Programm für Workshops, 6. Oktober Konferenz, 7. Oktober Konferenz, 8. Oktober Programm als PDF

Dienstag, 6. Oktober: Workshops

ca. 10:00 - 17:00

Datenkontrakte in der Praxis

Simon Harrer

Entropy Data

Raum 315

RAGeten und GPTs startklar – einen Travelagent fürs Universum bauen

Daniel Töws & Johannes Widera

codecentric

Raum 316

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Mittwoch, 7. Oktober: Konferenz

09:00 - 09:15

Eröffnung

09:15 - 10:00

Opening Keynote von Dr. Constanze Kurz

Dr. Constanze Kurz

Track 1

10:00

Kaffeepause

10:30 - 11:15

Agentic Analytics: Wie aus Hype echter Mehrwert wird

Fabian Biberger

Entropy Data

Track 1

Datenkataloge – die Kontrollinstanz im offenen Data Lakehouse

Sönke Liebau

Stackable

Track 2

Datenqualität für ML jenseits der Basics: Methoden, Tools und blinde Flecken

Danilo Brajovic

Fraunhofer IPA

Track 3

11:30 - 12:15

Data Stack ohne Lock-In – Traum oder Realität?

Matthias Niehoff & Nicolas Renkamp

codecentric, Merck

Track 1

Datenprodukte richtig schneiden: Heuristiken für die Praxis

Stefan Negele

INNOQ [Sponsored Talk]

Track 2

From Handcrafted Fixtures to AI-Generated Test Suites: Data Quality at Scale

Felix Theodor

Otto Group one.O

Track 3

12:15

Mittagspause

13:15 - 14:00

Vom Datenchaos zur Vertrauensbasis: Unser Weg zu stabilen Datenmodellen und -produkten

Daria Haselhoff & Markus Nutz

METRO Markets, METRO Markets

Track 1

Semantic Layer als Brücke zwischen LLMs und Datenplattformen

Tobias Otte

viadee Unternehmensberatung

Track 2

How to Prevent AI Agents from Accessing Unauthorized Data

Sohan Maheshwar

AuthZed

Track 3

14:15 - 15:00

Föderierter Semantic Layer: KPIs verknüpfen statt vereinheitlichen

Marc Schubert

adorsys

Track 1

Panel "Women in Tech"

Marissa Hofmann & Daria Haselhoff & Eva Feigl & Ramona Casasola Greiner

Track 2

tba

[Sponsored Talk]

Track 3

15:00

Kaffeepause

15:30 - 16:15

Vom Microservice zum ML-Modell: Eine Odyssee durch moderne Datenformate

Florian Müller

Stackable

Track 1

Lokale Sprachmodelle beschleunigen mit Multi-Token Prediction

Christian Winkler

datanizing GmbH

Track 2

Web Scraping für ML-Projekte: Was ihr dürft, was ihr lasst und wo es teuer wird

Stas Kertsman

Heidrich Rechtsanwälte

Track 3

16:30 - 17:15

Warum Daten nicht reichen: Von Metriken, A/B-Tests und echtem Produkterfolg

Eva Feigl

Forterro Deutschland Abas

Track 1

Endlich Embeddings verstehen – und nie wieder nach dem richtigen Emoji suchen müssen!

Elias Schecke & Dennis Schulz

TNG Technology Consulting

Track 2

Open Table Formats in the Wild – Reloaded: Vortexing Ducks over Floating Icebergs

Franz Wöllert

Heidelberger Druckmaschinen

Track 3

ab 17:15

Get-together und Thementische

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Donnerstag, 8. Oktober: Konferenz

09:00 - 09:45

Product Thinking eats Use Cases for breakfast – Was sind eigentlich gute Datenprodukte?

Ramona Casasola-Greiner & Matthias Böck

pub.tech

Track 1

Crafting AI: Spannung zwischen Data-Science-Handwerk und Management-Erwartung

Konstantin Hopf & Deniz Oruç Çelik

Technische Universität Chemnitz

Track 2

KI im Unternehmen bauen — ohne rechtlich auf die Nase zu fallen

Joerg Heidrich

Heise Medien

Track 3

09:45

Kaffeepause

10:15 - 11:00

Vom Datum zum Datenprodukt: Die Bedeutung der Semantik beim Erschließen und Bereitstellen von Daten

Nikolai Hofschulz

AUDI

Track 1

Text2SQL im Vergleich: Frontier Models, Open Weights und Fine-Tuning

Björn Buchhold

CID

Track 2

Rollst Du noch aus, oder influenced Du schon?

Claudia Koschtial

Marmeladenbaum

Track 3

11:15 - 12:00

Ja, wir bauen 2026 noch ein Sternschema: DWH-Modernisierung trifft Cloud Lakehouse

Andreas Buckenhofer

Adam Riese

Track 1

Deploy with Confidence: Generative KI systematisch evaluieren

Jan Trienes & Matthias Richter

inovex

Track 2

Why Data Governance Initiatives Succeed and Fail

Evgeniya Alekseeva

Daikin Europe

Track 3

12:00

Mittagspause

13:00 - 13:45

Keynote: Ihr habt ja nicht mehr alle Tassen im Schrank?! Souveränität, Resilienz und Sicherheit: Einblicke aus der Küche

Lars Francke

Stackable

Track 1

14:00 - 14:45

Agentic Data Engineering: Wenn Agents Daten-Pipelines bauen und reparieren

Matthias Niehoff

codecentric

Track 1

Data Contracts: Es geht um Vertrauen

Jochen Christ

Entropy Data

Track 2

Von Multi-Channel-Datenflut zu Kundenkommunikation: Eine Fallstudie in KI-gestütztem Inputmanagement

Harald Störrle

QAware

Track 3

14:45

Kaffeepause

15:15 - 16:00

Warum eure KI euer Unternehmen nicht versteht – Mit Knowledge Graphs vom RAG-Silo zum Semantic Mesh

Azmir Abdi

adorsys [Sponsored Talk]

Track 1

Wenn der Weg das Ziel ist: Agenten-Loops systematisch tracen und evaluieren

Max Vieweg & Denise Hartmann

inovex

Track 2

Conformal Prediction für zuverlässige KI in der industriellen Informationsextraktion und Kostenschätzung

Christian Haack & Björn Wendland

ControlExpert

Track 3

16:15 - 17:00

From Data to Decisions: A Domain-Driven Path to Industrial AI

Nikita Golovko

Siemens

Track 1

ELIO: A Modular, AI-Driven Pipeline for Automated Label Digitization

Margot Belot & Nicolas Gorges

Museum für Naturkunde Berlin, Birds on Mars

Track 2

Let’s Dance! – Coole Roboter-Moves mit Reinforcement Learning bei [...?]

Tobias Lübbe & David Winderl

TNG Technology Consulting GmbH, TNG Technology Consulting

Track 3

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