Agenda

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.

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.

Teams invested in lakehouses, pipelines, and dashboards. Yet trust in data remains low. Analysts still duplicate logic. AI systems struggle to act on incomplete context. The root cause is simple: semantics never kept up.

This session breaks down how fragmented definitions and siloed logic limit both analytics and AI. It then introduces a unified semantic layer that spans all data sources without duplication. Built on open architecture, this layer brings consistent meaning to every query, model, and application. When semantics are shared, data stops being a bottleneck and becomes a reliable foundation for action.

Takeaways:

1) Why semantic drift creates hidden data debt.

2) How poor context weakens AI outcomes.

3) Where semantics should live in a modern architecture.

4) How to create reusable, governed business logic at scale.

Im Dialog mit Ihnen und Controlware Service-Entwickler*innen. Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Organisationen ist kein rein technisches Projekt – sie ist ein tiefgreifender Veränderungsprozess, der Menschen, Strukturen und Kulturen gleichermaßen berührt. Welche Hürden begegnen uns? In der Praxis zeigen sich vielfältige Hindernisse: fehlende souveräne digitale Infrastruktur, unklare Datenschutzvorgaben, mangelndes Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen sowie Unsicherheiten bei Mitarbeitenden über Rollenveränderungen und Jobsicherheit. Häufig fehlt auch eine klare Strategie, die technische Möglichkeiten mit konkreten Mehrwerten verbindet. Welche Perspektiven müssen wir einbeziehen? Eine erfolgreiche Einführung erfordert den Blick aus verschiedenen Richtungen: die Führungsperspektive mit strategischer Verantwortung, die Mitarbeitendenperspektive mit Fokus auf Akzeptanz und Qualifizierung, die ethische Perspektive hinsichtlich Fairness und Transparenz sowie die Kundenperspektive, die Vertrauen und Nutzen in den Mittelpunkt stellt. Dieser Erfahrungsaustausch bietet Raum, offen über Herausforderungen zu sprechen, voneinander zu lernen und gemeinsam realistische Wege zu entwickeln – jenseits von Hype und Skepsis. Denn gelungene KI-Nutzung entsteht nicht durch Technologie allein, sondern durch Menschen, die sie bewusst und verantwortungsvoll gestalten.

What if the biggest barrier to enterprise AI wasn't your data, your budget, or your team—but the platform itself? The organizations winning with AI today aren't the ones with the most engineers. They're the ones who removed the friction between their data and their intelligence. In this session, we cut through the noise of AI hype and show you what enterprise AI looks like when it actually works. We'll demonstrate how any team—from business analysts to data engineers—can build, deploy, and govern AI applications directly on their data, without moving it, without complexity, and without compromise.

What you will experience:

1) From Question to Action: How natural language replaces complex queries—and how AI goes beyond just answering to proactively surfacing the insights that matter.

2) Building at AI Speed: How modern data teams move from idea to working AI application in minutes, not months.

3) Governance Without the Overhead: Why enterprise AI only scales when security, trust, and cost controls are built in from day one—not bolted on later.

Who should attend?

Whether you're a data leader shaping your AI strategy, an engineer looking to move faster, or a business stakeholder tired of waiting days for insights—this session will show you that enterprise AI doesn't have to be hard.

Football fans today are more diverse than ever in how they follow the sport and how they consume media. For the Bundesliga, competing not just with other leagues but with the entire digital media landscape, putting the fan at the center is no longer a nice-to-have. In this Breaktalk, Uwe Vocks pulls back the curtain on the MarTech stack powering Bundesliga's fan engagement strategy. He'll walk through how are combining zero- and first-party data for personalized fan engagement leveraging the Bundesliga's Fan Data Lake and Tealium as a Customer Data Platform. The session will also explore how predictive attribute modelling and audience segmentation enable more precise, scalable personalization, turning data signals into experiences that genuinely resonate. This session offers a practical blueprint for making fan or customer centricity a reality.