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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.

Datenmodellierung ist oft abhängig von Erfahrung, Kontextwissen und vielen manuellen Schritten. KI kann diesen Prozess sinnvoll unterstützen. In diesem Talk zeige ich in einer Live-Demo von Anfang bis Ende, wie KI-Agenten den Weg von der fachlichen Anforderung bis zur Datenabfrage im DWH-Prozess unterstützen. Sie sehen: 1) ... wie aus einer fachlichen Beschreibung und bestehenden Quelldatenmodellen direkt ein Data Vault Modell entsteht. 2) ... wie das Modell per MCP Server regelkonform, konsistent und nachvollziehbar auf der Datenbank umgesetzt wird. 3) ... wie Daten per natürlicher Sprache abgefragt werden können – ohne SQL-Kenntnisse. Das Model Context Protocol (MCP) verbindet KI-Agenten direkt mit Modellierungswerkzeugen und Datenbanken. So wird aus einem Chatbot ein echter Arbeitsassistent. Eines vorweg: KI übernimmt das Handwerk. Die Architekturentscheidungen bleiben (noch) beim Menschen. Erleben Sie eine Live-Demo auf Basis von Datavault Builder und Database MCP Servern.

For over a decade, organizations have pursued data democratization with varying degrees of success. While traditional BI tools laid the groundwork, the rapid emergence of Agentic AI is now reshaping what is possible, moving us from static reporting to active, intelligent conversation.
In this session, Veezoo and BMW Group explore what this shift looks like in practice, drawing on BMW Group's real-world experience moving beyond dashboards toward an agentic analytics approach. We will look at what drives genuine adoption, how governance and trust scale alongside broader access, and what changes when every team in the organization can finally talk to their data without waiting for a report.

Daten sind die Grundlage für fundierte Entscheidungen – gleichzeitig steigen die Anforderungen an Performance, Skalierbarkeit und Datensouveränität. Unternehmen bewegen sich im Spannungsfeld zwischen leistungsfähiger Analytics, steigenden Cloud-Kosten und wachsenden Compliance-Vorgaben.Wie lassen sich schnelle Insights gewinnen, ohne die Kontrolle über sensible Daten zu verlieren? Und welche Rolle spielen dabei europäische Cloud- und Datenplattformen?Anhand von Beispielen zeigen wir auf, wie sich moderne Analytics-Anforderungen mit Datensouveränität verbinden lassen – von Echtzeitanalysen bis hin zu regulatorisch sensiblen Szenarien. Dabei stehen konkrete Ansätze im Fokus, um Daten effizient zu nutzen und gleichzeitig die Hoheit darüber zu behalten.

Data Products as the Foundation for AI-Driven Value Creation

Daten & AI sind heute mehr als Technologie, vielmehr haben sie sich zu einem strategischen Wachstumstreiber entwickelt. Dieser Vortrag zeigt, wie die intelligente Nutzung von Daten Unternehmen schneller, effizienter und erfolgreicher macht. Er beleuchtet, warum moderne Datenarchitekturen und leistungsfähige Data Products oft die unsichtbaren Helden von Data-&-AI-Strategien sind, wie eine aktiv gelebte Data Culture datengetriebenes Handeln im gesamten Unternehmen verankert und wie Data & AI konkret in messbaren Business Value übersetzt werden, mit direkter Wirkung auf Ergebnis, Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit.

Daten entscheiden. Aber wer darf sie sehen? In vielen Unternehmen lautet die ehrliche Antwort: die IT – und sonst kaum jemand. Dieser Vortrag ist für alle, die das ändern wollen. Ich erzähle, warum Self-Service Analytics bei uns zunächst gescheitert ist, was wir intern überwinden mussten – und wie es am Ende doch funktioniert hat. Kein technischer Deep-Dive, sondern eine ehrliche Geschichte über Daten, Verantwortung und die Frage: Wem gehören eigentlich die Erkenntnisse in deinem Unternehmen?

Der Vortrag „Schatzkarte statt Datendschungel – Organisation & Data Catalog als Erfolgsfaktor“ beginnt mit einer Reise in die Vergangenheit und die Evolution der Data und Analytics Plattform bei Weidmüller wird umrissen. Anschließend wird die gegenwärtige Organisation dargestellt und Erfolgsfaktoren bei der Realisierung benannt. Zudem wird der mit Microsoft Tools eigenständig entwickelte Data Catalog – der an den Bedarfen im Unternehmen ausgerichtet ist – vorgestellt.

This talk looks back at the fast-track implementation and activation of Amplitude Analytics at Tonies across web and app in a strong e-commerce context. Starting from the challenges of the previous analytics setup, including low trust in numbers and limited stakeholder adoption. The session shows how Tonies rolled out Amplitude in just two weeks with the right team and setup.The second half of the talk follows what happened one year since implementation, we reflect on the initial learnings, getting company buy-in before a company-wide rollout, concrete product analytics use cases and the role of integrations such as Braze. The talk shows how the Analytics platform evolved from selected use cases into a trusted analytics capability, supporting trend validation, issue identification, experimentation, and better product and customer decisions.

KI in Unternehmen ist mehr als ein neues Toolset – sie verändert Rollen, Zusammenarbeit und das Gefühl von Wertbeitrag. Diese Session rückt deshalb bewusst die Organisationsperspektive in den Mittelpunkt: Wie gelingt es, KI nicht nur technisch auszurollen, sondern kulturell und organisatorisch wirksam zu verankern?Zum Einstieg beleuchten wir den „Psychological Impact of AI": Mit zunehmender Automatisierung und KI-gestützten Entscheidungen entstehen neue Fragen nach Orientierung, Kompetenz, Sicherheit und Zusammenarbeit. Daraus leiten wir ab, was das für Führung und Organisation konkret bedeutet – von psychologischer Sicherheit und Experimentierfreude bis hin zu klaren Rollen, Kommunikation und struktureller Verankerung.Anschließend wird es konkret: Aus der Praxis eines laufenden AI Enablement Programms zeigen wir, wie organisationaler Wandel durch KI tatsächlich aussieht – nicht als Erfolgsgeschichte, sondern als ehrlicher Einblick in Entscheidungen, Widersprüche und das, was wirklich wirkt. Im Mittelpunkt stehen dabei nicht nur Rollen, Strukturen und Formate, sondern auch die zentralen Entscheidungen und Herausforderungen auf dem Weg: Wie schafft man Orientierung in einer sich schnell verändernden Technologielandschaft? Wie fördert man Experimentierfreude, ohne Steuerung und Fokus zu verlieren? Und wie gelingt es, KI-Kompetenz und neue Arbeitsweisen nachhaltig im Unternehmen zu verankern?In einem gemeinsamen Gespräch verbinden wir Organisationstheorie und Transformationspraxis als zwei gleichwertige Perspektiven: Was funktioniert in der Praxis wirklich? Welche Widerstände und Dynamiken werden häufig unterschätzt? Und welche Veränderungen zeigen sich oft erst mit zeitlicher Verzögerung – bei Teams, Führungskräften und der Organisation als Ganzes?Ideal für Führungskräfte, HR/People-Teams, Transformationstreiber:innen und alle, die KI nicht nur einführen, sondern Menschen und Organisation erfolgreich durch den Wandel führen wollen.

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.

KI-Governance wird oft als notwendige Compliance-Übung gesehen – dabei ist sie der Schlüssel, um KI rechtssicher, transparent und skalierbar in die Organisation zu bringen. In dieser Session zeigen wir, wie Governance vom gefühlten Bremsklotz zum praktischen Wettbewerbsvorteil wird: Die rechtlichen und technischen Herausforderungen sind real, aber mit einem systematischen Vorgehen gut beherrschbar.Nach einer kurzen Einordnung der wichtigsten Governance-Dimensionen (u. a. EU AI Act, Datenschutz, Arbeitsrecht/Betriebsrat, IT-Sicherheit, Verträge, Dokumentation) gehen wir bewusst weg von der Theorie und in einen konkreten Deep Dive: anhand eines HR-Use-Cases (z. B. KI-gestützte Bewerberauswahl), der schnell in den Bereich „Hochrisiko“ fallen kann. Sie erfahren, wie Risikoklassifizierung und Betreiberpflichten aussehen – und vor allem, wie sich Anforderungen wie Human Oversight, Transparenz, Dokumentation sowie Datenschutz- und Security-Maßnahmen technisch sauber vorbereiten und umsetzen lassen.Im Anschluss ist Zeit für Diskussion und konkrete Fragen aus dem Publikum. Sie nehmen eine klare, anwendbare Logik mit: Use Case bewerten → Risiken einordnen → Pflichten ableiten → technisch und organisatorisch umsetzen – damit Governance nicht nur erfüllt wird, sondern Vertrauen schafft und KI verantwortbar skaliert.

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.

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.