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Editorial BI-Spektrum 2/2025 : Modernisierung der Analytics-Landschaften - Aufbruch in eine neue Datenära

Die digitale Transformation hat die Anforderungen an Datenanalysen grundlegend verändert. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, bestehende Analytics-Landschaften zu modernisieren, um den wachsenden Datenmengen und der steigenden Komplexität gerecht zu werden. Traditionelle Data Warehouses stoßen an ihre Grenzen, während neue Konzepte wie Data Mesh, Data Lakehouse, aber auch Self-Service-BI an Bedeutung gewinnen.

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Carsten Felden

Geschäftsführer


  • 13.06.2025
  • Lesezeit: 3 Minuten
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Diese modernen Ansätze versprechen mehr Flexibilität, Skalierbarkeit und eine stärkere Einbindung der Fachabteilungen. Data Mesh beispielsweise fördert die Dezentralisierung von Datenverantwortlichkeiten, indem es domänenspezifische Teams befähigt, ihre Datenprodukte eigenständig zu verwalten. Gleichzeitig ermöglichen Data Lakehouses die Kombination strukturierter und unstrukturierter Daten in einer einheitlichen Plattform, was die Datenverarbeitung effizienter gestaltet.

Doch die Einführung solcher Konzepte ist kein Selbstläufer: Sie erfordert nicht nur technologische Anpassungen, sondern auch einen kulturellen Wandel innerhalb der Organisation. Datenkompetenz ist auf allen Ebenen mit klaren Governance-Strukturen zu fördern, um Datenqualität und -sicherheit zu gewährleisten.

In dieser Ausgabe von BI-Spektrum beleuchten wir die verschiedenen Facetten der Modernisierung von Analytics-Landschaften. Experten berichten über erfolgreiche Transformationsprojekte, diskutieren Herausforderungen und teilen Best Practices. Unser Ziel ist es, Ihnen einen Überblick über aktuelle Trends und Entwicklungen zu geben und Sie bei der Neugestaltung Ihrer Datenarchitektur zu unterstützen.

TDWI München 2025 – Treffpunkt der Daten-Community

Die Relevanz und Dringlichkeit dieser Themen spiegelt sich auch im Programm der diesjährigen TDWI München wider, der wichtigsten Fachkonferenz im deutschsprachigen Raum für Data, Analytics und KI. Dort treffen sich Vordenker, Praktiker und Entscheider, um genau diese Fragen weiterzudenken, zu vertiefen – und vor allem: zu diskutieren.

Die TDWI München findet vom 24. bis 26. Juni 2025 im MOC München statt. Die Konferenz bietet eine Plattform für den Austausch von Wissen und Erfahrungen rund um Data, Analytics und KI.

Mit über 200 Vorträgen, Workshops und Keynotes deckt das Programm ein breites Spektrum an Themen ab – von Data Architecture über Data Governance bis hin zu Data Science & AI.

Doch die Einführung solcher Konzepte ist kein Selbstläufer: Sie erfordert nicht nur technologische Anpassungen, sondern auch einen kulturellenWandel innerhalb der Organisation.

Besonders hervorzuheben sind die Keynotes, zum Beispiel von Julia Zukrigl zum Thema „Total rational? – Mit unerwarteten Erfolgsfaktoren zum Datadriven Mindset“ oder, worauf ich mich sehr freue, Prof. Dr. Hannah Bast zu der wunderbaren Welt der Wissensgraphen.

Weitere spannende Sessions befassen sich mit praktischen Anwendungsfällen, etwa dem Aufbau moderner Datenplattformen oder der Umsetzung von Data-Governance-Initiativen. Die TDWI München bietet somit nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praxisnahe Einblicke in aktuelle Projekte und Herausforderungen.

Die TDWI München bietet somit nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praxisnahe Einblicke in aktuelle Projekte und Herausforderungen.

Nutzen Sie die Gelegenheit, sich mit Fachkollegen auszutauschen, neue Impulse zu gewinnen und Ihre Kenntnisse zu vertiefen. Weitere Informationen zum Programm und zur Anmeldung finden Sie unter https://www.tdwi-konferenz.de/de/programm/konferenzprogramm.

Ich freue mich darauf, Sie auf der TDWI München 2025 zu treffen!

Carsten Felden

Herausgeber

-> zur aktuellen Ausgabe des BI-Spektrums

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Carsten Felden

Geschäftsführer
Zu Inhalten

Prof. Dr. Carsten Felden ist Vorstandsvorsitzender des TDWI e.V. In Forschung und Lehre vertritt er als Direktor des Instituts für Wirtschaftsinformatik an der Technischen Universität Bergakademie Freiberg Themen wie Business Analytics, Data Warehousing, XBRL und BI-Reifegradmodelle im Kontext von Digitalisierungsansätzen in Unternehmen.


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