Von einem Data-Team, das zu 80 % im manuellen Wartungsmodus feststeckte und keine Zeit für strategische Themen hatte, 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 und KI-Use-Cases, die messbare Einsparungen bei Werbe- und Druckkosten bringen: Dieser fundamentale Wandel gelang dem Multichannel Händler GOLDNER Fashion Group.

In dieser Masterclass gewähren Marcus Anton (CEO, Goldner Fashion Group) und Mathias Fiedler (CTO, minubo) einen ungeschönten Einblick in eine radikale Transformation. Erfahre aus erster Hand, wie die Multichannel-Gruppe durch den Einsatz einer modernen BI-Plattform eine neue Ära der datengetriebenen Steuerung einleitet. Dazu werfen wir gemeinsam einen Blick direkt in den Maschinenraum: Wie ist eine State-of-the-Art Infrastruktur heute aufgebaut? Welche Anforderungen muss sie erfüllen, um zukunftssicher, skalierbar und bereit für die KI-Ära zu sein? 

Wir beweisen, warum eine saubere Datenstruktur und klare Semantik die zwingende Voraussetzung für echte KI-Anwendungen sind und erläutern, wie Goldner das entscheidende Fundament legt, damit LLMs zu zuverlässigen Analyst:innen werden. 

Lass dich praxisnahen Ansätzen inspirieren: eine moderne High-End-Infrastruktur ist kein Privileg der ganz Großen. Vom „morgens nicht fertigen Bericht“ hin zu Ad-hoc-Analysen via LLM, wir zeigen dir die Entwicklung von der Legacy-Bremse zur AI-ready Datenbasis. 

Deine Key Takeaways: 

• Transformations-Journey: Ein praxisnaher Einblick, wie du deine Datenstruktur schrittweise in eine High-End-Lösung überführst 
• Architektur-Vision 2026: Wie eine State-of-the-Art Infrastruktur heute aufgebaut sein muss und welche strategischen Anforderungen sie erfüllen muss. 
• Effizienz durch Standard & Custom: Warum Standardisierung bei den Basics die notwendige Freiheit für deine individuellen Edge-Cases schafft. 
• KI-Readiness durch MCP: Warum vollständige Daten und Semantik – integriert über MCP – LLMs erst zu verlässlichen Tools machen.