Analytics & Business IntelligenceAI in Business-Lösungen10. Nov. 2025

Fachtagung beyondBI:25 – Analytics & AI neu gedacht

Ein ausführlicher Rückblick auf die Veranstaltung von Sphinx und Exasol am 4. November 2025

Am Dienstag, 4. November 2025 fand in Wien erstmals unsere Fachtagung beyondBI:25 statt – eine kompakte Nachmittagsveranstaltung, die wir gemeinsam mit unserem Technologiepartner Exasol veranstaltet haben und die als inhaltlichen Anspruch hatte, Analytics & AI neu zu denken.

Dem interessierten Fachpublikum – aus rund 40 Teilnehmerinnen und Teilnehmern unterschiedlichster Branchen, vorrangig Business-Führungskräfte sowie IT-Entscheiderinnen und -Entscheider – wurde in der Location „Der Saal / Labstelle“ in der Wiener Innenstadt ein interaktives Format mit Live-Demos, Use Cases, Round Tables und Diskussionen geboten: Business Intelligence (BI), Analytics und Artificial Intelligence (AI) wurden dabei nicht als getrennte Silos betrachtet, sondern als ein ganzheitliches System gedacht – unter voller Einbeziehung von Regulatorik, Sicherheit und Governance.

Wir hatten uns bereits im Vorfeld bewusst dazu entschieden, mit beyondBI:25 nicht „noch eine BI-Konferenz“ zu schaffen, sondern eine echte inhaltliche Verknüpfung zwischen Data Architecture, IT-Lösungen, Organisationsverständnis und AI-getriebenen Interaktionsmodellen.

Und wenn wir das erste Feedback direkt von und nach der Veranstaltung richtig deuten, dürfte uns das – erfreulicherweise – recht gut gelungen sein.

Das DWH wird zur operativen Datendrehscheibe – vom Bericht zum holistischen Unternehmens-Dashboard

Im ersten inhaltlichen Block wurde anhand konkreter DWH-Architektur- und Praxis-Usecases inklusive einer Live-Demo am Beispiel unseres Kunden Cineplexx von Thomas Petrik und Tobias Wenzl – beide Sphinx IT Consulting – gezeigt, wie ein modernes Data Warehouse (DWH) zur operativen Datendrehscheibe wird und damit ganzheitliche Entscheidungen für Unternehmen in Echtzeit ermöglicht.

Thomas Petrik, Geschäftsführer und Head of Technology Consulting bei Sphinx, dazu: „Unser Ziel ist es, Daten nicht nur zu sammeln, sondern sie so zu orchestrieren, dass daraus zu jeder Zeit echte Unternehmensentscheidungen getroffen werden können.“ Tobias Wenzl, Senior Consultant bei Sphinx, ergänzend: „Im DWH werden dafür Business-, IoT- und Infrastrukturdaten – ebenso wie mögliche externe Quellen – in einer zentralen Sicht vereint. Es wird so zur lebenden Plattform – agil, transparent und handlungsleitend.“

Wir haben gezeigt:

Das moderne Data Warehouse (DWH) ist nicht das Ende eines BI-Prozesses.
Es ist nicht der „letzte Schritt“ vor Reporting und auch nicht nur die „Aufbewahrungsstelle der Daten“.
Das moderne DWH ist die operative Datendrehscheibe des Unternehmens.
Es ist eine „lebende“ Plattform, die nicht archiviert, sondern Entscheiderinnen und Entscheider dabei unterstützt, Unternehmen zu steuern.

In unserer Live-Demo am Beispiel Cineplexx war genau dieser Moment sichtbar: Wir haben längst die überlieferte Wirklichkeit des „DWH als Endstation“ verlassen und sind in einer Realität angekommen, in der Daten in Bewegung bleiben und im Prozess wirken – und zwar unter Wahrung der hohen Anforderungen von Data Security und Governance.

Das bedeutet in der Anwendungspraxis:

Self-Service BI wird nicht zum „Governance-Risikospielplatz“, sondern zum „befähigten Arbeitsraum“ für Fachbereiche.
Datenqualität wird nicht mehr in nachgelagerten Stufen „repariert“, sondern ist Bedingung und integraler Baustein für Echtzeitfähigkeit.
Und: moderne Modellierung (Galaxy Schema) ist Voraussetzung für Skalierbarkeit und Zukunftsfähigkeit.

Die „große Kunst“ liegt also in der Modellierung: Sie ist der Hebel, der entscheidet, ob AI-readiness erreicht wird oder nicht.

Artificial Intelligence als Kulturthema – wenn AI zum aktiven Partner in der Organisation wird

Nach der architektonischen Fundierung sind wir bewusst nicht „technisch“ weitergegangen, sondern haben die Perspektive gewechselt:

David Max Jeggle von der Beratergruppe Neuwaldegg zeigte im Anschluss, warum die AI-Einführung in Unternehmen kein reines Technologieprojekt ist: Sie verändert das Organisations-Verhalten von Grund auf. „Artificial Intelligence ist nicht einfach ein neues Tool – sie verändert, wie Organisationen denken und handeln. Entscheidend ist, ob wir diese Veränderung gestalten oder nur darauf reagieren“, so David Max Jeggle, Partner bei Neuwaldegg.

Im Rahmen einer „Fish Bowl“-Diskussion mit Maximilian Manderscheid (Sphinx), David Jeggle (Neuwaldegg), Sabine Ringhofer (CIO / Cineplexx) und Bernd Schellnast (Sphinx) kamen danach unter Einbeziehung des anwesenden Fachpublikums die vielfältigen Bedürfnisse in den Organisationen zur Sprache, die auf diesem Weg berücksichtigt werden müssen – hier einige Snapshots daraus:

AI wird in Unternehmen zum aktiven Partner, ist aber (noch) nicht in allen Bereichen gleichermaßen zuverlässig.
AI ist weit mehr als LLM (Large Language Models) – spezifische Use Cases müssen bewusst definiert und trainiert werden.
AI hat derzeit noch ein Problem mit „echter Innovation“ – aber nicht mit „Recheneffizienz“.
Es gibt auch „Böse AI“ – von Fraud bis hin zu Security-Angriffen.
Beim Thema „AI Scaling“ liegen die Positionen in der Betrachtung relativ weit auseinander – „Peak Efficiency erreicht?“ vs. „Wir stehen erst am Anfang“.
Und – vielleicht das Wichtigste: Hinter AI steht weiterhin noch der Mensch – noch.

Dieser Themenblock hat deutlich vor Augen geführt: AI-Einführung ist Organisationsentwicklung. Und wer sie nur als „Technologieeinführung“ versteht, wird an der Oberfläche verharren.

Von unstrukturierten Daten zu strukturierter Entscheidungsfähigkeit – LLMs machen es möglich

Die anschließende Live-Demo von Exasol machte klar: Large Language Models (LLMs) direkt dort, wo die Daten liegen, sind technisch bereits Realität – inklusive Governance. Dirk Beerbohm, Solution Engineer bei Exasol dazu: „Wenn Daten dort bleiben können, wo sie entstehen, und AI-Modelle trotzdem darauf zugreifen, verschmelzen Geschwindigkeit und Governance – das ist die Zukunft datengetriebener Entscheidungen.“

Wir sehen in Unternehmen derzeit einen klaren Gap:

ca. 20% Daten = strukturiert
ca. 80% Daten = unstrukturiert

Und genau aus diesem Grund ist die Frage „Was ist die Datenbasis für Entscheidungen?“ so zentral. Wenn die Organisation weiter auf Basis der 20% strukturierten Daten entscheidet – dann entscheidet sie auf Basis von einem Fünftel ihrer Wirklichkeit.

In der Live-Demo wurde klar:

LLM kann heute aus 20-seitigen Dokumenten in Sekunden die 2–3 relevanten Informationen extrahieren.
Das Zusammenspiel aus MCP Server und Exasol-Datenbank bildet die Basis, auf der AI direkt wirkt.
Das „AI Lab“ – Stichwort user defined functions framework (UDF) ist ein Hebel, der die Integration massiv vereinfacht.
Und: „Governed SQL (Text-to-SQL)“ ist der neue Standard für den Zugang zu Datenrealität.

Dirk Beerbohms abschließendes Fazit war dabei bemerkenswert nüchtern – aber exakt: „Aktuell haben wir noch keine automatischen Entscheidungen durch AI. Zum heutigen Zeitpunkt sprechen wir lediglich über Entscheidungsunterstützung. Wie die Situation in zwei Jahren oder in 18 Monaten aussieht ist völlig offen – es lässt sich aus heutiger Sicht noch nicht sagen.“

Das Unternehmens-Dashboard spricht mit mir – es wird dialogfähig und proaktiv

Im vierten inhaltlichen Block wurde unter dem Titel "Vom Fragenden zum Gefragten - vom Chatbot zum Praktikanten" anschaulich gezeigt, auf welche neue Ebene uns das in den täglichen Arbeits- und Entscheidungsabläufen führt: Unternehmens-Dashboards, die selbst aktiv werden.

„Das Dashboard der Zukunft erkennt Muster, stellt Hypothesen auf und schlägt in direkter Interaktion mit dem User schon die erforderlichen Maßnahmen vor. So wird Business Intelligence zur echten Business-Interaktion“, so Bernd Schellnast, Geschäftsführer und Head of Operations bei Sphinx.

Dies hat jedoch bestimmte Voraussetzungen und erfordert völlig neue Praktiken:

Notwendige Voraussetzung: eine strukturierte Welt, um Entscheidungen treffen zu können.
Ticketing-Systeme so konditionieren, dass präzise formulierte Tickets erstellt werden.
Tickets können so automatisch priorisiert und zugeordnet werden.
MCP und Unternehmensdaten: LLMs greifen nicht mehr nur auf Internetwissen zu, sondern auf echte Daten aus dem Unternehmen.

Dieser Themenblock hat gezeigt: Business Intelligence wird zu einer Interaktionsumgebung – zu einem Handlungsraum, aber es erfordert auch entsprechende Rahmenbedingungen.

Unser Fazit: AI, Data Strategy und Governance haben operative Priorität

Bei den unterschiedlichen Diskussionen im Laufe des Nachmittags sowie im Zuge der Gespräche an den Thementischen zum Abschluss der Veranstaltung am Abend wurde klar: Viele Organisationen sind bereits mitten in der AI-Transformationsphase – die Themen Data Strategy, AI und Governance sind nicht mehr „Zukunftsthema“, sondern schon jetzt operative Agenda.

Thomas Petrik von Sphinx und Christian Paolillo, General Manager Austria von Exasol, „unisono“ zum Gesamtfazit der Veranstaltung: „Unsere Fachtagung beyondBI:25 hat eindrucksvoll gezeigt, dass Datenkompetenz, modernste AI-Technologien und Organisationskultur fix zusammengehören. Nur wer Analytics, AI und Menschen gemeinsam denkt, kann die Unternehmenszukunft von morgen gestalten. Mit den innovativen Analytics Tech Stacks von Sphinx und den hochmodernen DWH-Lösungen von Exasol können wir gemeinsam Unternehmen und Organisationen optimal auf ihrem Weg in die Zukunft von BI & AI begleiten.“

Wir freuen uns schon darauf, diesen inhaltlichen Diskurs fortzusetzen.

Vielen Dank an alle Mitwirkenden und alle Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieser Veranstaltung!