Data Engineering Day of Excellence 12. Oktober 2026 | Biel

Referentin: Violeta Vogel, Lehrbeauftragte BFH-TI

Vortrag 1

Data Mesh @ SBBReferenten: Wetter Marcel, SBB und Ralf Kowatsch

Datenprodukte bilden bei der SBB die Grundlage für analytische und datengetriebene Anwendungen. Doch wie entsteht aus einer ersten Idee eine solche Datengrundlage? Der Vortrag zeigt den Weg vom Business Use Case bis hin zur technischen Umsetzung und produktiven Bereitstellung. Dabei werden sowohl die Business- und Produktperspektive als auch die Sicht von Architektur und Entwicklung gezeigt. Im Zentrum stehen das Zusammenspiel dieser Rollen sowie die Einbettung der Datengrundlage in den grösseren Kontext der SBB. So entsteht ein praxisnahes Gesamtbild darüber, wie nachhaltige Datenprodukte organisationsübergreifend entstehen.

Vortrag 2
Bewertungsraster für Datenprodukte bei der SBB
Referent: Matthias Emil Wattinger (BFH-Student, SBB)

Bei der SBB bilden Datenprodukte die Basis für datengetriebene Analysen, deren Qualität stark vom vorgelagerten Data-Engineering-Prozess abhängt. Zur Bewertung ihrer Eignung wurde ein Bewertungsraster entwickelt.

Dabei wurde insbesondere die Kategorie Datenpipeline-Architektur überarbeitet und ein quantitatives Bewertungsmodell eingeführt, das eine vergleichbare Einstufung von Datenprodukten ermöglicht. Die praktische Anwendung auf reale Datenprodukte zeigte, dass vor allem Datenqualität und technische Dokumentation entscheidend für erfolgreiche Data-Science-Analysen sind.

Zudem wurde deutlich, dass die Bewertung stark vom Kontext und Datenprodukttyp abhängt und insbesondere im Bereich Datenqualität weiteres Verbesserungspotenzial besteht

Vortrag 3
Wettermodelldaten für alle: Wie neue Technologien die Datenerreichbarkeit erhöhen
Referentin: Noemi Nellen, Meteo Swiss

MeteoSchweiz entwickelt einen modernisierten Datenzugriff, um Wettermodelldaten einfacher, effizienter und skalierbarer bereitzustellen. Dabei erfolgt ein Paradigmenwechsel vom produktzentrierten Modell hin zu einem Data-as-a-Service-Ansatz.

Anstelle vordefinierter Produkte werden die Daten des ICON-Modells in der Field Database (FDB) organisiert und über Polytope gezielt als semantische Datenfragmente (z. B. Zeitreihen) abgerufen. Dadurch entfällt das Herunterladen kompletter Datensätze.

Der neue Workflow automatisiert Erfassung, Indexierung und Zugriff und integriert sich in HPC-basierte Pipelines. In Kombination mit dem Earthkit-Ökosystem ermöglicht er einen standardisierten, reproduzierbaren und effizienten Zugriff auf Wetterdaten – auch für automatisierte und KI-gestützte Anwendungen

Vortrag 4
Datenmigration: Bewährte Konzepte, Normen und Methoden
Referent: Rene Leupold, databinding gmbh

Datenmigration ist ein kritischer Erfolgsfaktor für IT-Projekte und beeinflusst maßgeblich deren Budget und Ergebnis. Der Beitrag stellt bewährte Methoden vor, um Migrationen strukturiert und effizient umzusetzen.

Im Fokus stehen zwei Aspekte: Zum einen die Versionierung von Änderungen an Datenstrukturen und deren Integration in Deployment-Pipelines, um konsistente und nachvollziehbare Zustände über alle Umgebungen hinweg sicherzustellen. Zum anderen die Automatisierung der Migration selbst, inklusive moderner Ansätze, die ohne klassischen Datentransport auskommen und so Datenschutz sowie Sicherheit verbessern.

Darüber hinaus werden typische Ursachen für Migrationen beleuchtet, etwa Kostensenkung oder Systemkonsolidierung. Insgesamt zeigt der Beitrag, wie sich Datenmigrationen kontrolliert, sicher und wirtschaftlich durchführen lassen.

Vortrag 5
Vom Prototyp zum Standard
Referent: Jens Kober, ISCeco

Viele Automatisierungsinitiativen in der IT scheitern an umfassenden „Big-Bang“-Ansätzen. Dieser Beitrag zeigt einen pragmatischen Gegenentwurf: den Start mit einem bewusst unvollständigen Minimum Viable Process und dessen iterative Weiterentwicklung im produktiven Einsatz.

Anhand eines Praxisbeispiels wird dargestellt, wie frühe Automatisierungsschritte schnelle Mehrwerte liefern und gleichzeitig eine kontinuierliche Lernschleife ermöglichen. Erst durch reale Nutzung werden tatsächliche Anforderungen und kritische Edge Cases sichtbar.

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass ein evolutionäres Vorgehen zu flexibleren, robusten entwickelten und besser akzeptierten Lösungen führt. Der Beitrag liefert damit konkrete Impulse für IT-Verantwortliche und Engineers, Automatisierung effizient und praxisnah umzusetzen.

Vortrag 6
Wie ChatBots auf unternehmensinterne Daten zugreifen können - Eine MES‑Fallstudie zur Reduktion von Stillstandszeiten
Referent: Kilian Schürch, Hoffmann Neopac

Manufacturing Execution Systems (MES) erzeugen umfangreiche Mess- und Berichts-Daten, die für die Analyse von Produktionsabläufen und Stillstandszeiten zentral sind. Die Auswertung dieser Daten ist jedoch zeitintensiv und erfordert viel Fachwissen. Bei Hoffmann Neopac, einem führenden Hersteller von Kunststoff- und Laminattuben, wurde daher ein Chatbot‑Prototyp entwickelt, der LLMs und RAG kombiniert, um den Mitarbeitern einen schnellen und benutzerfreundlichen Zugang zu Erkenntnissen über MES‑Stillstände zu ermöglichen. Das Projekt wurde im Rahmen einer Masterarbeit an der BFH initiiert.