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23. Februar 2027 – 24. Februar 2027

Datenarchitektur wird zur
Kerninfrastruktur Ihres Unternehmens

Name: Handelsblatt Data Executive Summit 2027
Start: 2027-02-23T08:30:00+01:00
End: 2027-02-24T15:00:00+01:00
Location: DoubleTree by Hilton Berlin Kurfürstendamm

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. 

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?