· Schwerpunkte
· Herausforderungen
· Aussichten
• ESG EU Taxonomie
• Nachhaltigkeitsmetriken
• Finanzberichtertattung
• Wie werden externe Daten eingebunden
• ESG EU Taxonomie
• Nachhaltigkeitsmetriken
• Finanzberichtertattung
• Wie werden externe Daten eingebunden
• Interaktive Diskussion
• Transparenz und Wirkung
• Impact Investing: ESG Data into investment decisions
• Einfluss auf die Unternehmens- und Immobilienfinanzierung
• Rahmenwerke für die Berichterstattung für Sustainable Finance
• Daten und Infrastrukturanforderungen für die Zusammenstellung von Offenlegungen
• Herausforderungen bei der Messung und Modellierung mit begrenzten Daten. Gewährleistung der Richtigkeit und Qualität der Daten
• Data Warehouse, Lake, Mesh, Fabric … Wie lässt sich das wahre Potential von
Daten
• am besten erschließen?
• Welche Vor- und welche Nachteile bieten die jeweiligen Architekturen?
• Welche Architektur eignet sich am besten für welche Einsatzgebiete?
• Die interaktive Masterclass für einen spannenden Austausch unter
Branchenexperten zu Anwendungsbeispielen aus der Praxis
• Data-driven Controls: Effizientes und
effektives Control-Framework
• Risk und Reporting: Ganzheitlicher Blick
auf nichtfinanzielle Risiken
• Es gibt immer mehr Datensilos z.B. in der Cloud, Data
Lakes, im eigenen Datacenter, SAP BW, DWHs, etc.
• Eignen sich moderne, dezentrale Architektur-Konzepte
wie Data Mesh oder Data Fabric, um diese Silos zu
überwinden, Daten zu demokratisieren und das
Business damit nachhaltig zu enabeln?
• Lassen sich in einer solchen Domain-orientierten
Architektur die benötigten Data Governance Richtlinien
überhaupt noch umsetzen? Und wenn ja, wie? Welche
• Data Governance - wo wird diese
verpflichtend benötigt bzw. warum
sollte man
eine solche haben, insbesondere iZm DSGVO, KI-Verordnung, Data Governance-
Verordnung - Herausforderungen bei der Einführung der Data Governance
• Cyber Resilience (DORA und NIS2)
- Umgang mit Drittanbietern &
Auslagerung
• Cloud im Unternehmen