Daten-WG

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Technology

Die Community kommt auch nach dem Event zusammen! Auf diesem Kanal findet ihr den Daten-WG Community Podcast sowie nützliche Tutorials und interessante Live-Streams. Als Spin-Off des legendären AI or DIE Kanals stehen wir für tiefe Einblicke in die Microsoft Data Plattform Welt und einen intensiven Austausch in der Community.

6d ago

Daten-WG Life-Update | Fabric Architekturen

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/
Aug 16

Was machen die eigentlich? | Daten-WG Podcast mit Alexander Korn und Lukasz Obst

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
Aug 2

KI hat mich abgelöst | Daten-WG Podcast mit Burkhardt Gasber

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/
Jul 19

Fabric & Power BI Quarterly | 2026-3

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/
Jul 5

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
Jun 21

Objektive Daten gibt es nicht | Daten-WG Podcast mit Nadine Keil

Daten sind auch Kommunikation – und zu Gast ist mit Nadine Keil jemand, die genau das zu ihrem Beruf gemacht hat: Data Storytelling, vom Diagramm bis zur Präsentation. Wir reden darüber warum Daten eben nicht für sich selbst sprechen, wann ein Analyst eine Empfehlung geben sollte (und wann man sich nur die passende Statistik herauspickt), wie viel Standard und wie viel Kreativität ein Reporting verträgt und ob Self-Service-Dashboards überhaupt eine Berechtigung haben – hier sind wir uns ausnahmsweise mal nicht einig. Zum Schluss: Was bleibt von all dem, wenn die KI ohnehin auf jede Frage eine Antwort ausspuckt? Nadine Keil https://www.linkedin.com/in/nadine-keil/ Artur König https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/ Nadine Live: Daten-WG 2026 Konferenz am 14-16. Oktober: https://www.daten-wg.com/daten-wg-2026 Und auch der Daten-WG Dashboard Roast findet da statt. Wer will auch dabei sein und gratis zur Daten-WG kommen? https://forms.cloud.microsoft/e/r8DSCq0B5Z 00:00 – Intro: Daten sind Kommunikation – und was Comics damit zu tun haben 02:20 – Müssten Daten nicht eigentlich für sich selbst sprechen? 03:17 – Warum auch „harte Fakten" immer schon interpretiert sind 04:15 – Empfehlung geben oder neutral bleiben? Das Spannungsverhältnis für Analysten 06:04 – Daten liefern nicht die Lösung, sondern Input, Ideen und Diskussion 09:07 – Der entscheidende Hebel: erst die knackige Botschaft, dann die Details 11:39 – Visualisierung ist Kommunikation – nicht Kartografie 14:05 – „Ich will lieber eine Tabelle" – und warum man dann nachfragt 15:28 – Klischees Controller vs. Sales – und warum sie nicht stimmen 16:30 – Wie viel Standard, wie viel Kreativität? Das Rezeptkarten-Dashboard 18:43 – Gamification, Warming Stripes und der Survivorship-Bias schöner Visualisierungen 20:01 – Kreativität kostet Zeit: erst Klarheit, dann Schönheit 22:40 – Schlicht und schwarz-weiß – aber bekommt man dafür die Beförderung? 24:54 – Feste Grundregeln – und der erste Dissens: Self-Service-Dashboards 28:12 – Warum Self-Service oft scheitert: keine direkten Antworten 31:30 – Alibi-Self-Service vs. echtes Vertrauen und Entscheidungsfreiheit 33:48 – Die Excel-Export-Spirale – und warum Unflexibilität dazugehört 35:09 – Und jetzt die KI: Braucht es überhaupt noch Dashboards? 42:39 – Ego, Spaß an der Analyse und wann Automatisieren reicht 44:22 – Daten-WG 2026: Slam-Abend und Dashboard-Roast 46:58 – Der eine konkrete Tipp zum Schluss Shownotes Coaching for Data Storytelling (Website): https://www.mathemalytics.com/ Mathemalytics Blog (Substack): https://mathemalytics.substack.com/ Nadine bei Unf#ck your Data: https://youtu.be/CUg1Ul0hCOM?si=oFKD1KjnMsBkZpJl Pyramidales Prinzip: https://www.mckinsey.com/alumni/news-and-events/global-news/alumni-news/barbara-minto-mece-i-invented-it-so-i-get-to-say-how-to-pronounce-it Show Your Stripes (Download der Stripes für über 200 Länder/Regionen): https://showyourstripes.info/ Survivorship Bias (Hintergrund): https://de.wikipedia.org/wiki/Survivorship_Bias IBCS – International Business Communication Standards: https://www.ibcs.com/ Blog von Alexander Korn (IBCS mit Power BI): https://actionablereporting.com/
Jun 7

Daten-WG Life-Update | State of Power BI, Fabric & AI-Tools

Seit längerer Zeit sitzen wir mal wieder zu viert im Raum: Artur, Ulrik, Marcus und Michael geben sich gegenseitig ein Update – was lief in den letzten Monaten, was war besonders cool, und woran kommt man gerade einfach nicht vorbei? Ulrik Harnisch https://www.linkedin.com/in/ulrik-harnisch/ Marcus https://www.linkedin.com/in/marcuswegener/ Michael 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 Raum und ein gegenseitiges Update 00:44 – Marcus' Projekt: Fabric-Ladestrecken von SAP bis in den Cube 02:10 – Warum die Analytics-Welt Richtung Microsoft geht und nicht zu SAP 03:48 – "Copilot nutze ich fast nie" – ist Copilot eine Totgeburt? 04:47 – Welcher Copilot eigentlich? Der Tool-Zoo und der Vorteil eines Anbieters 08:14 – Copilot im SharePoint-Alltag und warum Schulung der Knackpunkt ist 09:08 – Besser als ChatGPT oder Claude? GitHub Copilot und das Lizenz-Wirrwarr 11:39 – Wo liegen die Daten? Tenant, eigene Konzern-GPTs, Firstmover vs. Mittelstand 13:36 – Lineage-Doku mit KI und ein Copilot-Studio-Agent direkt in Teams 16:05 – Kann man einem Agent trauen? Instructions, die niemand zu sehen bekommt 17:00 – Enablement, die Angst des Controllings und Copilot als bessere Suchmaschine 21:35 – Copilot ersetzt keine semantischen Modelle – "Ask your Data" und seine Grenzen 22:14 – Direkt auf Databricks statt Power BI? Ein Markt im Mittelstand 23:36 – Kennzahlen on the fly: Agent oder semantisches Modell? 26:17 – Ist Power BI ein totes Tool? Der Purpose einer Power-BI-Boutique 29:43 – Token verbrennen oder Skills: Abfragen festschreiben statt neu generieren 31:41 – Das Dashboard als Lagerfeuer und warum gemeinsame Sichten zählen 33:30 – Arturs Zeiterfassung läuft jetzt über MCP statt über Power BI 36:35 – Flat Table schlägt Starschema? Die Architektur ist noch nicht fertig 37:50 – Wer haftet für KI-generierten Code? Human in the loop 38:39 – Cloud-Security: ein Service Principal, der die ganze AD ausliest 41:12 – Eine Versicherung für Vibe-Coding? Ein neues Geschäftsmodell entsteht 44:28 – State of Data: Fazit und die Ankündigung einer zweiten Folge 45:08 – Die Daten-WG 2026 und ihre auffällig vielen KI-Vorträge
May 24

The Five Pillars of DAX | Daten-WG Podcast with Francesco Bergamaschi

Francesco Bergamaschi joins from Italy to talk about DAX: the language at the core of every Power BI model, and the one most people feel they half-understand at best. We get into: - why calculated columns are just a tool and not a sin, - the one rule that fixes most DAX performance problems, - how to use ALLSELECTED without getting burned - why CALCULATE beats variables for beginners, - why DAX is "honest" and how it compares to SQL, - whether DAX still matters in the age of AI ...and Francesco's teaching method – the five pillars of DAX and the path from a simple column to the measure magic. Francesco Bergamaschi https://www.linkedin.com/in/francescobergamaschi/ Artur König https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/ Meet Francesco and learn the five Pillars of DAX at the 14th and 15th October in Cologne: https://www.daten-wg.com/details-registrierung/all-in-dax-pillars-en https://www.daten-wg.com/daten-wg-2026 00:00 – Intro: an Italian DAX pro and why DAX tutorials all have an Italian accent 04:08 – Calculated columns: just another tool, not a sin 05:45 – Calculated tables and the danger of materializing whole tables 07:24 – Learning DAX in 2012, before Marco and Alberto's first book 09:03 – ALLSELECTED: how to use it without getting burned 11:03 – How do you teach DAX in a single day? 11:30 – The five pillars of DAX 13:19 – The teaching path: from columns to tables to the measure magic 21:10 – CALCULATE as the magic box – and why it beats variables for beginners 22:21 – "Variables are constant" and what makes DAX honest 24:56 – DAX vs SQL: three lines instead of twenty 25:26 – A language for the business user, not for storage 27:26 – The CALCULATE algorithm: a genuinely beautiful piece of engineering 30:13 – The Definitive Guide to ALLSELECTED – and getting a note added to it 32:01 – Is DAX still relevant in the age of AI? A new book from Marco and Alberto 33:56 – On the road: SQLBits, Data Point Prague, and a stop in Cologne 35:20 – Closing: paper, pencil, and good books Links and sources kubisco – Francesco's consultancy and DAX blog: https://www.kubisco.com/ The Definitive Guide to DAX, Third Edition (Marco Russo & Alberto Ferrari): https://www.sqlbi.com/books/the-definitive-guide-to-dax-third-edition/ The Definitive Guide to ALLSELECTED (SQLBI article): https://www.sqlbi.com/articles/the-definitive-guide-to-allselected/ SQLBI: https://www.sqlbi.com/ DAX Studio: https://daxstudio.org/ Data Point Prague 2026: https://datapointprague.cz/ SQLBits: https://sqlbits.com/

Die Community kommt auch nach dem Event zusammen! Auf diesem Kanal findet ihr den Daten-WG Community Podcast sowie nützliche Tutorials und interessante Live-Streams. Als Spin-Off des legendären AI or DIE Kanals stehen wir für tiefe Einblicke in die Microsoft Data Plattform Welt und einen intensiven Austausch in der Community.

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