Automatisierung gewinnt | Daten-WG Podcast mit Reinhard Mense
Episode von Daten-WG von Daten-WG · 5. Juli 2026 · 49 min
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
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