About Data Universe - Data, Information, Knowledge powered by TDWI
Welcome to the Data Universe. Wir bieten Dir spannende Einblicke in die Welt unserer TDWI-Community. Hier erhältst Du aus erster Hand die wichtigsten und neuesten Informationen zu den Themen Daten, KI, Analytics, Business Intelligence und Data Management. Dabei präsentieren wir Dir nicht nur viele Perspektiven zu diesen Themen, sondern auch die unterschiedlichen Menschen dahinter. Bei uns kommen alle zu Wort: fachkompetente Anwender:innen, Anbieter:innen, Berater:innen, Hochschulangehörige, egal ob Junior oder Senior.
#28 - Zwischen Mensch und Daten: Kommunikation als Schlüssel im BI-Projekt
Warum nutzt eigentlich niemand eure Dashboards?
Nicht, weil die Technologie schlecht ist, sondern weil ihr am Bedarf vorbei gebaut habt.
In dieser Episode von TDWI Data Universe spricht Claudia Koschtial mit Raphael Branger darüber, warum BI-Projekte selten an Daten oder Tools scheitern, sondern daran, dass Menschen nicht wirklich miteinander gesprochen haben.
Anforderungen werden zu früh festgeschrieben, übergeben und „abgearbeitet“. Dabei entsteht das eigentliche Verständnis oft erst im Gespräch. Was am Anfang klar wirkt, verändert sich im Dialog – oder war nie wirklich klar.
Die Folge: Lösungen, die technisch funktionieren, aber keinen echten Mehrwert liefern.
Raphael zeigt, was es stattdessen braucht:
früh in den Dialog gehen
gemeinsam denken, skizzieren, hinterfragen
Emotionen und Perspektiven ernst nehmen
und erst bauen, wenn Klarheit entstanden ist
Denn am Ende entscheidet nicht das Tool über den Erfolg eines BI-Projekts, sondern ob Menschen dasselbe meinen, wenn sie über Daten sprechen.
9 Apr 2026
#27 - Zeitreisen im Data Warehouse: Warum bi-temporale Historisierung entscheidend ist
Daten verändern sich – aber ohne Historisierung geht ihr Kontext verloren. In dieser Episode von TDWI Data Universegeht es um bi-temporale Historisierung und warum sie entscheidend ist, um Daten korrekt über die Zeit zu verstehen.
Im Kern des Gespräches von Claudia Koschtial und Dirk Lerner stehen zwei Perspektiven:
Wann wurde ein Datensatz im System erfasst – und wann war er fachlich gültig? Gerade bei komplexen Prozessen oder nachträglichen Korrekturen entstehen sonst schnell falsche Auswertungen.
Bi-temporale Modelle schaffen hier Abhilfe: Sie machen Veränderungen nachvollziehbar, erhöhen die Datenqualität und erfüllen regulatorische Anforderungen – ohne grundlegende Änderungen an der Datenarchitektur. Statt Daten zu überschreiben, bleibt jede Änderung transparent.
Auch wenn viele Analysen scheinbar ohne Historisierung auskommen: Sie wird dann entscheidend, wenn es um Nachvollziehbarkeit, Korrekturen und Planungsszenarien geht.
Eine Episode über Daten mit Gedächtnis – und warum echte Datenqualität immer auch eine Frage der Zeit ist.
19 Mar 2026
#26 - KI als Governance-Assistent im Data Mesh
„Chat with your Enterprise Data“ eine Vision, die Self Service Analytics auf ein neues Level heben könnte. Statt lange nach passenden Datensätzen zu suchen, stellt man eine Frage und die Antwort mit den relevanten Daten wird mir einfach ausgespielt.
In dieser Episode von TDWI Data Universe spricht Claudia Koschtial mit Dr. Simon Harrer darüber, wie solche Ansätze auch für Data Governance genutzt werden können. Denn in dezentralen Datenlandschaften mit vielen Datenprodukten, Contracts und Policies wird es zunehmend schwierig, alle Regeln und Nutzungskontexte im Blick zu behalten.
Ein Prototyp zeigt, wie Large Language Models Governance-Regeln, Data Contracts und Nutzungszwecke analysieren können, um erste Entscheidungsempfehlungen zu geben – etwa bei der Frage, ob ein Datensatz für einen bestimmten Zweck verwendet werden darf.
Eine Episode über „Chat with your Enterprise Data“, über den Wandel vom Datenkatalog zum Datenmarktplatz und darüber, wie KI und menschliche Urteilskraft gemeinsam Data Governance skalierbar machen.
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