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Wann & Wo

WORUM GEHT ES?

GOVERNANCE WIRD ZUM STEUERUNGSSYSTEM FÜR DATEN UND AI.

Mit der zunehmenden Nutzung von Daten und AI erweitert sich der Verantwortungsbereich von Governance.

Unternehmen müssen klären, wer über Daten, Modelle und AI-Anwendungen entscheidet. Sie brauchen verbindliche Qualitätsanforderungen, transparente Zugriffsregeln und nachvollziehbare Freigabeprozesse. Gleichzeitig entstehen neue Governance Objekte: Modelle, Prompts, Agents, Wissensquellen, Toolzugriffe und externe Modellanbieter.

Regulatorische Anforderungen erhöhen zusätzlich den Bedarf an dokumentierten Entscheidungen und überprüfbaren Kontrollen. Policies allein reichen dafür nicht aus. Governance muss sich zunehmend auch in Plattformen, Metadaten und technischen Kontrollmechanismen widerspiegeln.

Der Workshop verbindet deshalb klassische Data Governance mit AI Governance. Er zeigt, wie Unternehmen Verantwortlichkeiten, Standards, Regulierung und Plattformkontrollen in einem gemeinsamen Governance Modell zusammenführen.

Das entspricht sehr genau KDs konzeptionellem Ausgangspunkt: organisatorische Policies sollen möglichst in Plattformkontrollen, Metadaten und automatisierte Evidenz übersetzt werden – „Governance by design“.

TAG 1 | DATA GOVERNANCE ALS BELASTBARES FUNDAMENT

01 | Governance als Steuerungssyste

Wie werden Verantwortung und Entscheidungsrechte für Daten eindeutig geregelt?

Du ordnest Data Governance als Managementaufgabe ein und entwickelst ein belastbares Operating Model für deine Organisation. • Data Ownership, Stewardship und Plattformverantwortung • Entscheidungsrechte und Governance-Foren • zentrale Standards und föderierte Verantwortung • DAMA-DMBOK, ISO/IEC 38505 und ISO 8000

02 | Datenqualität, Metadaten und Policies

Wie wird Governance messbar und überprüfbar?

Du verbindest Qualitätsanforderungen, Metadaten und Policies mit konkreten Kontrollen. • Critical Data Elements und Data Quality • Semantik, Provenance und Lineage • Data Contracts • Policy-as-Code sowie Governance KPIs und KRIs

03 | Governance moderner Datenplattformen

Wie werden organisatorische Regeln technisch umgesetzt?

Du vergleichst die Governance-Fähigkeiten moderner Plattformen und überträgst sie auf ein gemein-sames Kontrollmodell. • Microsoft Fabric, Purview und OneLake Catalog • Databricks Unity Catalog und Unity Gateway • Snowflake Horizon Catalog • Governance Layer und Control Plane • Identity, Policies, Audit und automatisierte EvidenzDIDAKTIK

TAG 2 | AI GOVERNANCE UND TECHNISCHE KONTROLLE

04 | AI Governance und Regulierung

Welche zusätzlichen Anforderungen entstehen durch AI?

Du erweiterst bestehende Data Governance um Modelle, Prompts, Agents und AI-spezifische Risiken und übersetzt regulatorische Anforderungen in konkrete Governance-Prozesse. • EU AI Act und ISO/IEC 42001 • AI Inventory und risikobasierte Klassifikation • Rollen, Dokumentation und Human Oversight • AI Lifecycle vom Use-Case-Intake bis zum Incident • Governance externer Modelle und Anbieter

05 | AI technisch kontrollierbar machen

Wie lassen sich Modelle und Agents innerhalb definierter Grenzen betreiben?

Du lernst technische Kontrollmechanismen kennen, mit denen Unternehmen Datenzugriffe, Modelle und AI-Aktionen steuern können. • AI Control Plane und AI Gateway • Model Routing nach Qualität, Kosten und Risiko • Guardrails und Schutz vor Prompt Injection • Tool- und Action Controls • Monitoring, Logging und Human-in-the-Loop • Agent Containment, Kill Switch und Incident Response

06 | Data & AI Governance zusammenführen

Wie entsteht ein gemeinsames Governance Modell für Daten und AI?

Du verbindest organisatorische Verantwortung, regulatorische Anforderungen und technische Kon-trollen zu einem integrierten Zielbild. • Governance Fähigkeiten von Microsoft, Databricks und Snowflake • gemeinsames Kontrollmodell für Data & AI • KPIs, KRIs und Executive Governance • 90-Tage-Roadmap für die eigene Organisation

EXECUTIVE INPUT. ANWENDUNG. TRANSFER.

Der Workshop verbindet Managementeinordnung mit konkreter Anwendung. Übungen und Canvas-Arbeit übertragen die Inhalte auf reale Unternehmenssituationen. Eigene Data- und AI-Use-Cases können in den Workshop eingebracht werden. ca. 50 % Executive Input und Referenzmodelle · 30 % Übungen und Canvas-Arbeit · 20 % Plattformbei-spiele und Diskussion

Für wen der Workshop gedacht ist:

FÜR VERANTWORTLICHE, DIE DATA & AI STEUERN.

Der Workshop richtet sich an Führungskräfte und Verantwortliche, die Governance-Strukturen für Da-ten und AI aufbauen, weiterentwickeln oder mit der technischen Plattformsteuerung verbinden.

Besonders relevant für: • CIO • CDO • Head of Data • Head of AI • Data Platform Owner • Verantwortliche für Data & AI Governance

Schulungen für ganze Teams

WIR KOMMEN AUCH INHOUSE.

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Inhouse anfragen Erfahre mehr in unseren FAQs

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Hallo, ich bin Klaus-Dieter Schulze, Blueforte Academy Speaker und dein Ansprechpartner für diesen Kurs:

Klaus-Dieter Schulze Associate Partner | Chief Sales Officer

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