MY DATA IS BETTER THAN YOURS

By Jonas RashediBusiness Technology Management

MY DATA IS BETTER THAN YOURS episodes

October 29 Loyalität ist ein Datenthema, kein Rabattthema – mit Lucas B., SAP
Seit über sechs Jahren erhebt SAP den Customer Loyalty Index. In diesem Jahr kippt in Deutschland etwas, das lange als sicher galt: Loyalität, die über Rabatte und Prämien entsteht, fällt auf den niedrigsten je gemessenen Wert, während die Loyalität aus Erfahrung und Relevanz auf den höchsten steigt.
Jonas Rashedi spricht mit Lucas Bergström, VP ISV Partnerships bei SAP Engagement Cloud, über die Frage, was das für Technik und Datenarbeit bedeutet. Lucas bringt den Satz mit, der die Folge trägt: Speed without context doesn't create better customer experience. Er erzählt von App-Onboardings, die alle Berechtigungen auf einmal abfragen, von Warenkorb-Mails, die zu früh feuern, und von einem Loyalitätsprogramm, das ihm Rabattcodes auf Produkte schickt, die er nie kauft, weil die Codes aus dem Merchandising kommen und nicht aus den Kundendaten.
Jonas hält mit seiner These dagegen: Zwischen Single Channel und Omni Channel wurde eine Stufe übersprungen, nämlich eine saubere Analytics-Fähigkeit. Die beiden sprechen über den Base Layer aus Channel-, Kunden- und Backend-Daten, über Clean Core aus SAP-Sicht, über die Bewegung vom CDP-Produkt hin zur Business Data Cloud und über die Partnerschaft mit Google. Dazu die ehrliche Frage, warum FALKE kein Sockenabo braucht und wann ein Replenishment-Modell wirklich passt.
Am Ende steht eine unbequeme Einordnung: Viele Unternehmen, die ein Loyalitätsprogramm einführen wollen, haben in Wahrheit ein Margenproblem. Und die Antwort darauf ist keine neue Plattform, sondern eine Datengrundlage, die Antworten in Wochen liefert.
In dieser Folge erfährst du:
→ warum Tempo ohne Kontext keine bessere Customer Experience erzeugt
→ welche Stufe zwischen Single Channel und Omni Channel übersprungen wurde
→ woran Loyalitätsprogramme in der Umsetzung scheitern
→ was ein Base Layer aus Channel-, Kunden- und Backend-Daten leisten muss
→ wann ein Replenishment-Modell passt und wann es nur Hype ist
Lucas Bergström verantwortet als VP ISV Partnerships bei SAP Engagement Cloud das Thema Technologiepartnerschaften. Er war lange bei SAP, ist für eine Station in ein anderes Unternehmen gewechselt und inzwischen zurück. Seit Jahren arbeitet er an den Themen Engagement, Marketing und Loyalty, zuletzt unter anderem an der Partnerschaft mit Google.
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59 min
October 22 Enterprise-Ready ist eine andere Liga – mit Thorsten S., ORF (2/2)
Eine Datenstrategie steht schnell auf Papier. Die Plattform darunter zu bauen, dauert länger, und zwar an Stellen, die vorher kaum jemand auf dem Zettel hat. In Teil 2 der ORF-Doppelfolge spreche ich mit Thorsten Steuer, Data Architekt beim ORF. Er war der Erste, der im neuen Datenteam für Struktur sorgen sollte, und hat vorgefunden, was in fast jedem gewachsenen Haus steht: Excel, SAP, Oracle, SQL-Datenbanken, viele Insellösungen und kein gemeinsames Bild davon, wie das zusammengehört.
Heute läuft eine Platform-as-a-Service, betreut von zweieinhalb Personen. Benutzbar war sie nach drei, vier Monaten. Enterprise-Ready deutlich später: Schutzbedarfsanalyse mit dem CISO-Office, Rechtekonzept, Intrusion Detection, Penetrationstest. Thorsten sagt, das habe mindestens ein dreiviertel Jahr gekostet, und zieht den Vergleich, der hängenbleibt: Enterprise-Ready ist etwas anderes, als mal eben etwas in Docker Compose hochzuziehen.
Technisch am spannendsten ist die Broadcast-ID. Sie ist dezentral, hat ein URI-Format und trägt die Bedeutung der Entität in sich, sodass das Master Data Management an der Quelle gelöst wird. Die Idee kommt von der ARD, der ORF hat sie angepasst, weil ein Standard nach Thorstens Bild eher ein Stadtplan ist als eine Blaupause.
Und beim Thema Agenten wird er deutlich: Den einen allwissenden Agenten, der alle Probleme löst, wird es aus seiner Sicht nicht geben. Es werden viele spezifische Agenten sein, gewartet von Menschen, die nah am Prozess sitzen.
In dieser Folge erfährst du:
→ warum eine Datenplattform nach drei Monaten nutzbar, aber erst rund ein Jahr später Enterprise-Ready ist
→ was Schutzbedarfsanalyse, Penetrationstest und ISO-Zertifizierungen praktisch bedeuten
→ wie die Broadcast-ID Master Data Management an der Quelle löst
→ warum ein Knowledge Graph das Matching-Problem nicht ersetzt
→ was Thorsten heute anders machen würde, wenn er noch einmal anfangen müsste
Über den Gast:
Thorsten Steuer ist seit zweieinhalb Jahren Data Architekt beim ORF. Er kam als erster Neuzugang in das neue Datenteam, hat dort den ersten Cloud-Use-Case gebaut und anschließend die zentrale Datenplattform des Hauses aufgesetzt, von der Anbieterauswahl über das Compliance-Verfahren bis zum Enablement der Fachbereiche. Nebenbei organisiert er das Data Engineer Meetup in Wien mit.
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1 hr
October 15 Was 140.000 Programmstunden mit Metadaten gewinnen – mit Carina R., ORF (1/2)
Carina Rogl baut seit Anfang 2024 die Datenplattform des ORF auf. In dieser Folge erzählt sie, was sie vorgefunden hat: ungefähr 30 bis 40 Systeme, die beteiligt sind, bis eine Sendung geplant, produziert und ausgestrahlt ist, bei ungefähr 140.000 Stunden Programm im Jahr, viele gewachsene Datenflüsse und keine durchgängige ID für ein einzelnes Content-Element.
Der erste Schritt war deshalb eine Content-Metadaten-Landkarte, an der ungefähr sieben bis acht Monate gearbeitet wurde. Daraus entstanden die Broadcast-ID, die ein Content-Element vom Anfang des Prozesses bis ins Archiv begleitet, sechs Handlungsfelder als Datenstrategie und eine Organisationsform, die Carina ein serviciertes Data Mesh nennt: eine zentrale Plattform, die die Fachbereiche befähigt, statt sie ihre eigenen Plattformen bauen zu lassen. Inzwischen kommen Data Hubs dazu, interdisziplinäre Teams für Themen, die kein Fachbereich allein stemmen kann.
Jonas fragt nach dem Business Case, und bekommt eine ungewöhnlich ehrliche Antwort: Es war eine Wette. Außerdem geht es um Public Value statt Klickzahlen, um eine Scorecard statt einer einzelnen Kennzahl, um Datenjournalismus und eine Bot-Recherche, die aus 6,4 Millionen Kommentaren der letzten vier Jahre auf dem ZiB-Instagram-Kanal koordiniertes Verhalten sichtbar gemacht hat, und um die Frage, warum der Knowledge Graph trotz 25 Petabyte Archiv erstmal die Kür bleibt.
Folge 1 von 2 aus dem ORF in Wien. In Folge 2 spricht Jonas mit Thorsten Steuer über die technische Umsetzung derselben Strategie.
In dieser Folge erfährst du:
→ warum sich ein Medienhaus erst einigen muss, was ein Beitrag ist, bevor es eine ID vergeben kann
→ wie eine Content-Metadaten-Landkarte entsteht und was sie an manueller Arbeit sichtbar macht
→ was ein serviciertes Data Mesh von einem reinen Data Mesh unterscheidet
→ wie man ein Dateninvestment verargumentiert, das sich vorher nicht in Euro rechnen lässt
→ warum Public Value eine Scorecard braucht und keine einzelne Kennzahl
Über den Gast:
Carina Rogl ist Abteilungsleiterin Datenplattform beim ORF. Sie ist seit fast fünf Jahren im Haus, hat in der Anwendungsentwicklung als Projektleiterin angefangen und baut seit Anfang 2024 die Datenplattform und die Datenstrategie des ORF auf. Ihr Weg dorthin führte über Online-Marketing, Softwareentwicklung, UX und Innovation.
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51 min
October 08 Die Technik war nie das Thema – mit Heiko W., Special Olympics Baden-Württemberg
Wie kommt eine Organisation vom Tabellenabzug zu einem gemeinsamen System, wenn es kein Data-Team gibt, sondern Ehrenamt, begrenzte Mittel und Barrierefreiheit als Grundbedingung?
Heiko Wipfler ist Geschäftsführer von Special Olympics Baden-Württemberg. Vorher hat er digitale Transformation bei Großunternehmen begleitet. Heute ist er dort, wie er selbst sagt, als studierter Informatiker ein totaler Exot. Auf die Podcast-Einladung kam von ihm erst einmal: my data is worse than yours.
Jonas Rashedi spricht mit ihm über die drei Jahre dazwischen. Über das Mitgliedsmanagement, das als Tabellenabzug kam, und die Portale, die nichts voneinander wussten. Über den Moment, in dem ein Teammitglied zu zittern anfing, weil es noch nie einen Teams-Termin eingestellt hatte. Über 654 aktive Startpässe in Baden-Württemberg und darüber, was diese Zahl abdeckt und was nicht, weil der Startpass erst ab nationaler Ebene verpflichtend ist. Über eine Prüfgruppe aus Athletinnen und Athleten, die Texte in leichter Sprache freigibt, bevor sie rausgehen. Und über die Entscheidung, die Heiko eine seiner schwierigsten nennt: die Landeswinterspiele wegen einer Finanzlücke nicht durchzuziehen.
Der rote Faden ist Kultur statt Technologie. Heikos Antwort auf die Frage nach der einen Methode lautet: gesunder Menschenverstand. Und der Satz aus seinem Team, der die drei Jahre zusammenfasst: weg von den Amateuren mit Herz, hin zu den Profis mit Seele.
In dieser Folge erfährst du:
→ Warum ein studierter Informatiker im Verbandswesen ein totaler Exot ist
→ Wie aus einzelnen Tabellen und getrennten Portalen ein gemeinsames System wird
→ Was 654 aktive Startpässe in Baden-Württemberg abdecken und was nicht
→ Warum eine Prüfgruppe aus Athletinnen und Athleten die Texte in leichter Sprache freigibt
→ Wieso die Absage der Landeswinterspiele für Heiko die richtigste Entscheidung war
Über den Gast:
Heiko Wipfler ist Geschäftsführer von Special Olympics Baden-Württemberg e.V. mit Sitz in Karlsruhe. Vor dem Wechsel in den Verband war er Digitalberater für digitale Transformation bei Großunternehmen. Er ist studierter Informatiker und in der deutschlandweiten Strategiearbeit des Verbands im gestaltenden Kernteam eingebunden.
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56 min
October 01 Zwei fancy Namen, ein Job? CDO gegen CAIO – mit Tim W., Tim Wiegels Data Solutions
Braucht künstliche Intelligenz eine eigene Rolle im C-Level, oder erst das Fundament, auf dem sie etwas bewegen kann? Dr. Tim Wiegels ist Gründer von Tim Wiegels Data Solutions und hat davor den Datenbereich bei mytaxi, später FREE NOW, verantwortet. Er sieht zwischen Chief Data Officer und Chief AI Officer keinen relevanten Unterschied und fragt, warum vor einer Stelle ohne Budget und Mandat überhaupt ein C steht. Den Anlass liefern drei Studien von Bitkom, IBM und Deloitte. Im Verlauf des Gesprächs dreht Tim bei und weist der Rolle doch einen Platz zu.
In dieser Folge erfährst du:
→ Warum Tim zwischen Chief Data Officer und Chief AI Officer keinen relevanten Unterschied sieht
→ Was in den Ausschreibungen für die neue KI-Rolle fehlt: Budget, Führung, strategische Ausrichtung
→ Wie die Wertschöpfung von Data aussieht und an welcher Stelle man sie überhaupt teilen darf
→ Warum bei FREE NOW alles unter dem CTO lag und das an dieser Stelle funktioniert hat
→ Woran man erkennt, ob eine neu besetzte KI-Rolle Symbolpolitik ist
Über den Gast:
Dr. Tim Wiegels ist Gründer von Tim Wiegels Data Solutions und berät Unternehmen in Datenstrategie, Umsetzung und Führung. Davor hat er den Datenbereich bei mytaxi, später FREE NOW, verantwortet. Er ist regelmäßiger Duo-Partner in diesem Podcast.
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45 min
September 24 Report Graveyard: Warum das Management wieder mit Excel steuerte – mit Torben B., Natsana
Was passiert, wenn ein Datenteam alles bereitstellt und niemand mehr weiß, wo er hinschauen soll? Torben Broll ist Director Data & AI Solutions bei Natsana, dem Haus hinter vier Supplement-Marken, und hat aus Excel-Limitations und einem Postgres-Server eine Data Foundation auf Snowflake gebaut. Dann entstand, was er heute Report Graveyard nennt. Anfang des Jahres, so erinnert er sich, steuerte das Management wieder mit Excel. Was daraus wurde: ein POC nach zwei Wochen, eine Kommentarspalte und ein Agent, der ungefähr 18 bis 20 Kommentare pro Woche schreibt. Die finale Bewertung steht noch aus.
In dieser Folge erfährst du:
→ Warum aus einer gut versorgten Reporting-Landschaft ein Report Graveyard wurde
→ Was der Rückfall des Managements in Excel über die eigene Arbeit verrät
→ Wie in zwei Wochen ein POC mit Lovable entstand — und was danach noch Wochen brauchte
→ Wie ein Agent ungefähr 18 bis 20 Kommentare pro Woche schreibt und die Stakeholder hinterfragt
→ Warum die P&L auf Order-Item-Level mindestens ein Jahr brauchte, vielleicht sogar zwei
Über den Gast:
Torben Broll ist Director Data & AI Solutions bei Natsana. Nach dem Abi Weltreise, dann Wirtschaftsinformatik und eine Ausbildung zum IT-Kaufmann bei BP, wo er bei Business Intelligence landete. 2022 kam er als Business Analyst zu Natsana. Über Lead BI und eine disziplinarische Teamleitung verantwortet er Data und AI heute zentral.
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50 min
September 17 Leitplanken für KI bremsen nicht, sie fokussieren – mit Valerie S., L’Oréal
Wie legt ein Konsumgüterkonzern fest, was künstliche Intelligenz im Marketing darf und was nicht? Valerie Schiek ist Chief Digital Officer bei L’Oréal für die Sparte Konsumgüter und verantwortet das Digitalgeschäft der Massenmarken. L’Oréal hat sein Responsible AI Framework 2021 entwickelt, darin steht unter anderem: keine KI-generierten Gesichter, keine KI-generierte Haut. Dass solche Guardrails bremsen, hält Valerie für eine falsche Dichotomie. Aus ihrer Sicht fokussieren sie – und schaffen Zeit, die zurück an die lokalen Teams geht.
In dieser Folge erfährst du:
→ Was im Responsible AI Framework von 2021 steht und warum Leitplanken aus Valeries Sicht fokussieren statt zu bremsen
→ Wie ein Bild für den Tag und ein Bild für die Nacht entstehen, wo früher der ganze Tag durchshootet werden musste
→ Wofür L’Oréal die gewonnene Zeit einsetzt: lokale Relevanz, Kreativität, Teambuilding
→ Wie Teams über L’Oréal GPT an Performance-Daten kommen, ohne ein Dashboard bedienen zu müssen
→ Die Stelle, an der Valerie dem Host widerspricht: nutzen wir im Unternehmenskontext überhaupt schon mehr als vielleicht 20 Prozent der Capabilities?
Über den Gast:
Valerie Schiek ist Chief Digital Officer bei L’Oréal für die Sparte Konsumgüter und verantwortet dort das Digitalgeschäft und die Digitalstrategie der Massenmarken – L’Oréal Paris, Maybelline, Garnier. Sie kommt aus dem digitalen Marketing, nicht aus der IT. Angefangen hat sie bei Anheuser-Busch im Social-Media-Management und hat dort das digitale Marketing für eine Business Unit über fünf Länder aufgebaut. 2016 ist sie zu L’Oréal gewechselt, hat während der Pandemie den E-Commerce-Bereich geleitet und war zwischendurch bei Bitburger Digital.
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🔗 L’Oréal: https://www.loreal.com/de-de/germany/
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46 min
September 10 Warum im Team die belastbare Baseline noch fehlt – mit Eva S., auxmoney
Vier Jahre nachdem auxmoney seine Datenplattform schon einmal gewechselt hat, zieht das Unternehmen wieder um: von Exasol und SAS auf Snowflake, nachdem Tableau bereits Sisense ersetzt hatte. Eva Schreyer verantwortet als Teamlead Analytics und Prozessmanagement die operativen Datenprozesse rund um Customer Management und Customer Service — Lastschriften, Mahnstufen, Kundenansprache. Sie migriert mit einem Team von vier Personen, während der Tagesbetrieb weiterläuft. Und sie sagt offen, was sich davon noch nicht belegen lässt.
In dieser Folge erfährst du:
→ Wie eine Migration abläuft: Bestandsaufnahme, bewusst aussortieren, mit etwas Leichtem anfangen
→ Warum ein Monitoring-Prozess statt an die vier Stunden nur noch zehn Minuten braucht — bei gleicher Datenmenge, wobei nebenbei auch ein bisschen optimiert wurde
→ Weshalb es im Team noch schwer zu sagen ist, wie viel die Migration wirklich bringt
→ Warum das Team den Weg über KI-Agenten offen hatte und ihn trotzdem nicht gegangen ist
→ Was Eva Schreyer neuen Teamleads für die ersten 90 Tage empfiehlt
Über den Gast:
Eva Schreyer ist Teamlead Analytics & Prozessmanagement bei auxmoney und verantwortet dort die operativen Datenprozesse rund um Customer Management und Customer Service. Ihr Team umfasst mit ihr vier Personen; im gesamten Datenbereich des Unternehmens arbeiten ca. 50. Sie ist noch nicht lange bei auxmoney und hat sich für dieses Gespräch viel Hintergrund von ihrem Kollegen Marius geholt. Sie beschreibt sich als Analystin, die im Laufe der Karriere durch mehrere Branchen gesprungen ist — und sagt, dass man die Prozesse eines Hauses trotzdem im Detail kennen muss.
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48 min
September 03 Der Mittelstand lässt KI nur reden - mit Tim Wiegels
Die Frist rutscht. Das Datenproblem nicht. Die Hochrisiko-Einordnung im AI Act ist verschoben. Jonas Rashedi sagt ehrlich, dass das in seinem Unternehmen exakt nichts ändert. Dr. Tim Wiegels hält genau das für den Befund.
In dieser Folge erfährst du:
→ Was gilt und was rutscht — Transparenzpflichten, verbotene Praktiken und KI-Kompetenz gelten. Verschoben ist die Hochrisiko-Einordnung. Und seit dem 29. Juli 2026 hat Deutschland eine KI-Aufsicht: Bundesnetzagentur zentral, BaFin für den Finanzsektor.
→ Betreiber gegen Berater — Für Jonas folgt daraus eine sehr praktische Aufgabe: pro KI-System eine Zuordnung, wer es verantwortet. Tim sieht bei seinen Mandanten fast keine solchen Projekte und hat in eineinhalb Jahren niemanden nach Transparenzdokumentation fragen hören.
→ Die Zahl der Folge — Die KfW zählt 14 Prozent der Mittelständler, die KI für Sprachgenerierung nutzen, und 3 Prozent für Datenanalyse. Zuerst automatisiert wurde also das Reden, nicht das Rechnen.
→ Anthropics eigener Test — Agenten auf rohe Daten geworfen: 21 Prozent richtige Antworten. Dieselben Daten annotiert, aggregiert, definiert: 95 bis 99 Prozent.
→ Governance verkaufen, ohne Governance zu sagen — Tim baut bei Kunden Data Warehouses so um, dass jede KPI definiert ist, und begründet es intern mit den Agenten, die sonst nicht arbeiten können.
→ Die Rolle, die fehlt — Datenschutz war auch nie ein Projekt, sondern wurde eine Rolle. Jemand muss dauerhaft wissen, welche KI-Features laufen und was die Regulatorik daraus macht.
→ Die Wette — Jonas sagt: Die 3 Prozent stehen bis Mitte 2027 nicht höher als 8. Tim rechnet mit einem Sprung.
Über den Gast: Dr. Tim Wiegels ist Berater bei Tim Wiegels Data Solutions und arbeitet mit Fachbereichen aus Marketing, Produkt, Data und AI. Vorher war er unter anderem bei FREE NOW und XING. Mit Jonas Rashedi nimmt er dieses Format seit Jahren im Wechsel mit den Gastfolgen auf.
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August 27 0,35% Budget, 90% Hype: Die KI-Lücke im Mittelstand - mit Paul K., Team One
Ein Partner AI, der seit Jahren mit Strategieberatung sein Geld verdient - und trotzdem sagt, dass der Wert der meisten Strategiefolien gegen null geht. Paul Krauss, Partner AI bei Team One und Herausgeber des Magazins AI:D, erklärt, warum 36-Monats-Roadmaps im aktuellen KI-Tempo kaum noch funktionieren, wie ein Agentic-Commerce-Check in vier Wochen aussieht - und warum der eigentliche Engpass nicht die Modelle sind, sondern die eigenen Daten.
Key Takeaways:
→ Warum der Wert klassischer Strategiefolien gegen null geht, seit KI in Sekunden beliebig überzeugend klingende Studien und Herleitungen produzieren kann
→ Wie ein Agentic-Commerce-Check in vier Wochen aussieht - von der Sichtbarkeit im KI-Traffic bis zur Google-Merchant-Feed-Qualität
→ Warum nur 0,35 Prozent des Umsatzes im Schnitt in KI investiert werden, obwohl 80 bis 90 Prozent der Unternehmen KI als wichtigstes Zukunftsthema nennen
→ Wieso Paul statt langer Roadmaps auf klare Exit-Kriterien und kurze, parallele Wetten setzt
→ Wie Paul sich mit einem einfachen Notiz-Tool ein persönliches KI-Gedächtnis gebaut hat - und warum genau das den Unterschied macht
Über den Gast:
Paul Krauss ist Partner AI bei Team One, Herausgeber des Fachmagazins AI:D für KI im E-Commerce und Dozent am AI Transformation Institute (DFKI). Er moderiert unter anderem die AI-Bühne der K5 Konferenz und ist Mitglied der Agentic Commerce Alliance (ACA).
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🔗 Team One: https://www.team-one.de/
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