Agenda

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.

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.

Lecture by Marco Preis, Infineon.

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 Vorgehen 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.

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.

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.

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 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.

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.

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.

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.

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.

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?

Wie bei vielen Unternehmen im kleineren Mittelstand war die Datenwelt bei Rameder bis Herbst 2024 eine heterogene Insellandschaft. SAP im Zentrum, mehrere Cloud-Services wie Google Analytics rund herum und einzelne - von verschiedenen Bereichen aufgebaute - Datenbanken dazwischen. Um systemübergreifende Analysen in hoher Qualität zu ermöglichen, wurde Ende 2024 die Entscheidung für eine Greenfield-Datenplattform in der Google Cloud getroffen.

Der Vortrag zeigt die Plattformarchitektur und den Ansatz, wie alle Datenquellen an die neue Datenplattform angebunden werden konnten. Die größte Herausforderung war dabei die Integration von SAP BW. Zusätzlich enthielt es die meiste zu migrierende Geschäftslogik. Daher schauen wir uns dort die Details an, inkl. erstem fehlgeschlagenen Pilotprojekt und der erfolgreichen zweiten Lösung.

KI rennt uns allen davon, doch wir frickeln noch an den Daten rum. Claudia Pohlink gibt Antworten aus dem Maschinenraum: dort, wo Datenqualität, Governance und operative Realität darüber entscheiden, ob KI-Projekte skalieren oder scheitern. Sie zeigt, wie ein klassisches Logistikunternehmen den Weg von der Datenstrategie zur messbaren KI-Wertschöpfung geht – mit all seinen Umwegen, Rückschlägen und echten Erfolgen. Kein Hochglanz, kein Buzzword-Bingo. Sondern Klartext und der Anti-Hype.

Unternehmen investieren in Daten, KI und digitale Tools – doch die Wirkung hängt von einer tatsächlichen Verhaltensänderung bei den Mitarbeitenden ab. In diesem Beitrag erläutert Julia Pogorzelski, User Adoption Expert bei WACKER, was Benutzerakzeptanz wirklich bedeutet – nicht nur die Einführung von Tools, sondern eine menschenzentrierte Förderung von Bewusstsein, Fähigkeiten und nachhaltiger Nutzung. Sie erfahren, wie Sie den Erfolg messen, KPIs an den Akzeptanzergebnissen ausrichten und Ängste und psychologische Biases angehen können, die die digitale Akzeptanz behindern. Anhand realer Fälle, wie der Einführung von MS Copilot, erleben Sie, wie die Prinzipien von User Adoption zielgerichtet eingesetzt werden und dadurch Kompetenz, Transformation und Kultur gefördert werden.

What happens when you combine a massive Google Cloud transformation with a simultaneous S/4 HANA migration? You get a masterclass in complexity—and a lot of lessons learned the hard way. We’re pulling back the curtain on our journey, moving beyond the slides to discuss the pitfalls of dual transformations and the "scars" we earned along the way. We focus specifically on the technical integration and strategic data usage that bridge these two worlds. From the failures that stalled us to the high-impact use cases that saved us, this is a story of heartbreak, hard work, and—eventually—a data-driven transformation that actually works.

KI-Systeme sind nur so gut wie die Informationen, auf deren Basis sie Entscheidungen treffen. Mit dpa-iq bauen wir eine Retrieval-Infrastruktur auf AWS und Databricks, die verifizierte Informationen & Content in Echtzeit an LLM-basierte Agenten liefert - für interne Produktteams und externe Kunden gleichermaßen. Ein Blick hinter die Kulissen: Herausforderungen, Architektur und Umsetzung einer Plattform, die als Grounding-Backbone für agentische Workflows & Produkte dient.

Self Service Analytics verspricht Geschwindigkeit und Freiheit, doch führt bei wachsendem Erfolg schnell zu Unübersichtlichkeit. Auch bei Karl Storz sorgen viele Tools und immer mehr Dashboards dafür, dass Orientierung und Vertrauen leiden. Wir zeigen unseren aktuellen Lösungsansatz: den Schritt von einzelnen Dashboards hin zu klar definierten und zertifizierten Analytics Products.

In diesem Vortrag geben wir Einblicke in die Datenreise bei SPAR und zeigen, wie wir datengetriebenes Arbeiten im Unternehmen neu denken. Dabei beleuchten wir, wie aus isolierten Datenquellen eine vernetzte Datenlandschaft entsteht, welche organisatorischen und technologischen Veränderungen dafür notwendig waren. Anhand konkreter Beispiele zeigen wir, wie aus Daten echter Mehrwert entsteht, und welche Learnings wir auf diesem Weg mitgenommen haben.

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.

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.

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.

KI-Souveränität bedeutet nicht, alles selbst zu entwickeln – sondern die richtigen Entscheidungen an den richtigen Stellen zu treffen. In dieser Session zeigen wir, wie Unternehmen pragmatisch zwischen Eigenentwicklung, Zukauf und Kooperation abwägen können, um handlungsfähig zu bleiben, Abhängigkeiten bewusst zu steuern und gleichzeitig Geschwindigkeit aufzunehmen.

Gemeinsam ordnen wir ein, was Unternehmen zwingend selbst beherrschen müssen (Strategie, Datenverständnis, internes Know-how und Governance), welche KI-Bausteine sich sinnvoll einkaufen lassen – und welche Risiken dabei typischerweise unterschätzt werden (Lock-in, Kosten, operative Komplexität). Abschließend beleuchten wir, wann Kooperationen (Partner-Ökosysteme, Open Source, Co-Development) der klügere Weg sind und woran man Partner erkennt, die Souveränität stärken statt neue Abhängigkeiten zu schaffen.

Am Ende nehmen Sie eine klare Orientierung mit: Welche Fähigkeiten intern aufgebaut werden sollten, welche Abhängigkeiten akzeptabel sind – und wie KI-Souveränität als bewusstes „Build–Buy–Cooperate“-Modell in der Praxis funktioniert. Ideal für Entscheider:innen, Daten- und Plattformverantwortliche sowie alle, die KI strategisch sicher und zugleich umsetzungsnah verankern wollen.

Viele Debatten über KI-Transformation drehen sich um Technologie: die besten Modelle, die besten Tools, die beste Datengrundlage. Doch der entscheidende Hebel für echten Mehrwert liegt auf der anderen Seite des Bildschirms: bei den Menschen.

Aus der Vogelperspektive sprechen wir darüber, wie sich Organisationen durch KI verändern, warum „besser als heute“ wichtiger sein kann als „perfekt“, und welche Rolle Menschen künftig einnehmen, damit KI nicht nur eingesetzt, sondern wirksam wird.

Wir zeichnen ein Bild der KI fähigen Organisation von morgen: wie die Technologie Geschwindigkeit, Qualität und Entscheidungslogiken verschiebt—und wo ihre Grenzen liegen.

Darauf aufbauend zeigen wir ein pragmatisches Muster, das in vielen Unternehmen funktioniert: breit starten, um Zugang, Ideen und Adoption zu maximieren, und anschließend fokussieren, um tiefe Wertschöpfung zu realisieren. Daraus folgen Antworten darauf, wann „KI als Tool für viele“ sinnvoll ist und ab wann der Übergang zu robusten, maßgeschneiderten Lösungen den größeren Hebel bietet.

Zum Abschluss rücken wir den Menschen als Gamechanger in den Fokus. In den Zeiten von “Slop” an allen Ecken und Enden, bleiben wir selbst der Differenzierungsfaktor, der uns vom (durch KI angehobenen) Mittelmaß des Marktes abhebt.

Achieving a precise understanding of marketing impact often means moving beyond the limitations of standardized platforms. In this session, I will share how we designed and deployed a full-scale internal attribution framework at Mytheresa. I’ll walk through our approach to connecting scattered data sources, the engineering behind our unified tracking layer, and why we prioritized full ownership of our data and processes. We’ll look at the technical architecture and the practical steps we took to build a centralized system for a complete view of the customer journey.

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.

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.