Du bist umgeben von anderen Data-Analytics-Expert*innen, und es gibt keinen besseren Ort, um gemeinsame Probleme zu diskutieren. Off the record und in einer kleinen Gruppe. Auf dem MArketing Analytics Summit sind ausschließlich Leute, die deine Situation verstehen oder sogar teilen. Die Diskussionsrunden werden oft als wertvollste Session der gesamten Veranstaltung bewertet. Hier sprechen wir über deine Herausforderungen, hier holst du dir Tipps von anderen Teilnehmer*innen, Empathie und ein stärkeres berufliches Netzwerk. Hier kannst du anderen helfen, dem du deine Erfahrungen teilst.

Unsere Themen: 

Data Infrastructure & Marketing Impact: Wie viel Technik braucht gutes Marketing? Table Captain Ole Bahlmann
Viele Marketing-Teams haben in moderne Data Stacks investiert – von Snowflake, BigQuery, Databricks bis dbt, Fivetran, Reverse ETL und CDPs. Doch wie entsteht daraus echter Mehrwert fürs Business? Dieser Roundtable lädt zum offenen Austausch darüber ein, wie Technologie, Organisation und Use Cases in Balance gebracht werden können.

Leitfragen:

• Welche Data-Infrastruktur nutzt ihr – und wie zufrieden seid ihr mit Nutzen, Kosten und Agilität?
• Welche Tools oder Architekturen haben sich bewährt (oder nicht)?
• Wie stellt ihr sicher, dass Technologie nicht zum Selbstzweck wird, sondern Business Impact liefert?
• Was würdet ihr bei einem Neuaufbau eures Marketing Data Stacks heute anders machen?

Data as a Product: Fluch oder Segen? – Zwischen agiler Effizienz und analytischer Tiefe – Table Captain Anisa Boumrifak
„Data as a Product“ verspricht Struktur, Ownership und bessere Nutzbarkeit von Daten – besonders in agilen Organisationen. Doch was bedeutet das für Analyst:innen, die plötzlich in Sprints, Tickets und Backlogs denken sollen? Wird ihre Expertise durch standardisierte Prozesse und Produktlogik verwässert – oder entstehen dadurch endlich klare Prioritäten und bessere Schnittstellen zum Business? Diese Diskussionsrunde richtet sich an Analyst:innen, die täglich zwischen Datenpflege, Insights und Stakeholder-Management jonglieren. Gemeinsam hinterfragen wir, ob „Data as a Product“ ein Befreiungsschlag oder ein Korsett ist – und wie man den Spagat zwischen analytischer Tiefe und agiler Lieferlogik meistern kann.

• Was bedeutet „Data as a Product“ konkret im Alltag von Analyst:innen – und wo beginnt es, problematisch zu werden?
• Wie verändert die Einführung agiler Prozesse (z. B. Sprints, Product Owner, Tickets) die Rolle von Analyst:innen?
• Wer priorisiert eigentlich was – und wie lässt sich sicherstellen, dass analytische Tiefe nicht unter die Räder kommt?
• Welche Modelle oder Best Practices helfen, Data Products so zu gestalten, dass sie echten Mehrwert liefern – für Analyst:innen und fürs Business?