Seminar ADVANEO Trusted Analytics und KI – Intensivseminar

Der Intensivpfad bündelt Trusted Data Hub, geschützte Mehrparteienanalytik, Machine Learning, Frameworkintegration, KI-Governance und Rapid Prototyping.

Daten- und Algorithmushoheit, geschützte Ausführung, Modelllebenszyklus, Ergebnisfreigabe und wirtschaftliche Validierung werden in einem durchgängigen Analytics-Programm verbunden.

Lernziele

• Teilnehmende können Trusted-Analytics-Architekturen und Vertrauensgrenzen entwerfen.
• Teilnehmende können Daten-, Code- und Ergebnisrechte differenziert absichern.
• Teilnehmende können Privacy-Preserving Multi-Party Analytics konzipieren.
• Teilnehmende können ML-Workflows und Analyseframeworks reproduzierbar integrieren.
• Teilnehmende können KI-Governance, Freigabe und Monitoring etablieren.
• Teilnehmende können einen kollaborativen Prototyp bis zur Investitionsentscheidung entwickeln.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Trusted Data Hub und vertrauliche Zusammenarbeit verstehen
2. Kapitel 2: Trusted-Data-Hub-Architektur entwerfen
3. Kapitel 3: Daten-, Code- und Ausführungsschutz gestalten
4. Kapitel 4: Privacy-Preserving Multi-Party Analytics konzipieren
5. Kapitel 5: Machine-Learning-Workflow über Organisationsgrenzen umsetzen
6. Kapitel 6: Analysewerkzeuge und Frameworks integrieren
7. Kapitel 7: Kollaborative Analytics-Use-Cases gestalten
8. Kapitel 8: KI-Governance, Freigabe und Monitoring etablieren
9. Kapitel 9: Prototyp, Backlog und technische Leitplanken entwickeln
10. Kapitel 10: Nutzertests und iterative Validierung durchführen
11. Kapitel 11: Integrierten Praxisfall planen und präsentieren
12. Praxisfall
13. Zielgruppe
14. Voraussetzungen

Kapitel 1: 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 2: Trusted-Data-Hub-Architektur entwerfen

Die Architektur verbindet Datenraum, Konnektoren, Katalog, geschützte Ausführungsumgebung, Analysepakete, Policies und Ergebnisfreigabe.

1. Schritt 1: Datenhalter, Analyseersteller, Ausführungsumgebung und Ergebnisnutzer abgrenzen.
2. Schritt 2: Daten-, Steuerungs-, Vertrauens- und Auditflüsse in einem Architekturmodell darstellen.
3. Schritt 3: Einbettung in Konnektor, Katalog und Vertragsprozess planen.
4. Schritt 4: Sicherheitszonen, Schlüssel, Monitoring und Freigabepunkte definieren.
5. Schritt 5: Verfügbarkeits-, Skalierungs- und Betriebsanforderungen dokumentieren.

Praxisaufgabe: Für einen Mehrparteien-Use-Case wird ein Zielbild mit Vertrauensgrenzen und Freigabepunkten erstellt.

Kapitel 3: Daten-, Code- und Ausführungsschutz gestalten

Vertrauliche Analytik schützt nicht nur Daten, sondern je nach Szenario auch Modelle, Algorithmen und Ausführungsparameter.

1. Schritt 1: Bedrohungen durch andere Teilnehmer, Betreiber, Administratoren und externe Angreifer unterscheiden.
2. Schritt 2: Datenzugriff, Codezugriff, Ergebniszugriff und Metadatenoffenlegung getrennt bewerten.
3. Schritt 3: Geschützte Ausführungsumgebung, Sensorik, Schlüssel und Monitoring als Kontrollen einordnen.
4. Schritt 4: Freigabe-, Widerrufs- und Notfallmechanismen für Daten und Analysecode definieren.
5. Schritt 5: Sicherheitsannahmen und Restrisiken transparent für alle Parteien dokumentieren.

Praxisaufgabe: Ein Schutzkonzept wird für Datenhalter und Modellanbieter getrennt entwickelt und anschließend zusammengeführt.

Kapitel 4: 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 5: 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 6: Analysewerkzeuge und Frameworks integrieren

Python-Stacks, grafische Analysewerkzeuge und weitere ML-Umgebungen benötigen reproduzierbare Pakete, kontrollierte Abhängigkeiten und definierte Ein- und Ausgaben.

1. Schritt 1: Werkzeug, Laufzeit, Bibliotheken und Hardwarebedarf erfassen.
2. Schritt 2: Analysecode mit Parametern, Abhängigkeiten und Versionen reproduzierbar paketieren.
3. Schritt 3: Ein- und Ausgabeschnittstellen sowie zulässige Dateiformate definieren.
4. Schritt 4: Secrets, externe Zugriffe und unerwünschte Nebenkanäle einschränken.
5. Schritt 5: Test, Freigabe, Versionierung und Rücknahme eines Analysepakets organisieren.

Praxisaufgabe: Ein Analysepaket wird mit reproduzierbarer Laufzeitbeschreibung und Freigabecheckliste vorbereitet.

Kapitel 7: 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 8: 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 9: Prototyp, Backlog und technische Leitplanken entwickeln

Ein Prototyp soll die wichtigsten Unsicherheiten prüfen, nicht bereits das vollständige Zielsystem nachbilden.

1. Schritt 1: Kernablauf und kritische Interaktionen als Storyboard darstellen.
2. Schritt 2: Muss-, Soll- und Später-Funktionen priorisieren.
3. Schritt 3: Passende Prototypstufe von Klickmodell bis funktionsfähigem Datenservice auswählen.
4. Schritt 4: Architektur, Daten, Schnittstellen, Sicherheit und Testdaten minimal festlegen.
5. Schritt 5: Kurze Iterationen mit klaren Abnahmekriterien in einem Backlog planen.

Praxisaufgabe: Aus einem Use Case wird ein priorisiertes Prototyp-Backlog mit Architekturleitplanken erstellt.

Kapitel 10: Nutzertests und iterative Validierung durchführen

Validierung liefert belastbare Erkenntnisse zu Nutzen, Bedienbarkeit, Machbarkeit und Akzeptanz.

1. Schritt 1: Testpersonen, Aufgaben, Kontext und Erfolgskriterien auswählen.
2. Schritt 2: Beobachtung, Interview, Nutzungsdaten und fachliche Messwerte kombinieren.
3. Schritt 3: Ergebnisse nach Evidenz, Wirkung und Unsicherheit auswerten.
4. Schritt 4: Hypothesen bestätigen, verwerfen oder präzisieren.
5. Schritt 5: Nächste Iteration oder Stop-Entscheidung nachvollziehbar begründen.

Praxisaufgabe: Ein Nutzertest wird geplant, moderiert und in konkrete Produktentscheidungen übersetzt.

Kapitel 11: Integrierten Praxisfall planen und präsentieren

Im Abschlussprojekt werden fachliche, technische, wirtschaftliche und organisatorische Bausteine zu einem konsistenten Lösungsvorschlag verbunden.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Ziele, Partner und Schutzbedarf des Praxisfalls strukturieren.
2. Schritt 2: Use Case, Datenprodukte, Architektur, Policies und Betriebsmodell entwerfen.
3. Schritt 3: Risiken, Kosten, Nutzen, Meilensteine und Erfolgskriterien dokumentieren.
4. Schritt 4: Prototyp- oder Pilotumfang mit Test- und Freigabekriterien festlegen.
5. Schritt 5: Lösungsvorschlag präsentieren, Einwände bearbeiten und nächste Schritte priorisieren.

Praxisaufgabe: Ein durchgängiges Lösungskonzept wird als Teamarbeit ausgearbeitet und fachlich verteidigt.

Praxisfall

Mehrere Organisationen entwickeln ein gemeinsames Prognosemodell, ohne Rohdaten offen auszutauschen. Architektur, Schutz, ML-Pipeline, Freigabe, Monitoring und Prototypvalidierung werden integriert.

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 und ML Engineering
• KI-Architektur
• Analytics-Leitung
• Informationssicherheit
• Data Governance
• Data Product Management

Voraussetzungen

• gute Grundlagen in Datenanalyse oder Machine Learning
• Verständnis von APIs, Datenpipelines und Modellbewertung
• hilfreich: Erfahrung mit Python oder vergleichbaren Analysewerkzeugen