Daten-WG

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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.

  1. Automatisierung gewinnt | Daten-WG Podcast mit Reinhard Mense

    21시간 전

    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

    49분
  2. Objektive Daten gibt es nicht | Daten-WG Podcast mit Nadine Keil

    6월 21일

    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/

    48분
  3. Daten-WG Life-Update | State of Power BI, Fabric & AI-Tools

    6월 7일

    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

    47분
  4. The Five Pillars of DAX | Daten-WG Podcast with Francesco Bergamaschi

    5월 24일

    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/

    37분
  5. Declarative Visualization with DENEB | Daten-WG Podcast with Daniel Marsh-Patrick

    5월 10일

    Declarative Visualization with DENEB | Daten-WG Podcast with Daniel Marsh-Patrick

    Daniel Marsh-Patrick joins from down under to talk about Deneb, the certified Power BI custom visual that turns Vega and Vega-Lite into a sandbox for almost any visual you can imagine. We dig into declarative vs. imperative visualization, why Deneb is a side project he has been carrying for five years, what PBIR and the new JSON report format mean for visual developers, why Vega is unusually LLM-friendly, and where Deneb really shines: the engineering, environmental, and "non-business" charts that Power BI core visuals were never built for. Guest: Daniel Marsh-Patrick https://www.linkedin.com/in/daniel-m-p/ Host: Artur König https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/ Daten-WG 2026 Conference, October 14-16: https://www.daten-wg.com/daten-wg-2026 00:00 – Intro: An international expert episode with Daniel from down under 02:55 – Daniel's path into Power BI visuals: Vega and Vega-Lite explained 05:13 – BI developer learning to be a web developer: where Power BI hits a wall 07:02 – Custom visuals, certification, and why proprietary visuals are tricky 09:09 – Why Deneb exists: certified custom visuals without the AppSource listing 10:49 – A side project for the community: five years of Deneb 12:59 – Declarative vs. imperative: why JSON beats coding every pixel 14:14 – PBIR and the new JSON report format for Power BI 17:32 – The big performance refactor and documenting Deneb's property structure 20:47 – Self-confessed non-coders build the most mind-blowing Deneb visuals 23:16 – Shoutouts to Kerry Kolosko and Ben Ferry 25:41 – Performance, interactivity, and the slow grind of community-driven roadmaps 26:44 – Vega and AI: why LLMs love declarative visuals 28:30 – Vega is everywhere: Looker Studio, Databricks, Microsoft research 30:30 – Why Deneb cannot have Copilot inside (and why it is not really a problem) 33:00 – Portability: copy a Vega spec from Databricks straight into Power BI 35:00 – When to reach for Deneb instead of stacking 28 measures for an IBCS bar chart 36:40 – Beyond sales and finance: engineering and environmental visuals 40:30 – Can I really maintain this? The third-party visual trade-off 42:00 – The world is broader than your next sales report 42:50 – Outro: Power BI & Fabric Summit and a shoutout to Reza Rad 44:00 – Difinity Conference and the open source spirit 45:11 – New Deneb release on the way with major performance improvements Links and sources Deneb documentation: https://deneb-viz.github.io/ Deneb on AppSource: https://marketplace.microsoft.com/en-us/product/power-bi-visuals/coacervolimited1596856650797.deneb Vega: https://vega.github.io/vega/ Vega-Lite: https://vega.github.io/vega-lite/ Vega online editor: https://vega.github.io/editor/ Kerry Kolosko: https://kerrykolosko.com/ Ben Ferry – Power BI Ferry Tales: https://www.youtube.com/@powerbiferrytales Microsoft Research – Data Formulator: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/data-formulator/ IBCS: https://www.ibcs.com/ Power BI & Fabric Summit: https://globalpowerbisummit.com/

    47분
  6. Metadaten als Superkraft | Daten-WG Podcast mit Jasmin Simader

    4월 26일

    Metadaten als Superkraft | Daten-WG Podcast mit Jasmin Simader

    Mit Jasmin tauchen wir in ihr Herzensthema ein: Was uns Metadaten über Daten verraten: über Datenmodelle, über Skills im Team, über Reports, die niemand öffnet. Wir reden über den Measure Killer, SharePoint-Listen als Mini-Datenkatalog, Datenqualität pro Use Case, Process Mining – und warum die meisten Unternehmen am ersten Schritt scheitern, weil sie zu lange über das richtige Tool diskutieren statt einfach loszulegen. Gast: Jasmin Simader https://at.linkedin.com/in/jasmin-simader Host: Artur König https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/ Daten-WG 2026 Konferenz am 14-16. Oktober - Agenda ist online: https://www.daten-wg.com/daten-wg-2026 Jasmin ist bei einer Pre-Con dabei. Mit dem Code SUPERJASMIN gibt es 20% Rabatt auf ihre Pre-Con 00:00 – Intro: Metadaten als Forensik – die fehlenden Puzzleteile 13:30 – Der Mini-Datenkatalog: SharePoint-Liste mit drei Spalten reicht für den Anfang 15:47 – Großkonzern oder Mittelstand: Wer profitiert mehr von Metadaten? 20:14 – Erste Schritte: MeasureKiller dranhängen und Status erheben 20:37 – Im BI-Team fragen, was Metadaten überhaupt sind 21:03 – Outro: Inventarisierung, Bucketlist und Schulterblick zu Benni De Jagere Power BI Vibes: https://www.youtube.com/@BIVibes-JasminSimader Measure Killer: https://en.brunner.bi/measurekiller Benni De Jagere: https://bennidejagere.com/ Microsoft Fabric Metadata Scanning: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/governance/metadata-scanning-overview

    23분
  7. Fabric & Power BI Quarterly | 2026-2

    4월 19일

    Fabric & Power BI Quarterly | 2026-2

    Die erste FabCon 2026 ist durch – und Gabi Münster ist wieder im Quarterly, um mit Artur die Ankündigungen einzuordnen. Von Custom Totals in Power BI über Translytical Task Flows GA bis hin zu OneLake Security und Fabric Planning mit Lumel. Und zwischendurch geht es darum, was das alles für Pro-User, für Dataflow-Strecken und für die Frage "wie offen ist Fabric wirklich?" bedeutet – inklusive Migration Accelerator, SCD Typ 2 im Copy Job und Auto-Scaling als Quality-of-Life-Feature. Gast: Gabi Münster https://www.linkedin.com/in/gabimuenster/ Host: Artur König https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/ Daten-WG 2026 Konferenz am 14-16. Oktober: https://www.daten-wg.com/daten-wg-2026 Dataflow Migrations-Assistent in der Fabric Toolbox: https://github.com/microsoft/fabric-toolbox/tree/main/accelerators/DFG2-migration-accelerator 00:00 – Intro: FabCon 2026 und die erste Welle der Ankündigungen 00:31 – Power BI: Custom Totals in Tabelle und Matrix 03:07 – Visual Calculations als Shortcut, nicht als Modell-Ersatz 03:57 – März-Update: Neues UI-Default und grauer Hintergrund 04:25 – PBR als neuer Standard für Power BI-Modelle 05:55 – Pro-Developer-Format: Warum strukturierter Code jetzt überall zählt 07:53 – Translytical Task Flows sind GA 09:52 – Lego-Roboter per Translytical: Premiere beim Data Grillen 11:00 – Dataflows Gen 1 wird Legacy – was heißt das wirklich? 15:37 – Fabric Toolbox: Migration Accelerator für Gen 1 16:48 – Was Pro-User jetzt im Blick haben müssen 21:26 – SCD Typ 2 im Copy Job (Preview) – das Ende vieler Notebooks 24:38 – Plattform: SAP GA, Snowflake und Databricks bidirektional, Airflow und DBT 26:53 – OneLake Security: Interoperabilität statt Vendor Lock-in 30:53 – Was in OneLake Security noch fehlt – und warum GA trotzdem zählt 33:30 – Quality of Life: Papierkorb und Overage Billing 42:00 – Fabric Planning mit LUMEL: First-Party-Workload ohne Extra-Lizenz 53:23 – Planning vs. Translytical Task Flows: zwei Werkzeuge, zwei Jobs 54:25 – Gabis FabCon-Highlights: OneLake Security und Governance 56:00 – Daten-WG 2026, Data Grillen und SQL Bits

    58분
  8. Was ist Self-Service und warum ist das so schwer? | Daten-WG Podcast mit Tom Martens

    4월 13일

    Was ist Self-Service und warum ist das so schwer? | Daten-WG Podcast mit Tom Martens

    Mit Tom tauchen wir tief in eine Frage ein, die scheinbar einfach klingt – aber es ganz und gar nicht ist. Seit der TDWI-Definition aus 2011 hat sich vieles verändert: Tools, Nutzer, Erwartungen. Und jetzt kommen auch noch KI und Agents dazu. Wir reden über Power BI, Deneb, Citizen Developer, Governance und die ewige Spannung zwischen IT und Fachbereich. Tom bringt wie immer klare Gedanken und viele Beispiele aus der Praxis. 00:00 – Intro: Warum Tom zum zweiten Mal im Podcast ist 03:23 – Self-Service: Was Tom wirklich antreibt 04:03 – Die TDWI-Definition aus 2011 05:13 – Der IT-Bottleneck: Warum Self-Service überhaupt entstand 07:02 – Deneb: Wenn Self-Service zum Coden wird 08:43 – Toms Definition: Self-Service = kein IT-Bedarf 11:15 – Wartbarkeit vs. Komplexität (das Deneb-Dilemma) 12:49 – Wartbarkeit ist Pflicht, nicht Bonus 14:10 – Der Self-Service-User von heute ist nicht mehr der von 2011 19:49 – Citizen Developer: Alleine lernen ist schwer 22:04 – Das UI/Design-Problem beim Self-Service 24:51 – Trade-offs: Qualität vs. Wartbarkeit 26:45 – KI als "privater ITler" für alle 27:56 – Spreadsheet-Hell war gestern – kommt jetzt die Agent-Hell? 36:46 – Shadow IT und Bottom-up-Einführung von Tools 37:59 – Erlauben ist gut – aber Governance muss sein 40:16 – Schatten-IT ignorieren ist keine Strategie 41:42 – IT und Fachbereich: Die alte Trennung gilt nicht mehr 43:05 – Citizen Data Engineer und Deployment Pipelines 45:48 – Experten gibt es auf beiden Seiten 48:36 – Tom, der "Nicht-Computer-ITler" 52:11 – Toms finale Definition: Self-Service innerhalb von Guardrails 53:51 – Ausblick: Was ist eigentlich Datenkompetenz? Thomas Martens https://www.linkedin.com/in/tommartens68/ Artur König: https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/ Daten-WG 2026 am 14-16. Oktober: https://www.daten-wg.com/daten-wg-2026

    56분
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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.

정보

  • 제작진
    Daten-WG
  • 방송 연도
    2025년 - 2026년
  • 에피소드
    33
  • 등급
    전체 연령 사용가
  • 저작권
    © Daten-WG
  • 웹사이트 보기
    Daten-WG

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