Das einzig beständige ist der Wandel und Software ist niemals fertig. Aber warum denken wir dann Daten und KI als Projekte mit fixem Enddatum? Und wie geht es besser? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Romina Medici Global Head of Platform Strategy & Data Governance bei E.ON Digital Technology

In der Softwareentwicklung sind DevOps und CI/CD keine allzu neuen Begriffe mehr, denn wir haben verstanden, dass Software kein fertiges Produkt ist sondern auch im laufenden Betrieb Weiterentwicklungen braucht. Und eigentlich sollte es mit Data & AI Produkten doch auch so sein. Wir bauen auf und entwickeln etwas weiter, wenn die Kund*innen es endlich nutzen.

So die Theorie, aber allzu oft ist es dann eben doch Wasserfall. Deadline. Dashboard ausgeliefert und weiter zum nächsten Projekt in der übervollen Pipeline.

Und das wird zum Problem!

Denn gerade bei Datenprojekten ändern sich fast ständig Parameter und auch Anforderungen. Die Welt steht nicht still und genau so sollte es auch unsere Daten nicht. Deshalb täten wir gut daran diese wie ein Softwareprodukt zu behandeln.

Sie kontinuierlich weiterzuentwickeln und zu pflegen. Eben im Betriebsalltag bei den Menschen die sie wirklich nutzen.

Und diese Datenprodukte kann man sehr breit verstehen. Genau wie die Technologie in der sie abgebildet sind.

Vom Hochglanzdashboard zur Rohdatentabelle. Alles kann ein Produkt sein, wenn es deinen Kunden hilft.

Ob in einem klassischen Warehouse oder Data Mesh. Mit ETL, ELT oder nur virtuellem Zugriff. Die Technik ist letztlich das Vehikel mit dem du den Mehrwert lieferst.

Und jetzt der Clou: Es gibt ein Thema vor dem kann es sich kein Unternehmen leisten davon zu laufen oder es zu ignorieren. Die generativen KI Anwendungen.

Das tolle dabei: Diese laufen auf semantisch harmonisierten Daten dreimal so gut wie auf dem Chaos. Wenn da kein Grund ist jetzt endlich mal die Datenschicht in den Griff zu bekommen, weiß ich ja auch nicht.

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Buchempfehlung von Romina: KI braucht Führung - Jan Ahrend

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▬▬▬▬▬▬ Kontakt: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

E-Mail: [email protected]

▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

00:00 Intro und Vorstellung

02:28 Das Product Operating Model

05:03 Transformation und Continuous Improvement

09:11 Datenprodukte und semantische Harmonisierung

12:19 Die Rolle von Gen.AI in der Datenstrategie

15:21 Transformation als Operating Model

18:20 Integration von KI und Business-Strategie

21:30 Wertschöpfung durch Daten und KI

24:00 Die Rolle des CEOs in der Transformation

27:42 Skalierung und Change Management

31:54 Herausforderungen bei der Skalierung

36:40 Fundamentale Voraussetzungen für erfolgreiche Transformation

37:27 Proaktive Ansätze in Unternehmen

38:41 Prozessoptimierung durch Technologie

40:13 Die Zukunft der menschlichen Arbeit

42:14 Transformation und persönliche Entwicklung

44:54 Kreativität und menschliche Interaktion in der KI-Ära

50:03 Schlussfolgerungen und Ausblick auf die Zukunft