Aron A. Weller

Fazit

Predictive Optimization entwickelt sich zu einem vollständig autonomen Optimierungs- und Datenlebenszyklus-Managementsystem für das Databricks Lakehouse. 2025 brachte massive Performance- und Kostenvorteile, 2026 erweitert Databricks den Fokus auf Lifecycle Automation und Observability, um Datenverwaltung noch stärker zu automatisieren.

Die Energiebranche steht vor massiven Herausforderungen:
volatile Netze, dezentrale Produktion, steigende Nachfrage, regulatorischer Druck.

Ohne Datenplattformen geht das nicht mehr.

Energieversorger brauchen:
⚡ Echtzeit‑Monitoring
⚡ Predictive Maintenance
⚡ IoT‑Integration
⚡ Forecasting‑Modelle
⚡ Transparente Datenflüsse

Ich habe selten Branchen gesehen, die so viel Potenzial haben – und gleichzeitig so viel Nachholbedarf.

2026 werde ich genau darüber sprechen:
Wie Energieversorger Daten nutzen können, um Stabilität, Effizienz und Innovation zu erreichen.

#EnergyTech #SmartGrid #IoT #DataPlatform #PredictiveMaintenance

Warum Workshops beim Kunden unersetzlich sind:

Viele Security‑Teams schützen Systeme – aber nicht Daten.
Und genau das ist das Problem.

Daten bewegen sich:
zwischen Systemen, Pipelines, APIs, Regionen, Teams.

Wer nicht versteht, wo Daten sind, wie sie fließen und wer Zugriff hat, kann sie nicht schützen.

2026 brauchen wir:
✔ Data Lineage
✔ Data Classification
✔ Data Access Governance
✔ Monitoring von Datenbewegungen
✔ Zero Trust für Daten

Cloud Security umfasst auch die Datenplattform – nicht nur das Firewall‑Regelwerk.

#DataSecurity #CloudSecurity #DataGovernance #AzureFabric #CyberDefense

Viele glauben, Security sei ein technisches Problem.
In Wahrheit ist die größte Schwachstelle: fehlende Klarheit.

Klarheit über:

Verantwortlichkeiten
Datenflüsse
Identitäten
Berechtigungen
Schatten‑IT
Governance

Ich habe Projekte gesehen, in denen die Technik perfekt war – aber niemand wusste, wer wofür zuständig ist.
Ergebnis: Chaos, Risiken, Verzögerungen.

Sicherheit beginnt nicht mit Tools.
Sie beginnt mit Ownership.

#SecurityCulture #CloudGovernance #CyberSecurity #Leadership #AzureExpert

Die Gründe:
fehlende Ownership
fehlende Governance
fehlende Datenstrategie
fehlende Kommunikation

Die Lösung:
Eine Datenplattform, die Zusammenarbeit erzwingt – nicht verhindert.

2026 werde ich genau darüber sprechen.

#DataSilos #DataStrategy #Collaboration #DataGovernance

Ein Talk über firmenweite, bezw. konzernweite Einführung von Analyticslösungen.

Früher wollte man den perfekten Monolithen.
Heute weiss man:
Der perfekte Monolith skaliert nicht.

Modularität bedeutet:

schneller liefern

einfacher erweitern

Risiken reduzieren

Teams entlasten

Diese Entscheidung hat Projekte gerettet – und Unternehmen transformiert.

#Architecture #CloudDesign #Scalability #AzureExpert

1️⃣ Fehlende Identitäts‑Architektur
Ohne Zero Trust ist jede Plattform angreifbar.

2️⃣ Schatten‑Datenplattformen
Teams bauen „schnell mal was“ – ohne Governance.

3️⃣ Unüberwachte Datenbewegungen
Daten fließen überall hin – aber niemand überwacht sie.

Cloud Security ist kein Add‑on.
Es ist das Fundament.

Viele setzen DataOps und DevOps gleich – und wundern sich dann, warum ihre Datenprojekte scheitern.

Der Unterschied ist gewaltig:

🔧 DevOps optimiert Software‑Entwicklung.
📊 DataOps optimiert Datenwertschöpfung.

DataOps bedeutet:
Automatisierte Datenqualität
Versionierung von Daten
Reproduzierbare Pipelines
Monitoring von Datenflüssen
Governance by Design

Wer 2026 DataOps nicht beherrscht, wird im Wettbewerb verlieren.