By Tim Ebner
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Warum ist Datenqualität so wichtig? In welchen Abteilungen ist sie gut und wo ist sie schlecht? Was bedeutet Datenqualität überhaupt?
Darum geht es in der neuen Folge von Datendurst. Host Tim Ebner hat diesmal Christian Krug vom Podcast Unf*ck Your Data zu Gast. Auch wenn man mit dem Namen oft im Spam-Filter hängenbleibt, ist es Christian wichtig, Dinge zu „unf*cken“.
Neben seinem Podcast arbeitet er bei Frauscher Sensortechnik als Global Data Architect und baut dort eine zentrale Datenplattform und damit einhergehend auch ein Data Team auf. Dazu gehört auch, digitale Produkte aufzubauen und dabei interne und externe Daten zusammenzubringen. Frauscher stellt Radsensoren her, die - ganz einfach erklärt – dafür sorgen, dass Züge nicht ineinander fahren.
Christian‘s Credo: Unternehmen müssen sich mehr mit Datenqualität beschäftigen!
Denn Datenqualität ist wichtig, wenn Du Entscheidungen auf Basis von Daten treffen möchtest. Dafür macht Christian auch eine einfache Analogie zum Kauf eines Autos. Möchte man verschiedene Autos vergleichen, braucht man Daten, zum Beispiel Kaufpreise. Aber auch beim Hype-Thema KI ist Datenqualität wichtig, denn wenn die KI mit schlechten oder fehlerhaften Daten gefüttert wird, dann sind die Ergebnisse davon schlecht.
Christian und Tim sind sich einig: Manchmal sind schlechte Daten aber auch besser als gar keine Daten. Denn wenn Du nicht mit schlechten Daten anfängst, wirst Du nie gute Daten haben.
Doch was ist eigentlich Datenqualität?
In Christian’s Augen bedeutet es, dass Daten, die für eine Entscheidung benötigt werden, in der richtigen Aktualität auswertbar vorliegen. Mängel können dabei Unvollständigkeit, das Format, falsche Daten, nicht integrierte oder veraltete Daten sein.
Dabei ist die Datenqualität oft dann gut, wenn viel Aufmerksamkeit auf dem zugrundeliegenden Thema liegt und Druck von außen da ist. Beispiele dafür sind Finance- und bald auch ESG (Environmental, social, governance), also Nachhaltigkeit. Auch in bestimmten Branchen, wie z.B. dem Pharma- oder dem Versicherungs- und Banken-Bereich, in denen viele Kontrollen stattfinden, sind die Daten oft auch sehr gut.
Schlecht wird die Datenqualität dann, wenn eben nicht darauf geguckt wird, es keine Reportings gibt und nicht kontrolliert wird. Christian erklärt, dass das vor allem im HR oft ein Problem ist. Dabei können wir es uns eigentlich nicht mehr erlauben, in der HR-Abteilung mit schlechten Daten zu arbeiten.
Die Qualität in den Abteilungen kann man durch Incentives und die Untersützung vom Top-Management verbessern. Hier hilft es, einfach mal einen Tag „mitzugehen“ und dabei herauszufinden, welche Daten und Reportings nötig sind, um den Mitarbeitenden das Leben zu vereinfachen.
Christian’s Tipp: Der erste Schritt für die Erhöhung der Datenqualität ist, herauszufinden, wo es klemmt.
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Was ist eigentlich ein GPT? Was unterscheidet eine KI von einem GPT? Wie baut man ein GPT auf und welche Technologien gibt es dafür? Was hat das Ganze mit Datenqualität zu tun? Und was kann man mit einem UnternehmensGPT machen?
Darüber spricht Host Tim Ebner in der neuen Folge von Datendurst mit Sarah Stemmler. Die kennen wir schon aus der letzten Folge Datendurst, in der es um’s Gründen ging. Denn Sarah hat sich gemeinsam mit ihrem Partner Sebastian selbstständig gemacht und das KI-Start up Synsugar gegründet, mit dem sie Unternehmen helfen, betriebliche Abläufe mit KI zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Und dazu gehört mittlerweile auch, UnternehmensGPTs zu entwickeln.
Doch was ist ein GPT überhaupt? Seit der Veröffentlichung von ChatGPT wurde der KI-Hype losgetreten. Dabei gibt es das Thema schon seit den 50ern und viele Unternehmen setzen es schon jahrelang ein.
GPT steht dabei für eine spezielle Technologie, die das Unternehmen OpenAI (die Gründer von ChatGPT) entwickelt hat. Die Abkürzung steht für Generative Pretrained Transformers.
Ein GPT ist somit eine spezielle Art von KI, wozu ja auch Predictive Maintenance und ähnliche Dinge gehören. Der Klassiker ist: Text-Input und Text-Output. Die gleiche Architektur funktioniert auch bei Bildern: Text-Input und Bild-Output. Außerdem kann ein GPT auch Code generieren und mittlerweile gibt es Forschungen zum Einsatz in Wettermodellen.
Doch was unterscheidet nun ein GPT von einem UnternehmensGPT?
Im Grunde heißt das, dass Unternehmen für ihre eigenen Anwendungsfälle ein GPT entwickeln. Dieses ist dann verknüpft mit den eigenen Daten bzw. der internen Wissensdatenbank. Sarah erzählt zum Beispiel von dm, wo dies mit der Tochter dm Tech umgesetzt wurde.
Doch warum nicht einfach ChatGPT mit den eigenen Daten füttern?
Hier kommen der Datenschutz und IT-Security dazwischen. Denn hochsensible Daten möchte man nicht mit ChatGPT in Verbindung bringen, zudem kann man bei dieser Lösung Daten nur sehr gezielt hochladen.
Eine eigene GPT-Variante löst diese Probleme. Dabei bedient man sich an den Sprachmodellen vom Markt und verbindet sie mit eigenen Daten.
Das ist zudem auch eine viel kostengünstigere Lösung, denn das Training eines komplett neu entwickelten Systems kostet mehrere 100 Millionen.
Sarah gibt noch ein paar Tipps zum Start mit einem eigenen GPT. Wichtig ist hierbei, sich zuerst Gedanken über die eigenen Use Cases zu machen. Dazu gehört auch die Datenvorbereitung, denn viele Unternehmen haben keine Single Source of Truth, die man hierfür benötigt.
Außerdem wichtig: Informiert Euch über den EU AI-Act, wenn Ihr ein eigenes GPT umsetzen wollt!
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Über das BayernGPT: https://synsugar.com/blog/freistaat-bayern-plant-bayerngpt
Über das Unternehmens-GPT von dm: https://open.spotify.com/episode/2fSn7aAwykXafucpwRAlNR?si=f46a586d1c1d45ce
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Wie verändert sich der Alltag durch die Selbstständigkeit? Welche Sorgen macht man sich (begründet oder unbegründet) vorher? Welche Vorteile hat die Selbstständigkeit und wie kommt man mit den Gedanken dazu klar, dass man damit vielleicht nicht den Kühlschrank füllen kann? Wieso ist Positionierung eine never-ending Story?
Darüber spricht Host Tim Ebner in der neuen Folge von Datendurst mit Sarah Stemmler.
Sarah hat 4 Jahre im Angestellten-Verhältnis gearbeitet und sich dann selbstständig gemacht – nun auch 4 Jahre. Doch wie ist sie überhaupt zu der Selbstständigkeit gekommen?
Sarah kommt aus einer Gründerfamilie und fand Unternehmertum immer schon spannend. Auch ihr Lebenspartner Sebastian ist selbstständig und langsam aber sicher kam Sarah auf den Geschmack. Ihre Gründung kam allerdings zu einem schlechten Zeitpunkt: Kurz vor Covid und dem Lockdown. Das war für Sarah ein holpriger Start, sie fühlte sich gefangen und zunächst mit Selbstmitleid erfüllt, nahm dann aber die Möglichkeit wahr, sich intensiver mit der Selbstständigkeit zu beschäftigen.
Dazu gehörte auch das digitale Vertriebsmarketing, was sie vorher nicht viel genutzt hatte. Doch Personal Branding ist viel wert und die Wirkung davon nicht zu unterschätzen.
Innerlich setzte sie sich die Grenze von einem Jahr und merkte dann: Das hat funktioniert! Sie wollte weitermachen, nicht wieder zurück in die Festanstellung. Und sie merkte, dass sie durch die Selbstständigkeit auch viel spannendere Themen und Projekte um sich herum hatte.
Nach 2 Jahren gründete sie dann gemeinsam mit ihrem Lebenspartner – eine Sache, die viele Menschen nicht unbedingt tun würden! Doch viele Gespräche und auch der Wunsch danach, nicht mehr als Einzelkämpfer unterwegs zu sein, sorgten dann für ein positives Bild.
Nun hat Sarah einen Sparringspartner und teilt sowohl die Freiheit als auch die Verantwortung gemeinsam mit Sebastian im Unternehmen synsugar, mit dem sie Unternehmen hilft, betriebliche Abläufe mit KI zu optimieren und die Produktivität im Unternehmen zu steigern.
Doch wie positioniert man sich als Freelancer oder auch Unternehmen?
Für Sarah ist es wichtig, zunächst einmal herauszufinden, was man selbst möchte. Denn wenn es keine klare Positionierung gibt, dann erhält man immer wieder Anfragen, die extrem divers sind und damit auch viel Zeit fressen.
Ihr Tipp ist es, optimistisch zu sein, denn wer sollte schon von einem Pessimisten kaufen wollen?
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Was sind die Grundpfeiler für GA4-Tracking? Und was ist eigentlich so besonders an Google Analytics 4, das Universal Analytics abgelöst hat?
Darum geht es in der neuen Folge von Datendurst! Tim Ebner, der Host der Show, spricht mit Vikash Sharma, einem strukturierten Digital Analyst mit dem Fokus auf GA4. Vikash hat früh Erfahrung in Großkonzernen, u.a. OTTO und T-Online gemacht. Jetzt ist er selbstständig mit dem Konzept Collect, Understand, Visualize.
Vikash wollte immer schon mit Zahlen, Daten und Fakten verstehen, was für Entscheidungen Menschen treffen. Aus dem Grund hat er Psychologie studiert, dann mehrere Stationen in Konzernen gemacht, wollte dann aber agiler werden und hat sich gleichzeitig mit seiner Auswanderung nach Asien selbstständig gemacht. Spannenderweise hat Vikash eine estländische Firma, was für ihn einige Vorteile bietet.
Durch die Betreuung großer Accounts in den Konzernen konnte er wertvolle Erfahrungswerte sammeln. Und deswegen erzählt er auch, wofür sein Konzept steht:
Collect bedeutet, erstmal Daten zu erheben, zu sammeln und datenschutzkonform zu machen. Hierzu gehört auch, herauszufinden, an welche Tools Daten in welcher Form gesendet werden. Auf der Basis kann man dann die Implementierung und damit das Tracking aufbauen.
Understand bedeutet, Daten in einen Kontext zu setzen und zu verstehen. Die Aussage „wir haben am Montag 10.000 Produkte verkauft“ ist nämlich wertlos, wenn man nicht den Kontext dazu hat, wie viele Produkte normalerweise an einem Montag verkauft werden und wie viele User einen Checkout gestartet, aber abgebrochen haben.
Visualize bezieht sich dann auf die Datenvisualisierung – aber zielgruppengerecht! Bei der Vorstellung von Daten neigt man oft dazu, ins absolute Detail zu gehen, doch vielleicht möchte die Zielgruppe genau diese Informationen gar nicht haben. Deswegen muss man sich immer fragen, wer der aktuelle Stakeholder ist, welche Informationen dieser benötigt und welches Informationsbedürfnis sie oder er hat.
Als Visualisierungstool empfiehlt er Python zum Austausch mit anderen Analysten, ansonsten aber auch Tableau, PowerBI oder Looker Studio.
Außerdem geht es um die Besonderheit von GA4 im Vergleich zu UA und wie die Migration stattfinden kann. Vikash empfiehlt immer, ein ordentliches Tracking-Konzept zu erstellen, bevor die Umsetzung mit Events erfolgt. Schließlich soll alles wartbar bleiben und die Fragen der Stakeholder sollen in vernünftige KPIs übersetzt werden.
Der Fokus sollte immer auf der gesamten Data-Wertschöpfungskette liegen!
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Wie macht man interessante Dashboards, die auch wirklich genutzt werden? Und was wollen Dashboard-User wirklich sehen?
Darüber diskutiert Host Tim Ebner in der neuen Folge von Datendurst. Zu Gast ist Evelyn Münster, die auf Data Visualisation und Storytelling spezialisiert ist.
Es geht um ein Thema, das eigentlich so einfach scheint und trotzdem so viele Probleme hervorruft: Gute Dashboards. Diese müssen nach Evelyn vor allem drei Dinge erfüllen: Klarheit, Interpretierbarkeit und Relevanz.
Für Evelyn war es immer schon ein Anliegen, Dinge zu visualisieren, die sie nicht sehen kann und dadurch zu erkennen, was Dinge für Auswirkungen haben. Das bezieht sie nicht nur auf ihren Körper, sondern auch auf Websites. Als sie anfing mit der Data Visualisation wurde das noch kaum gemacht. Sie startete also mit Dashboards im Onlinemarketing, erstellte ein Produkt – doch die Menschen nutzten dieses nicht. Denn Ästhetik reicht für ein gutes Dashboard nicht aus, ansonsten finden User die Dashboards zwar interessant – aber interessant ist die kleine Schwester von scheiße und bedeutet vor allem nicht relevant.
Wichtig ist zu erkennen, was hinter den Daten steht und wie der Kontext dazu aussieht – eigentlich wie Indizien in einem Kriminalroman.
Evelyn ist es wichtig, die persönlichen Präferenzen der User zu befriedigen. Deswegen mag sie es auch nicht, wenn generelle Aussagen getroffen werden, wie z.B. dass Pie Charts grundsätzlich schlecht sind. Sie bringt Beispiele, an welchen Stellen genau diese Charts eine gute Visualisierung sein können.
Der Kern eines guten Dashboards ist es, gute Datenfragen zu stellen. Evelyn bezeichnet das als Dark Art of Data Analytics. Die Kernaufgabe von Analytics Leaders ist es nicht, Dashboards zu bauen, sondern mit den Business Usern dazusitzen und herauszufinden, was ihre Fragen und Probleme sind. Dazu gibt sie den Vergleich zu Henry Ford, wenn dieser seine Kunden gefragt hätte, was sie gerne hätten, dann hätten sie sich schnellere Pferde gewünscht – das eigentliche Problem war aber, dass die Fortbewegung nicht schnell genug war.
Bei Data Visualisation geht es also darum, herauszufinden, wo die Probleme wirklich liegen – mit dem Ziel, Business Impact zu generieren. Evelyn gibt dazu auch ein paar Beispiele für gute Datenfragen.
Erst danach sollten Dashboards designed werden. Der Game Changer liegt also im guten alten Gespräch.
Zum Schluss hat Evelyn noch ein Geschenk für die Hörenden, und zwar einen kostenlosen Crashkurs vom Chartdoktor.
Zum LinkedIn-Profil von Evelyn: https://www.linkedin.com/in/evelynmuenster/
Zum Chartdoktor-Crashkurs: https://www.chartdoktor.com/chart-doktor-test
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Was macht Analysen im Streamingumfeld denn so besonders? Wie kriegt man Daten im Streamingumfeld analysebereit? Welche Analyseprodukte kommen dabei raus?
Darum geht es in der neuen Folge von Datendurst. Der Host Tim Ebner spricht mit Sascha Leweling, Head of Customer Analytics bei RTL+, dem Streamingdienst von RTL unter dem Konzern Bertelsmann.
Sascha war vorher bei Obi und hat im Marketingbereich promoviert – und aus dem Studium kennen sich die beiden Data-Liebhaber auch!
Sascha’s Ziel ist es, RTL+ zu enablen, datengetrieben zu arbeiten. Dabei beschäftigt er sich natürlich auch viel mit der Weiterentwicklung seines eigenen Teams.
Doch was macht Analysen im Streaming-Umfeld überhaupt so besonders?
Bei RTL+ gibt es verschiedenste Angebote, neben dem Reality-TV, für das die App besonders bekannt ist. Doch eigentlich sind alle Mediengattungen vertreten, von Hörbüchern über Podcasts, Musik und Magazine bis hin zu den bekannten Serien, aber auch Sport-Übertragungen.
Um die Frage zu beantworten, ist es für Sascha allerdings wichtig, nochmal genau zu erklären, was Analytics überhaupt bedeutet, denn das ist ein Begriff, der viel genutzt wird, vor allem als Synonym zu Reportings. Das ist allerdings nur ein Teil von Analytics, denn im Vordergrund steht, datengetriebene Insights zu generieren und Menschen zu enablen, mit diesen datengetrieben zu arbeiten. Jeder im Produkt soll die Daten selbst verstehen und damit arbeiten können, damit sich die Analytics-Teams noch tiefer in die Daten eingraben und noch tiefere Insights kreieren können.
Die Herausforderung bei den Streaming-Analytics besteht unter anderem in der riesigen Datenmenge, die erstellt wird und darin, dass diese Rohdaten ja zunächst aggregiert werden müssen. Um das zu erklären, tauchen Tim und Sascha tief in den „Maschinenraum“ ab und diskutieren die Messungen.
Die nächste Herausforderung ist dann die Zielgruppe. Diese sind bei RTL+ nämlich total unterschiedlich, was vor allem bei Accounts, die in einem Haushalt geshared werden, nochmal komplizierter wird.
Sascha listet dabei die Metriken und Dimensionen auf, die er am meisten betrachtet:
Sascha gibt den Tipp: Miss nicht alles, was du kannst, sondern alles, was du brauchst und achte dabei auch darauf, was deine Stakeholder brauchen. Hier benötigt man einen gesunden Pragmatismus, auch wenn das Analystenherz dabei blutet.
Übrigens:
Sascha sucht für sein Team bei RTL+ gerade einen Senior Data Analyst. Wichtig ist ihm dabei vor allem ein offenes Mindset und die Motivation, auch mal selbst loszulaufen – das ist sogar noch wichtiger als die technischen Skills auf dem Papier! Wenn Ihr Interesse habt, dann schaut mal hier: https://jobsearch.createyourowncareer.com/RTL/job/K%C3%B6ln-Senior-Data-Analyst-%28mwd%29-NW-50981/1061609701/
Zum LinkedIn-Profil von Sascha: https://www.linkedin.com/in/dr-sascha-leweling-410b6b7a/
Zur Website von RTL+: https://plus.rtl.de/
Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/
„Social verändert sich jeden Tag, man muss aber am Ball bleiben.“ – das sagt Florian Litterst in der neuen Folge von Datendurst, in der er von Tim Ebner interviewt wird.
Florian war 11 Jahre im Konzern und hat sich dann 2016 selbstständig gemacht mit Social Ads. Mittlerweile führt er die Agentur Adsventure für Social- und Performance-Ads, hat 11 Mitarbeitende und über 30 Kunden. Dabei legt Florian den Fokus auf Social Ads und Neukundengewinnung, auf eCommerce und Direct-to-Consumer-Marken. Zu seinen Kunden gehören Digital Brands wie Everdrop, aber auch Established Brands.
Tim und Florian sprechen darüber, dass es wichtiger ist, als Beratung Mehrwert zu liefern, als das Wissen bei sich zu behalten und Gate-Keeping zu betreiben.
Der Kern der Folge ist aber, wie sich Social Media Daten in den letzten 3 Jahren verändert haben, unter anderem durch das iOs-Update und den datenschutzfreundlicheren Umgang von Apple. Der Algorithmus ist Content-getriebener geworden.
Tim macht das an einem Beispiel fest, dass sich durch die ganze Folge zieht: Katzen-Yoga!
Wenn Du auf Video-Views, Reichweiten oder Impressionen gehst, dann macht es weiterhin Sinn, das Targeting granular zu definieren. Ansonsten ist es sinnvoll, auf die KI-getriebene Optimierung der Plattform zu gehen. Die beiden diskutieren auch über Core-Audiences und darüber, wie Reichweitenkampagnen gut funktionieren. Das Creative sucht sich seinen Weg und ist damit auch „the new targeting“. Florian erklärt das anhand vom TikTok-Algorithmus – auch hier wird das Video an eine Kohorte ausgespielt, ist diese interessiert und reagiert gut, dann kommt die nächste Kohorte dazu. Sein Mantra: Strategie ist wichtiger als die Botschaft, die ist wichtiger als die Anzeigengestaltung und das ist wichtiger als das technische Setup.
Dann geht es noch um die Daten, die Facebook sammelt und warum gerade so ein starker Push in Richtung Meta stattfindet. Dabei werden in die Algorithmen Daten zur Nutzung, der Verbindung zu Unternehmen und Freunden, Gruppen und dem Verhalten eingebunden. Das Datenprofil wird dadurch immer tiefer angereichert und es geht nicht nur um das Verhalten auf den Plattformen selbst, sondern auch die Inhalte von Websites, die man sich anschaut.
Zum Schluss gibt es noch eine moralisch-ethische Diskussion darum, wie wichtig es ist, die Privatsphäre der User zu schützen und auch um das Erkennen von Anomalien der Kampagnen-Performance.
Zum LinkedIn-Profil von Florian: https://www.linkedin.com/in/florianlitterst/
Zur Website von adsventure: http://www.adsventure.de/
Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/
Warum ist datengetriebene oder auch dateninspirierte Kreation so schwierig? Darüber diskutiert Tim Ebner in dieser neuen Folge von Datendurst mit Stephanie Verch. Die hat schon 2013 das erste Mal Social Media und Daten verknüpft, als das noch gar nicht so dominant und vertreten war. Das gemeinsame Verständnis füreinander fehlte schon damals – aber da kommen die beiden im weiteren Verlauf der Folge zu.
Stephanie ist mittlerweile selbstständig als Unternehmensberaterin mit dem Fokus auf digitale Transformation und Kommunikation. Sie unterstützt Unternehmen dabei, Strategien zu erstellen und diese operativ umzusetzen.
Eins ihrer Ziele ist es, den Kreativabteilungen dabei zu helfen, virale Themen datenbasiert aufzuspüren. Und genau das, das Vorantreiben der datenbasierten Transformation, ist manchmal wie eine heiße Kartoffel, die keiner fangen will. Die Frage ist nur, wie man diese Kartoffel auf eine angenehme Temperatur bringt, sodass man sie nicht nur fangen, sondern auch essen will. Denn es gibt viele Teams, die mit Daten gerne wenig zu tun haben möchten, für die Daten eine neue, fast unlösbare Aufgabe darstellen, oder die sogar schummeln. Das liegt laut Stephanie an drei Dingen: Am Ego, weil man von den eigenen Dingen so überzeugt ist, obwohl die nicht datenvalidiert sind, an Angst, dass man mit der eigenen Inkompetenz konfrontiert wird und Kritik dafür erntet, dass man nicht so viel über Daten weiß und an Unsicherheit beim Umgang mit Daten und Dashboards.
Doch oft liegen die Probleme noch tiefer: Stephanie mag es gerne, wenn es Hierarchien gibt, in denen Strategien klar vorgegeben werden. Zudem fehlt oft der politische Groundwork, die Daten sind unsauber und es besteht viel Ungeduld bei denen, die nicht so viel Expertise haben. Auch der ROI ist oft nicht direkt erkennbar, denn der Aufbau von einem Data-Team ist kostenintensiv und hat nicht direkt Impact auf den Umsatz.
Dann kommt noch der Ausdruck „Innovationstheater“ in das Gespräch, das bedeutet, dass z.B. Data in der Kommunikation stark ausgeschlachtet wird und dahinter ist heiße Luft. Das ist ähnlich wie hohe Fluktuationen, die resultieren auch manchmal daraus, dass Unternehmen behaupten, etwas zu sein, was sie nicht sind.
Doch wie kann man Kreativen nun mit Daten helfen?
Tolle Kampagnen werden durch Daten nur besser und auch abgesicherter und weniger umstößlich. Ein Tipp der beiden ist, die bestehenden Prozesse aufzumalen und dann zu schauen, wie man die einzelnen Schritte mit Daten besser und messbarer machen kann. Hierbei helfen auch fachübergreifenden Meetings, bei denen die Traum-Prozesse skizziert werden. So können alle an einem Tisch sitzen und Strukturen und Schnittstellen aufgebaut werden.
Stephanie gibt zudem noch ein paar Tipps zum Kampagnenprozess mithilfe von Daten, wobei sie betont, wie wichtig es ist, die bestehenden Thesen zu verifizieren und erst Routen aufzubauen, wenn Daten eingebunden wurden.
Zum LinkedIn-Profil von Stephanie: https://www.linkedin.com/in/stephanieverch/
Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/
00:00:00 Intro in die Folge
00:01:08 Stellenmarkt für Data & Analytics
00:03:31 Vorstellung Steffi
00:07:00 Daten machen Angst und sind schlecht fassbar
00:10:21 Data ist ein Invest
00:12:33 Schummeln bei Data
00:17:48 Kommunikation und Kultur verbessern
00:20:49 Innovationstheater
00:22:24 Kreative für Daten motivieren
00:29:01 Zeit für Daten muss da sein
00:31:29 Strukturen aufbrechen
00:35:02 Prozesse für Data
00:40:52 Die perfekten Data-People
00:45:53 Learnings sind am wichtigsten
00:47:39 Schritte von Kampagnenprozess
00:51:44 Strukturen und Schnittstellen
Endlich gründen und: Ist Datendurst gestorben? | Tipps zur Gründung von Tim Ebner
Es ist einige Zeit seit der letzten Folge von Datendurst vergangen. Tim Ebner ist aber nicht eingeschlafen und Datendurst ist auch nicht gestorben. Doch es ist viel passiert im Leben von Tim. In dieser neuen Episode von Datendurst erzählt er, was.
Denn Tim hat leider seinen Job bei Territory im letzten Jahr verloren. Es gab viele Nebenschauplätze und er konnte sich nicht mehr auf das konzentrieren, was er dort aufbauen wollte.
Schon lange spielte er mit dem Gedanken, sich selbstständig zu machen, doch irgendwie stand ihm immer im Weg, dass er sich nicht traute. Und es war auch irgendwie immer eine neue Festanstellung in greifbarer Nähe.
Doch nun ist es soweit: Datendurst gibt es nun auch als Data-Beratung!
Die Gründung hat Tim allerdings viel Energie gekostet und er erzählt, was zu einer Gründung alles dazu gehört. Das waren nicht nur Mindset-Themen wie die Frage: Bin ich eigentlich zu alt zum Gründen? Was passiert, wenn das Geld nicht direkt reinkommt und er die gemeinsame Wohnung mit seiner Freundin nicht halten kann?
Tim baute sich aber das Umfeld, das er zur Gründung brauchte, von Beratern bis hin zu guten Freunden, die ihn unterstützten.
Er gibt Tipps zu Büchern und Podcastfolgen, die ihm geholfen haben, seine Blockaden zur Gründung zu lösen. Sein Tipp: Du kannst nicht kontrollieren, was Du fühlst, aber Du kannst kontrollieren, was Du machst.
Los ging es also mit dem Portfolio-Aufbau, unter anderem mit Hilfe des Gründungscoachings der Agentur für Arbeit. Auch ein Gründerzuschuss half ihm, die nötige Sicherheit zu fühlen. Dafür schrieb Tim übrigens einen 200 Seiten-langen Business Plan!
Und als er dann auf LinkedIn seinem Netzwerk offenbarte, dass er nun selbstständig ist, kamen auch direkt die ersten Kunden rein. Auch der Podcast sorgte für einen Kunden. Dazu hielt Tim Webinare, u.a. bei der OMR Education.
Doch Tim spricht auch über die „Papiertiger“-Themen, wie z.B. die Wahl einer richtigen Versicherung. Als Gründer sollte man sich mit Arbeitslosenversicherung, Betriebshaftpflichtversicherung, Vermögensschadenhaftpflicht, Gewerberechtschutz und Forderungsausfallversicherung beschäftigen. Auch die Kontoeröffnung war ein schwieriges Thema. Und schließlich entschied sich Tim auch dazu, die Marke Datendurst anzumelden und erklärt dabei den Unterschied zwischen einer Wort-Marke und einer Wort-Bild-Marke.
Sein administrativer Endgegner war schließlich das Finden einer Steuerkanzlei – ja, Steuerberater sind zurzeit extrem überladen und man muss hoffen, einen freien Platz zu bekommen!
Und auch der Podcast wird nun wieder belebt und Ihr könnt Euch monatlich auf neue Folgen freuen, für die Tim nun auch mit einer Agentur zusammenarbeitet.
Disclaimer: Diese Folge ist keine Rechts- oder Gründungsberatung, Tim teilt einfach nur seine Erfahrungen!
Moin Miteinander 😁 Philipp ist zu Gast. Wir sprechen über das Knaller Datenschutz-Urteil gegen die Telekom zu Google Analytics (Achtung: Clickbait 😂).
Dabei besprechen wir die Fragen:
Links:
Zum Abschluss ein kleines Sorry und eine Erklärung zur längeren Funkstille: Ich bereite gerade etwas vor... Deshalb mache ich gerade ganz nicht so viele Folgen. Aber: Ich gelobe Besserung und sobald die Sache spruchreif ist, sage ich natürlich Bescheid. Ihr könnt natürlich in der Zwischenzeit raten... Woran glaubt Ihr arbeite ich im Hintergrund? 😬
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