KI-Initiativen scheitern selten am Modell, sondern an der zugrunde liegenden Datenarchitektur. Während über LLMs diskutiert wird, kämpfen viele Unternehmen mit fragmentierten Datenlandschaften, inkonsistenter Qualität und fehlender Nachvollziehbarkeit.

Diese Session zeigt, wie moderne Lakehouse-Architekturen als belastbare Grundlage für produktionsreife KI-Systeme dienen. Im Fokus stehen durchgängige Datenpipelines, automatisiertes Metadaten- und Lineage-Management sowie integrierte Mechanismen zur Sicherung von Datenqualität und Wissenskontext.

Anhand konkreter Architekturprinzipien wird erläutert, wie Datensilos aufgelöst, Feature-Reuse ermöglicht und Governance-Anforderungen direkt in technische Workflows eingebettet werden können.

Teilnehmende erhalten praxisnahe Leitlinien für den Aufbau einer skalierbaren Datenplattform, die nicht nur Experimente ermöglicht, sondern nachhaltige industrielle KI-Deployments unterstützt.