Seminar ADVANEO KI und kollaborative Analytik in Datenräumen

Mehrere Organisationen entwickeln gemeinsame Analysen und KI-Modelle, ohne sensible Rohdaten unkontrolliert auszutauschen.

Das Seminar verbindet Use-Case-Design, Trusted Data Hub, Privacy-Preserving Analytics, ML-Lebenszyklus, Ergebnisfreigabe, KI-Governance und Wirtschaftlichkeit.

Lernziele

• Teilnehmende können geeignete kollaborative Analyse- und KI-Use-Cases auswählen.
• Teilnehmende können Datenbeiträge, Ergebnisrechte und Schutzbedarf ausbalancieren.
• Teilnehmende können Trusted-Data-Hub- und Privacy-Preserving-Ansätze einordnen.
• Teilnehmende können einen organisationsübergreifenden ML-Lebenszyklus planen.
• Teilnehmende können KI-Freigabe, Monitoring und menschliche Kontrolle definieren.
• Teilnehmende können Nutzen, Aufwand und Kooperationsmodell bewerten.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Kollaborative Analytics-Use-Cases gestalten
2. Kapitel 2: Trusted Data Hub und vertrauliche Zusammenarbeit verstehen
3. Kapitel 3: Privacy-Preserving Multi-Party Analytics konzipieren
4. Kapitel 4: Machine-Learning-Workflow über Organisationsgrenzen umsetzen
5. Kapitel 5: KI-Governance, Freigabe und Monitoring etablieren
6. Kapitel 6: Business Case, Kennzahlen und Entscheidungsgrundlage entwickeln
7. Praxisfall
8. Zielgruppe
9. Voraussetzungen

Kapitel 1: Kollaborative Analytics-Use-Cases gestalten

Mehrere Organisationen können gemeinsam lernen, wenn Nutzen, Datenbeiträge, Ergebnisrechte und Schutzmechanismen ausgewogen sind.

1. Schritt 1: Gemeinsame Fragestellung und Nutzen für jede beteiligte Partei definieren.
2. Schritt 2: Datenbeiträge, Überschneidungen, Qualitätsunterschiede und Schutzbedarf erfassen.
3. Schritt 3: Zulässige Analyse- und Ergebnisform mit Rückschlussrisiken festlegen.
4. Schritt 4: Anreiz-, Kosten- und Governance-Modell für die Zusammenarbeit entwerfen.
5. Schritt 5: Pilot mit messbaren Kriterien und kontrollierter Skalierung planen.

Praxisaufgabe: Ein branchenübergreifender Analysefall wird fachlich, wirtschaftlich und sicherheitlich zugeschnitten.

Kapitel 2: Trusted Data Hub und vertrauliche Zusammenarbeit verstehen

Der Trusted Data Hub ermöglicht organisationsübergreifende Analysen, ohne Rohdaten allgemein offenzulegen. Geteilt werden kontrolliert erzeugte Ergebnisse.

1. Schritt 1: Klassischen Datenaustausch, zentrale Analyse, föderiertes Lernen und geschützte Mehrparteienanalyse vergleichen.
2. Schritt 2: Datenhoheit, Algorithmushoheit und Ergebnisfreigabe als getrennte Kontrollziele beschreiben.
3. Schritt 3: Beteiligte Parteien, Datenbeiträge, Analysecode und Ergebnisempfänger identifizieren.
4. Schritt 4: Geeignete Anwendungsfälle und Grenzen anhand des Schutzbedarfs bewerten.
5. Schritt 5: Einen vereinfachten Analyseablauf von der Freigabe bis zur Ergebnisbereitstellung modellieren.

Praxisaufgabe: Ein sensibler Kooperationsfall wird auf Eignung für geschützte Mehrparteienanalyse geprüft.

Kapitel 3: Privacy-Preserving Multi-Party Analytics konzipieren

Mehrparteienanalysen müssen den gewünschten Erkenntnisgewinn liefern, ohne unzulässige Rückschlüsse auf einzelne Beiträge zu ermöglichen.

1. Schritt 1: Analyseziel, Parteien, Datenverteilung und zulässige Ergebnisse festlegen.
2. Schritt 2: Zentrale, föderierte und geschützte Ausführungsvarianten vergleichen.
3. Schritt 3: Informationsabfluss durch Merkmale, Zwischenwerte, Modelle und Ergebnisse bewerten.
4. Schritt 4: Mindestmengen, Aggregation, Zugriffskontrolle und Ergebnisprüfung definieren.
5. Schritt 5: Test-, Freigabe- und Wiederholungsprozess für die Analyse festlegen.

Praxisaufgabe: Eine organisationsübergreifende Prognose wird als datensparsamer Analyseprozess modelliert.

Kapitel 4: Machine-Learning-Workflow über Organisationsgrenzen umsetzen

Ein kontrollierter ML-Prozess umfasst Datenprüfung, Merkmalsbildung, Training, Bewertung, Freigabe und Überwachung.

1. Schritt 1: Zielvariable, Merkmale, Datenbeiträge und Qualitätsanforderungen definieren.
2. Schritt 2: Datenaufbereitung und Feature Engineering ohne unnötige Rohdatenoffenlegung planen.
3. Schritt 3: Training, Validierung und Vergleich mit einer belastbaren Baseline durchführen.
4. Schritt 4: Ergebnis- und Modellfreigabe anhand fachlicher und sicherheitlicher Kriterien entscheiden.
5. Schritt 5: Leistung, Drift, Fehler und Wiedertraining im Betrieb überwachen.

Praxisaufgabe: Ein vollständiger ML-Lebenszyklus wird für einen kollaborativen Prognosefall entworfen.

Kapitel 5: KI-Governance, Freigabe und Monitoring etablieren

Vertrauenswürdige KI benötigt dokumentierte Ziele, Datenherkunft, Modellgrenzen, Prüfkriterien und laufende Überwachung.

1. Schritt 1: Einsatzkontext, betroffene Entscheidungen und Risikoklasse erfassen.
2. Schritt 2: Datenherkunft, Merkmale, Training, Validierung und bekannte Grenzen dokumentieren.
3. Schritt 3: Fachliche, technische, sicherheitliche und organisatorische Freigaben definieren.
4. Schritt 4: Leistung, Drift, Verzerrung, Robustheit und Fehlverhalten überwachen.
5. Schritt 5: Änderung, Wiedertraining, Rücknahme und menschliche Kontrolle verankern.

Praxisaufgabe: Für ein kollaboratives Modell wird eine prüfbare Modell- und Betriebsdokumentation erstellt.

Kapitel 6: Business Case, Kennzahlen und Entscheidungsgrundlage entwickeln

Ein Datenprojekt benötigt eine belastbare wirtschaftliche Begründung. Nutzen, Kosten, Risiken und Abhängigkeiten werden transparent und überprüfbar zusammengeführt.

1. Schritt 1: Direkte und indirekte Nutzenkomponenten mit verantwortlichen Messgrößen definieren.
2. Schritt 2: Einmalige und laufende Kosten für Technik, Daten, Partner, Governance und Betrieb erfassen.
3. Schritt 3: Risiken, Annahmen und Sensitivitäten in Szenarien dokumentieren.
4. Schritt 4: Kennzahlen für Adoption, Datenqualität, Prozesswirkung und Wirtschaftlichkeit festlegen.
5. Schritt 5: Entscheidungsvorlage mit Mindestkriterien für Pilot, Skalierung oder Abbruch erstellen.

Praxisaufgabe: Für einen priorisierten Use Case wird eine kompakte Investitions- und Freigabevorlage ausgearbeitet.

Praxisfall

Mehrere Partner wollen ein gemeinsames Prognosemodell aufbauen. Datenbeiträge, Schutzmechanismen, Modellprozess, Ergebnisfreigabe und Business Case werden konzipiert.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Daten und Entscheidungen strukturiert erfassen.
2. Lösungsbausteine, Rollen, Kontrollen und Abhängigkeiten zu einem konsistenten Vorgehen verbinden.
3. Ergebnis anhand fachlicher, technischer, wirtschaftlicher und organisatorischer Kriterien prüfen.
4. Offene Punkte, Risiken und nächste Umsetzungsschritte priorisiert dokumentieren.

Zielgruppe

• Data Science
• Analytics-Leitung
• KI-Produktmanagement
• Data Governance
• Fachbereichsverantwortliche
• Innovations- und Kooperationsmanagement

Voraussetzungen

• Grundverständnis von Datenanalyse oder Machine Learning
• Kenntnis eines fachlichen Analyseproblems
• keine tiefe Kryptografie erforderlich