Afleveringen
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Was ist ein Hub-Hub-Spokemodell? Was bedeutet Datenkultur in einem sehr großen Unternehmen? Und wie etabliert man diese?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS. Host Jonas Rashedi interviewt Stefanie Babka, die als Global Head of Data Culture bei Merck arbeitet. Das Unternehmen ist schon über 355 Jahre alt, immer noch in Familienhand und ist im Bereich Science and Technology unterwegs.
Stefanie erzählt zunächst, wie sie in die Rolle gekommen ist und warum Data Culture so ein wichtiges Thema für Unternehmen ist. Denn in ihren Augen soll die Power dorthin, wo die Opportunities sind und die Fragen, die mit Data beantwortet werden sollen.
Doch warum baut man das als Hub-Hub-Spoke auf? Stefanie erklärt die Aufgaben der unterschiedlichen Hubs.
Um die Datenkultur im Unternehmen zu etablieren, haben Steffi und ihr Team einiges gemacht. Es gibt ein zentrales Data & Analytics-Ecosystem, sogar mit eigener Marke, um die Motivation und die Verbundenheit zu stärken. In ihren Augen muss man die Herzen, die Köpfe und die Herde erreichen. Schließlich ist Datenkultur nicht dadurch abgeschlossen, dass man tolle Technologien implementiert hat und der Change erstmal vollzogen ist!
Schließlich geht es noch darum, wie man das Top-Management von Data überzeugt. Stefanie hatte das Glück, dass sie durch Storytelling das Board mitnehmen konnte und so ein Vorleben gut möglich war. Dann war nur noch das Mid-Level-Management zu knacken.
Bottom-up suchte sie sich Evangelisten und baute Communities auf, gab Materialien und Schulungen. Zusätzlich werden diejenigen, die Use Cases bauen, besonders unterstützt. Und es gibt bei Merck sogar ein Escape-Room-Spiel, bei dem man sich mit Data auseinandersetzen muss.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:02 Vorstellung Stefanie Babka
00:01:58 Aufbau von Merck
00:03:50 Data Culture aufbauen
00:07:48 Die Aufgaben der verschiedenen Hubs
00:10:06 Reifegrad bei Data
00:12:11 Datenkultur entwickeln
00:18:54 Datenkultur im Management
00:25:37 Lieblingsmaßnahme
00:27:22 Prozesse für Datenkultur
00:30:53 GenAI
00:33:00 AI in der Zukunft
00:35:03 Steffi’s Data-Game -
Wie entwickelt man sich von einem Digital-Analyst zu einem Director Data? Welche Themen gibt es im Digital Analytics-Bereich, die einen beschäftigen und wo geht die Reise hin? Kann man bei AI FOMO entwickeln und was für Fortbildungsmöglichkeiten gibt es?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi dieses Mal mit Arman Savuk spricht. Der ist Data Director bei Thomann io, dem Tech- und Digital-Hub von der Thomann GmbH, einem Onlineshop für Tontechnik.
Sein Ziel in der Organisation ist es, Mehrwert aus Daten zu generieren und dann einen Business Value dadurch zu erstellen. Dabei möchte er die Datenstrategie in die Unternehmensstrategie mit einführen.
Als Arman bei Thomann begonnen hat, gab es noch viel Zusammenarbeit mit Agenturen, jedoch war es dem Data-Nerd wichtig, ein Team aufzubauen, welches das Data Warehouse mit einer State-of-the-Art-Attitute führt.
Er erzählt davon, dass es sehr viele Dashboards gab, von denen er 70 Stück einfach abgestellt hat. Nun gibt es nur noch 30-40 essentielle Dashboards, die aber auch wirklich genutzt werden.
Dann geht das Gespräch über zum Fachbereich der Digital Analytics – ein holistischer Ansatz und viel mehr als nur die Entscheidung darüber, ob der Button auf der Website rot oder grün sein soll.
Arman hat sich sehr generalistisch weiterentwickelt und erzählt von seiner Motivation für diesen Schritt.
Zum Schluss geht es natürlich noch um das Thema AI. Arman hat FOMO – Fear of Missing Out – und versucht immer am Zahn der Zeit zu bleiben. Verpassen will er nämlich nix!
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:04 Vorstellung Arman Savuk
00:02:00 Director Data-Job
00:03:13 Stand früher und heute
00:04:20 Inhousing oder Agenturen
00:06:31 Wert mit Data schaffen
00:11:20 Optimierungsgedanke
00:14:15 Aha-Effekte und Generalisierung
00:17:40 Data Warehouse optimieren
00:21:07 Fails bei Data
00:25:21 GenAI
00:28:01 Data Leader-Entwicklung
00:30:59 FOMO -
Zijn er afleveringen die ontbreken?
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Den Druck mal auf andere abzugeben ist immer gut. Das ist das erste, worüber Tim Wiegels und Jonas Rashedi in dieser neuen Spezialfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS sprechen. Denn erstmal geht es um MacBooks. Die haben die beiden Data-Experten nämlich neu. Doch wie viel Arbeitsspeicher braucht man wirklich? Jonas hat da nicht so den Stress mit, Tim allerdings schon, bei dem muss alles auf einmal gehen und manchmal frieren ihm Bild und Ton ein, weil er seinen Rechner so überlastet.
Das Haupt-Thema der neuen Folge ist allerdings, ob man sein Wissen inhouse aufbauen sollte und wann man Berater bzw. Freelancer benötigt.
In vielen Firmen, in denen Tim bisher gearbeitet hat, war es gar nicht gewünscht, Berater oder Agenturen von außen reinzuholen. Er sollte für ein Projekt, das ein Jahr dauern sollte, mal Leute einstellen.
Den beiden gefällt das weniger und sie sind dafür, für Projekte definitiv eine Agentur zu bevorzugen.
Denen fällt es auch leichter, den Change voranzutreiben und den Bad Cop zu spielen. Sollte es also ein Rent-A-CDO-Modell geben? Denn im ersten Jahr kann man mehr Change vorantreiben, als wenn man schon jahrelang im Unternehmen arbeitet. Und das Vertrauen in Externe ist oft größer als in Interne – Tim mag das wirklich gerne, schließlich ist er so ein Freelancer. Und er mag auch Kontext-Switching und nicht immer die gleichen Themen und Strukturen um sich zu haben.
Die Intelligenz und das Wissen sollte man aber nach innen bringen, denn sonst fehlt die Dokumentation und bei der großen Fluktuation großer Agenturen kann sich das wirklich negativ auswirken.
Einig sind sich die Beiden: Umso reifer ein Markt ist, desto mehr Spezialisten brauchst Du. Die Data-Welt darf sich also auf immer mehr Freelancer und Agenturen freuen!
Am Ende geht’s mal wieder ums Skifahren.
Und wenn Du Lust hast auf eine Event-Woche mit einer kleinen Gruppe an Data-Enthusiasts, dann schreib den beiden mal auf LinkedIn!
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00:00:00 Neue MacBooks
00:04:43 Inhouse oder Extern
00:07:37 Der Job des CDO
00:11:10 Extern kannst Du böse sein
00:15:19 Wann hilft ein Berater?
00:17:11 Kontext-Switching
00:19:12 Externe Hilfe für Tools
00:21:31 Fachkräftemangel
00:23:03 Wann brauchst Du wen?
00:24:38 Skifahren und Tauchen
00:27:32 Tipps von Tim -
Was bedeutet es, ein datengetriebenes Unternehmen zu sein? Und ist getrieben nicht vielleicht ein viel zu negatives Wort?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS. Zu Gast beim Host Jonas Rashedi ist Sebastian Wernicke. Die beiden verbindet, dass sie beide ein Buch über datengetriebene Unternehmen geschrieben haben – das von Sebastian heißt allerdings Data Inspired. Jonas muss erstmal zugeben, dass dieses Wort vielleicht viel besser und positiver ist, als das Wort getrieben.
Was die beiden am Buch schreiben so gut fanden, ist die Möglichkeit der Strukturierung. Sie erzählen von den Fails und davon, wie schwierig es war, diese Strukturierung und den roten Faden im Buch hinzubekommen.
Doch im Mittelpunkt der Folge steht die Frage: Wie wird man datengetrieben und muss man das überhaupt werden? Sebastian erläutert, dass es bei einer datengetriebenen Organisation gar nicht primär um Daten geht. Der Ansatz sollte zunächst sein: Wie treffe ich Entscheidungen heute und wie möchte ich es in Zukunft tun? Daten können dann eine Antwort sein.
Manchmal reicht es auch Transparenz zu schaffen oder mehr zu messen, um schneAller Optimierungsfelder zu erkennen. Wenn man versucht, alles in KPIs zu packen und alles mit Daten zu steuern, dann geht das auch schief. Und die Entscheidung an sich muss dann doch wieder von Entscheider:innen bzw. Führungskräften getroffen werden. Daten nehmen einem die Entscheidung nicht ab, sie gehen nur mehr Werkzeuge an die Hand.
Ein weiteres Thema der beiden Autoren ist, wie der deutsche Mittelstand zum Thema der datengetriebenen Entscheidungen steht.
Und wie baut man sein Unternehmen um, um datengetrieben zu werden? Sebastian findet dabei die Analogie von der Dampfmaschine zum Strom – auch diese Veränderung hat in vielen Unternehmen eine lange Zeit gebraucht.
Sicher ist: Wenn man viele Entscheidungsmöglichkeiten und Lösungswege aufzeigt, dann ist es einfacher, Kunden bzw. das Top-Management auf die Reise mitzunehmen.
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Zum Buch von Sebastian:
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:15 Vorstellung Sebastian Wernicke
00:02:04 Bücher schreiben
00:06:05 Wie wird man datengetrieben?
00:09:17 Inspired vs. getrieben
00:12:51 Impact durch Daten
00:14:38 Manchmal reichen die Basics
00:17:52 Weniger Zeit, schnellere Entscheidungen
00:20:58 Wo steht der Mittelstand?
00:26:14 Sind Daten der neue Strom?
00:30:19 Wie baut man sein Unternehmen um?
00:35:57 Alle Lösungsvorschläge aufzeigen
00:39:43 Sebastian’s Data-Game -
Wie baut man in einem Energieversorgungsunternehmen das Data-Team soweit auf, dass man es innerhalb eines Jahres verdoppelt? Was ist das Geheimnis hinter diesem Hiring-Prozess? Welche Data Science- oder KI-Projekte gibt es dort?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS. Host Jonas Rashedi interviewt Kira Engelhardt, die bei EON das Data & AI-Team für Energy Networks leitet. Ihr Ziel: Global mit dem Team das Strom- und Gasnetz klüger machen und für die Energiewende vorbereiten. Dabei fungiert ihre Einheit wie eine Inhouse-Consultancy.
Kira erklärt zunächst, wie EON aufgebaut ist, das ist bei einem so großen Konzern gar nicht so einfach. Die kleineren Einheiten bekommen von den größeren Power dazu, um ihre Herausforderungen zu stemmen.
Damit das komplette Team versteht, wie alles funktioniert, macht Kira auch „Schulausflüge“ mit ihnen, z.B. zu einem Wasserkraftwerk.
Sie erzählt von ihrem Hiring-Prozess, der sehr skaliert und homogen ist. Jeden Freitag screenen verschiedene Kolleg:innen die CVs, machen dann Telefoninterviews und Jobinterviews. Wichtig ist ihr dabei: Es gibt keinen Standard-CV für das Hiring im Data-Bereich.
Dabei ist es für die Bewerber:innen interessant, dass sie an spannenden Projekten arbeiten können. Data Engineers können sich ihre Jobs förmlich aussuchen und haben dann keine Lust, zwei Jahre auf eine geeignete Infrastruktur zu warten, um endlich loslegen zu können.
Schließlich gibt Kira noch einige Use Cases preis und berichtet davon, wie der Wandel bei den Netzversorgern aussieht. Denn Individualverbraucher brauchen mehr Strom durch Elektroautos und Wärmepumpen. Auch die Peaks, wie sie früher waren, gehen durch Home Office zurück.
Anhand von Jonas‘ Solaranlage und seinem Elektroauto erklärt Kira, welche Daten sie in Realtime sieht und was sie daraus erkennen kann, aber auch, wie die Daten prozessiert werden.
Dann geht es noch um das Labeling von Daten, das durch KI sehr stark vereinfacht wird – früher musste das alles manuell gemacht werden. Trotzdem muss das immer von Fachexperten überwacht werden.
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:14 Vorstellung Kira
00:02:01 Aufbau des Konzerns
00:04:32 Interne Consultancy
00:08:29 Wandel von Data Scientists
00:11:09 Ressourcen
00:14:32 Wie sah EON vorher aus
00:16:39 Der Hiring-Prozess
00:19:54 Use Cases
00:23:24 Hands-on Use Case von Jonas
00:26:05 Priorisierung der Use Cases
00:30:08 Hiring vor KI
00:35:52 Einfluss von Bäumen auf das Netz
00:40:05 Metadaten pflegen durch KI
00:44:15 Die richtige Team-Zusammensetzung
00:45:10 Tipps von Kira
00:48:19 Kira’s Data-Game -
Wie treffe ich bessere Entscheidungen? Auf was muss ich denn überhaupt achten, damit eine Entscheidung besser ist? Brauche ich dafür Daten oder treffe ich bessere Entscheidungen mit anderen Themen?
Darüber spricht Host Jonas Rashedi in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS mit Matthew Brandt, der viel online unterwegs ist und dort als Matty2Shoes bekannt ist. Sein Thema ist Decision Intelligence oder auch Decision Science und es geht ihm darum, Entscheidungen besser zu machen. Dabei hinterfragt er den Sinn und Zweck der Datenanalyse.
Die Wissenschaft dahinter: Welche Entscheidungen will man überhaupt beeinflussen und warum? Das Warum stellt den Mittelpunkt seiner Arbeit dar. Natürlich geht es dabei auch um Treiberbäume!
Jonas und Matthew spielen das Vorgehen der Decision Intelligence einmal vor, wodurch man gut erkennen kann, an welchen Stellen Matthew hinterfragt.
Dazu gibt es natürlich auch eine ausführliche Definition.
Denn Decision Intelligence bedeutet nicht, dass alle Fragen im Unternehmen beantwortet sind, sondern es stellt die Befähigung durch Technologie dar, sodass Mitarbeitende den Business Kontext so gut verstehen, dass sie am Ende wertvolle Insights generieren können.
Dabei sieht Matthew 3 Säulen: Data Ops, Decision Intelligence und das Zurückspielen der Daten in andere Systeme.
Wichtig ist, dass keine Abwehrhaltung gegen Data durch das Fragen-Stellen entsteht.
Aber kann man nun auch messen, ob Entscheidungen durch Decision Intelligence besser werden? Auch dazu bringt Matthew ein Beispiel, denn er arbeitet hierbei gerne mit Experimenten.
Zum Schluss fassen die beiden Data-Nerds zusammen, dass auch im Privatleben immer wieder Entscheidungen getroffen werden müssen, bei denen die Anwendung von Decision Intelligence unterstützen kann.
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:53 Vorstellung Matthew Brandt
00:03:19 Wie kommt man an Entscheidungen?
00:05:47 Treiberbäume und Kennzahlen
00:09:50 Definition Decision Intelligence
00:15:12 Abwehrhaltung gegen Data
00:17:43 Decision Intelligence messen
00:23:50 Markteinschätzung
00:26:29 Entscheidungen im Leben -
Wie baut man eine Data-Community auf? Was ist das überhaupt? Und wie baut man nach und nach, basierend auf dem Reifegrad eines Unternehmens, eine Data Driven Company auf?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Bartosch Andreas Pliszek spricht. Der nennt sich selbst Corporate Influencer in Data & AI Literacy, Strategy and Transformation und arbeitet bei der BSH Home Appliances Group, einem Teil der Bosch Gruppe, unter der u.a. Marken wie Bosch Hausgeräte, Siemens Hausgeräte und Constructa, sowie einige Home Connect-Produkte.
Er führt dort ein Team im Bereich Data Analytics, kümmert sich um Data Governance, Data Management, Data Architecture und Data Culture, sowie um Data Science & AI.
Er erzählt genau, wie BSH technisch aufgestellt ist und wie weit das Unternehmen im Bereich GenAI ist – es gibt nämlich schon Backöfen, die selbst erkennen, welche Backwaren in ihm liegen und Waschmaschinen, die selbstständig die Dosierung des Waschmittels anpassen!
Durch den aktuellen Hype um GenAI hat Bartosch’s Team natürlich die Aufmerksamkeit aller Bereiche.
Ihm ist es wichtig, Data Culture als Produkt anzubieten, deswegen gibt es bei BSH eine Data Community. Das Team hat aber gemerkt, dass diese moderiert werden muss und nun wird die Community bei Events beworben und durch Verantwortliche moderiert. Doch es gibt noch mehr: Schulungen! Fortbildungen, z.B. zum Data Analyst, Data Steward oder Data Owner sind darüber möglich und werden dankend von den Mitarbeitenden angenommen. Auch die Weiterbildung zum Data Scientist ist Bartosch wichtig, denn so kann GenAI der nötige Raum gegeben werden.
In der Zukunft möchte Bartosch die KI-Strategie anpassen und die Communities weiter ausbauen, denn Data Culture hört nie auf! Dazu gehört auch der weitere Aufbau des Data Science- und AI-Mindsets, bei allen Mitarbeitenden und auch beim Top Management.
Bartosch ist stolz, dass als Team bei BSH schon so viel erreicht werden konnte!
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:39 Vorstellung Bartosch Pliszek
00:02:41 Data Analytics
00:04:34 Data Organisation
00:06:31 Training und Data Literacy
00:12:13 AI Literacy
00:15:31 Bestandsaufnahme machen
00:17:08 Data Communities aufbauen
00:26:38 GenAI nutzen
00:28:01 Pläne für die Zukunft
00:29:56 Vom Analyst zum Scientist
00:32:56 Data Driven Company
00:37:34 Bartosch’s Data Game -
Was ist eigentlich generative AI? Wie setzt man es ein? Wie wählt man den richtigen Anbieter aus? Und ist AI immer die Lösung?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS. Host Jonas Rashedi interviewt diesmal Christian Mertens, ein „Pottkind“, großgeworden bei der Signal Iduna und nun bei der Beratungsagentur adesso, wo er Datenplattformen bei seinen Kunden aufbaut.
In der Episode geht es um den Hype von Generative AI, was die beiden Experten zunächst einmal zu AI abgrenzen. ChatGPT ist in aller Munde, doch ist halt nicht gleichzusetzen mit Künstlicher Intelligenz.
Mit GenAI kannst Du im Unternehmen schnell loslegen, dafür entsteht die Analogie eines Hammers, also eines Werkzeugs, das dabei hilft, die Nägel in die Wand zu hauen. Doch einfach einen Hammer einzusetzen, ist halt auch nicht die Lösung. Die neue Technologie muss in die bestehende Landschaft passen, das ist Christian extrem wichtig. Er sieht nämlich schon die potentiellen Konsolidierungsprojekte, die dadurch entstehen, dass die GenAI-Projekte neben den bestehenden Tools aufgebaut werden.
Außerdem sind Schulungskonzepte und deren Umsetzung wichtig, denn alle müssen auch lernen, wie sie den Hammer einsetzen. Was Christian deswegen nicht macht, ist ein Large Language Model irgendwo hinzustellen und dann die Tür zuzumachen – so ist das Projekt direkt verloren.
Außerdem erzählt er, wie er beim Prompten vorgeht und in welche Fallstricke man bei GenAI-Projekten tappen kann:
Kostenfalle, Erwartungsmanagement und Governance. Denn diese Projekte sind ressourcenintensiv und auch wenn die Motivation für die Umsetzung hoch ist, können die Projekte halt nicht alles lösen. Zudem ist es wichtig, die Rollen von Anfang an klarzumachen.
Und dann geht es noch um den Performance Coach von Whoop, der auch auf GenAI beruht.
Diese Folge wurde unterstützt durch adesso SE.
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Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-mertens-125998186/
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:06 Vorstellung Christian Mertens
00:03:25 Herzfrequenzvariabilität
00:06:30 Was ist eigentlich Generative AI?
00:10:23 Nutzung von vortrainierten Modellen
00:12:21 Eigenes LLM trainieren
00:15:18 Christian’s Vorgehen beim Einsatz von AI
00:19:48 AI in der bestehenden Analytics-Landschaft
00:24:17 Schulung zu GenAI
00:26:52 Nutzung von GenAI
00:28:51 Pareto durch ChatGPT
00:33:18 Richtig gutes Prompten
00:34:27 AutoGPT
00:36:07 Kontext beim Prompten
00:38:20 Anbieter-Auswahl
00:41:41 Performance Coach bei Whoop
00:43:54 Christian’s Data-Game -
Jonas hat Urlaub. Eigentlich mag er das nicht, aber diesmal geht er mit seinen Jungs Skifahren – das ist ja dann wieder wie eine Reise. Ist auch alles top organisiert!
Matthias hat bei LinkedIn gepetzt und gesagt, dass Tim’s Frau ihm die Klamotten rauslegt. Das bestreitet Tim aber. Er echauffiert sich erstmal über seinen Sitzriesen-Körperbau und erzählt dann, wie toll seine Hawaii-Hemden sind!
Aber eigentlich soll es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS darum gehen, welche verschiedenen Arten von Daten es gibt und ob es damit auch so viele Kompetenz-Bereiche gibt, wie manche es propagieren. Was Jonas und Tim oft „vorgeworfen“ wird: Dass sie nur Marketing-Data machen.
Das Schöne daran? Du bekommst dort schnellen Impact.
Die Methoden sind für Data allerdings immer die gleichen – egal ob es um das Demand Forecasting einer Fashion-Kollektion oder einer Taxi-Fahrt geht.
Und im Endeffekt wollen wir auch alle das Gleiche erreichen: Entscheidungen im Unternehmen besser machen!
Doch warum empfinden wir Marketing-Data als einfacher?
Ist halt shiny und es beeinflusst die Leute durchgehend – damit ist es anfassbarer.
Jonas erzählt, dass er mal bei einem Event n einer SAP-Bubble war und sie haben sich teilweise nicht ganz verstanden. Denn Jonas hat bisher immer einen großen Bogen um SAP gemacht.
Außerdem war Jonas bei einem Wellness-Wochenende mit seiner Frau und erzählt davon, wie sehr das Pärchen nebenan über das Essen gelästert hat. Tim war auch schon auf der Seite des Personals und mag es nicht, wenn das schlecht behandelt wird. Er hat sogar einen Restaurant-Trick, um in Job-Interviews die Arschlöcher rauszufiltern.
Zum Dienstleister sein passt auch das Freelancer sein – da bekommst Du oft mehr Respekt, weil die anderen wissen, dass sie es nicht können – das ist anders, wenn Du festangestellt bist.
Und dann erfahren wir noch etwas aus Jonas‘ Vergangenheit und dem daraus resultierenden Konfliktmanagement! Und Tim – der mag das Kiez- und Kneipen-Ding!
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00:00:00 Jonas hat Urlaub
00:01:19 Tim’s Hemden
00:03:06 Daten sind überall gleich
00:08:32 Methodisch auseinandernehmen
00:14:03 Bubbles in Data
00:15:32 Forecasting in Fashion
00:17:51 Dienstleistungsmentalität
00:28:05 Zwischenmenschliches mehr abfragen
00:29:54 Jonas‘ Job im Nachleben -
Wie findet man eigentlich den Reifegrad einer Organisation heraus? Warum bringen mir Leuchtturmprojekte etwas und wie baue ich eine datengetriebene Organisation auf?
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Jonas Rashedi interviewt diesmal Christina Schröder, Director 3rd Party eCommerce bei edding. Das Signature-Produkt, den Marker, kennen wir ja alle, aber edding hat auch viele Kreativprodukte wie z.B. Acrylsprays und so Dinge wie Tiefseemarker. Geteilt sind die Sparten in Creative at home, Office and Industries und Collaborations at work.
Vor 3 Jahren hat edding eine Transformation gestartet, die Christina ausführlich beschreibt und erklärt. Jonas und Christina kommen aber immer wieder auf weitere Themen, welche die beiden verbinden, unter anderem das Thema Management Tandem. Beide sind sich sicher: Du musst am Anfang bonden und zusammen in eine Richtung schauen, sonst wird das auch langfristig nichts.
Doch wie macht man das nun mit der Erhebung des Reifegrads? Bei edding hat Christina hierfür erstmal Selbsteinschätzungen und dann Umfragen in der ganzen Organisation durchgeführt. Der menschliche Aspekt dabei ist ihr sehr wichtig, denn edding ist ein Unternehmen mit vielen unterschiedlichen Generationen.
Herausfinden wollte sie zunächst: Wer ist First Mover? Wo können wir Insights generieren? Denn eine Transformation entsteht nicht von heute auf morgen. Und dabei müssen auch nicht nur riesige Projekte umgesetzt werden, Christina spricht dabei von Snackable Projekten.
Übrigens setzt Christina darauf, dass der Beauty-Bereich bald alle abhängen wird – die sind datenseitig nämlich stark fortgeschritten!
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https://www.adesso.de/de/news/veranstaltungen/adesso-data-day-2024.jsp
00:00:00 Intro und Begrüßung
00:02:48 Education-Bereich
00:04:42 Service Center Consumer
00:06:41 Management-Tandem
00:09:24 Use Case-getriebenes Arbeiten
00:11:52 Reifegrad erheben
00:14:18 Transformationsentwicklung
00:19:25 Education und Entertainment
00:22:18 Self Service
00:24:40 Tool-Entscheidungen
00:27:50 Use Cases
00:29:13 Umgang mit Marktplätzen
00:33:48 First-Mover
00:36:05 Christina’s Data-Game -
Brauchen CDOs eine Spezialisierung? Welche Data-Themen finden CDOs am coolsten? Was macht ein CDO in den ersten 100 Tagen in einem Unternehmen? Und was passiert strategisch in der Zukunft in Unternehmen?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Bettina Goerner, die als CDO bei der Gesundheitsfirma Eterno Health arbeitet.
Sie hat übrigens schon die zweite CDO-Rolle und arbeitet wirklich gerne im Health-Bereich, in dem sie vor allem mit personenbezogenen und sensiblen Daten arbeitet. Die Leidenschaft kommt aus ihrem Studium der Biochemie und Molekularbiologie, was sie selbst als „nerdig“ beschreibt.
In der Diskussion der beiden CDOs geht es ua darum, ob man eine spezialisierte Person für die Stelle benötigt oder ob nicht Bettina und Jonas auch einfach die Jobs tauschen könnten. Für Bettina ist klar, dass viel Verständnnis für die spezifischen Daten erforderlich ist. Dann geht es auch noch darum, ob nicht CDOs auch in Aufsichtsräten sitzen sollten? Denn die Transformation „nach innen“ sollte schleunigst passieren!
Witzig wird es dann noch, als die beiden ihren Job als Meme aufzeigen und davon berichten, was wohl ihre Eltern und ihre Freunde über ihren Berufsalltag denken: Was man denkt, dass ein CDO macht vs. was ein CDO wirklich macht. Doch es wird auch viel versprochen, dass nachher keine Wirklichkeit wird – dann braucht man einen langen Atem und Lust darauf, viele Themen im Unternehmen aufzubrechen.
Schließlich erzählt Bettina noch, was sie in den ersten 100 Tagen des Jobs macht und erzählt, dass sie nebenberuflich noch stark unterwegs ist – was sie als absolutes Benefit sieht und auch bei Mitarbeitenden begrüßt: It’s not a bug, it’s a feature!
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:06 Vorstellung Bettina
00:01:42 CDO im Health-Bereich
00:05:18 Spezialisierte CDOs
00:10:23 Professionalisierung von Aufsichtsräten
00:11:07 Was ich wirklich tue
00:17:35 Die Transformation
00:19:01 Die ersten 100 Tage
00:23:27 Leidenschaft für Gesundheitsdaten
00:25:00 Hiring nach Leidenschaft
00:28:16 Side Hustles
00:31:28 Transformation
00:35:03 Bettina’s Data-Game -
Jonas ist heute schon ausgepowert. Trotzdem ist ihm aufgefallen, dass Tim beim Friseur war.
Jonas‘ Geheimnis ist, dass er jede Woche einmal zum Friseur geht. Und der macht auch den Bart jede Woche. Was die beiden wirklich unterscheidet, ist ihr Zyklus. Tim wird abends nochmal richtig wach und kreativ, um zu arbeiten.
Jonas erzählt von Diary of a CEO, einem Podcast, bei dem gerade die Lead Data Scientist von Whoop zu Gast war.
Sie erzählt, dass Menschen, die Schicht arbeiten, schlimme Probleme mit der Gesundheit haben und 15 Jahre weniger leben als normale Menschen. Crazy, aber: Wenn Menschen zwischen 22 und 4 Uhr mehrmals aufwachen, dann gelten sie auch als Schichtarbeiter.
Jonas offenbart dann endlich mal, warum er auch eine Whoop trägt, der alte Data-Nerd. Er ist sich sicher: Ein Tropfen Alkohol macht die ganze Leistungsfähigkeit kaputt!
Und Tim offenbart, dass er nicht mit einer Uhr am Handgelenk schlafen kann, das macht ihn kirre.
Heute geht es aber nicht nur um Schlafzyklen, sondern um den Mehrwert von Data. Das ist nämlich wahnsinnig schwer. Jonas geht dabei auf Steuerung und Ergebnismetrik im Vergleich ein, am besten macht er das durch Treiberbäume anschaulich. Aber Data ist halt auch nicht für alles die Lösung! Es ist nur ein Punkt, um das Unternehmen besser zu machen. Und schnell amortisieren kann man das mit den Daten leider auch nicht...
Wichtig ist, dass alle am gleichen Strang ziehen und nicht das eine Team für A verantwortlich ist und das andere sich nur für B verantwortlich sieht.
Zum Schluss gibt es noch private Fragen und wir finden heraus, in welchem Film Jonas gerne für eine Woche leben würde – und mit welchem Persönlichkeitstyp er eine Firma gründen würde!
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00:00:00 Barbiere und Friseure
00:01:19 Schlafrhythmus
00:04:39 Warum Jonas eine Whoop trägt
00:07:39 Mehrwert von Data messen
00:13:24 Data ist nur ein Teil
00:15:21 Treiberbäume
00:21:27 Aufbau von Coachings
00:23:16 Alles lösen mit KI
00:26:36 Insights zusammengefasst
00:29:32 Erwartungshaltung an Data
00:31:34 Privater Jonas
00:33:12 Jonas‘ Lieblingswitz -
Wie baut Europas größter Gebrauchtwagenhändler seine Daten-Architektur auf? Wann sollte man sich für OnPremise entscheiden? Und wie entscheidet man sich für Tools?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS – diesmal zu Gast beim Host Jonas Rashedi ist Fabian Schomm von Auenmüller, der Head of Data Platform bei Auto1, was man wohl am meisten über die Marke wirkaufendeinauto de kennt.
Jonas hat letztens selbst sein Auto über die Plattform verkauft und deswegen sprechen die beiden zunächst über das Geschäftsmodell von Auto1. Das Unternehmen sieht sich dabei nicht als Konkurrenz zu den bestehenden Gebrauchtwagenhändlern, sondern als Partner. Doch dann geht es schnell zu den Daten:
Auto1 hat nämlich ein zentrales Data Warehouse im Unternehmen, in das alle Datenquellen reingeladen werden. In den letzten Jahren wurde die Plattform modernisiert und neue Prozesse eingeführt. Aber warum braucht man überhaupt eine zentrale Plattform? Denn dezentral ist oft schon sehr viel vorhanden. Die Argumentation ist dann oft, dass Daten dann halt für alle zur Verfügung stehen. Doch brauchen überhaupt alle alle Daten?
Schnell geht es in der Diskussion weiter zum Thema OnPremise versus Cloud. Wann braucht man was? Jonas ist sich sicher: OnPremise ist nur noch wichtig, wenn Du wirklich schützenswerte Daten hast.
Und dann geht es weiter zu den Vendoren: Bei Auto1 liegt nämlich sehr viel bei AWS. Jonas mag es gar nicht, wenn auf ETL, Storage und Visualisierungsprozess die gleiche Marke steht – das erhöht die Abhängigkeit. Daraufhin erzählt Fabian von der Implementierung des Data Catalogs und der Entscheidung für einen Tool-Anbieter.
Und zum Schluss geht es noch darum, warum viele zurzeit danach streben, Lead zu werden. Jonas vergleicht das mit einer Fußballmannschaft: Wenn Du da zum Coach wirst, dann spielst Du halt nicht mehr mit im Game, sondern stehst am Spielfeldrand. Auch in der Karriere solltest Du Dich fragen: Willst Du das überhaupt?
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Zur Webseite von Auto1: https://www.auto1.com/de/home
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:05 Vorstellung Fabian Schomm
00:01:49 Der Prozess des Auto-Verkaufs
00:04:52 Zentrale Datenplattform
00:11:29 OnPremise vs. Cloud
00:14:10 Anbieter-Auswahl
00:18:29 Data Catalog
00:22:07 Juniors wollen mit jungen Tools arbeiten
00:24:05 Fachfokus statt Lead
00:30:31 Tipps zum Architektur-Aufbau
00:34:42 Fabian’s Data-Game -
Was macht Hapag-Lloyd mit Daten? Wie bauen sie einen Data Lake auf? Wie positionieren sie sich organisatorisch? Und wie sehen die Use Cases aus, die sie mit NoCode und LowCode aufbauen?
Darüber spricht Host Jonas Rashedi in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS mit Robert Ziegltrum, der als Data Scientist und Product Owner Data Lake & Advanced Analytics Toolkit bei Hapag-Lloyd arbeitet.
Er erzählt zunächst, was Hapag-Lloyd eigentlich tut: Es ist die fünftgrößte Container-Reederei mit dem Fokus auf Schiffs-Transport.
Das Data-Team ist dabei so aufgebaut, dass es eine zentrale IT- und Data & Analytics-Abteilung gibt, dazu aber dezentrale Teams, die vor allem regionsspezifische und länderspezifische Fragestellungen bearbeiten.
Die Vision? Eine zentrale Data-Platform aufbauen. Dabei ist Robert sehr stolz auf den Change-Prozess in die Cloud, denn der ermöglicht dem Unternehmen Möglichkeiten, um noch viel mehr Daten als zuvor zu speichern.
Der Fokus liegt dabei auch auf der Data Democracy. Denn alle Mitarbeitenden sollen selbst ihre Fragen beantworten und Analysen selbst erstellen können. Hierbei geholfen hat u.a. das Tool Alteryx. Durch diesen NoCode/LowCode-Ansatz ist es nun möglich, innerhalb kürzester Zeit Analysen zu verändern und an die Umstände anzupassen.
Robert hat dafür einige Use Cases mitgebracht. Einer ist der des EU-Zertifikate-Handels. Seit kurzem sind auch Containerschiffe hier eingebunden und müssen Zertifikate für den Transport kaufen. Aber wie viel CO2 stößt nun der Transport einer einzelnen Stahlbox aus? Wie handhabt man Ports, die nicht in der EU sind?
Durch das einfache Tool konnten diese Fragestellungen geklärt werden.
Alteryx ist dabei auch stark in der Geo-Koordinaten-Verarbeitung, weshalb ein weiterer Use Case – das Tracking der einzelnen Stahlboxen – dadurch vereinfacht wird.
Robert’s Hack ist das Change Management, das Hapag-Lloyd selbst durchgemacht hat. Durch dieses konnten alle Mitarbeitenden einbezogen, mitgenommen und enabled werden und es hat dabei geholfen, die Unsicherheit vor unbekannten Tools zu verringern.
Jonas sagt dazu auch nochmal ganz klar: Jeder Euro, der in die Organisation gesteckt wird, muss doppelt und dreifach in die Kultur!
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Zum Webinar mit Alteryx: https://www.alteryx.com/resources/webinar/360-daten-auf-dem-weg-zum-datengetriebenen-unternehmen?utm_source=event-sponsored&utm_medium=event&utm_campaign=FY24_EMEA_CE_AnalyticsForAll_ALL_Podcast_MDIBTY_with_Hapag_Lloyd&utm_content=link_to_WBH_Data_Driven_Org_with_Jonas_Rashedi
Diese Folge wurde erstellt mit freundlicher Unterstützung von Alteryx.
Zur Website von Alteryx: https://www.alteryx.com/de
00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:04 Vorstellung Robert
00:01:48 Was macht Hapag-Lloyd bei Data?
00:05:54 Grund für Data Lake
00:09:48 Teams und Use Cases
00:12:18 Business und IT zusammenbringen
00:14:21 Tool-Stack
00:17:01 Vorteil von NoCode-Tools
00:19:55 Schnelligkeit durch Alteryx
00:22:08 Use Cases in NoCode-Tools
00:31:22 Blick in die Zukunft
00:31:51 Tipps und Fails
00:34:52 Robert’s Data-Game -
Jonas hat einen neuen Lifehack. Er geht jeden Tag 5 Kilometer spazieren, nachdem er seine Tochter in den Kindergarten gebracht hat. Das hilft ihm, um sich zu konzentrieren und kreativ zu sein – denn man kann nicht nur die ganze Zeit in Meetings stecken.
Tim hat Corona. Und er kriegt jetzt schon einen Lagerkollar. Beim ersten Mal, als er Corona hatte, hat er 5.000 Schritte auf dem Balkon gemacht. Wie ein Verrückter. Er vermisst die Laber-Meetings, von denen Jonas ganz schön viele hat – und beim Spazieren kann man leider nicht programmieren.
Die Weihnachtsfeiern muss er allerdings nicht missen! Da wird er von seinen Kunden zu eingeladen.
Heute geht es aber nicht um Weihnachtsfeiern und Spaziergänge, sondern darum, wie Jonas zu Data gekommen ist. Denn auch er ist – wie viele andere – eigentlich ein Quereinsteiger. Angefangen hat er als Gamer: Counter Strike 1.0 – da hatte er ein Team, viel Training und am Wochenende Spiele. Besonders cool war aber, dass er dort gelernt hat, wie das mit den Computern und der Digitalisierung funktioniert: Learning by Doing.
Für das Team baute er die erste Website, dann die erste für wen anders – und dann hat er gemerkt, dass er da richtig viel Spaß dran hat, er aber weniger der Programmierer ist als derjenige, der das Konzept verkauft. Als seine Eltern ihn dann dazu brachten, was „Gescheites“ zu machen, absolvierte er eine Ausbildung zum Sozialversicherungsfachangestellten – und war schnell danach wieder selbstständig. Sein Tipp: Hol Dir einen Mentor, das mit Steuern und Rechnungen ist echt anstrengend.
Schließlich fand er sein Glück im Web Analytics-Bereich und startete bei Douglas seine Data-Karriere – und lernte Data vor allem lieben! Da es bei Jonas keinen Stillstand gibt und immer was Neues passieren musste, ging es dann zu FUNKE als Chief Data Officer. Eine krasse Umstellung, aber Jonas ist glücklich: In Board-Meetings darf sogar jeder aussprechen!
Kultur muss halt von oben gelehrt werden! Seine Challenge zurzeit: Mit was kann ich gewährleisten, dass sich der Mehrwert des Teams vervielfältigt?
Und wir lernen: Tim hasst es, Parkplätze zu suchen und Winterreifen zu wechseln!
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00:00:00 Neuer Lifehack
00:01:07 Nachteile des Freelancer-Lebens
00:03:23 Das heutige Thema
00:04:30 Wie Jonas zu Data gekommen ist
00:07:43 Websiten oder was Gescheites?
00:10:09 Selbstständig machen
00:15:37 Der Übergang zu Douglas
00:21:56 Mathe und Data
00:22:48 Data schon viel früher lernen
00:25:43 Übergang zu FUNKE
00:30:18 Blocker für sich selbst
00:33:32 Tim hat kein Auto -
Wie kann man AI in der Industrie einsetzen? Was sind Use Cases für die Industrie und Produktion? Wie baut man AI auf? Zentral, dezentral oder Hub-and-Spoke?
Darüber spricht Host Jonas Rashedi in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS mit Dubravko Dolic, der bei Continental Reifen ein Team von Data Scientists und AI-Experten leitet, um AI im Unternehmen zu etablieren.
Und das macht er anscheinend richtig gut!
Dubravko, den wir Dubro nennen dürfen, nimmt uns mit in die verschiedenen Use Cases, die Continental mit AI baut. Sein Lieblings-Use Case, der sogar einen richtigen Business Value hat, ist, dass sein Team 2017 angefangen hat, von allen möglichen Reifen Bilder zu machen, um damit eine Künstliche Intelligenz zu füttern. Das Produkt daraus ist nun eine App (noch nicht auf dem Markt), mit der man den eigenen Reifen fotografieren, die Profiltiefe des Reifens auslesen und Informationen zu den Reifen erhalten kann.
Doch auch in der Produktion unterstützt das Team von Dubro, z.B. indem die Mischung und die Reihenfolge der Zusammensetzung des Reifenmaterials optimiert wird.
Sein Ziel ist: Das Knowhow der Experten nutzen und das durch AI verbessern.
Natürlich erfahren wir auch, wie Reifen-Daten überhaupt erhoben werden und dass es mittlerweile in LKW-Reifen Sensoren gibt, die den Status des Reifens messen und diese Daten mit Umgebungsdaten korrelieren lassen, z.B. der Außentemperatur, der Beschleunigung und weiteren Belastungsdaten.
Und auch das Thema Kultur kommt in dieser Folge nicht zu kurz. Dubro’s Team nutzt jede Gelegenheit, um Verständnis für AI im Unternehmen aufzubauen, aufzuklären und Mehrwert zu vermitteln, z.B. durch Vorträge, Öffentlichkeitsarbeit und Community-Aufbau. Für ihn ist klar, dass Künstliche Intelligenz nichts Exklusives ist: In ein paar Jahren werden wir damit so umgehen wie mit Excel – und dafür gibt es ja auch keine eigene Abteilung!
Disclaimer: Im Podcast spricht Dubro von einer Profiltiefe von 1,2 Millimeter, die richtige Tiefe beträgt 1,6 mm.
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Zum LinkedIn-Profil von Dubro: https://www.linkedin.com/in/dubravko-dolic/
Zur Webseite von Continental: https://www.continental.com/de/
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Zur Podcast Umfrage (Jede Woche wird ein Hoodie verlost!): https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback -
Wann lohnt es sich wie in ein CRM zu investieren? Wie entwickelt sich ein CRM über die Jahre im eCommerce? Und wie identifiziere ich Luxus-Kunden in einem Segment, in dem ich Luxus selbst verkaufe?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi diesmal Katharina Behme interviewt.
Diese ist schon seit über 10 Jahren im analytischen CRM zuhause, zuerst bei Payback und nun bei der Luxus-Shopping-Plattform Mytheresa.
Und genau das ist auch einer der besonders spannenden Punkte in dieser Folge, denn das Ansprechen von Kund:innen, die in diesem sehr hohen Preissegment einkaufen, ist doch anders als es bei den klassischen Onlineshops ist. Katharina erzählt von den Kohorten-Analysen und davon, dass die Kund:innen von Mytheresa eingeteilt werden können in „Window-Shopper“ bzw. diejenigen, die nur einmal kaufen und dann die Top-Kunden, die immer wieder kaufen. Schließlich werden Bestandskunden immer wichtiger!
Bei dem Unternehmen gibt es sogar eine Prediction Analysis darüber, in welche Richtung sich Erstkäufer hin entwickeln!
Als Katharina zu Mytheresa kam waren bereits viele Daten, die Architektur und die Infrastruktur vorhanden. Es gab also direkt eine Skalierungsmöglichkeit.
Außerdem hatte sie nach eigener Aussage großes Glück, denn sie hatte bereits alle für die Kommunikation nötigen Kundendaten, Transaktionsdaten und Verhaltensdaten, aber auch die Daten der Marketingpartner. Es gab sozusagen eine Vorstufe einer selbst gebauten Customer Data Platform und damit ein Grundgerüst für einen guten Durchblick, auf dem Katharina und ihr Team nun weiter aufbauen.
Ihre Tipps für den Aufbau eines CRM?
Bau Dir eine ordentliche Tech-Roadmap und spiel besser Daten clean in ein System als alte aufzuarbeiten.
Besorg Dir nicht irgendein Tool, sondern überleg Dir strategisch, was genau Du benötigst.
Sorg dafür, dass Deine Mitarbeitenden Zeit für Projekte haben und nicht im Tagesgeschäft hängenbleiben.
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Zum LinkedIn-Profil von Katharina Behme: https://www.linkedin.com/in/dr-katharina-behme-5599a673/
Zur Webseite von Mytheresa: https://www.mytheresa.com/de/de
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:05 Vorstellung Katharina Behme
00:02:47 Wie baut man ein CRM auf?
00:06:45 Was ist ein analytisches CRM?
00:08:25 Katha’s Lieblings-Analysen
00:09:31 Kohorten-Analyse
00:13:07 Prediction Modeling
00:17:25 Data Mart
00:19:17 Organisationsmodell
00:20:25 Dashboards
00:26:35 3 Tipps von Katha
00:31:21 Fails von Katharina
00:34:20 Data Governance
00:37:21 Katharina’s Data-Game -
Jonas und Tim haben lange nicht geredet. Gut, dass es Zeit für eine neue Folge ist.
Denn Jonas‘ Whoop hat ihm heute angezeigt, dass er 8 Stunden in der Stress-Zone war. Schuld ist nicht der Sport, naja, nur so halb: Er war nämlich auf der Weihnachtsfeier vom CrossFit. Und dort wurde Rage Cage gespielt. Das Ergebnis ist Jonas‘ Stimme in dieser neuen Spezialfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS mit Jonas Rashedi und Tim Wiegels.
Tim allerdings war in einer Brauerei und hat Craft Beer getrunken. Sonst eskaliert es bei ihm immer dienstags und nicht so am Wochenende, mittwochs geht er dann schwimmen.
Jonas geht jetzt jeden Tag eine Stunde spazieren, das hat er auch trotz Kater gemacht – bringt den Puls hoch. Sollte er wohl anfangen zu joggen? Die beste Regeneration hat er, wenn die Tochter mit der Oma spielt. Der Vorteil von Mehr-Generationen.
Kommen wir zur Folge: Tim erzählt nämlich, wie er eigentlich so geworden ist, wie er ist. Ein Studium zum Data Scientist gab’s damals nicht, das gibt allerdings guten Gesprächsstoff. Denn alle, die irgendwie über 30 sind und in Data arbeiten, haben diesen Data-Kram eigentlich nicht gelernt!
Zurück zu Tim: Sein Abi war schlecht, das Wirtschaftsinformatik-Studium ein Griff ins Klo, Bio-Informatik war dann das Richtige. Im Rückblick die Vorstufe eines Data Science-Studiums!
Schließlich bekam er ein steuerfreies Stipendium an einem privaten Institut und machte seinen Doktor – und dann gings richtig los. Er musste die Sprache von Data Science noch lernen, aber dann ist er ist coolen Unternehmen unterwegs gewesen.
Und am Ende der Folge geht es dann noch um das Thema Urlaub vs. Reise. Spoiler: Jonas versteht das Konzept von Urlaub nicht. Ist er ein Workaholic?
Wir finden raus, dass ihm die Kultur und das Entdecken wichtiger sind als am Strand rumliegen – auch okay! Und ohne Laptop in den Urlaub zu fahren geht für beide Jungs mal gar nicht! Tim lag schließlich letztens in der Strandmuschel und hatte dann DIE IDEE für LinkedIn.
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Diesmal gibt es bei MY DATA IS BETTER THAN YOURS keinen Gast – Jonas Rashedi nimmt Euch alleine mit auf eine Reise in das letzte Jahr und in das kommende Jahr!
Was ist im Podcast so passiert und was hat er sich vorgenommen?
Wie verändert Data und AI unser Handeln?
Für Jonas ist dieses Jahr sehr viel passiert, er war viel unterwegs für The Data Institute und kommt jetzt dazu, zu reflektieren und verschiedene Themen einzuordnen.
Denn im Bereich Data ist viel passiert. Künstliche Intelligenz ist durch ChatGPT zu einem Dauerbrenner geworden und alle Unternehmen wollen die AI in ihre Arbeit integrieren. Doch der Use Case, der so wirklich den Durchbruch bringt, der fehlt noch.
Außerdem würde sich Jonas wünschen, dass KI nicht nur dafür genutzt werden würde, noch mehr Geld zu verdienen, sondern mal etwas Gutes zu tun, z.B. gegen den Klimawandel oder Armut.
Im nächsten Jahr wird in Jonas‘ Augen der AI-Act starke Auswirkungen haben. Das ist auch nötig, denn wir brauchen robuste und geprüfte KI-Systeme.
Außerdem geht er auf den neuesten Schrei ein: Edge Analytics! Zurzeit werden Daten zentral abgelegt und dann visualisiert, in Zukunft wird die Datenverarbeitung direkt am Entstehungsort zunehmen.
Und natürlich gibt Jonas auch ein paar Tipps: Statt externe KI-Experten zu suchen, schaut Euch doch mal in Euren Data Science-Abteilungen um! Da sitzen einige, die schon richtig viel in Richtung KI machen – und Ihr könntet die wirklich vergraulen, wenn Ihr von außen Druck ausübt!
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00:00:00 Intro
00:01:06 Was ist mit dem Podcast?
00:04:02 Die passenden Gäste
00:04:38 Tim ist mit dabei
00:05:38 Was passiert ist in 2023
00:07:40 Data in 2023
00:11:52 AI geht nicht vor Data Science
00:12:48 Vorhersagen für 2024
00:17:38 Jonas‘ Wünsche
00:18:34 Jonas in 2024
00:20:57 The Data Institute
00:21:43 Persönliche Entwicklung
00:23:11 Wünsche für die Hörer:innen -
Wie wirkt der AI Act auf die Wirtschaft von Deutschland? Was bedeutet die Ethik von AI?
Wo kommt bei unterschiedlichen Themen Bias her und was bedeutet das für die unterschiedlichen Modelle? Und wie kann man eine AI-Strategie für den Mittelstand einführen?
Diese spannenden Fragen beantwortet in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS die VP Big Data Advanced Analytics bei der Commerzbank: Julia Sterling. Sie ist Expertin für AI Governance und AI Strategie und stellt sich den Fragen von Host Jonas Rashedi.
Die Commerzbank ist durch die verschiedenen Gesetze, die für Banken gelten, bereits stark reguliert – und trotzdem gibt es durch den AI-Act Neuigkeiten.
Der AI-Act wurde Anfang Dezember in Brüssel beschlossen, nachdem er seit April 2021 diskutiert wurde und gilt für alle EU-Mitgliedsstaaten und das auch sofort, er muss nicht mehr in weiteren Parlamenten beschlossen werden. Julia erklärt anschaulich, welche Bereich dieses neue Gesetz anspricht und was das für Unternehmen bedeutet.
Die Idee des AI Acts? Die EU-Bürger:innen schützen, sodass deren „Wellbeing“ sichergestellt ist und die KI nichts tut, was gegen die Grundrechte oder die demokratischen Rechte läuft.
Dabei kann auch ein Vergleich zur DSGVO gezogen werden, dadurch, dass es um Daten geht, überschneiden sich natürlich viele Themen. Das Gesetz wird jedoch alle Industrien betreffen.
Beispielsweise gibt es Unacceptable Risks wie Social Scoring – das darf nicht eingesetzt werden, weil es ein signifikanter Einschnitt in das Leben von Menschen wäre.
Julia erklärt, was Unternehmen tun müssen, um herauszufinden, ob sie den AI-Act erfüllen und gleichzeitig sich innovativ nach vorne entwickeln können. Die Verantwortung liegt dabei immer beim Unternehmen selbst. Ein Problem sind dabei auch die KI-Lieferketten. Denn viele Programme bauen aufeinander auf. Ist dann in einer Software bereits ein Bias drin, dann entwickelt sich dieser in allen weiteren, darauf aufbauenden Programmen weiter – ein Teufelskreis. Schnell kommen wir hier in philosophische Fragen, die nicht so einfach zu beantworten sind.
Wichtig ist es auch, Transparenz für die Enduser zu schaffen und zwar in so einfachen Worten, dass es auch diejenigen verstehen, die nicht jeden Tag mit Künstlicher Intelligenz zu tun haben.
Außerdem erklärt Julia, wie man eine KI-Strategie im Mittelstand aufbauen könnte und erzählt dabei von den 6 Säulen, welche die Commerzbank für die Etablierung der AI-Strategie genutzt hat.
Ganz klar: Zu Beginn brauchst Du erstmal eine Data-Strategie, bevor Du mit Artificial Intelligence starten kannst!
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Zum LinkedIn-Profil von Julia: https://www.linkedin.com/in/julia-sterling-38a25238/
Zur Webseite der Commerzbank: https://www.commerzbank.de/
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Zum Buch „The Brussels Effect“: https://www.amazon.de/Brussels-Effect-European-Union-Rules/dp/0190088583
00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:07 Vorstellung Julia Sterling
00:01:49 Organisation rund um Julia
00:03:30 Was ist KI?
00:04:38 Was ist der AI-Act?
00:09:09 Lieber selbst regulieren
00:11:28 KI in der Strafverfolgung
00:13:41 Was muss man als Unternehmen tun?
00:19:35 Bias durch ChatGPT
00:22:09 Verschiedene Stakeholder für AI
00:25:15 Erklärbarkeit und adressatengerechte Kommunikation
00:28:48 AI-Strategie
00:30:45 AI-Strategie als Mittelstand
00:34:01 Julia’s Data-Game - Laat meer zien