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Wie gelingt der Wandel von manuellem Reporting zur echten Datendemokratie? Wie sieht ein moderner BI-Rollenmix in einem großen Handelsunternehmen aus? Und was passiert, wenn ein einziger Use Case plötzlich alle begeistern will?
Philip gibt tiefe Einblicke in die Arbeit eines BI-Generalisten in einem Unternehmen, das seit Jahren auf ein zentrales, hochmodernes Data Mesh setzt – und dessen Datenabteilung mittlerweile über 60 Personen umfasst. Wir erfahren, wie zentrale Dashboards entstehen, welche Rolle GenAI in der Produktsuche spielt und warum ein Machine Learning Use Case direkt im Proof of Concept live gehen musste – weil der Hebel einfach zu groß war, um zu warten.
Besonders eindrücklich ist ein Projekt mit dem Non-Food-Fachbereich: Hier wurde aus verstreuten Excel-Tabellen eine konsolidierte, datengestützte Sicht auf Sortimente, Kundenfeedback und Verkaufsperformance. Philip erzählt, wie aus Ideen konkrete Tools werden – und warum Datendemokratisierung nicht mit Technik beginnt, sondern mit Neugier.
Zum Schluss geht es auch um Philip selbst: Wie er vom Java-Entwickler zum Datenarchitekten wurde, warum er sich als Enabler versteht – und warum gute Datenarbeit vor allem eines braucht: Menschen, die Brücken bauen können.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
Zum LinkedIn-Profil von Philip: https://www.linkedin.com/in/philip-rutkowski-a81386226/
Zur Webseite von Tchibo: https://www.tchibo.de/
Zu allen wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast: https://linktr.ee/jonas.rashedi
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By Jonas RashediWie gelingt der Wandel von manuellem Reporting zur echten Datendemokratie? Wie sieht ein moderner BI-Rollenmix in einem großen Handelsunternehmen aus? Und was passiert, wenn ein einziger Use Case plötzlich alle begeistern will?
Philip gibt tiefe Einblicke in die Arbeit eines BI-Generalisten in einem Unternehmen, das seit Jahren auf ein zentrales, hochmodernes Data Mesh setzt – und dessen Datenabteilung mittlerweile über 60 Personen umfasst. Wir erfahren, wie zentrale Dashboards entstehen, welche Rolle GenAI in der Produktsuche spielt und warum ein Machine Learning Use Case direkt im Proof of Concept live gehen musste – weil der Hebel einfach zu groß war, um zu warten.
Besonders eindrücklich ist ein Projekt mit dem Non-Food-Fachbereich: Hier wurde aus verstreuten Excel-Tabellen eine konsolidierte, datengestützte Sicht auf Sortimente, Kundenfeedback und Verkaufsperformance. Philip erzählt, wie aus Ideen konkrete Tools werden – und warum Datendemokratisierung nicht mit Technik beginnt, sondern mit Neugier.
Zum Schluss geht es auch um Philip selbst: Wie er vom Java-Entwickler zum Datenarchitekten wurde, warum er sich als Enabler versteht – und warum gute Datenarbeit vor allem eines braucht: Menschen, die Brücken bauen können.
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