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51 Minuten
Es regnet in Köln, wir kommen hier so schnell nicht weg – also reden wir endlich mal über das, worüber wir sonst immer nebenbei reden: Fabric-Architekturen. Vier Berater, vier laufende Projekte, und am Ende erstaunlich wenig Einigkeit darüber, wie eine Datenplattform in Fabric eigentlich aussehen sollte.
Marcus lädt SAP-Daten per Notebook aus dem Data Lake, ein anderes Projekt hängt an Navision und setzt konsequent auf Warehouses und Stored Procedures, das dritte dreht die Medaillon-Architektur einfach um und legt Gold ins Lakehouse. Dazwischen streiten wir über die Frage, ob es wirklich immer drei Layer sein müssen, über Self-Service-Lakehouses und Composite Models, über Dataflows für Citizen Developer, über TMDL-Measures, die sich partout nicht überschreiben lassen – und darüber, warum SQL vielleicht doch leichter zu lernen ist als DAX.
Ulrik Harnisch https://www.linkedin.com/in/ulrik-harnisch/
Marcus Wegener https://www.linkedin.com/in/marcuswegener/
Michael Tenner https://www.linkedin.com/in/michael-tenner-5b885970/
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: Zu viert im Regen und die Frage nach dem Fabric-Standard
00:34 – Marcus' SAP-Projekt: Datasphere, Delta-Dateien und warum es ein Notebook wurde
04:16 – F64 für die Lizenzen, 2% Auslastung und die Exit-Strategie aus dem Projekt
06:11 – Navision, Data Gateway und eine Medaillon-Architektur auf Warehouses
09:26 – Business Central und Open Mirroring: die Session von Julian Wissel
10:45 – Architekturen entstehen nicht aus Vorsystemen, sondern aus Menschen
12:15 – Umgekehrt gedacht: Warehouse für Bronze und Silber, Lakehouse für Gold
13:57 – Dataflows für Citizen Developer und wo die Aufteilung plötzlich wehtut
17:21 – "Immer drei Layer, und die sind nicht diskutabel"
20:34 – Self-Service-Lakehouse, Composite Models und das Excel-Monster
25:07 – TMDL, fachliche Pakete und die Frage nach dem Ease of Use
30:19 – Warum SQL leichter zu lernen ist als DAX
35:07 – Von der Excel-Kreuztabelle über M-Code zum SQL-Statement
39:00 – Power Apps, eine F2 am Limit und der Umstieg auf Stored Procedures
47:20 – Sessions auf der Daten-WG 2026: DAX, Data Vault und Python
Erwähnte Daten-WG Speaker:
Julian Wissel (Session zu Business Central & Open Mirroring): https://www.linkedin.com/in/julianwissel/
Ben Weissman (Session rund um SQL): https://www.linkedin.com/in/benweissman/
Matthias Nohl (Session "Integration von Architekturen"): https://www.linkedin.com/in/matthias-nohl/
Andreas Rederer (Session "Integration von Architekturen"): https://www.linkedin.com/in/andreasrederer/
Francesco Bergamaschi (Precon "DAX Pillars"): https://www.linkedin.com/in/francescobergamaschi/
Tom Martens (Precon Python-Datenaufbereitung und Session zu Power BI Scanning): https://www.linkedin.com/in/tommartens68/
Martin Bubenheimer (DAX Deep Dive und Fabric Debatte): https://www.linkedin.com/in/martin-bubenheimer/
David Sanadze (Data Vault): https://www.linkedin.com/in/david-sanadze/
Marcus lädt SAP-Daten per Notebook aus dem Data Lake, ein anderes Projekt hängt an Navision und setzt konsequent auf Warehouses und Stored Procedures, das dritte dreht die Medaillon-Architektur einfach um und legt Gold ins Lakehouse. Dazwischen streiten wir über die Frage, ob es wirklich immer drei Layer sein müssen, über Self-Service-Lakehouses und Composite Models, über Dataflows für Citizen Developer, über TMDL-Measures, die sich partout nicht überschreiben lassen – und darüber, warum SQL vielleicht doch leichter zu lernen ist als DAX.
Ulrik Harnisch https://www.linkedin.com/in/ulrik-harnisch/
Marcus Wegener https://www.linkedin.com/in/marcuswegener/
Michael Tenner https://www.linkedin.com/in/michael-tenner-5b885970/
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: Zu viert im Regen und die Frage nach dem Fabric-Standard
00:34 – Marcus' SAP-Projekt: Datasphere, Delta-Dateien und warum es ein Notebook wurde
04:16 – F64 für die Lizenzen, 2% Auslastung und die Exit-Strategie aus dem Projekt
06:11 – Navision, Data Gateway und eine Medaillon-Architektur auf Warehouses
09:26 – Business Central und Open Mirroring: die Session von Julian Wissel
10:45 – Architekturen entstehen nicht aus Vorsystemen, sondern aus Menschen
12:15 – Umgekehrt gedacht: Warehouse für Bronze und Silber, Lakehouse für Gold
13:57 – Dataflows für Citizen Developer und wo die Aufteilung plötzlich wehtut
17:21 – "Immer drei Layer, und die sind nicht diskutabel"
20:34 – Self-Service-Lakehouse, Composite Models und das Excel-Monster
25:07 – TMDL, fachliche Pakete und die Frage nach dem Ease of Use
30:19 – Warum SQL leichter zu lernen ist als DAX
35:07 – Von der Excel-Kreuztabelle über M-Code zum SQL-Statement
39:00 – Power Apps, eine F2 am Limit und der Umstieg auf Stored Procedures
47:20 – Sessions auf der Daten-WG 2026: DAX, Data Vault und Python
Erwähnte Daten-WG Speaker:
Julian Wissel (Session zu Business Central & Open Mirroring): https://www.linkedin.com/in/julianwissel/
Ben Weissman (Session rund um SQL): https://www.linkedin.com/in/benweissman/
Matthias Nohl (Session "Integration von Architekturen"): https://www.linkedin.com/in/matthias-nohl/
Andreas Rederer (Session "Integration von Architekturen"): https://www.linkedin.com/in/andreasrederer/
Francesco Bergamaschi (Precon "DAX Pillars"): https://www.linkedin.com/in/francescobergamaschi/
Tom Martens (Precon Python-Datenaufbereitung und Session zu Power BI Scanning): https://www.linkedin.com/in/tommartens68/
Martin Bubenheimer (DAX Deep Dive und Fabric Debatte): https://www.linkedin.com/in/martin-bubenheimer/
David Sanadze (Data Vault): https://www.linkedin.com/in/david-sanadze/
21 Minuten
Was macht eigentlich ein Data Solution Engineer bei Microsoft – und wo hört seine Arbeit auf?
Alexander Korn und Lukasz Obst sind beide im Januar bei Microsoft gestartet, beide aus der Beratung, und beide sitzen jetzt in einer Rolle, die viele Kunden gar nicht auf dem Schirm haben: Pre-Sales, kostenlos, aber mit klarem Interesse dahinter.
Wir reden über die Rollenlandschaft bei Microsoft vom Account Executive bis zur Delivery, über die Frage, wonach die beiden entscheiden, welchem Kunden sie ihre Zeit geben, über das Verhältnis zu Partnern – und darüber, warum es sich für Microsoft nicht rechnet, einem Kunden die teurere Plattform zu verkaufen.
Alexander Korn https://www.linkedin.com/in/alexanderkorn/
Lukasz Obst https://www.linkedin.com/in/lukasz-obst-3672083a2/
Artur König https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/
LIEV dabei sein
Daten-WG 2026 Konferenz am 14-16. Oktober: https://www.daten-wg.com/daten-wg-2026
Alex und Lukasz haben außerdem den Developer Hub gebaut, mehr dazu gibt es bei YouTube:
https://youtu.be/e50qKdVn-24
00:00 – Intro: zwei Insider von Microsoft zu Gast
00:53 – Vom Softwareentwickler in die Datenwelt: Lukasz' Weg
02:32 – Vom Microsoft-Partner zu Microsoft: was Pre-Sales wirklich heißt
03:54 – Drei Solution-Engineer-Rollen: Data, Infrastruktur, AI und Apps
04:30 – Wer macht bei Microsoft was? Von AE über CSA bis Delivery
06:32 – Kostenlose Beratung mit Verkaufsinteresse: das Spannungsfeld
08:12 – Impact als Maßstab: welchem Kunden helfen wir?
09:45 – Partnerstufen, Spezialisierungen und Managed Partner
10:26 – POC bei Microsoft, Umsetzung beim Partner
12:16 – Freiheit und Druck: Ziele, Industrien und 15 Kunden
14:36 – Warum "verkaufen, verkaufen, verkaufen" nicht aufgeht
16:15 – Trusted Advisor statt Quick Win: Kapazität sinnvoll nutzen
17:57 – Fabric Planning als Beispiel: Konsolidierung statt Nischenlösung
19:05 – Eigene Kompetenz im Markt: Power BI Fixer und Developer Hub
20:32 – Ausblick: Fabric-Debatte und Dashboard Roast auf der Daten-WG
Shownotes
Power BI Fixer (Inzwischen auch als Fabric App Edition!): https://actionablereporting.com/pbi-fixer/
Alexander Korn auf GitHub: https://github.com/KornAlexander
Alexander Korn und Lukasz Obst sind beide im Januar bei Microsoft gestartet, beide aus der Beratung, und beide sitzen jetzt in einer Rolle, die viele Kunden gar nicht auf dem Schirm haben: Pre-Sales, kostenlos, aber mit klarem Interesse dahinter.
Wir reden über die Rollenlandschaft bei Microsoft vom Account Executive bis zur Delivery, über die Frage, wonach die beiden entscheiden, welchem Kunden sie ihre Zeit geben, über das Verhältnis zu Partnern – und darüber, warum es sich für Microsoft nicht rechnet, einem Kunden die teurere Plattform zu verkaufen.
Alexander Korn https://www.linkedin.com/in/alexanderkorn/
Lukasz Obst https://www.linkedin.com/in/lukasz-obst-3672083a2/
Artur König https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/
LIEV dabei sein
Daten-WG 2026 Konferenz am 14-16. Oktober: https://www.daten-wg.com/daten-wg-2026
Alex und Lukasz haben außerdem den Developer Hub gebaut, mehr dazu gibt es bei YouTube:
https://youtu.be/e50qKdVn-24
00:00 – Intro: zwei Insider von Microsoft zu Gast
00:53 – Vom Softwareentwickler in die Datenwelt: Lukasz' Weg
02:32 – Vom Microsoft-Partner zu Microsoft: was Pre-Sales wirklich heißt
03:54 – Drei Solution-Engineer-Rollen: Data, Infrastruktur, AI und Apps
04:30 – Wer macht bei Microsoft was? Von AE über CSA bis Delivery
06:32 – Kostenlose Beratung mit Verkaufsinteresse: das Spannungsfeld
08:12 – Impact als Maßstab: welchem Kunden helfen wir?
09:45 – Partnerstufen, Spezialisierungen und Managed Partner
10:26 – POC bei Microsoft, Umsetzung beim Partner
12:16 – Freiheit und Druck: Ziele, Industrien und 15 Kunden
14:36 – Warum "verkaufen, verkaufen, verkaufen" nicht aufgeht
16:15 – Trusted Advisor statt Quick Win: Kapazität sinnvoll nutzen
17:57 – Fabric Planning als Beispiel: Konsolidierung statt Nischenlösung
19:05 – Eigene Kompetenz im Markt: Power BI Fixer und Developer Hub
20:32 – Ausblick: Fabric-Debatte und Dashboard Roast auf der Daten-WG
Shownotes
Power BI Fixer (Inzwischen auch als Fabric App Edition!): https://actionablereporting.com/pbi-fixer/
Alexander Korn auf GitHub: https://github.com/KornAlexander
55 Minuten
Kann man sich selbst durch KI ersetzen – und das auch noch gut finden? Burkhardt Gasber hat genau das getan. Zum dritten Mal zu Gast im Daten-WG-Podcast erzählt er, wie er im vergangenen November abends angefangen hat, mit Lovable seine eigene Arbeitsweise zu digitalisieren: die Heatmap-Analysen für Marketing-Teams, die er jahrelang mühsam von Hand aufbereitet hat.
Herausgekommen ist ein Tool für kollaborative Datenanalyse – mit Notizen per Sprache, KI-Summaries und einer Einstiegshürde, die so niedrig ist, dass niemand mehr ein Excel-Training braucht. Wir reden über Slop im Code und warum der egal sein kann, über den fertigen MVP als bestes Briefing, über Datenschutz und deutsche Server, über die Frage, ob Beratung sich damit selbst abschafft – und darüber, was passiert, wenn Wissen plötzlich exponentiell schneller fließt.
Burkhardt Gasber https://www.linkedin.com/in/burkhardtgasber/
Artur König https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/
LIVE hier:
Daten-WG 2026 Konferenz am 14.-16. Oktober: https://www.daten-wg.com/daten-wg-2026
00:00 – Intro: „Ich habe begonnen, mich selbst zu ersetzen"
04:01 – Warum die Heatmap seine Lieblingsvisualisierung ist
04:39 – Der Abend mit Lovable: aus fünf Zeilen Prompt wird ein Tool
07:00 – Top-1-Prozent-Coder: was die Analyse der eigenen Prompts zeigte
09:14 – „Echter Slop": warum die KI die Interpretation nicht übernimmt
10:39 – Gemeinsam auf die Daten schauen: rote Tage, Muster, Evidenzen
14:06 – Datenschutz, deutsche Server und raus aus der Lovable-Cloud
17:13 – Welche Daten? Wenige KPIs statt ETL-Monster
19:42 – Notizen per Sprache, Notes Board und KI-Summaries
22:41 – Ohne Datenkompetenztraining: die Einstiegshürde radikal senken
25:25 – Was so ein Tool kostet – und warum man in Credits investieren sollte
28:31 – Make or Buy: „Dann spare ich mir den Burkhardt"?
33:54 – Der MVP als bestes Briefing – Slop im Code ist erstmal egal
40:54 – Nicht Ersetzen, sondern Transformation: exponentiell statt linear
46:02 – Die Guten mitnehmen, Mittelstand aufholen – und der Abschlusstipp
Shownotes:
gasber digital business consulting (Website): https://www.gasber.online/
Burkhardt Gasber auf freelancermap: https://www.freelancermap.com/profile/burkhardt-gasber
Früherer Podcast Autritt: https://open.spotify.com/episode/5ABvGykc29oMFQLDfwKwRh
Lovable – Vibe-Coding-Plattform, mit der das Tool entstanden ist: https://lovable.dev/
Herausgekommen ist ein Tool für kollaborative Datenanalyse – mit Notizen per Sprache, KI-Summaries und einer Einstiegshürde, die so niedrig ist, dass niemand mehr ein Excel-Training braucht. Wir reden über Slop im Code und warum der egal sein kann, über den fertigen MVP als bestes Briefing, über Datenschutz und deutsche Server, über die Frage, ob Beratung sich damit selbst abschafft – und darüber, was passiert, wenn Wissen plötzlich exponentiell schneller fließt.
Burkhardt Gasber https://www.linkedin.com/in/burkhardtgasber/
Artur König https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/
LIVE hier:
Daten-WG 2026 Konferenz am 14.-16. Oktober: https://www.daten-wg.com/daten-wg-2026
00:00 – Intro: „Ich habe begonnen, mich selbst zu ersetzen"
04:01 – Warum die Heatmap seine Lieblingsvisualisierung ist
04:39 – Der Abend mit Lovable: aus fünf Zeilen Prompt wird ein Tool
07:00 – Top-1-Prozent-Coder: was die Analyse der eigenen Prompts zeigte
09:14 – „Echter Slop": warum die KI die Interpretation nicht übernimmt
10:39 – Gemeinsam auf die Daten schauen: rote Tage, Muster, Evidenzen
14:06 – Datenschutz, deutsche Server und raus aus der Lovable-Cloud
17:13 – Welche Daten? Wenige KPIs statt ETL-Monster
19:42 – Notizen per Sprache, Notes Board und KI-Summaries
22:41 – Ohne Datenkompetenztraining: die Einstiegshürde radikal senken
25:25 – Was so ein Tool kostet – und warum man in Credits investieren sollte
28:31 – Make or Buy: „Dann spare ich mir den Burkhardt"?
33:54 – Der MVP als bestes Briefing – Slop im Code ist erstmal egal
40:54 – Nicht Ersetzen, sondern Transformation: exponentiell statt linear
46:02 – Die Guten mitnehmen, Mittelstand aufholen – und der Abschlusstipp
Shownotes:
gasber digital business consulting (Website): https://www.gasber.online/
Burkhardt Gasber auf freelancermap: https://www.freelancermap.com/profile/burkhardt-gasber
Früherer Podcast Autritt: https://open.spotify.com/episode/5ABvGykc29oMFQLDfwKwRh
Lovable – Vibe-Coding-Plattform, mit der das Tool entstanden ist: https://lovable.dev/
55 Minuten
Gabi Münster ist zurück im Quarterly – und diesmal geht es um das, was seit der Build wirklich Wellen schlägt: Fabric Apps und Rayfin. Ist das der Anfang vom Ende des klassischen Report-Layers? Artur und Gabi sind sich einig: nein, aber die Karten werden neu gemischt.
Dazu Power BI mit ungewöhnlich vielen GA-Updates, Fabric Planning auf der Zielgeraden samt neuem Session-Preismodell, GPU-Beschleunigung im Warehouse, Delegated Shortcuts als Federation-Modell für OneLake Security – und zum Schluss zwei Feature-Wünsche: Lineage bis auf Tabellenebene und die Fabric Policy Engine.
Gabi Münster: https://www.linkedin.com/in/gabimuenster/
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: Data Saturday Rheinland und eine Ära, die endet
05:11 – Power BI bekommt Liebe: zehn GA-Updates in zwei Monaten
06:11 – Custom Totals und Visual Calculations sind GA
07:43 – Kleinigkeiten mit Wirkung: Full HD und Set as Landing Page
09:46 – MS Build: Fabric Apps und Rayfin
12:24 – Rayfin ist kein Report-Ersatz, sondern ein Backend-Service
18:08 – Regionen-Frage und Kurt Buhlers Vergleich: Lego vs. 3D-Drucker
20:13 – Fabric Planning und PowerTable: Excel-Frontend auf SQL
21:05 – Drei Preismodelle in Fabric und was das Session-Modell bedeutet
28:32 – Warehouse mit GPU-Beschleunigung und was das kosten wird
34:02 – Storage Tiers und Item Size Reporting
35:11 – SharePoint Shortcuts GA und Shortcut Transformations
36:35 – Delegated Shortcuts: Federation für OneLake Security
42:42 – Real-Time Intelligence: Business Events und CDC-Mirroring
47:55 – Feature-Wünsche: Lineage auf Tabellenebene und die Policy Engine
Shownotes/Quellen:
Kurt Buhler: https://www.linkedin.com/posts/kurtbuhler_microsoftfabric-fabricapps-dataviz-share-7468300931789463553-1u0i/
Data Saturday Rheinland: https://datasaturdays.com/Event/20260711-datasaturday0084
Microsoft Build 2026 Book of News / Ankündigungen: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-build-2026-building-agentic-apps-with-microsoft-fabric-and-microsoft-databases/
Fabric Apps und Rayfin:
https://community.fabric.microsoft.com/t5/Fabric-Updates-Blog/Introducing-Rayfin-A-new-AI-first-way-to-build-deploy-and-govern/ba-p/5191676
Capacity & Cost Calculator (Fabric Planning): https://fabricplanning.io/calculator/
GPU-Beschleunigung im Fabric Data Warehouse
https://www.linkedin.com/posts/bogdanc_i-put-a-gpu-behind-fabric-data-warehouse-share-7480295686303928320-epRV/
Delegated shortcuts
https://www.linkedin.com/posts/aajmerrill_data-analytics-onelake-share-7478576952379867137-88V3/
Workspace Access Management
https://www.linkedin.com/posts/aajmerrill_onelake-data-analytics-share-7470542489314324481-zUFA/
Dazu Power BI mit ungewöhnlich vielen GA-Updates, Fabric Planning auf der Zielgeraden samt neuem Session-Preismodell, GPU-Beschleunigung im Warehouse, Delegated Shortcuts als Federation-Modell für OneLake Security – und zum Schluss zwei Feature-Wünsche: Lineage bis auf Tabellenebene und die Fabric Policy Engine.
Gabi Münster: https://www.linkedin.com/in/gabimuenster/
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: Data Saturday Rheinland und eine Ära, die endet
05:11 – Power BI bekommt Liebe: zehn GA-Updates in zwei Monaten
06:11 – Custom Totals und Visual Calculations sind GA
07:43 – Kleinigkeiten mit Wirkung: Full HD und Set as Landing Page
09:46 – MS Build: Fabric Apps und Rayfin
12:24 – Rayfin ist kein Report-Ersatz, sondern ein Backend-Service
18:08 – Regionen-Frage und Kurt Buhlers Vergleich: Lego vs. 3D-Drucker
20:13 – Fabric Planning und PowerTable: Excel-Frontend auf SQL
21:05 – Drei Preismodelle in Fabric und was das Session-Modell bedeutet
28:32 – Warehouse mit GPU-Beschleunigung und was das kosten wird
34:02 – Storage Tiers und Item Size Reporting
35:11 – SharePoint Shortcuts GA und Shortcut Transformations
36:35 – Delegated Shortcuts: Federation für OneLake Security
42:42 – Real-Time Intelligence: Business Events und CDC-Mirroring
47:55 – Feature-Wünsche: Lineage auf Tabellenebene und die Policy Engine
Shownotes/Quellen:
Kurt Buhler: https://www.linkedin.com/posts/kurtbuhler_microsoftfabric-fabricapps-dataviz-share-7468300931789463553-1u0i/
Data Saturday Rheinland: https://datasaturdays.com/Event/20260711-datasaturday0084
Microsoft Build 2026 Book of News / Ankündigungen: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-build-2026-building-agentic-apps-with-microsoft-fabric-and-microsoft-databases/
Fabric Apps und Rayfin:
https://community.fabric.microsoft.com/t5/Fabric-Updates-Blog/Introducing-Rayfin-A-new-AI-first-way-to-build-deploy-and-govern/ba-p/5191676
Capacity & Cost Calculator (Fabric Planning): https://fabricplanning.io/calculator/
GPU-Beschleunigung im Fabric Data Warehouse
https://www.linkedin.com/posts/bogdanc_i-put-a-gpu-behind-fabric-data-warehouse-share-7480295686303928320-epRV/
Delegated shortcuts
https://www.linkedin.com/posts/aajmerrill_data-analytics-onelake-share-7478576952379867137-88V3/
Workspace Access Management
https://www.linkedin.com/posts/aajmerrill_onelake-data-analytics-share-7470542489314324481-zUFA/
49 Minuten
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
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
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