen nicht in der IT, sondern dort, wo Verantwortung für sie übernommen wird.
Klare Leitplanken bremsen Innovation nicht, sie machen Geschwindigkeit erst möglich! Organisationen werden nicht schneller, wenn alles erlaubt ist. Sie werden schneller, wenn klar ist, was möglich ist. Einzelne Use Cases sind wichtig, aber erst Standards, wiederverwendbare Prozesse und klare Entscheidungswege schaffen Skalierung.
Datenarchitektur ist kein Selbstzweck. Entscheidend ist, wie sie Business, Organisation und Menschen dabei unterstützt, bessere Entscheidungen zu treffen, effizienter zu arbeiten und neue Möglichkeiten zu nutzen. Wirkung entsteht dort, wo Technologie, Prozesse, Verantwortung und Veränderungsbereitschaft zusammenspielen.
Technologien kommen und gehen, Daten, Verantwortung und Vertrauen bleiben. Die Agenda der nächsten Dekade entscheidet sich nicht an der Plattform, sondern daran, ob Menschen ihren Daten trauen und sie im Alltag nutzen.
Alle sprechen über KI – nur die wenigsten sprechen über Daten. Ohne solide Datengrundlage wird jedoch kein KI Use Case skalieren können.
Die meisten Unternehmen bauen KI-Geschwindigkeit an der falschen Stelle auf. Nicht das Modell entscheidet, wie schnell ein Konzern wird, sondern wer verantwortet, was ein Agent tun darf. Der CxO der Zukunft muss agentic first denken – das ist eine Führungs-, keine Technologiefrage.
Wachstum mit KI-Agenten: vom Experimentieren zum unternehmensweiten, skalierbaren Mehrwert
Event beendet
Datenfundament für KI in Banken – der eigene Kontext als Wettbewerbsvorteil
Kostenlos
Mit validen Daten zur Entscheidung: Wie Industrieunternehmen mit IoT, SAP & Automatisierung echte Wertschöpfung realisieren
KostenlosDatum und Uhrzeit
Dienstag, 23.02.2027, 08:30 Uhr – <br>Mittwoch, 24.02.2027, 15:00 Uhr zum Kalender hinzufügenVeranstaltungsort
DoubleTree by Hilton Berlin Kurfürstendamm
Los-Angeles-Platz 110789 Berlin
