German Data Science Days 2026Bericht über die Veranstaltung vom 26. März 2026
Die neunten German Data Science Days fanden am 26. März 2026 wie gewohnt in der Großen Aula der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) statt. Organisiert wurde der Tag vom Elitestudiengang Data Science der LMU in Kooperation mit der German Data Science Society (GDS). In vier Sessions wurden unterschiedliche Themenblöcke im Bereich Data Science vorgestellt und diskutiert.
Den Auftakt machte Daniel Nowakowski von der Firma Dehn, einem „hidden champion“ in Deutschland und weltweit führend im Bereich Überspannungsschutz. Sein Vortrag zeigte, wie ein global agierendes Unternehmen durch den Einsatz generativer KI die Angebotserstellung optimieren kann. Dabei ging es sowohl um technische Aspekte als auch um die praktische Umsetzung eines solchen Projekts – insbesondere im Umgang mit anfänglich zahlreichen Skeptikern. Dieter Cullmann von Abacus Alpha knüpfte thematisch daran an und beleuchtete den Einsatz generativer KI im Kontext regulatorischer Rahmenbedingungen innerhalb und außerhalb von Unternehmen.
Die zweite Session widmete sich dem Thema Energie. Zunächst erläuterte Jasper Aeschlimann die Preisbildung im Energiehandel und wie diese mittels Data Science innerhalb verschiedener Geschäftsmodelle Berücksichtigung findet. Alexander Szimayer legte anschließend den Fokus auf methodische Aspekte und zeigte die Vorteile von „mixtures of experts“, also der Kombination verschiedener Vorhersagemodelle. Einen praxisnahen Blick auf das Thema lieferten Iris Schmitz-Kleinhenz und Maximilian Hermann von EnBW, einem der größten Energieversorger Deutschlands. Sie verdeutlichten das Spannungsfeld zwischen Data Science, generativer KI, Versorgungssicherheit und regulatorischen Anforderungen – ein Wechselspiel, das sich auch in ihrer gemeinsamen Präsentation widerspiegelte.
Session 3 stand im Zeichen der Medizin. Christof Babinsky eröffnete mit einem Vortrag, der weniger datengetrieben war, sondern vor allem Innovation in den Mittelpunkt stellte. Er präsentierte das Geschäftsmodell seiner Firma ASB Glassfloor anschaulich und lebendig: Glasböden für Sport, zum Beispiel für Basketballfelder, versprechen bessere Federungseigenschaften und eröffnen durch Projektionen auf die Spielfläche vielfältige neue Anwendungsmöglichkeiten. Jürgen Schepers von der Georg-August-Universität Göttingen widmete sich anschließend einem besonders relevanten Thema: der Erforschung seltener Krankheiten. Er zeigte, wie Datenstandards und gemeinsame Datenräume die wissenschaftliche Zusammenarbeit erheblich verbessern können. Anschließend stellten Ulrich Sax und Rüdiger Breitschwerdt die Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie vor, die eine Kooperation mit der GDS anstrebt. Helena Pelin Saric von Steadforce schließlich gab einen Überblick darüber, wie Modelle und Entscheidungsprozesse in medizinischen Anwendungen sinnvoll aufeinander abgestimmt werden können.
Die letzte Session war der wissenschaftlichen Forschung im Bereich Data Science gewidmet und wurde von drei KollegInnen der LMU sowie der TU München gestaltet. Xiaxiang Zhu präsentierte den aktuellen Stand der Forschung im Bereich der Satellitenbeobachtung, während Wolfgang zu Castell vom Helmholtz-Zentrum für Geoforschung Potsdam und der LMU die Idee eines digitalen Zwillings der Erde aufgriff und deren Anwendung in der Klimaforschung zeigte. Den Abschluss bildete Frauke Kreuter, die Herausforderungen und Probleme bei der Annotation von Daten beschrieb und damit auch die Validität von Large Language Models kritisch beleuchtete.
Insgesamt boten die GDSD 2026 erneut eine gelungene Mischung aus innovativen Ideen im Bereich Data Science, spannenden Anwendungen in der Praxis sowie relevanten Forschungs- und Diskussionsfeldern. Und natürlich kam auch das Networking nicht zu kurz.