MY DATA IS BETTER THAN YOURS

By Jonas Rashedi

In unserer digitalen Welt gibt es einen entscheidenden Faktor, der über Erfolg und Misserfolg entscheidet: Daten.

Jonas Rashedi spricht in seinem Podcast jeden Freitag mit Gäst:innen aus dem Data- un... more

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FAQs about MY DATA IS BETTER THAN YOURS:

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MY DATA IS BETTER THAN YOURS episodes:

July 30, 2026 Vom Datensalat zur zentralen Dateninfrastruktur: Andrea Lederer (CDO Weleda) über Daten, Organisation und KI – live von der K5 – Folge 337
Warum eine über 100 Jahre alte Marke lange nicht sagen konnte, wie viel sie online verkauft – und was Andrea in zwei Jahren aufgebaut hat.
Live auf der K5 spricht Jonas mit Andrea Lederer, Chief Digital Officer bei Weleda, über Dateninfrastruktur, Reporting-Disziplin und die ersten KI-Piloten in einem über 100 Jahre alten Unternehmen.
Key Takeaways:
→ Wie ein 100 Jahre altes Unternehmen aus dem stationären Handel eine zentrale Dateninfrastruktur aufbaut
→ Warum eine CDO sechs Monate lang nicht sagen konnte, wie viel online verkauft wird
→ Wie aus einem geplanten KI-Pilotprojekt mit 10 Testern plötzlich 40 wurden
→ Welche Rolle Treiberbäume, Reporting-Disziplin und Single Source of Truth spielen
→ Warum PowerPoint bei Weleda (noch) gegen ein KI-generiertes HTML-Strategiepapier gewinnt
Über den Gast:
Andrea Lederer ist Chief Digital Officer bei Weleda und verantwortet dort Commerce, IT und Data. Zuvor war sie unter anderem bei Amazon, Expedia und Douglas tätig – dort hat sie auch mit Jonas zusammengearbeitet.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
🔗 Zum Linkedin Profil von Andrea Lederer: https://www.linkedin.com/in/andrea-lederer-010481/
🔗 Weleda: https://www.weleda.com
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📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM
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1h
July 23, 2026 Clinical Data Repository im Krankenhaus: Patientendaten über viele Klinik-Systeme hinweg zusammenführen – mit Gunnar H., CDO Sana Kliniken (2/2) – Folge 336
Warum jedes Krankenhaus sein eigenes KIS hat, was ein Master Patient Index löst – und warum ohne Daten keine KI läuft.
Ein Klinikkonzern, der in 20 Jahren durch Zukäufe gewachsen ist - und jetzt vor der Aufgabe steht, Dutzende unterschiedliche Klinik-IT-Systeme zu einem gemeinsamen Datenfundament zu vereinen. Gunnar Hoffmann, Chief Data Officer der Sana Kliniken AG, erklärt, warum Standardisierung im Gesundheitswesen eine ganz eigene Herausforderung ist - und warum ohne sie auch keine KI funktioniert.
Key Takeaways:
→ Warum jedes zugekaufte Krankenhaus sein eigenes klinisches Informationssystem mitbringt - und was das für die Konzern-Datenstrategie bedeutet
→ Was ein Clinical Data Repository ist und warum es sich von einem klassischen Data Warehouse unterscheidet
→ Wie ein Master Patient Index die Behandlungshistorie eines Patienten über mehrere Kliniken hinweg zusammenführt
→ Warum Gunnar Data Governance bewusst positiv statt regulatorisch positioniert
→ Wieso KI im Krankenhaus ohne kuratierte Datengrundlage nicht funktioniert - und wo Sana KI schon einsetzt
Über den Gast:
Gunnar Hoffmann ist Chief Data Officer der Sana Kliniken AG. Nach Stationen in der Beratung und beim Aufbau des Data Warehouse bei ProSiebenSat.1 ist er seit fast 17 Jahren bei Sana, seit rund vier Jahren verantwortet er als CDO die konzernweite Datenstrategie.
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51min
July 16, 2026Warum KI im Krankenhaus an Prozessen hängt – Stefanie K., Chief Transformation Officer der Sana Kliniken (Folge 335)
Prozesse aufschreiben, acht Klinikinformationssysteme konsolidieren, KI-Projekte auch mal stoppen — Transformation in 50 Krankenhäusern und 60 Ambulanzzentren.
Link zu unserem Partner der Folge: https://www.quest.com/mydata -
Was bremst Künstliche Intelligenz im Krankenhaus – die Technik oder die Organisation? Stefanie Kemp, Chief Transformation Officer der Sana Kliniken, kennt beide Welten: Sie hat Oracle Deutschland geleitet und gestaltet heute die Transformation eines Konzerns mit über 4 Millionen Patienten im Jahr. In der ersten Folge dieser neuen Podcastreihe geht es um Datenstrategie, Cloud-Souveränität und warum saubere Prozesse die eigentliche Voraussetzung für KI im Gesundheitswesen sind.
In dieser Folge erfährst du:
→ Warum ein digitalisierter schlechter Prozess trotzdem ein schlechter Prozess bleibt
→ Wie Sana von 8 KIS-Systemen auf eine konsolidierte, skalierbare Plattform kommt
→ Was 'Cloud-first, but not cloud-only' und Souveränität mit der Schwarz-Gruppe bedeuten
→ Wofür Sana die eigene Sana Data Solutions GmbH für klinische Daten gegründet hat
→ Warum bis 2030 über 500.000 Fachkräfte fehlen – und wie KI entlasten kann
Über den Gast:
Stefanie Kemp ist Chief Transformation Officer der Sana Kliniken AG. Zuvor war sie u.a. bei RWE und Vorwerk und leitete Oracle Deutschland. Sie verbindet technologische Tiefe mit dem Anspruch, im Gesundheitssystem echten Mehrwert für Patientinnen und Patienten zu schaffen.
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1h
July 09, 2026 Trusted Data Products: Business-Intent, Datenmodellierung und Trust Score – mit Ales Zeman, Quest (Folge 333)
Warum ein Datenprodukt bei einer Versicherung 350 Excel-Sheets und sechs Monate Abstimmung gebraucht hat – und wie sich Vertrauen in Daten messen lässt.
Was ist ein Datenprodukt – und warum scheitern so viele daran? Ales Zeman ist seit über 25 Jahren bei Quest und bringt die Vendor-Sicht auf Trusted Data Products mit. Mit einer Lego-Analogie, einem ehrlichen Versicherungs-Case (350 Excel-Sheets, 6 Monate) und einem Trust Score aus 9 Kriterien zeigt er, wie KI die Erstellung von Monaten auf Tage verkürzt – wenn das Fundament stimmt.
In dieser Folge erfährst du:
→ Warum ohne Business-Intent jedes Datenprodukt scheitert
→ Die Lego-Analogie: Ziel, Bausteine, Anleitung, Marketplace
→ Wie KI die Erstellung von Datenprodukten von Monaten auf Tage verkürzt
→ Wie ein Trust Score aus 9 gewichteten Kriterien Vertrauen messbar macht
→ Warum über 90% der KI-Projekte scheitern – meistens an den Daten davor
Über den Gast:
Ales Zeman ist seit über 25 Jahren bei Quest und seit mehr als 30 Jahren im IT-Umfeld tätig. Sein Studienschwerpunkt war Künstliche Intelligenz. Heute beschäftigt er sich mit Trusted Data Products und Datenmanagement-Plattformen.
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49min
July 02, 2026 Fairness by Design: KI ohne Bias bauen – mit Alex U., Fujitsu
KI diskriminiert nicht von selbst – sie wiederholt unsere Muster. Alex Ulbricht von Fujitsu hat über 400 Keynotes zu AI-Fairness gehalten. In dieser Folge geht es um den Amazon-Recruiting-Fall, um Crashtest-Dummies und Medikamentenforschung, um Fairness by Design und um den Disparate Impact Ratio, mit dem du Bias in einer einfachen Formel testen kannst.
In dieser Folge erfährst du:
→ Warum KI keine Vorurteile erfindet, sondern historische Muster reproduziert
→ Was der Amazon-Recruiting-Fall von 2014 bis heute lehrt
→ Wie ein Bias-Audit abläuft – und was Intersectional Bias bedeutet
→ Warum Fairness von Anfang an ins Design gehört (wie Barrierefreiheit)
→ Wie du mit dem Disparate Impact Ratio in einer Formel auf Bias testest
Über den Gast:
Alex Ulbricht ist seit über zwölf Jahren bei Fujitsu und war dort die jüngste Vertriebsleiterin im Datacenter-Sales. Heute ist sie Keynote-Speakerin zum Thema AI-Fairness und hat über 400 Vorträge gehalten.
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49min
June 25, 2026 Gewinner und Verlierer der KI-Welle: Warum nicht das beste KI-Modell entscheidet, sondern deine Daten. Tim & Jonas, Folge 334
Über 90 % der KI-Piloten liefern keinen messbaren Mehrwert. Warum das an Prozessen und Daten liegt, nicht an der KI. Dazu EU-AI-Act, KI-Phishing und unser 4-Felder-Framework.
Über 90 % der KI-Piloten liefern keinen messbaren Mehrwert. In dieser Folge des Stammformats sitze ich mit Tim Wiegels zusammen, und wir sind uns bei der zentralen These schnell einig: 2026 entscheidet nicht das beste KI-Modell über Gewinner und Verlierer, sondern der, der seine Daten und Inhalte wirklich gut aufbereitet hat. Tims Vortragstitel bei Beyond the Dashboard fasst es zusammen: Deine KI ist nicht so gut wie deine Daten. Und bei den meisten ist sie das nicht.
Wir sortieren das über ein Framework mit zwei Achsen. Auf der einen Daten- und Content-Verfügbarkeit, auf der anderen Prozess- und Workflow-Verständnis. Gewinner haben beides hoch und einen P&L-messbaren Impact, weil sie am Ende weniger Zeit für dasselbe Ergebnis brauchen. Die große Masse hat beides niedrig, und genau da kommen die über 90 % her. Dazwischen zwei typische Fallen: viel Content ohne Prozessverständnis, also große Data-Lakes, die nicht mit der Fachabteilung reden. Und viel Prozessverständnis ohne eigene Daten, also ChatGPT oder Copilot auf fremdem Wissen, mit dem du nur so gut bist wie der Wettbewerb, der gestern gestartet ist.
Tim dreht die übliche Diagnose um: Das eigentliche Silo sitzt nicht in den Daten, sondern in den Köpfen. Zu viele Teams, die ihre eigenen Prozesse nicht sauber verstehen. KI macht diese Silos nur sichtbar, erfunden hat sie das Problem nicht.
Wir landen beide bei derselben Empfehlung. Klein anfangen, auf guten Daten testen, eine Fehlerkultur zulassen, statt drei Jahre auf das perfekte Datenmodell zu warten. Der ehrlichste erste Use Case ist oft ein sauber gebauter Helpdesk-Chatbot, nach innen oder nach außen.
Außerdem in den News der Woche:
Der Agent-Ready-Data-Layer. Warum fast jede Datenbank einer sein kann, sobald das Gold-Silber-Bronze-Prinzip sitzt, und warum die großen Plattformen bei Real-Time-Anfragen an ihre Grenzen kommen.
Der EU-AI-Act mit Stichtag 2. August und den ersten Pflichten. Warum Governance und Erklärbarkeit hier keine Compliance-Bremse sind, sondern die Eintrittskarte, um KI überhaupt sauber zu nutzen. Und warum es für den AI-Act dieselbe Dienstleistung geben müsste, die es beim Datenschutz mit dem externen DPO längst gibt.
KI-Phishing, das laut der besprochenen Meldung stark zunimmt, und die Frage, wie verwundbar E-Mail-Agenten im eigenen Postfach eigentlich sind.
Zum Schluss noch unsere laufende Wette zum Cost-Overrun und ein kurzer Blick auf Anthropics Net Revenue Retention.
Tim & Jonas, Stammformat, Folge 334. Neue Folgen jeden Freitag.
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45min
June 18, 2026 Stammdatenarmut ist eine Krankheit – mit Simon P., Sharedien
Vom Bilder-Archiv zum Fundament der Content-Wertschöpfung: Simon Putzer, Co-CEO von Sharedien, erklärt, wie modernes Digital Asset Management heute funktioniert. Am Beispiel von Otto, Tesa und Siemens geht es um multimodales Bild-Scoring, um Build vs. Buy im KI-Zeitalter und darum, warum ohne saubere Stammdaten kein Use-Case fliegt.
In dieser Folge erfährst du:
→ Wie Otto über 23 Mio. Assets multimodal und für unter 1 Cent pro Bild bewertet
→ Was ein modernes DAM vom klassischen Bilder-Archiv unterscheidet
→ Warum 'Stammdatenarmut' der eigentliche Engpass im Mittelstand ist
→ Build vs. Buy: was man selbst baut und was man einkauft
→ Wohin die Reise geht: vom DAM zur Knowledge Graph Content Value Chain
Über den Gast:
Simon Putzer ist Co-CEO von Sharedien und verantwortet Marketing, Vertrieb und die globale Go-to-Market-Strategie. Er ist seit über 25 Jahren im SaaS- und MarTech-Umfeld tätig, davon zehn Jahre bei Salesforce.
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🔗 Sharedien: https://www.sharedien.com
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55min
June 11, 2026 Knowledge Graph statt klassischem Data Stack: die Struktur hinter Recommender und Agenten – mit Stefan Neubig, Head of Data Engineering und AI bei Outdooractive – Folge 330
Warum ein Recommender bei Outdooractive nur rund 300 Euro Serverkosten im Monat braucht, wann ein Knowledge Graph mehr bringt als ein klassischer Stack – und warum er erst nicht funktioniert hat.
Warum empfiehlt eine Plattform genau diese Tour – und nicht eine andere? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Stefan Neubig von Outdooractive über Recommender-Systeme, Knowledge Graphen und die technischen Grundlagen moderner Empfehlungstechnologien.
Stefan gibt Einblicke in den Aufbau eines Graphen mit rund 92 Millionen Knoten und 140 Millionen Beziehungen. Dabei geht es um Nutzer, Touren, Regionen und Interaktionen – und darum, wie Machine-Learning-Modelle daraus personalisierte Empfehlungen ableiten.
Besonders spannend: Warum Erklärbarkeit immer wichtiger wird, welche überraschenden Erkenntnisse Outdooractive bei Experimenten zur Besucherlenkung gewonnen hat und weshalb Knowledge Graphen im Zusammenspiel mit KI-Agenten eine wichtige Rolle spielen könnten.
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39min
June 04, 2026 KI ist nicht euer erstes Problem: Warum der Mittelstand zuerst seine Digitalisierung sortieren muss – mit Nicolai Dwinger, IHK Mittlerer Niederrhein – Folge 329
Warum die Digitalisierungs-Basis vor jedem KI-Projekt kommt, was der Mittelstand von seinen Azubis lernt und warum sechs Jahre bis zur neuen Prüfungsordnung ein Problem sind.
Wie digital ist der deutsche Mittelstand wirklich? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Nicolai von der IHK über Digitalisierung, Regulatorik und die Herausforderungen, vor denen Unternehmen aktuell stehen.
Ein zentrales Thema ist die Diskrepanz zwischen KI-Hype und Realität. Während viele Unternehmen nach KI-Lösungen suchen, fehlen häufig noch die Grundlagen: durchgängige Prozesse, saubere Datenstrukturen und ein gemeinsames Verständnis für den Nutzen von Digitalisierung.
Darüber hinaus geht es um NIS2, den digitalen Produktpass, digitale Souveränität in Europa sowie die Frage, wie Bildung, Hochschulen und Unternehmen stärker zusammenarbeiten können, um Innovation schneller in die Praxis zu bringen.

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39min
May 28, 2026 Warum KI-Projekte veralten, bevor sie live gehen: Cost Overrun, Claude und die OMR – mit Tim Wiegels (Folge 328)
Neues Format, drei News und eine Wette: Wie hoch die Cost-Overrun-Quote 2027 wirklich wird.
Wie verändert KI gerade die tägliche Arbeit von Unternehmen? In dieser Folge sprechen Jonas Rashedi und Tim Wiegels über Claude, ChatGPT, KI-Agenten und die nächste Evolutionsstufe von AI-Workflows.
Ein zentrales Thema: Warum Content und Daten plötzlich zu einem echten Wettbewerbsvorteil werden. Wer eigene Inhalte, Prozesse und Strukturen sauber aufgebaut hat, kann KI heute deutlich effektiver nutzen als andere. Gleichzeitig diskutieren die beiden, warum viele Unternehmen KI immer noch nur als Chatbot verstehen – statt als Infrastrukturthema.
Darüber hinaus geht es um Enterprise AI, neue Plattformansätze von Snowflake und Databricks sowie die Frage, wie Unternehmen mit der extremen Geschwindigkeit technologischer Veränderungen umgehen können.
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