Automatisierung gewinnt | Daten-WG Podcast mit Reinhard Mense

In Zeiten von KI und „alles agentic" klingt „Data Warehouse" fast
wie ein Dinosaurier. Aber warum und wie es trotzdem weiterlebt
erklärt Reinhard Mense, Mitgründer von areto, Gründer von Yotilla
(2020 von Exasol übernommen) und seit Jahren mit Leib und Seele
im Thema Data-Warehouse-Automatisierung.





Wir sprechen über den Rebuild-Cycle, der Data Warehouses alle
paar Jahre neu entstehen lässt, über die Grenzen heutiger
Automatisierung und Reinhards Vision, schon auf der
konzeptionellen Geschäftsobjekt-Ebene anzusetzen. Dazu ein
ehrlicher Schlagabtausch über Self-Service, was zentral gehört
und was nicht – und wo KI wirklich hilft und wo Determinismus
gewinnt.





Reinhard Mense
https://www.linkedin.com/in/reinhard-mense-data-warehouse-automation/


Artur König https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/





Daten-WG 2026 Konferenz am 14-16. Oktober:


https://www.daten-wg.com/daten-wg-2026





00:00 – Intro: Ist das Data Warehouse ein Dinosaurier? Reinhards
Werdegang


03:52 – Der Data-Warehouse-Rebuild-Cycle: warum alle 5 Jahre neu
gebaut wird


04:39 – Neue Technologie als vermeintlicher Heilsbringer – und
warum das nicht reicht


05:33 – Wenn der Fachbereich nicht mehr wartet: die
Excel-Chaos-Spirale


07:47 – Automatisierung setzt zu spät an – der Vergleich mit der
Telefonvermittlung


10:47 – Einen Schritt früher: Automatisierung ab dem
konzeptionellen Modell


13:45 – Abstraktion eine Ebene höher – warum wir Datenbanken
längst akzeptiert haben


17:53 – Die Grenzen von Self-Service: das Supply-Chain-Beispiel


21:20 – Was gehört zentral? Finance, Kennzahlen und gemeinsame
Wahrheiten


24:00 – Was sich nicht zentralisieren lässt: Prozente,
Durchschnitte, lokale Mappings


28:48 – Warum nicht alles mit KI? Determinismus schlägt GenAI


32:01 – KI vorgelagert: das konzeptionelle Modell im Dialog mit
dem Fachbereich


35:32 – Der Rebuild-Cycle bei BI-Tools: Migration ist selten die
Lösung


44:22 – Daten-WG 2026 in Köln: Coworking, Theater und Speaker


48:13 – Der Abschluss-Tipp: mit KI bauen, was früher Großprojekte
brauchten