Warum KI ohne Datenqualität wertlos ist

Viele Unternehmen investieren 2026 massiv in KI und vergessen den wichtigsten Teil: saubere Daten.

KI ist kein Zauberstab.
Sie ist nur so gut wie die Daten, die sie bekommt.

Ich sehe in Projekten immer wieder:

Modelle, die nur halb durchdacht wurden
Dashboards, die auf das Falsche fokussieren
Teams, die mehr Zeit mit Fehlern verbringen als mit Innovation

Der Grund ist fast immer derselbe:
❌ fehlende Datenqualität
❌ fehlende Governance
❌ fehlende Ownership

Wer KI ernst meint, muss Daten ernst nehmen.

KI und DataGovernance mit Mr. Cloud Data Platform
KI und DataGovernance mit Mr. Cloud Data Platform

#AI #KI #DataQuality #MachineLearning #DataGovernance #AzureFabric

Die 3 Gründe, warum ich Roundtables anbiete:

Roundtables sind für mich eines der wertvollsten Formate.

Warum?
1️⃣ Sie bringen Entscheider zusammen.
2️⃣ Sie erzeugen echten Austausch.
3️⃣ Sie schaffen Vertrauen – und Lösungen.

 

Ich moderiere Roundtables zu Themen wie:

Cloud

Datenplattformen

DataOps

Security

IoT

MLOps

Agents

 

Wer teilnehmen möchte – einfach melden.

RoundTables mit Mr. Clod Data Platform
RoundTables mit Mr. Clod Data Platform

#Roundtable #ExecutiveExchange #Leadership #CloudStrategy #DataPlatform

Mundart Ziischtig: Welche Architekturen gibt es auf Datenplattformen? (DuckLake inklusive!)

Heute rede ich über Architekturen auf DatenPlattformen, erkläre auch kurz was es mit DuckLake auf sich hat.

#DuckLake #Datalake #DWH #DataWarehouse #Speicherarchitektur #Lakehouse #MundartZiischtig

Mundart-Ziischtig mit Mr. Cloud Data Platform
Mundart-Ziischtig mit Mr. Cloud Data Platform

Die 6 Fragen, die ich in jedem Cloud‑Projekt stelle:

1️⃣ Welches Problem lösen wir wirklich?
2️⃣ Welche Daten brauchen wir dafür?
3️⃣ Wer besitzt diese Daten?
4️⃣ Wie messen wir Erfolg?
5️⃣ Wie skalieren wir?
6️⃣ Wie sichern wir das Ganze ab?

Diese Fragen entscheiden über Erfolg oder Scheitern.
Und sie sind der Kern meiner Arbeit als Cloud‑ & Datenplattform‑ Solution-Architekt..

CloudStrategy mit Aron A. Weller Mr. Cloud Data Platform
CloudStrategy mit Aron A. Weller Mr. Cloud Data Platform

#CloudStrategy #DataPlatform #Leadership #Architecture #AzureFabric

Die 3 Architekturfehler, die ich häufig sehe:

1️⃣ Zu viel Perfektionismus, zu wenig Pragmatismus
2️⃣ Zu viele Tools, zu wenig Klarheit
3️⃣ Zu viel Technik, zu wenig Governance

Diese drei Fehler kosten Zeit, Geld und Nerven.

 

Die Lösung:

Modularität
Standards
Automatisierung
Ownership
Fokus auf Business‑Value

Architektur ist kein Kunstprojekt.
Sie ist ein Werkzeug.

Mr. Cloud Data Platform
Mr. Cloud Data Platform

#CloudArchitecture #BestPractices #AzureExpert #DataPlatform #TechLeadership

Warum DataOps 2026 ein wichtiger Erfolgsfaktor ist

Viele Unternehmen haben gute Daten – aber schlechte Prozesse.
Und genau das verhindert Wertschöpfung.

DataOps ist kein Tool.
Es ist ein Mindset.

Es bedeutet:

Automatisierung

Qualität

Transparenz

Wiederholbarkeit

Geschwindigkeit

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

DataOps mit Aron A. Weller Mr. Cloud Data Platform
DataOps mit Aron A. Weller Mr. Cloud Data Platform

#DataOps #DevOps #Automation #DataEngineering #CloudData

IoT + Cloud: Die unterschätzte Kombination für Infrastruktur

Infrastrukturbetreiber sitzen auf einem Schatz: Daten.
Sensoren, Zähler, Maschinen, Fahrzeuge – alles liefert Informationen.

Doch ohne Cloud‑Architektur bleiben diese Daten meist ungenutzt.

Die Kombination aus IoT + Cloud ermöglicht:
✔ Echtzeit‑Analysen
✔ Predictive Maintenance
✔ Kostenreduktion
✔ Effizienzsteigerung
✔ Nachhaltigkeit

2026 ist das Jahr, in dem Infrastruktur digital wird – oder zurückfällt.

Aron A. Weller Mr. Cloud Data Platform
Aron A. Weller Mr. Cloud Data Platform

#IoT #CloudArchitecture #SmartInfrastructure #DataAnalytics #AzureIoT

Predictive Optimization in Databricks

Predictive Optimization (PO) in Databricks’ Unity Catalog wurde im Jahr 2025 massiv ausgebaut und ist inzwischen standardmässig aktiviert.
PO automatisiert die Optimierung von Delta Tables, indem es Nutzungs- und Abfrageverhalten analysiert und selbstständig Wartungsprozesse wie Kompaktierung, Clustering, Statistikpflege und VACUUM durchführt.Für 2026 kündigt Databricks weitere Automatisierungen an, die den gesamten Datenlebenszyklus abdecken sollen — inklusive automatischer Löschung veralteter Daten und verbesserter Observability.

Wichtigste Punkte


1. Adoption & Wirkung in 2025

Predictive Optimization wurde im Jahr 2025 breit ausgerollt und erzielte beeindruckende Ergebnisse:

Exabytes ungenutzter Daten wurden automatisch gelöscht → massive Speicherkosteneinsparungen
Hundert Petabytes wurden automatisch kompaktiert und effizienter organisiert
Millionen Delta Tables nutzen Automatic Liquid Clustering
PO ist jetzt Standard für alle neuen Unity-Catalog-Tabellen, Workspaces und Accounts

2. Wie Predictive Optimization funktioniert

PO analysiert kontinuierlich:

Schreibmuster
Abfrageverhalten
Dateigrössen & Statistiken
Basierend darauf führt PO automatisch aus:

OPTIMIZE (Dateikompaktierung)
VACUUM (Löschen unreferenzierter Dateien)
CLUSTER BY (automatische Auswahl optimaler Cluster-Schlüssel)
ANALYZE (Statistikpflege für Query Planning)
Alles geschieht ohne manuelle Eingriffe oder Cron-Jobs.

3. Wichtige Neuerungen 2025

Automatic Statistics → bis zu 22 % schnellere Abfragen

Statistiken werden automatisch gepflegt
Kombination aus „Stats-on-write“ und Hintergrundaktualisierung
Kein manuelles ANALYZE mehr nötig

Optimierter VACUUM → 6× schneller, 4× günstiger

PO nutzt Delta-Logs statt teurer Dateilisten
Besonders wirksam bei Delta Tables mit Millionen Dateien
Vollautomatische Auswahl optimaler Cluster-Schlüssel
Modelliert Workloads und testet verschiedene Strategien
Entfernt die Notwendigkeit manueller Tuning-Entscheidungen

Automatic Liquid Clustering

Plattformweite Abdeckung

4. Was kommt 2026?

Auto‑TTL (Automatic Row Deletion)

Automatische Löschung veralteter Daten basierend auf einer einfachen TTL-Regel
PO führt DELETE + VACUUM vollständig autonom aus
In Private Preview bereits verfügbar

Erweiterte Observability

Neues Dashboard im Data Governance Hub

Zeigt:
Bytes kompaktiert
Bytes geclustert
Bytes vacuumed
Statistiken & ROI
Transparenz darüber, warum PO bestimmte Optimierungen überspringt

Verbesserte Storage-Transparenz

Neue Metriken zu Dateianzahl, Speicherwachstum und Tabellenzustand
Bessere Visualisierung des Einflusses automatischer Wartung

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.

Aron A. weller Mr. Cloud Data Platform
Aron A. weller Mr. Cloud Data Platform

Warum Energieversorger 2026 Datenplattformen brauchen

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.

Mr. Cloud Data Platform
Mr. Cloud Data Platform

#EnergyTech #SmartGrid #IoT #DataPlatform #PredictiveMaintenance