PROGRAMM

Die im Konferenzprogramm der TDWI München digital 2021 angegebenen Uhrzeiten entsprechen der Central European Time (CET).

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Track: Finance Track

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  • Montag
    21.06.
  • Dienstag
    22.06.
10:10 - 10:50
Mo 4.1
Aktuelle Einsatzmöglichkeiten von KI in Versicherungen
Aktuelle Einsatzmöglichkeiten von KI in Versicherungen

Der Vortrag präsentiert aktuelle Entwicklungen in der Anwendung von KI im Versicherungsbereich. Konkrete Einsatzszenarien und Erfahrungen aus der Praxis zeigen die Potenziale für den Einsatz von KI. Aktuelle Chancen und Herausforderungen des Einsatzes von KI in Unternehmen werden diskutiert, insbesondere die zunehmenden Erwartungen an eine transparente und faire KI.

Zielpublikum: Softwareentwickler, Architekten, Projektleiter in der Finanzbranche, Manager in der Finanzbranche
Voraussetzungen: Grundsätzliche Kenntnisse über die Methoden der Künstlichen Intelligenz
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract:

  1. KI-Projekte in der Versicherungswirtschaft
  2. Rollen und Kompetenzen
  3. Einsatzszenarien für Data Science und Methoden der Künstlichen Intelligenz in datengetriebenen Geschäftsprozessen
  4. Relevante technische Ansätze & Herausforderungen beim Einsatz von KI (Qualitätssicherung, Regulatorik & Compliance)
  5. Erfahrungen aus der Praxis
Director Research Projects (Fraunhofer ISST); Professor & Direktor, Institut Softwaretechnik (Uni Koblenz); Program Management Board, Fraunhofer-Initiative 'International Data Spaces'. Vorher: Professor für Software Engineering (TU Dortmund), Senior Member/Research Fellow (Robinson College, Uni Cambridge), Royal Society Industrial Fellow (Microsoft Research Cambridge), Postdoc (TU München), PhD Informatik (Uni Oxford), Dipl.Math. (Uni Bremen).
In seiner Rolle als Referatsleiter im Geschäftsprozessmanagement koordinierte Dr. Norman Riegel u.a. die strategische Weiterentwicklung von Prozessmanagement innerhalb der Debeka. In seiner jetzigen Position als Leiter der Abteilung Business Analytics ist er verantwortlich für die Entwicklung des konzernweiten Data Warehouse sowie die Themen Advanced Analytics und Robotic Process Automation.
Jan Jürjens, Norman Riegel
Jan Jürjens, Norman Riegel
Vortrag: Mo 4.1
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11:20 - 12:30
Mo 4.2
Data-driven risk monitoring
Data-driven risk monitoring

Hohe Rentabilität bei konstant niedrigen Stornoraten sind in der Finanz- und v.a. Versicherungswirtschaft wichtige Ziele.  Die Herausforderung in diesen traditionellen Branchen besteht darin, das über Jahre aufgebaute Wissen zu aktivieren, die entscheidenden Bezüge herzustellen und die Lücke zwischen IT-Architektur und konkreter Prozessunterstützung im Business-Alltag zu schließen. 

Gemeinsam mit MORESOPHY  setzen wir Demand-Driven-Data-Analytics ein, um Inhalte aus verschiedenen Datenquellen zu verbinden und eine datengetriebene Risikobewertung durchzuführen. Der Vortrag zeigt zudem auf, wie in einem agilen, KI-gestützten Ansatz Smart-Data-Analysen unmittelbar Geschäftsprobleme lösen und gleichzeitig eine effektive, flexible Datenstrategie etablieren helfen.

Zielpublikum: Fachexperten im Finanz- und Versicherungswesen, Datenwissenschaftler, IT-Architekten, Ingenieure, IT-Berater
Voraussetzungen: Grundlegendes Verständnis von Datenmanagement und analytischen Konzepten
Level: Fortgeschritten

Mariana Hebborn promovierte in Computerlinguistik & Semantik als Stipendiatin an der Universität Gießen. Mariana ist Expertin für datengetriebene Geschäftsstrategien, digitale Transformation und die intelligente Nutzung von Daten. In dieser Funktion arbeitete sie für IBM und Fujitsu und beriet branchenübergreifend Kunden bei der Entwicklung und Anwendung intelligenter datengetriebener Geschäftslösungen für ihr Unternehmen.  In ihrer jetzigen Position bei der Viridium Group leitet und treibt Mariana die Themen datengetriebene Optimierung und Effizienz voran.
Dr. Weinert ist Quant Risk Manager bei Viridium und verbindet die Lebensversicherung mit Data Science und strategischem Fokus. Er promovierte in Versicherungsmathematik an der Schnittstelle von mathematischer Modellierung, Datenauswertung und Ökonomie. Diesen Brückenschlag setzt er fort, indem er strategisches Risikomanagement mit der IT verbindet. Dabei bricht er Silos auf und kombiniert verschiedene Teile, um ein datengetriebenes Risikomanagement zu fördern. 
Heiko Beier ist Professor für Internationale Medienkommunikation und Gründer von MORESOPHY, Pionier für Cognitive Computing seit 2001. Als Experte für digitale Business-Transformation begleitet er führende Unternehmen bei der Konzeption und Umsetzung digitaler Geschäftsmodelle und Prozessautomatisierung auf Basis von Smart-Data-Technologien. Seine Leidenschaft für KI-gestützte Big-Data-Analysetechniken entwickelte er bereits Mitte der 90er Jahre am DESY, Hamburg und an der Columbia University.
Mariana Hebborn, Jan-Hendrik Weinert, Heiko Beier
Mariana Hebborn, Jan-Hendrik Weinert, Heiko Beier
Vortrag: Mo 4.2
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14:00 - 14:40
Mo 4.3
Sinnvoll Entscheidungen treffen
Sinnvoll Entscheidungen treffen

Der Vortrag behandelt das Thema 'Entscheidungsfindung'

Nach einer Einleitung, in der die Art der Entscheidungsfindung hergeleitet und motiviert wird, wird der Einsatz von KI in einem praktischen und echten Beispiel diskutiert

Zielpublikum: 'KI-Interessierte', Data Scientist, Project Leader, Decision Makers
Voraussetzungen: Grundkenntnisse, Erfahrung in KI und Prozessautomatisierung empfohlen
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract:

Der Vortrag behandelt das Thema der Entscheidungsfindung für (automatisierte) Prozesse im Schadenbereich der Provinzial Versicherung

Entscheidungen im Zusammenhang der Versicherung werden diskutiert und die Zukunft der Entscheidungsfindung (algorithmische Entscheidungsfindung durch KI) wird hergeleitet. Wie die 'Künstliche Intelligenz (KI)' konkret diese Entscheidung übernimmt wird dabei auf hoher Flughöhe erklärt.

Danach wird dieses Thema an dem praktischen Beispiel des Schadenanlageprozesses der Provinzial diskutiert.

Dr. Jan Wiltschut ist im Provinzial Konzern für das Thema 'Künstliche Intelligenz im Schadenbereich' zuständig. Hierbei beschäftigt er sich mit der Identifikation, Bewertung, Entwicklung und Umsetzung von KI-Use Cases, die die Schadenprozesse hinsichtlich des Ertrags, der Effizienz und/oder der Kundenzufriedenheit verbessern. Er hat über das Thema „computational neuroscience“ promoviert, konkret um die Entwicklung eines biologisch motivierten neuronalen Netzes für den (frühen) Sehprozess von Säugetieren. Vor seiner Zeit bei der Provinzial war er als Consultant bei der Firma Eucon GmbH auf dem Gebiet des 'Automotive Aftersales' beschäftigt.
Jan Wiltschut
Jan Wiltschut
Vortrag: Mo 4.3
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14:50 - 15:30
Mo 4.4
Storytelling im betrieblichen Rechnungswesen
Storytelling im betrieblichen Rechnungswesen

Anhand eines Artikels präsentieren wir, wie die Mobiliar ein neues Reporting-System mit SAP Analytics eingeführt hat. Ausgehend von einem reinen Excel- und PDF-basierten Reporting liegt der Fokus unserer Präsentation auf den Schlüsselfaktoren der erfolgreichen Transformation hin zu einem anerkannten BI-System.

Zielpublikum: CFO, Finanzexperten, BI-Projektleiter und Controller
Voraussetzungen: Keine
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Esther Baacke, Robert Lippmann
Esther Baacke, Robert Lippmann
Vortrag: Mo 4.4
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16:00 - 17:10
Mo 4.5
AI factory and metadata driven data ingestion at ERGO
AI factory and metadata driven data ingestion at ERGO

In this session, the ERGO Group, one of Europe's leading insurance companies, presents their AI Factory for development and operationalization of AI models. The session gives an architectural overview of the AI Factory's components. Furthermore, it explains how cloud-native technologies like Openshift and AWS Cloud Services aided in moving towards a data driven organization. A deep dive into the AI Factory's data ingestion process shows how metadata-driven data ingestion supports Data Governance in an enterprise context.

Target Audience: AI Leader, Insurance, Decision Maker, Data Engineer
Prerequisites: Background knowledge AI, Big Data Technologies, BIA
Level: Advanced

Extended Abstract:
In times of Advanced Analytics and AI, enterprises are striving towards automated and operationalized analytics pipelines.

In this session, ERGO and saracus consulting present the ERGO Group AI Factory. In particular, the presentation retraces how ERGO in collaboration with saracus consulting evolved from an on-premises analytics environment to an automated AI-Ops environment running on modern technologies within the AWS Cloud.

To this end, strategic aspects of delivering AI as a service as well as important components for delivering automated AI Pipelines in enterprises are highlighted.

Furthermore, the speakers take a deep dive into the technical aspects of the AI Factory's metadata driven data ingestion pipeline, emphasizing how it supports the key functionalities for Data Governance within ERGO's Data Strategy.

Felix joined the ERGO Group in 2004, starting in the finance department. Following, he had been heading a team with (IT) responsibility for data management, reporting and self-service BI in the Property / Casualty segment. In his current position as Head of Data Engineering, he is responsible for ERGO's Advanced Analytics IT platforms as Business Owner and ensures with his team the AI data flow.
Senior Project and Program Manager for ITERGO, the IT service provider of the ERGO Group and responsible program manager for the AI IT program to rollout and implement various AI features within the ERGO Group 
After graduating in Information Systems from Münster University, Lukas joined saracus consulting in 2015 and started consulting in the realm of data engineering. 
In his current position as Head of Data Engineering, Lukas leads a team of Data Engineers involved in multiple projects in Germany and Switzerland.
Felix Wenzel, Christian Kundruß, Lukas Hestermann
Felix Wenzel, Christian Kundruß, Lukas Hestermann
Vortrag: Mo 4.5
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17:30 - 18:10
Mo 4.6
Data Literacy – Mit Daten über Daten sprechen
Data Literacy – Mit Daten über Daten sprechen

Wenn Daten das neue Öl sind, wie kommt das Benzin ins Blut? Agilität gelingt nur, wenn Daten bekannt, verstanden, verknüpft und verwendet werden. Die Finanzindustrie muss Spezialistenwissen der Domänen und Fachbereiche vergemeinschaften und den Partnern der Wertschöpfungskette benutzergerecht anbieten. Dies setzt eine gemeinsame Sprache voraus. Data Literacy ist mehr als Statistik und Datenpräsentation. Erst ein gemeinsames Grundvokabular und eine Grundgrammatik sowie ein Fokus auf Datendemokratisierung schaffen Mehrwert.

Zielpublikum: Data Governance, Human Resources, Führungskräfte, Business Analysten, Projektmanager mit Datenfokus
Voraussetzungen: Keine. Kenntnis der Grundproblematik von Datenkatalogen und Datenfriedhöfen hilfreich.
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Patrick Pähler ist ausgebildeter Bankkaufmann und Diplomierter Medienwirt. Er verfügt über langjährige Berufserfahrung in der Finanzdienstleistung sowie in der Beratung und hat zahlreiche Innovationen in unterschiedlichen Branchen realisiert. Zu den Unternehmen, für die er tätig war, zählen unter anderem Accenture, die Commerzbank AG, Cognizant und heute TCI Consult. 
Die aktuellen Schwerpunkte seiner Beratungstätigkeit liegen in den Bereichen Innovation und Transformation, Banksteuerung, und praktische Data Governance.
Jean-Claude Brunner studierte Betriebswirtschaft und internationales Management an der Wirtschaftsuniversität Wien. Er hat langjährige Erfahrung in der Finanzindustrie sowohl in Banken als auch in der Beratung mit den Schwerpunkten Controlling, Organisation und Business Intelligence.
Patrick Pähler, Jean-Claude Brunner
Patrick Pähler, Jean-Claude Brunner
Vortrag: Mo 4.6
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10:00 - 10:40
Di 4.1
End-to-End-Use Case: Metadata Management & DWH
End-to-End-Use Case: Metadata Management & DWH

Like many companies, the 3 banks face the challenge of implementing data governance. With an end-to-end approach for metadata – from the business definition to the DWH implementation – a basis was created for this. The use cases 'IT requirements', 'data quality' and 'data definitions' were the focus of the resource-saving project. The target groups for the metadata are primarily the LoB, especially risk management, but also IT.

Target Audience: Data Governance Manager, Risk Manager, Data Quality Manager, Data Warehouse Architects, Data Modeler
Prerequisites: Basic knowledge
Level: Basic

Clemens Bousquet is risk manager at Oberbank, which is part of the Austrian 3-Bank Group. Both in a risk management leadership role and in numerous projects, he has built up a high level of expertise in functional data modeling, the roll-out of data governance but also the implementation of BCBS 239 and IFRS 9. Previously, he graduated in Economics and International Business Studies.
Lisa Müller is Managing Consultant at dataspot. Her consulting focus is on business data modeling, data quality management and metadata management. Due to years of project experience – among others in banking – she was able to build up data governance relevant domain knowledge. In addition to two completed bachelor's degrees, she holds a master's degree in business administration.
Clemens Bousquet, Lisa Müller
Clemens Bousquet, Lisa Müller
Vortrag: Di 4.1
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11:10 - 12:20
Di 4.2
Drei Jahre Competence Center für Künstliche Intelligenz
Drei Jahre Competence Center für Künstliche Intelligenz

Das Competence Center für Künstliche Intelligenz für die Sparkassen-Finanzgruppe ('KIXpertS') wurde Anfang 2019 gegründet und befindet sich im dritten und letzten Jahr seines Bestehens. Andreas Totok wird über die Erfahrungen berichten, die in Aufbau und Betrieb des als Programm organisierten Competence Centers gemacht wurden. Weiterhin wird er ausgewählte Use Cases vorstellen, die anhand ihres Potentials für die fachliche Evaluierung und folgende technische Implementierung ausgewählt wurden.

Zielpublikum: Fachanwender, IT-Architekten mit
Voraussetzungen: Grundlegendes Verständnis der Methoden Künstlicher Intelligenz wie beispielsweise das maschinelle Lernen.
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract:
Das Competence Center für Künstliche Intelligenz der FI-Gruppe unterstützt die Sparkassen-Finanzgruppe dabei, die Chancen der Künstliche Intelligenz frühzeitig zu nutzen. Die Initiative wurde 2019 von der Finanz Informatik ins Leben gerufen und bietet eine Plattform für den Wissensaustausch zum Thema. Übergreifende Ziele sind, es mit Hilfe von KI für den Kunden einfach zu machen sowie ungeliebte Prozesse innerhalb der S-Finanzgruppe besser zu unterstützen bzw. überflüssig zu machen.

Das KIXpertS-Team besteht aus einem übergreifenden Team von Experten für Künstliche Intelligenz und Softwareentwicklung mit bankfachlichem Knowhow sowie Kenntnissen und Erfahrungen der Integration in bankfachliche Prozesse.

Dr. Andreas Totok ist Geschäftsbereichsleiter Enterprise Information Management bei der Finanz Informatik Solutions Plus GmbH. In dieser Funktion berät er Bankinstitute und Versicherungen der Sparkassen-Finanzgruppe zu strategischen IT-Themen und verantwortet Projekte für die Anwendung Künstlicher Intelligenz und dem Management von Daten. Seine Schwerpunkte liegen in der Fachkonzeption sowie der Architektur- und Organisationsberatung.
Andreas Totok
Andreas Totok
Vortrag: Di 4.2
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12:30 - 13:00
Di P4
Panel: Quo Vadis Finanzindustrie – KI und Cloud als Chance?
Panel: Quo Vadis Finanzindustrie – KI und Cloud als Chance?

Banken und Versicherungen beschäftigen sich seit Jahren aktiv mit dem Thema Data Analytics. Cloud und Big Data Architekturen sind hier keine Seltenheit. Was sind aber aktuelle Trends in dieser Branche? Im Panel werden die Themen Cloud und KI in der Finanzindustrie beleuchtet und kritisch hinterfragt.

Dr. Andreas Totok ist Geschäftsbereichsleiter Enterprise Information Management bei der Finanz Informatik Solutions Plus GmbH. In dieser Funktion berät er Bankinstitute und Versicherungen der Sparkassen-Finanzgruppe zu strategischen IT-Themen und verantwortet Projekte für die Anwendung Künstlicher Intelligenz und dem Management von Daten. Seine Schwerpunkte liegen in der Fachkonzeption sowie der Architektur- und Organisationsberatung.
Dr. Jan Wiltschut ist im Provinzial Konzern für das Thema 'Künstliche Intelligenz im Schadenbereich' zuständig. Hierbei beschäftigt er sich mit der Identifikation, Bewertung, Entwicklung und Umsetzung von KI-Use Cases, die die Schadenprozesse hinsichtlich des Ertrags, der Effizienz und/oder der Kundenzufriedenheit verbessern. Er hat über das Thema „computational neuroscience“ promoviert, konkret um die Entwicklung eines biologisch motivierten neuronalen Netzes für den (frühen) Sehprozess von Säugetieren. Vor seiner Zeit bei der Provinzial war er als Consultant bei der Firma Eucon GmbH auf dem Gebiet des 'Automotive Aftersales' beschäftigt.
Dr. Michael Zimmer verantwortet bei der Zurich Gruppe Deutschland das Thema künstliche Intelligenz. Hierbei beschäftigt er sich sparten- und ressortübergreifend mit der Identifikation, Entwicklung, Produktivsetzung und Industrialisierung von KI-Anwendungsfällen. Er ist Autor und Herausgeber diverser Publikationen und TDWI Fellow. Vor seiner Zeit bei der Zurich Deutschland war er fast 14 Jahre in der Beratung tätig.
Prof. Dr. Uwe Haneke ist seit 2003 Professor für Betriebswirtschaftslehre und betriebliche Informationssysteme an der Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft. Dort vertritt er u. a. die Bereiche Business Intelligence und Geschäftsprozessmanagement im Fachgebiet Informatik. Seine Publikationen beschäftigen sich mit den Themen Open Source Business Intelligence, Data Science, Self-Service-BI und Analytics.
Andreas Totok, Jan Wiltschut, Michael Zimmer, Uwe Haneke
Andreas Totok, Jan Wiltschut, Michael Zimmer, Uwe Haneke
Vortrag: Di P4
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14:00 - 14:40
Di 4.3
Mit KI die Prognose im Bankgeschäft verbessern
Mit KI die Prognose im Bankgeschäft verbessern

Die Absatzprognose ist in der klassischen Industrie das A&O der Ressourcen- und Wirtschaftsplanung. Ereignisse wie die Pandemie machen jedoch eine Planung mit klassischen Verfahren fast unmöglich. KI basierte Modelle können hier helfen. Können diese Methoden auch auf Banken bzw. die Finanzindustrie übertragen werden? In dem Vortrag werden anhand eines konkreten Beispiels die Möglichkeiten und Herausforderungen von KI basierter Prognose von Verkaufszahlen im Banking vorgestellt.

Zielpublikum: Vertriebsmanager, Controlling, Business Development
Voraussetzungen: Kenntnisse über Planungs- und Prognoseprozess in Banken / Finanzindustrie
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Extended Abstract:
Für einen validen Prognoseprozess im Banking sind ausreichend historische und qualitativ hochwertige Daten notwendig. Welche Daten für den Prognoseprozess in der Praxis vorliegen und wie diese aufbereitet und veredelt werden, zeigen wir im ersten Teil des Vortrages. Im zweiten Teil gehen wir auf die KI-basierten Prognosemodelle ein und stellen anhand eines Praxisfalls die Ergebnisse und die daraus resultierenden Möglichkeiten und Herausforderungen vor. Hierbei wird auf die Komplexität der Prognose durch die Kombination von Produkten, Kanälen und Mitarbeitern besonders eingegangen.

Thomas Liebke, Jahrgang 1970, ist seit 30 Jahren in der Bankenbranche tätig. Thematisch beschäftigt sich Thomas Liebke vor allem mit der datenbasierten Entscheidungsfindung für das Bankmanagement und der Steigerung und Optimierung der betriebswirtschaftlichen Situation im Retailgeschäft von Banken.
Christof Bitschnau ist CEO und Co-Founder der Quantics GmbH, welche Unternehmen unterschiedlicher Branchen hilft Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren mittels KI-gestützter und innovativer Prognoselösungen.
Thomas Liebke, Christof Bitschnau
Thomas Liebke, Christof Bitschnau
Vortrag: Di 4.3
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14:50 - 15:30
Di 4.4
Transparenz als Erfolgsfaktor der Data Governance Initiative
Transparenz als Erfolgsfaktor der Data Governance Initiative

Durch die Digitalisierung und die zunehmende Regulierung sind Unternehmen einem steigenden Veränderungsdruck ausgesetzt. Um darauf reagieren zu können, ist eine hohe Transparenz über die operativen und dispositiven Datenbestände notwendig. Zusätzlich bringen die zunehmende Automatisierung der Datenverarbeitung und der Einsatz Künstlicher Intelligenz für die Entscheidungsfindung eine gesteigerte Anforderung an die Datenqualität mit sich. Synabi und der Raiffeisenverband Salzburg haben sich dieser Herausforderung erfolgreich gestellt – aber wie?

Zielpublikum: CIO, CDO, BI/DWH Entscheider, BI/DWH (Competence Center) Manager, BI/DWH Programm- und Projektleiter, BI/DWH Architekten, interessierte IT- und Fachbereichsverantwortliche und Anwender
Voraussetzungen:
Voraussetzung sind grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Daten- und Informationsmanagement. Architektur, Modellierung, Betrieb, Organisation und Prozesse ist vorteilhaft
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Extended Abstract:
Beim Raiffeisenverband Salzburg wurde 2016 eine Data Governance Initiative gestartet, um die bestehenden und zukünftigen Herausforderungen, die unter anderem durch die zunehmenden Regulierungen, wie zum Beispiel BCBS239, DSGVO etc., entstehen, zu meistern. Dabei wurden neben den Daten auch die Prozesse und die Unternehmensarchitektur mit eingebunden. 2019 wurde D-QUANTUM als Softwarelösung ausgewählt und im Unternehmen eingeführt, um die hierfür erforderlichen technischen und fachlichen Informationen zusammenzuführen und allen Mitarbeitern des Unternehmens zur Verfügung zu stellen

Philipp Maislinger ist seit Gründung der Einheit 'Datenmanagement' an Aufbau und Implementierung der Data Governance für den Raiffeisenverband Salzburg im Einsatz. Er entwickelte die strukturelle Grundlage der Metadatenmodelle, sowie deren Einbettung in die Unternehmensarchitektur. Aktuell hat er die Projektleitung für die Einführung eines softwaregestützten Metadatenmanagements inne.
Wolf Erlewein verfügt über 20 Jahre Erfahrung in einem breiten Bereich des Datenmanagements (DWH, BI, CRM, Big Data) in unterschiedlichen Branchen (Telekommunika- tion, Banken und Handel). In seiner Funktion als COO der Synabi Business Solution GmbH verantwortet er die Konzeption und Umsetzung von Metadaten und DataGovernance-Projekten.
Philipp Maislinger, Wolf Erlewein
Philipp Maislinger, Wolf Erlewein
Vortrag: Di 4.4
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16:00 - 17:10
Di 4.5
Datenqualitätsmanagement RUN & CHANGE THE BANK mit Metadaten
Datenqualitätsmanagement RUN & CHANGE THE BANK mit Metadaten

Wie jede Bank will auch die Volksbank Wien in allen Geschäfts- und Steuerungsprozessen maximale Informations-Integrität und Datenqualität auf allen Ebenen erreichen. Auf Basis fachlicher Metadaten werden die Datenqualitätsanforderungen definiert, der Life-Cycle und Anforderungsprozess umgesetzt sowie die Verantwortlichkeiten vergeben. Die Trennung in 'Datenqualität allgemein' und in 'Qualität der Datenproduktion' half bei der Strukturierung der Maßnahmen, die auf Governance-Aspekte, RUN the Bank und CHANGE the Bank abzielen.

Zielpublikum: Data Governance Manager, Datenqualitätsmanager, Riskmanager, Metadatenmanager
Voraussetzungen: Basic knowledge
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Harald Seebacher leitet den Bereich Financial Data Steering in der Volksbank Wien AG und verantwortet damit Datenmanagement und Data Governance im gesamten österreichischen Volksbankensektor. Sein aktueller Arbeitsschwerpunkt ist die Zentralisierung sämtlicher Datenqualitätsagenden in Sektor sowie die Neueinrichtung der fachlichen Datenmodellierungsprozesse in der Volksbank. Als ausgebildeter Betriebswirt übernahm er schon sehr früh Führungsfunktionen im Organisations- und IT-Umfeld und ist mit diesem fachlichen Hintergrund prädestiniert für den Aufbau der CDO-Funktion im Volksbankensektor.
Barbara Kainz ist Geschäftsführerin der dataspot. GmbH. Sie ist Expertin für Data Governance, fachliche Datenmodellierung & Datenqualitätsmanagement. Ihre Expertise in Metadatenmanagement begründet sich auf jahrelanger Beratungserfahrung u. a. als Smarter Analytics Leaderin in der IBM. Sie hält ein Diplom in IT & Organisation und ist systemisch-analytischer Coach.
Harald Seebacher, Barbara Kainz
Harald Seebacher, Barbara Kainz
Vortrag: Di 4.5
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