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AI-ready Datenarchitektur bei Goldner Fashion

WEBINAR 
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Blick in den Maschinenraum: AI-ready Datenarchitektur bei Goldner Fashion

 
Von einem Data-Team, das zu 80 % im manuellen Wartungsmodus feststeckte, hin zu 80 % freier Kapazität für Wertschöpfung. Von fehleranfälligen Berichten zur Mittagszeit hin zu validierten Unternehmenszahlen verlässlich vor 6:00 Uhr morgens. Von einer starren BI-Legacy-Blackbox zu zukunftsweisenden LLM-Analysen mit messbaren Einsparungen bei Werbe- und Druckkosten.

Dieser fundamentale Wandel gelang der GOLDNER Fashion Group durch den Wechsel auf eine modular-hybride Datenplattform – mit klarer Trennung zwischen Datenextraktion, Orchestrierung, fachlicher Modellierung, analytischer Persistenz und Metadaten-Schicht. Im Webinar zeigt minubo CTO Mathias Fiedler, wie diese Architektur im Detail aufgebaut ist und welche Entscheidungen dabei wirklich zählen. 

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key takeaways:


  • Architektur im Detail: Wie GOLDNERs mehrschichtige Analytics-Plattform aufgebaut ist: von Dagster als Orchestrierungs-Layer über Amazon Redshift als spaltenorientierte Query-Engine bis zu OpenMetadata für Semantik und Data Governance.
  • Hybrider Ansatz: Standard + Custom DWH: Warum minubo Core die aufwendige ERP-Aufbereitung und das Commerce-Datenmodell übernimmt und wie das GOLDNER-Team darauf aufbauend eigene, hochspezialisierte Logiken im eigenen Git-Repository entwickelt und kontrolliert.
  • Moderner Open Source Stack: Wie der konsequente Einsatz von Dagster, Superset, Kubernetes, Argo CD und OpenMetadata Transparenz, Austauschbarkeit und Portabilität der gesamten Plattform sicherstellt.
  • LLM-Integration via MCP: Wie minubo über einen MCP-Server nicht nur Rohdaten, sondern die vollständige Business-Logik, Semantik und Guardrails an LLMs übergibt und warum genau das der Unterschied zwischen halluzinierenden und verlässlichen KI-Analysen ist.

 

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22.07. - 10:00 UHR

 

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