Lukáš Kozelnický will walk us through the production-grade dbt implementation that powers Muziker, Europe's leading musical instrument e-commerce platform operating across 30+ countries. He will explore the data warehouse that: Handles complex multi-currency operations; Integrates 50+ data sources; Features sophisticated AI-powered inventory optimisation. Let’s compare Muziker’s setup 4 years ago with their data platform today to see what has changed in the analytics world, how the new approach empowers the business, and how the data culture at the company has changed to support this shift.

Zoe Steinkamp — Developer Advocate at ClickHouse.

Talk by Zoe Steinkamp, Developer Advocate at ClickHouse.

A talk about adapting ClickHouse to use Apache Iceberg storage.

ClickHouse est conçu pour l’analytique à très grande échelle — qu’il s’agisse d’observabilité, de data warehousing ou de traitements en temps réel — tout en garantissant une latence ultra-faible. Dans cette démo, nous construirons un pipeline complet capable d’ingérer des millions d’événements par seconde — logs, métriques ou données applicatives — et de les stocker efficacement dans ClickHouse. Vous découvrirez comment modéliser des données massives, utiliser des vues matérialisées pour accélérer les agrégations, appliquer des filtres complexes à la volée, ainsi que définir des index pour optimiser les performances de vos requêtes.

Dans un monde où les volumes de données explosent et où les attentes en matière de performance analytique ne cessent de croître, construire une base de données réellement adaptée aux workloads modernes est un défi technique de taille. ClickHouse est une base de données open source orientée colonnes, conçue pour exécuter des requêtes analytiques en temps réel sur des milliards de lignes — avec une latence de l’ordre de la milliseconde.

Dans cette session technique, nous explorerons les choix architecturaux qui rendent cela possible : exécution vectorisée, stockage optimisé, traitement distribué, vues matérialisées et plus encore. Nous détaillerons aussi comment nous faisons évoluer ClickHouse au cœur de l’écosystème moderne de la donnée (cloud, IA, iceberg, observabilité) tout en restant fidèle à ses principes de performance et de simplicité.

Une plongée dans les coulisses d’un moteur analytique open source — pour répondre aux besoins d’aujourd’hui, et anticiper ceux de demain.

L’intelligence artificielle transforme la façon dont nous concevons et utilisons les plateformes de données — et les données, à leur tour, transforment l’IA.

Au croisement de ces deux mondes se trouve une synergie puissante qui redéfinit l’échelle, la performance et l’accessibilité.

Dans cette session, nous explorerons où et comment cette rencontre se produit, pourquoi elle est essentielle aujourd’hui, et quelles nouvelles possibilités elle ouvre pour l’avenir des données et de l’intelligence.

Agentic Analytics in Action

When we start publishing events, there's an important decision to make: Do we send only the changes that triggered the event (partial updates), or do we send the entire entity after the change (a full snapshot)? Each option has trade-offs: partial updates are efficient but incomplete, while snapshots are comprehensive but heavy. In this talk, we'll explore how to get the best of both worlds by using ClickHouse to automatically build snapshots from partial updates.

This session covers the basics of ClickHouse, an open-source columnar database built for analytical queries on large datasets. We'll review key features and changes from recent releases and provide an overview of planned features and development priorities on the ClickHouse roadmap.

This talk will explore how real-time analytics, powered by ClickHouse, enables AI agents to achieve high-speed data processing for various use cases, including natural data access. Attendees will discover the challenges and solutions for scaling AI agents and see a live demo of AI agents working with ClickHouse.