1. Hybrid Business Intelligence: Wo die KI ihr Potenzial entfaltet kann
   • Die Möglichkeiten von Hybrid Business Intelligence
   • KI-gestützte Automatisierung entlang der Daten-Pipelines
   • Erweiterung der analytischen Datenbasis
2. Herausforderungen
3. Voraussetzungen für Hybrid Business Intelligence
4. Sicherheit, Governance und Auditierbarkeit
5. Fazit

• KI steigert Effizienz und verbessert die Entscheidungsunterstützung in Unternehmen.
• Die Integration von KI in BI- und Analytics-Landschaften schafft technische, organisatorische und wirtschaftliche Herausforderungen.
• KI ersetzt klassische BI nicht, sondern leitet den Übergang zur Hybrid Business Intelligence ein.

Laura Gärtner ist Beraterin für Data Engineering und Data Analytics bei der Wavestone Germany AG. Sie arbeitet schwerpunktmäßig an der Konzeption und Umsetzung von Reporting und Analytics Lösungen und beschäftigt sich insbesondere mit kollaborativen Entwicklungsansätzen sowie der gezielten Nutzung programmierbarer Funktionen in Power BI zur Skalierung und Automatisierung von Analyseprozessen.

Christian Bantle ist Berater im Bereich Data Intelligence bei der Wavestone Germany AG. Mit mehreren Jahren Erfahrung in Data Engineering und Business Analyse unterstützt er Kunden bei der ganzheitlichen Konzeption und erfolgreichen Umsetzung moderner BI Lösungen.

Sabrina Stempfle ist Beraterin im Bereich Data Intelligence bei der Wavestone Germany AG. Sie ist im Data Engineering tätig und unterstützt Kunden bei der Konzeption und Umsetzung robuster Datenpipelines sowie datengetriebener Analytics‑ und Reporting‑Lösungen.

Alexander Förster berät bei der Wavestone Germany AG im Bereich Data Engineering. Neben der Architektur moderner Data Warehouses liegt sein Schwerpunkt auf der Übersetzung fachlicher Anforderungen in gemeinsam entwickelte, KI gestützte Lösungen.