Data Maxxing: So holen andere Unternehmen mehr aus ihren Daten
Am 13. Oktober 2026 findet das erste deutschsprachige DataHub User Meetup statt. Im Mittelpunkt stehen Unternehmen und Teams, die DataHub bereits einsetzen oder den nächsten Schritt mit ihrer Datenplattform gehen wollen. Dabei geht es vor allem um eine Frage: Wie wird aus vorhandenen Daten tatsächlich mehr Nutzen für das Unternehmen?
Triff online Anwender aus Handel, Industrie, Touristik, Medien und dem öffentlichen Sektor und erfahre, wie DataHub im Arbeitsalltag eingesetzt wird und welche Lösungen sich in der Praxis bewährt haben. Von Self-Service und Data Products über Datenqualität und Governance bis hin zur Frage, wie eine belastbare Datenbasis für Analytics und KI entsteht.
So nutzen andere Unternehmen DataHub in der Praxis
Beim User Meetup geht es nicht um abstrakte Architekturmodelle, sondern um konkrete Erfahrungen aus produktiven DataHub-Umgebungen. Anwender zeigen, welche Herausforderungen sie lösen wollten, wie sie dabei vorgegangen sind und was sie heute anders machen würden.
Du bekommst Einblicke in:
- konkrete DataHub-Projekte und die Entscheidungen dahinter
- Herausforderungen aus realen Projekten und die wichtigsten Lessons Learned
- Ansätze, mit denen Daten schneller auffindbar, verständlich und nutzbar werden
- Metadata Management, Lineage, APIs und Integration im produktiven Einsatz
- Security, Governance und Compliance
- die Skalierung von DataHub und einen stabilen Plattformbetrieb
- Deployment, Monitoring, CI/CD und Automatisierung
- aktuelle Entwicklungen und die DataHub-Roadmap
Dabei geht es nicht darum, möglichst viele Features zu zeigen. Entscheidend ist, welchen Unterschied sie im Arbeitsalltag machen: Wie finden Fachbereiche schneller die richtigen Daten? Wie lassen sich Verantwortlichkeiten transparent machen? Wie steigt das Vertrauen in Daten? Und wie können neue Data Products, Analytics- oder KI-Use-Cases schneller umgesetzt werden?
Im Mittelpunkt steht dabei immer die Praxis: Was funktioniert im produktiven Betrieb? Welche Architekturentscheidungen haben sich bewährt? Wo liegen typische Stolpersteine? Und wie lösen andere Teams vergleichbare Herausforderungen?
Agenda
Hinweis: Die Agenda ist vorläufig und wird bis zum Veranstaltungstermin weiter konkretisiert. Weitere Speaker und Vortragsthemen werden laufend ergänzt.
Einführung durch it-novum
Warum ein Datenkatalog? Einordnung, aktuelle Herausforderungen und der Kontext rund um DataHub.
Philipp Heck
Head of Pre-Sales & Customer Successs
it-novum
Data Quality Assertions in DataHub: Von Standardregeln zu maßgeschneiderten Lösungen
Datenqualität ist eine zentrale Voraussetzung für zuverlässige Datenprodukte. DataHub bietet mit Data Quality Assertions ein Framework, um die Integrität, Konsistenz und Aktualität von Daten automatisiert zu prüfen. Der Vortrag führt zunächst in die Grundlagen von Data Quality Assertions in DataHub ein: Welche Standardregeln stehen zur Verfügung und wie werden sie konfiguriert?
Im zweiten Teil liegt der Fokus auf Custom Assertions. Hier wird gezeigt, wie unternehmensspezifische Anforderungen durch individuelle Regeln abgebildet werden können. Der Vortrag vermittelt ein umfassendes Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen von Assertions in DataHub und richtet sich an Datenarchitekten, Data Engineers und alle, die Datenqualität aktiv gestalten.
Tim Bossenmaier
Data & Software Engineering | Open Source Enthusiast | DataHub Community Champion
KI-gestützte Dokumentation: Lasse deine Data Assets von der KI erstellen und auswerten
Jasper berichtet, wie sein Team Anfang 2026 die selbst gehostete Version von DataHub eingeführt hat, um die Dokumentation von Assets aus BigQuery, Looker und SQL Server an einem zentralen Ort zusammenzuführen. Anstatt das Data-Team zu bitten, die gesamte Dokumentation manuell zu erstellen, haben sie einen KI-Agenten entwickelt, der LookML, den Code und die Datenbanken auswertet und die Dokumentation direkt über die DataHub-API veröffentlicht. Dadurch konnten sie eine vollständige statt wie zuvor nur eine sehr begrenzte Dokumentationsabdeckung erreichen. Der MCP-Server ermöglicht es Teams wie Customer Success, CX und Product nun außerdem, den Katalog unabhängig vom Data-Team zu nutzen.
Jasper Lanz
Data Lead
Creative Force
DataHub Roadmap & Insights
Tim Schlitzer von DataHub gibt einen Ausblick auf aktuelle Entwicklungen, neue Funktionen und die weitere Roadmap.
Tim Schlitzer
Account Executive DACH
DataHub
Observability with DataHub
Ram Naresh
Data Engineer
Pepperl+Fuchs
Sensor bis Kennzahl: IoT-Governance End-to-End mit DataHub
Wie wird aus einem rohen Sensorwert eine Kennzahl, der man vertrauen kann? Der Vortrag zeigt den kompletten Weg eines IoT-Datenpunkts – vom Sensor über die Datenflüsse (Lineage) bis zur qualitätsgesicherten Kennzahl im Reporting. Im Mittelpunkt steht, wie DataHub dabei alle Metadaten entlang dieser Kette – Herkunft, Transformationen, Qualitätsprüfungen und Verantwortlichkeiten – auf einen Blick sichtbar und nachvollziehbar macht.
Din Halilovic
Junior Data consultant
it-novum
Wie granular muss Lineage in einem DataHub-Plugin sein? Ein interaktiver Erfahrungsaustausch
DataHub bietet viele Wege, eigene Datenquellen anzubinden – aber wie tief sollte ein Plugin eigentlich in die Lineage-Erfassung eintauchen? Anhand selbst entwickelter Plugins zu Pentaho Data Integration, Apache Hop und Alteryx zeigt dieser Vortrag verschiedene Methoden der Lineage-Modellierung und die dabei gewonnenen Erfahrungen. Im Mittelpunkt steht die interaktive Diskussion: Welche Granularität ist technisch machbar, und welche wird vom Fachbereich tatsächlich gebraucht? Bring gerne eigene Erfahrungen, Beispiele und Fragen mit – der Austausch lebt von eurer Perspektive.
Cedric Plachtzik
Junior Data Consultant
it-novum
Abschluss
Philipp Heck
Head of Pre-Sales & Customer Successs
it-novum
Für alle, die mehr aus DataHub und ihren Daten machen wollen
Das User Meetup richtet sich an Menschen, die Daten in ihrem Fachbereich nutzen, verantworten oder deren Einsatz weiterentwickeln.
Dazu gehören insbesondere Fachbereichsleiter, Data Manager, Data Governance Verantwortliche, Business Analysten, Product Owner, Data Owner und BI-Manager. Auch Digitalisierungs- und Transformationsverantwortliche sowie Entscheider mit Datenverantwortung finden hier relevante Praxisbeispiele und Gesprächspartner.
Und natürlich richtet sich das Meetup auch an die technischen Teams, die DataHub implementieren, weiterentwickeln und betreiben. Denn gerade im Zusammenspiel zwischen Fachbereich, Data Governance und Plattformteams entstehen die spannendsten Erfahrungen und Lösungsansätze.
Nicht nur zuhören. Erfahrungen austauschen.
Das DataHub User Meetup ist mehr als eine Reihe von Vorträgen. Es ist die Gelegenheit erfolgreiche Ansätze kennenzulernen und eigene Fragestellungen zu diskutieren und von Unternehmen zu lernen, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen.
Du nimmst mit:
- konkrete Praxisbeispiele aus produktiven DataHub-Umgebungen
- neue Ideen für Deine eigenen Use Cases
- Erfahrungen und Lösungsansätze anderer Unternehmen
- direkten Austausch mit Anwendern und Experten
- Einblicke in die weitere Entwicklung von DataHub
- Ansätze, die Du auf Deine eigene DataHub-Umgebung übertragen kannst
Egal, ob Du gerade mehr Transparenz über Deine Daten schaffen, Governance besser verankern, Data Products aufbauen oder die Grundlage für neue Analytics- und KI-Anwendungen verbessern möchtest: Hier erfährst Du, wie andere Unternehmen diese Themen mit DataHub angehen.
Melde Dich an und werde Teil des ersten deutschsprachigen DataHub User Meetings.
Über it-novum
it-novum ist Teil der börsennotierten Allgeier SE mit 2600 Mitarbeitern und 46 Standorten weltweit. Als führendes IT-Beratungsunternehmen für Business Open Source umfasst das Portfolio Lösungen für Big Data Analytics und IoT, Enterprise Information Management und IT-Service Management. Unsere Lösungen steigern die Effizienz und Qualität des Unternehmens durch optimierte Datenverarbeitung und Analyse.
Wir implementieren kundenindividuelle Lösungen für Datenintegration, Data Analytics und IoT – z.B. für Bundespolizei, Wiener Wohnen, Deutsche See. Dazu nutzen wir führende Technologien, wie von Hitachi Vantara (Pentaho), Apache Hop, ThingsBoard oder Jedox.
Wir legen dabei besonderen Wert auf die Integration zuverlässiger Datenquellen, um eine datenfitte Organisation zu schaffen, die eine effiziente Nutzung von KI- und Analyseanwendungen ermöglicht. Dazu nutzen wir führende Technologien, wie von Hitachi Vantara (Pentaho), Apache Hop, ThingsBoard oder Jedox.
Über DataHub
DataHub ist eine Open-Source-Plattform für modernes Metadaten-Management. Mit leistungsstarken Funktionen wie Data Discovery, Data Governance und Data Quality unterstützt DataHub Unternehmen dabei, deine gesamten Daten zentral zu finden, zu erkunden und zu verstehen. Zudem ermöglicht DataHub die Verfolgung von Data Lineage, das Profiling von Datensätzen und die Definition von Data Contracts. Durch seine umfangreichen Schnittstellen und einfache Erweiterbarkeit bietet Datahub die Möglichkeit unabhängig von Tools und Systemen die gesamten Metadaten zu managen.
Teilnehmerinformation
Bitte beachten: Die kostenlose Veranstaltung richtet sich an Fachanwender und Nutzer aus Unternehmen, die sich mit Big Data Analytics und Datenintegration beschäftigen. Wenn du Mitarbeiter eines IT-Beratungsunternehmens, Lösungs-, Software- oder Technologieanbieters bist und teilnehmen möchtest, erheben wir eine Teilnehmergebühr von 450€. Nimm zur gebührenpflichtigen Anmeldung bitte Kontakt mit uns auf per E-Mail.