Agenda

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Syngenta is a leading science-based agtech company. We help millions of farmers around the world to grow safe and nutritious food, while taking care of the planet. Our goal is to discover new, more effective crop protection solutions that safeguard the world’s food against diseases, weeds and pests, while also protecting ecosystems. That is why we have put AI at the heart of our research and development. In this session we will explore how our data platform helped us go from data silos in R&D to integrated data and make what felt years away within reach. Join me in a personal retrospective of the challenges, joys and benefits of providing data@scale to the industry’s most productive innovation engine.

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Was braucht es, damit Daten in Organisationen wirklich Wirkung entfalten? In diesem Vortrag sprechen wir über den Aufbau einer nachhaltigen Datenkultur: Was genau verstehen wir darunter, warum ist sie so wichtig – und woran scheitert sie oft? Anhand von Erfahrungen bei der Schweizerischen Post zeigen wir, wie sich eine Datenkultur entwickeln lässt – mit allen Höhen, Tiefen und Learnings.

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The main goal of this talk is to give an insight into our work with hospitals and universities in Switzerland, where we're building an infrastructure that enables the interoperable sharing of medical data — all to support and strengthen research efforts across the country.

AI’s glittering promise—agentic assistants hinting at personalized budget tips or proactive fraud alerts—can distract us from the hard plumbing underneath. In this 20-minute session, we’ll dive into an end-to-end example: from value creation in the customer interface all the way through our lean, privacy-first pipeline and into a tiny data-mesh node. You’ll see how we stand up a domain-scoped data product, stream real-time features, and enforce consent—all without “boiling the ocean.” Along the way, we’ll touch on why banking has lagged (legacy systems, privacy constraints, fragmented data) and how our current “grow & scale” phase keeps us grounded in small, use-case builds while still thinking big. By the end, you’ll have a clear picture of how to lay the foundation now—so that when AI glitter arrives, it truly shines for customers. What You’ll Learn: 1.) How to translate a simple customer question (“How much can I spend tonight?”) into a domain-scoped data feed and real-time feature pipeline. 2.) The essential governance guardrails (consent, pseudonymization, policy-as-code) required to power an AI interface in Swiss banking. 3.) A 3-step, lean approach to evolve a single data-mesh node into a broader mesh—delivering early wins without drowning in complexity.

In dieser Präsentation zeigen wir, wie wir bei der AMAG Retail unsere gesamten Finanzreports durch ein iteratives Vorgehen erfolgreich in Power BI umgesetzt haben. Dabei nutzen wir weiterhin SAP Datasphere als zentrale Datenquelle und wickeln die komplette Planung mit Budget und Forecast mithilfe der Write-Back-Funktion sowie externer Visualisierungen in Power BI ab. Wir teilen unsere Erfahrungen, wie wir Schritt für Schritt von Excel-basierten Reports zu einer integrierten Finanzplattform migriert sind, ohne die bewährten SAP-Strukturen aufzugeben. Der Fokus liegt auf praktischen Erkenntnissen: Wie funktioniert die Write-Back-Integration technisch, welche Herausforderungen sind bei der SAP-Datasphere-Anbindung entstanden und wie haben wir das Change Management erfolgreich umgesetzt? Anhand konkreter Screenshots und Beispiele zeigen wir, wie Planungsdaten direkt in Power BI eingegeben und über unsere Architektur zurück in die Systemlandschaft integriert werden.

Data Engineering is not all about technology, it has already become clear that it requires distinct soft skills. We will present our approach towards “sensing the internal market”, how to manage stakeholders by being extremely proactive, asking questions rather than receiving orders. The data platform we are building at Pilatus is increasingly becoming a platform for exchange of ideas and business development, a sandbox for product development fueling a data-inspired culture.

Der Vortrag beleuchtet, wie Werte – auf individueller, unternehmerischer und gesellschaftlicher Ebene – unseren Umgang mit Künstlicher Intelligenz prägen. Anhand anschaulicher Beispiele und überraschender Aha-Momente wird deutlich, warum Werte für uns Menschen so entscheidend sind. In interaktiven Übungen reflektierst Du Deine eigenen Werte und prüfst, wie gut sie zu Deinem beruflichen Umfeld, Deiner Organisation und Deinen Entscheidungen – insbesondere im Kontext von AI – passen.

Many dashboards fail — not because the data is wrong, but because users don’t use them. In this talk, you’ll discover why design is often the missing link between data and decision-making. Whether you’re a data analyst, developer, or product owner, you’ll leave with easy-to-apply best practices to design dashboards your users will actually love and use.

Wie gestalten sich die IT-Geschäftsprozesse der SBB, um täglich über 7.500 Züge zuverlässig durch die Schweiz zu steuern? Welche Rolle spielen unsere Daten in der strategischen Entscheidungsfindung für die Zukunft? In unserem Vortrag bieten wir einen umfassenden Einblick in die Organisation und die Technologien unserer Datenplattformen bei der SBB, um aufzuzeigen, wie unsere Teams mit einer starken Datenkultur im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz neue Chancen nutzen und Herausforderungen erfolgreich meistern können.

What does it take to scale a regional data platform into a collaborative, national solution across an entire organization? This session outlines the journey of transforming SRF’s internal usage data platform into a shared, strategic asset for SRG. I will share insights into our approach—what we aimed to achieve, what we accomplished, and what we would approach differently in hindsight. Rather than offering a universal blueprint, I will present a “Not-To-Do List” of key learnings, organizational pitfalls, and practical considerations. The goal is to provide strategic guidance for those leading data initiatives in complex, multi-stakeholder environments.

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Wie sich die Modernisierung unserer Analytics-Plattform zu einem vollständigen Neubau unserer BI-Landschaft entwickelt hat — basierend auf einer klaren Datenstrategie und angetrieben von Databricks, dbt und einer Portion generativer KI. Wir werden aufzeigen, wie wir eine moderne Datenvision und -strategie definiert haben, unser Data Warehouse gezielt auf Databricks neu aufgebaut haben, über 500.000 Zeilen Legacy-SQL-Code mit Hilfe von KI übersetzt haben und Data Science sowie Self-Service auf einer modernen Plattform etabliert haben.

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In dieser Präsentation wird die Entwicklung der AXA Schweiz hin zu einer Data Driven Company vorgestellt. Dabei wird erläutert, wie die AXA Schweiz auf der Google Cloud eine leistungsfähige Plattform für die Umsetzung von Data & AI Use Cases geschaffen hat und durch die Implementierung von Data Mesh die Governance der Data Products in einer dezentralisierten Umgebung sicherstellt. Die erfolgreiche Transformation wurde mit dem „CIO des Jahres 2024, Sonderpreis AI“ gewürdigt. Die Präsentation bietet einen tiefen Einblick in die Architektur der Self-Serve Data Platform auf der Google Cloud, beleuchtet die organisatorischen Rahmenbedingungen und skizziert die Schritte der Transformation.