data2day 2026 eröffnet Call for Proposals für Data-Professionals

Die Landschaft der Datenwissenschaft und des Ingenieurwesens entwickelt sich rasant weiter. In diesem dynamischen Umfeld bietet die data2day seit 2014 eine Plattform für Fachleute, um sich über aktuelle Entwicklungen, bewährte Methoden und zukünftige Trends auszutauschen. Für die Ausgabe 2026, die am 7. und 8. Oktober in Köln stattfinden wird, haben die Veranstalter, iX und dpunkt.verlag, nun den Call for Proposals (CfP) veröffentlicht. Dies stellt eine wichtige Gelegenheit für Expertinnen und Experten dar, ihr Wissen und ihre Erfahrungen mit einer spezialisierten Zielgruppe zu teilen.

Der Call for Proposals: Eine Einladung an die Data-Community

Der CfP für die data2day 2026 ist bis einschließlich 15. April 2026 geöffnet. In diesem Zeitraum sind Fachleute aufgerufen, ihre Konzepte für Vorträge von 45 Minuten Dauer oder ganztägige Workshops (6 bis 7 Stunden) einzureichen. Die Organisatoren betonen, dass der Fokus auf praktischen Einführungen, konzeptionellen Überlegungen, Live-Demos oder Vergleichen verschiedener Ansätze liegen sollte, anstatt auf reinen Produktvorträgen. Ziel ist es, den Teilnehmenden einschlägiges, praxisnahes Wissen zu vermitteln, das ihnen hilft, Herausforderungen im Bereich Data Science, Data Engineering und Data Analytics zu meistern.

Zielgruppe und Themenspektrum

Die Konferenz richtet sich an ein breites Publikum von Data Professionals, darunter Data Scientists, Data Engineers, Teamleiter, Softwareentwickler, Datenanalysten, KI-Fachleute und BI-Spezialisten. Auch Fachleute, die sich mit Datenstrategie und der Transformation zu einer datengetriebenen Organisation befassen, werden angesprochen.

Das Themenspektrum des CfP ist umfassend und in fünf Hauptbereiche gegliedert, die die aktuellen und zukünftigen Herausforderungen der Datenwelt widerspiegeln:

• Data Platforms & Engineering: Dieser Bereich umfasst moderne Datenarchitekturen wie Data Warehouses, Data Lakes, Data Lakehouses, Data Meshes und Data Fabrics. Ebenso relevant sind Themen wie Datenmanagement, Datenqualität, Data Contracts und die Generierung synthetischer Daten für datenschutzkonformes KI-Training. Auch die Evolution von Datenbanktechnologien (SQL, NoSQL, NewSQL) und effiziente Datenverarbeitungsmethoden (ETL vs. ELT, Streaming Data mit Apache Spark) sind hier angesiedelt.
• MLOps, DataOps & Automation: Hier werden Beiträge zum gesamten ML-Lebenszyklus gesucht, von der Experimentierphase bis zum robusten,