Um Anwendungen in die Cloud zu bringen, braucht es eine gute Architektur und nicht nur die Auswahl einer Plattform.

• Organisatorische und technische Herausforderungen bei der Entwicklung resilienter Cloud-Anwendungen
• Welche Architektur und welche Technologien versprechen Investitionssicherheit im hochdynamischen Cloud-Umfeld?
• Wie kommt die Anwendung in die Cloud? Lift & Shift vs. Cloud-Native
  Vorteile skalierbarer unternehmensweiter Cloud-Entwicklungsplattformen (IDP)
• Kulturwandel durch Cloud, DevOps & co.

Um von Data Science –Innovationen zu profitieren, braucht es mehr als Algorithmen.

• BI, KI, Berichtswesen und agile Methoden und Technologien im Spagat zwischen Regulatorik, Self-Service und Innovation.
• Datenarchitektur und die Rolle von Cloud-Diensten
• Data Quality & Data Governance
• KI und ML-Verfahren auswählen und produktionsreif machen: MLOps
• KI und ML-Verfahren überwachen, erklären und nachsteuern
• Data Driven – Führungsansprüche der Zahlen?
• Process Mining und Datenkontext

Software-Architektur und Methoden, vom Bebauungsplan bis zum Code:

• Wie gestalte ich die Modularisierung großer Web-Clients: Micro-Frontends und Alternativen?
• Wie schaffe ich es Usability und User Experience (ISO 9241 – Menschzentrierte Gestaltung, UXQB-Zertifizierungen) nachhaltig umzusetzen?
• Wie maximiere ich Wieder-Verwendbarkeit: Zwischen Technik und Strategie?

Automatisierte Prozesse ermöglichen Effizienzsteigerungen und schaffen Freiraum, wenn die nötigen Rahmenbedingungen existieren.

• Welche Vorgehensweisen und Orga-Strukturen haben sich beim Einsatz von Workflow und RPA bewährt?
• Wie interagieren fachliches BPM und Automatisierung?
• Wie lässt sich Wartung und Evolution von automatisierten Prozessen effizient gestalten?
• Lässt sich nachhaltig Mehrwert durch RPA schaffen? Wie sieht entsprechende Automatisierungsarchitektur aus?
• Wie beeinflussen Cloud, Serverless, AI und Co. die Zukunft der Prozessautomatisierung?

Organisationen können Resilienz insbesondere durch hohe Qualität und Sicherheit in Entwicklung und Betrieb erreichen.

• Wie wird Qualitäts-Sicherung im agilen Kontext effizient? Welche Rollen gibt es?
• DevSecOps – Ist es sinnvoll Entwicklungs-, Betriebs- und IT-Security-Abteilungen zu trennen, oder können cross-funktionale Teams die Sicherheit stärken?
• Mitarbeiter:innen als Schlüsselfaktor – Entwickler:innen und Anwender:innen für Qualität und Sicherheit sensibilisieren, motivieren und befähigen