Das agentische Lakehouse als Navigator im semantischen Layer

In der KI-Ära reichen klassische BI-Architekturen nicht mehr aus. Gefragt sind unmittelbare, kontextualisierte und vertrauenswürdige Antworten – über strukturierte wie unstrukturierte Daten hinweg. Unternehmen müssen ihre Datenplattformen so gestalten, dass sie sowohl Self-Service-Analytics als auch KI-Agenten effizient unterstützen.
In dieser Session zeigen wir, wie das agentische Lakehouse als Navigator im semantischen Layer fungiert: Eine offene Architektur, die Datenquellen vereinheitlicht und über einen KI-gestützten semantischen Layer kontextualisiert. Dieser macht Metriken auffindbar, erklärt Kennzahlen und ermöglicht semantische Suche – direkt im Datenkontext und per SQL.
Durch autonome Optimierung mit Reflections, Query Rewrite und intelligentem Table Management werden Performance und Effizienz automatisch gesteigert. Basierend auf offenen Standards wie Apache Iceberg entsteht so eine zukunftssichere Plattform, die Analytics und KI nahtlos verbindet – als Fundament für Trusted AI.