Agenda

This edition will be all about the Snowflake Summit 2026: we’ll recap the key announcements, share insights from the event, and discuss what the latest developments mean for data teams, businesses, and the Snowflake ecosystem.

Extrembergsteiger und Diplom-Physiker Alexander Huber beschließt den World of Data mit seiner Closing-Keynote „Am Limit“ und verbindet die Welt der extremen Felswände mit Deinen Data-Business-Herausforderungen. Er zeigt, wie visionäre Kraft, sorgfältige Vorbereitung und ein eingespieltes Team helfen, Risiken klug zu managen, Resilienz zu entwickeln und ambitionierte Ziele zu erreichen – auf dem Berg ebenso wie in komplexen Datenprojekten.

Das Thema der digitalen Souveränität hat im europäischen Raum in den letzten Jahren enorm an Wichtigkeit gewonnen. Geopolitische Risiken, Abhängigkeiten aufgrund internationaler Verflechtungen, globale Krisen oder gar Kriege sind aufgrund der jüngsten Geschichte längst kein abstraktes Bedrohungsszenarion mehr. Dieser Vortrag beschreibt mögliche Voprgehen für Unternehmen, die nach Strategien zur Reduktion von Abhängigkeiten, zur Stärkung der Kontrolle über ihre Daten sowie zur Gestaltung resilienter Datenarchitekturen suchen und daraufhin gezielte Technologieentscheidungen treffen wollen.

Weitere Informationen folgen in Kürze.

SAP R/3 ECC, Cubeware, Salesforce, Excel, CSV, AWS und Azure parallel – wer kennt sie nicht, die historisch gewachsene Datenlandschaft? Bei WashTec sind wir genau dort gestartet: viele Quellen, viele Tools, wenig Standard. Mit Microsoft Fabric haben wir uns auf den Weg gemacht, diese Silos in eine einheitliche Datenplattform zu überführen – inklusive Medallion-Lakehouse-Architektur, standardisierten ETL-Pipelines, Power BI als zentralem Frontend und einem klaren Single-Hyperscaler-Ansatz auf Azure.In meinem Vortrag teile ich offen, was funktioniert hat, wo wir Umwege gegangen sind und welche Architektur- und Organisationsentscheidungen sich besonders ausgezahlt haben. Praxisbericht aus dem WTSSC – ohne Hochglanz, dafür mit ehrlichen Learnings.

KI in stark regulierten Umgebungen erfolgreich einzusetzen erfordert mehr als Technologie. In diesem Beitrag stellen wir unser praxiserprobtes Framework vor, das KI ganzheitlich von Strategie und Use‑Case‑Priorisierung über Governance, Compliance und Architektur bis hin zum sicheren Betrieb betrachtet. Anhand konkreter Beispiele zeigen wir, wie Organisationen mit klaren Leitplanken Innovation ermöglichen, regulatorische Anforderungen erfüllen und nachhaltigen Business‑Mehrwert aus KI schaffen.

Der Vortrag zeigt, wie der Cornelsen Verlag MARMIND als zentrales Steuerungsinstrument für Marketingaktivitäten etabliert und nahtlos mit SAP verzahnt hat. Im Fokus stehen die Neugestaltung der Planungs- und Freigabeprozesse, eine einheitliche Datenbasis sowie die Konzeption der Schnittstellen zwischen beiden Systemen. Die Projektreise – von den ersten Anforderungen bis zum laufenden Betrieb – liefert Einblicke, Erfolgsfaktoren und Lessons Learned für ähnliche Integrationsvorhaben.

Um Giesecke+Devrient (G+D) als globales SecurityTech-Unternehmen zukunftssicher aufzustellen, wird die Grundlage für Entscheidungen in allen Unternehmensbereichen konsequent datengetrieben ausgerichtet. Dabei reicht es nicht, nur Technologien zu modernisieren – entscheidend ist ein ganzheitlicher Ansatz aus Datenstrategie, Governance, Organisation und Qualifizierung der Mitarbeitenden. Der Vortrag zeigt, wie G+D ein dezentrales Operating Modell aufbaut und ein unternehmensweites Data-Excellence- bzw. Data-Governance-Framework mit klar definierten Rollen und Verantwortlichkeiten etabliert. Parallel dazu werden in Proof of Concepts Microsoft Fabric und Power BI eingesetzt, um on‑premise Daten integriert, skalierbar und sicher bereitzustellen. Finance & Controlling fungiert dabei bewusst als Pilotbereich, dessen Erfahrungen als Blaupause für weitere Funktionen wie Vertrieb, Operations, HR oder R&D dienen. Getragen wird diese Transformation von einer CFO-getriebenen Finance Academy, in der das zentrale Data-Excellence-Modul analytische Kompetenzen, den Umgang mit modernen Analysewerkzeugen, Datenkompetenz (Data Literacy) und gelebte Governance vermittelt. Im Vortrag wird aufgezeigt, wie diese Bausteine schrittweise in andere Unternehmensbereiche übertragen werden sollen – mit dem Ziel, dass Fachabteilungen über alle Funktionen hinweg Daten systematisch in fundierte, strategische Entscheidungen übersetzen können. Teilnehmende erhalten Einblicke in konkrete Learnings aus dem Pilot, Erfolgsfaktoren sowie typische Herausforderungen auf dem Weg zu unternehmensweiter Data Excellence.

Organizations sit on mountains of data, yet without a strategy, they risk sinking into a swamp of disorganized information, where potential insights are lost. Many companies treat data as a commodity rather than a strategic driver, leaving untapped potential on the table. This session explores how organizations can move beyond reactive data management and establish a forward-looking strategy that aligns with business goals. Whether you're a DBA, data scientist, or manager, the first step is asking why your data matters, what value it brings, and how it can empower decision-making. We will identify why data initiatives fail and data strategies fall short. You'll see how defining a clear vision anchors your strategy. We'll discuss how to build a culture that embraces data as a strategic asset, not just a technical tool. Crucially, we will explore the human side of data because data is only as valuable as the impact it creates for the people who use it. Discover why your data strategy might be doomed before it starts and what you can do about it before you're knee-deep in the swamp.

Viele Unternehmen haben inzwischen jede Menge KI-Ideen und erste Prototypen. Der Haken: Zu oft bleibt es dabei. In dieser Session geht es darum, wie Sie KI-Potenziale sauber priorisieren und daraus eine umsetzbare Reise ableiten und wie Sie anschließend den Schritt vom Pilot in den produktiven Betrieb schaffen.Im ersten Teil zeigen wir, wie man KI-Use-Cases business-orientiert strukturiert, bewertet und in eine klare Roadmap übersetzten kann. Es geht um Fokus statt Tool-Demos und darum, Strategie und Umsetzungsfähigkeit zusammenzubringen, damit aus „spannend“ auch „machbar“ wird.Im zweiten Teil dreht sich alles um den Weg in die Produktion. Warum bleiben so viele Prototypen liegen und was machen die erfolgreichen anders? Im Kern: klare Abgrenzung dessen, was wirklich gebaut werden soll, messbare Ziele und saubere Verantwortlichkeiten zwischen Fachbereich und IT, damit KI nicht nur genutzt wird, sondern nachweisbar Nutzen liefert.Sie nehmen konkrete Orientierung mit, wie aus Ideen priorisierte Vorhaben werden und wie daraus verlässlich produktive Lösungen entstehen.

Viele Organisationen setzen auf globale Lösungen für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse ihrer Daten. Gleichzeitig wächst das Bewusstsein für die Risiken einseitiger Abhängigkeiten: 1) fehlende Interoperabilität und eingeschränkte Datenportabilität, 2) Zugriffsgesetze, die Kontrolle über Daten untergraben und 3) KI-Dienste ohne Transparenz über Datenverarbeitung und Rechtsrahmen. Digitale Souveränität ist dabei mehr als eine technische Frage – sie ist eine politische und gesellschaftliche Notwendigkeit: die Fähigkeit von Staaten, Unternehmen und Verwaltungen, ihre digitalen Infrastrukturen und Daten eigenständig zu kontrollieren und selbstbestimmt als Gestaltungsmittel einzusetzen. Wie können Dateninfrastrukturen so aufgebaut werden, dass sie Flexibilität, Skalierbarkeit und selbstbestimmte Nutzung ermöglichen – und gleichzeitig einseitige Abhängigkeiten vermeiden? In dieser 120-minütigen Masterclass zeigen vier Experten, wie mit state-of-the-art Technologien Datenpipelines, KI-Analyseplattformen und Cloud-Infrastrukturen souverän gestaltet werden können. Es werden strategische Entscheidungsgrundlagen und technische Umsetzungsmöglichkeiten vorgestellt und diskutiert.

- Den richtigen Reifegrad für KI finden: praxisnah, validiert und klar auf klinischen, operativen oder geschäftlichen Mehrwert ausgerichtet.
- Das Rad nicht neu erfinden: bewährte Modelle, Plattformen, Standards und Best Practices gezielt nutzen.
- Von Experimenten zu echter Wirkung kommen – mit skalierbaren, compliant und menschenzentrierten KI-Lösungen.

Um Budgets gezielt nach Kundenpotenzial einzusetzen, braucht es eine individuelle Profitabilitätsbewertung auf Einzelkundenebene. Seit diesem Geschäftsjahr setzt OTTO ein neues statistisches CLV-Modell ein, das den Kundenwert konkret als erwarteten Profit des kommenden Jahres definiert und individuell vorhersagt. Damit wird eine differenzierte Ansprache je nach Potenzial ermöglicht, ob im CRM, Customer Care oder bei Marketingentscheidungen. Im Vortrag beleuchten wir neben dem technischen Hintergrund vor allem unsere praktischen Erfahrungen in der Anwendung. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf dem Change Management: Die Steuerung nach einem prognostischen Profit-CLV erfordert an einigen Stellen ein echtes Umdenken und genau darin liegt eine der spannendsten Herausforderungen dieses Projekts.

Viele Projekte zur Verbesserung der Datenarchitekturen in großen Unternehmen haben einen konkreten regulatorischen Ausgangspunkt oder starten mit definierten technischen Zielen – und kämpfen mit Problemen in der Umsetzung. Warum? Weil sie als reine Umsetzungsprojekte verstanden werden, obwohl ihr Kern in der Veränderung von Organisation, Kultur und Arbeitsweisen liegt. Dieser Vortrag beleuchtet, warum der Aufbau eines nachhaltigen Datenmanagements weit mehr ist als die Einführung von Tools und Prozessen. Im Fokus steht der oft unterschätzte Change-Charakter von derartigen Initiativen wie beispielsweise der Umsetzung von BCBS 239 in der Bankenwelt: von der Etablierung klarer Verantwortlichkeiten über den Umgang mit Widerständen bis hin zur Verankerung von einem nachhaltigen Umgang mit Datenqualität im täglichen Handeln. Anhand praxisnaher Erfahrungen wird aufgezeigt, woran Datenprogramme typischerweise scheitern – und welche Erfolgsfaktoren entscheidend sein können, um sie wirksam und nachhaltig umzusetzen. Teilnehmer erhalten konkrete Impulse, wie sie den notwendigen Wandel aktiv gestalten und die Umsetzung damit zum Erfolg führen können.

Germany’s “Energiewende” represents an ambitious and necessary transformation. This shift brings both significant technological innovation and digital challenges. 50Hertz is committed to leading the integration of renewable energy and is therefore developing a new control system. Data is essential to achieving this vision and enabling a sustainable, future-proof power grid.

Der Vortrag beschreibt die datenarchitektonische Transformation eines Maschinenbauunternehmens, das gemeinsam mit b.telligent Microsoft Fabric zur Ablösung von SAP BW implementiert hat. Aus einem zunächst SAP fokussierten Projekt entstand ein Multisource Setup mit REST APIs, Kafka Eventstreams, SQL Datenbanken, usw. – aufgebaut im domänenübergreifenden Hub and Spoke System und ausgerichtet auf einen Single Point of Truth. Die Architektur verbindet dabei die SAP Lakehouse Welten mit hochfrequenten Engineering Datenströmen. Besonders im Engineering steht Self Service in Echtzeit Dashboards mit KQL Querysets im Mittelpunkt, um Fachbereiche nachhaltig zu befähigen.