Teams haben in Lakehouses, Pipelines und Dashboards investiert. Dennoch bleibt das Vertrauen in Daten gering. Analyst:innen duplizieren weiterhin Logik. AI-Systeme haben Schwierigkeiten, auf unvollständigem Kontext zu agieren. Die Ursache ist einfach: Der Semantic Layer hat nicht Schritt gehalten. Diese Session zeigt, wie fragmentierte Definitionen und isolierte Logik sowohl Analytics als auch AI ausbremsen. Anschließend wird ein einheitlicher Semantic Layer vorgestellt, der alle Datenquellen ohne Duplikation verbindet. Basierend auf einer offenen Architektur bringt dieser Layer konsistente Bedeutung in jede Abfrage, jedes Modell und jede Anwendung. Wenn Semantik geteilt wird, werden Daten vom Engpass zur verlässlichen Grundlage für Entscheidungen. Takeaways: 1) Warum Semantic Drift versteckte Data Debt erzeugt. 2) Wie mangelnder Kontext AI-Ergebnisse schwächt. 3) Wo der Semantic Layer in einer modernen Architektur verankert sein sollte. 4) Wie sich wiederverwendbare, governance-konforme Geschäftslogik skalierbar aufbauen lässt.