Aron A. Weller

Banken und Versicherungen sitzen auf riesigen Datenmengen – aber nutzen sie oft nicht optimal.

Datenplattformen ermöglichen:
💰 Risikoanalysen
💰 Betrugserkennung
💰 Personalisierung
💰 Compliance
💰 Effizienz

Ich freue mich darauf, 2026 auf mehreren Finance‑Events über genau diese Themen zu sprechen.

Logistik ist ein Datenbusiness.
Routen, Lieferzeiten, Lagerbestände, Fahrzeuge – alles erzeugt Informationen.

Mit der richtigen Datenplattform entsteht:
🚚 Effizienz
🚚 Transparenz
🚚 Automatisierung
🚚 Kostenreduktion
🚚 Kundenzufriedenheit

2026 wird Logistik digital – oder sie verliert.

Was ist eigentlich Predictive Maintenance?
Sympathisch und easy erklärt:

Sensoren, Maschinen, Anlagen – alles liefert Daten.
Aber ohne Datenplattform bleiben diese Daten ungenutzt.

Industrie 4.0 braucht:
⚙ Echtzeit‑Analysen
⚙ IoT‑Integration
⚙ Predictive Maintenance
⚙ Edge + Cloud Architekturen
⚙ Automatisierte Pipelines

Ich sehe 2026 enormes Potenzial in der Industrie – und Unternehmen, die mutig vorangehen.

Viele glauben, Skalierung sei eine Frage von Rechenleistung.
In Wahrheit scheitert Skalierung an:

❌ fehlenden Prozessen
❌ fehlender Ownership
❌ fehlender Governance
❌ fehlender Priorisierung
❌ fehlender Automatisierung

Technik ist selten das Problem.
Organisation fast immer.

✔ Modularität
✔ Automatisierung
✔ Governance by Design
✔ Zero Trust
✔ Business‑Value vor Technik

Diese Prinzipien haben Projekte gerettet – und Unternehmen transformiert.

Architektur ist kein Selbstzweck.
Sie ist ein Werkzeug für Geschwindigkeit, Stabilität und Wertschöpfung.

Wieso Lakehouse eine geeignete Datenarchitektur für eine Cloud Datenplattform ist.

1️⃣ Warum modernisieren wir?
Ohne klares Ziel wird jedes Projekt teuer.

2️⃣ Welche Daten brauchen wir wirklich?
Nicht alles muss migriert werden.

3️⃣ Wie messen wir Erfolg?
Ohne KPIs gibt es keine Orientierung.

Cloud‑Modernisierung ist kein technisches Projekt.
Es ist ein Business‑Projekt.

Viele Unternehmen reden über KI, Cloud, Security – aber kaum jemand über DataOps.
Dabei entscheidet DataOps darüber, ob Datenplattformen funktionieren oder scheitern.

DataOps bedeutet:
✔ Geschwindigkeit
✔ Qualität
✔ Transparenz
✔ Wiederholbarkeit
✔ Stabilität

Ich habe Projekte gesehen, die durch DataOps plötzlich 10× schneller wurden.
Und andere, die ohne DataOps komplett ins Stocken geraten sind.

2026 wird DataOps zum Standard – oder zum Engpass.

1️⃣ Datenqualität – schlechte Daten = schlechte Modelle
2️⃣ Fehlende Governance – niemand weiss, wer verantwortlich ist
3️⃣ Silos – Teams arbeiten gegeneinander statt miteinander
4️⃣ Manuelle Prozesse – zu langsam, zu fehleranfällig

Die gute Nachricht:
Alle vier Hindernisse sind lösbar – mit der richtigen Architektur und klaren Prozessen.

2026 wird das Jahr, in dem KI endlich in den Betrieb kommt.