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"Data Engine Thinking" 2026

"Data Engine Thinking" 2026

AI or DIE vor 9 Monaten

mit Dirk Lerner

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45:36

In dieser Episode des Podcasts AI OR DIE sprechen Kai-Uwe Stahl und
Dirk Lerner über die Bedeutung der Datenmodellierung in der
heutigen Zeit, insbesondere im Kontext von KI. Sie diskutieren die
Herausforderungen und Chancen, die sich aus der fachlichen
Modellierung ergeben, und stellen das Buch 'Data Engine Thinking'
vor, das sich mit der Automatisierung und Optimierung von
Datenlösungen beschäftigt. Zudem wird die Relevanz von bitemporalen
Daten und die Rolle von KI in der Datenmodellierung thematisiert.
Takeaways Die fachliche Modellierung ist entscheidend für den
Erfolg von Datenprojekten. KI kann die Datenmodellierung
unterstützen, ersetzt aber nicht die Notwendigkeit einer soliden
Basis. Bitemporale Daten helfen, die richtige Reihenfolge von
Ereignissen zu verstehen. Die Informationsmodellierung schafft ein
gemeinsames Verständnis im Unternehmen. Technologien ändern sich
schnell, aber die Grundlagen der Datenmodellierung bleiben wichtig.
Ein gutes Informationsmodell kann die Projektlaufzeit erheblich
verkürzen. Die Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und IT ist
entscheidend für den Erfolg. Daten sollten als wertvolles Asset
betrachtet werden. Die Definition von Begriffen ist für die
Datenqualität unerlässlich. Die Automatisierung von Datenprozessen
kann durch KI erheblich verbessert werden. Titles Die Zukunft der
Datenmodellierung: KI und Fachlichkeit Data Engine Thinking: Ein
neues Paradigma in der Datenwelt Soundbite "Die KI kann uns
hervorragend unterstützen." "Die Technologien ändern sich immer
schneller." "Die KI hilft uns, Definitionen besser zu bauen."
Chapters 00:00 Einführung und Vorstellung des Gastes 02:25 Das Buch
'Data Engine Thinking' und seine Entstehung 07:52 Zielgruppe und
Inhalte des Buches 11:39 Die Bedeutung der fachlichen
Datenmodellierung 12:35 Fachliche Modellierung vs. KI: Ein
notwendiger Ansatz 20:16 Wert der Informationsmodellierung für
Unternehmen 23:14 Die Bedeutung von Daten als Unternehmenswert
25:45 Herausforderungen im Datenmanagement 28:24 Automatisierung
und Metadaten 30:34 Temporale und bitemporale Daten 38:33 Die Rolle
der KI in der Datenmodellierung