MY DATA IS BETTER THAN YOURS

By Jonas RashediBusiness Technology Management

MY DATA IS BETTER THAN YOURS episodes

August 01, 2024 Wie kann man Mitarbeiterplanung mit Daten umsetzen? – mit Friederike K., Picnic
Wie setzt man Mitarbeiterplanung mit verschiedenen Schichten basierend auf dem Demand-Forecast um? Darüber spricht Host Jonas Rashedi in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS mit Friederike Kulik. Die arbeitet als Strategy- und Analytics-Lead bei Picnic, einem Online Supermarkt.
Auch durch Düsseldorf, wo die neue Folge vor Ort aufgenommen wurde, fahren die kleinen, lustigen Runner, die Lebensmittel nach Hause liefern. Bei Picnic geht es hauptsächlich darum, die Wocheneinkäufe zu erledigen, das Sortiment ist wie im Supermarkt.
Friederike hat einen spannenden Case mitgebracht, denn sie leitet das internationale Mitarbeiterplanungs- und Steuerungsteam, in dem wöchentlich tausende von Mitarbeitenden geplant werden.
Das Problem ist das klassische Postman-Problem: Wie viel Personaleinsatz benötige ich mit welcher optimalen Route? Und das auf 3 Länder: Die Niederlande, Deutschland und Frankreich.
Früher wurde diese Planung in einem Google Sheet gemacht, in dem mehrere Planner täglich 0en und 1en gesetzt haben, um die Planung händisch zu ermöglichen. Das hat eine lange Zeit auch gut funktioniert, allerdings war Friederike bei ihrem Einstieg bei Picnic direkt klar: Das ist zu aufwendig und dauert zu lange!
Kurzerhand schrieb sie ein eigenes Python-Script, das sie dann für die Planung in Deutschland nutzte und das dann auch für Frankreich ausgerollt wurde.
Allerdings ist auch dieses Skript jetzt von einem Algorithmus abgelöst worden. Zusätzlich gibt es zur Planung eine eigene App für die Mitarbeitenden, eine Planungskonsole, welche die Schichteinteilung für die Mitarbeitenden übersichtlich macht. Dort kann auch angegeben werden, wenn man eine Schicht tauschen möchte und ist in der Lage, wöchentlich anzugeben, wie man arbeiten möchte.
Das Team, was diese Mitarbeiterplanung jetzt umsetzt, besteht aus Plannern (diese greifen auf Tools zu), Spezialisten (diese entwickeln die Tools weiter) und Analysten (diese arbeiten am Algorithmus).
Eigentlich ein toller Case, der auch in vielen anderen Unternehmen sinnvoll wäre. Fraglich ist nur, warum das bisher so wenige machen?
Friederike gibt zum Ende noch ein paar Tipps: Um herauszufinden, ob und wie man Daten nutzen sollte, sollte man sich vor allem die Arbeit der einzelnen Personen anschauen und immer überlegen, was durch Daten und Automatisierungen schneller gemacht werden kann.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
Zum LinkedIn-Profil von Friederike: https://www.linkedin.com/in/friederike-kulik-a40458175/
Zur Webseite von Picnic: https://picnic.app/de/
Zu allen wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast: https://linktr.ee/jonas.rashedi
Zur Podcast Umfrage (Jede Woche wird ein Hoodie verlost!): https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback
00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:11 Vorstellung Friederike Kulik
00:04:09 Was macht Picnic?
00:05:52 USP von Picnic
00:07:20 Größe von Picnic
00:08:32 Organisationseinheiten
00:12:41 Setup
00:13:46 Strategy- und Analytics-Lead
00:17:57 Entwicklung der letzten Jahre
00:21:33 Mehrwert für das Unternehmen
00:23:19 Planungskonsole für Mitarbeitende
00:27:19 Forecasts
00:28:02 Wer braucht so ein Team?
00:31:13 Weitere Use Cases
00:34:00 Tipps von Friederike
00:38:36 Friederike’s Data-Game

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44 min
July 29, 2024 Wie entwickelt man sich im Data-Bereich weiter? – Tim und Jonas
Tim hat immer noch einen Billig-Ring, um seinen Schlaf zu tracken. Kann der wirklich nur 15€ kosten? Es geht ja um die Sensoren, die Analytik und die Werte, die dabei rauskommen. Tim sieht ihn wie einen Free-Account, damit er nicht die Katze im Sack kauft. Jetzt hat er aber auch einen teuren Ring gekauft – er mag das einfach nicht, beim Schlafen was am Arm zu haben. Je mehr Uhren am Handgelenk, desto reicher ist man. Oder desto wichtiger fühlt man sich!
Die Basis der neuen Spezialfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS von Jonas Rashedi und Tim Wiegels bietet der Artikel “Where to go next in your data career?” von Stan Pugsley.
Dabei geht es darum, wie Data-Jobs aufgebaut sind und wie sich diese entwickelt haben. Die Bereiche in Data sind Analyse, Build, Configure, Support, Plan, Architect, Manage, Sell und Direct. Jeder in Data startet in einem der Themenbereiche.
Aber fehlt da nicht was? Vielleicht ein Projekt- oder Produktmanager – den stellt Tim immer gerne und schnell ein.
Dann gibt es verschiedene Tracks, auf denen man sich weiterentwickeln kann: Technical Track, Business Track und Hybrid Track.
Aber gibt es wirklich schon so richtige Konstrukte? Für jüngere Leute schon, da gibt’s ja sogar Studiengänge, die „älteren“ sind allerdings alle Quereinsteiger.
Jonas findet es wichtig, erstmal einen Generalisten einzustellen für die Basis und danach dann jemanden für den Bereich Self Service – halt jemanden, der Dashboards bauen kann!
Sobald die Projekte wachsen und es zwei Personen pro Rolle gibt, dann sieht Jonas einen Projektmanager als sinnig.
Doch was passiert mit den bestehenden Rollen, wenn man jemanden von extern reinholt? Wie geht man damit um, wenn jemand zwei Spezifikationen hat, bzw. Rollen einnimmt? Wie können sich Menschen in den Data-Teams weiter entwickeln durch Projekte (beispielsweise die Entwicklung in die Cloud) und was passiert mit denen, wenn ein Projekt vorbei ist?
Auf gar keinen Fall sollten dann Bullshit-Berufe eingeführt werden wie z.B. Prompt Engineering.
Und natürlich gibt es auch noch die Möglichkeit, dass Menschen aus den Fachbereichen sich in Data weiterentwickeln, denn wenn man einmal den Use Case versteht, ist es einfacher, die Methodik zu verstehen.
Jonas liebt es, wenn Menschen sich selbst was beibringen, dann kann man sie auf jedes Thema loslassen. Tim findet es toll, dass er mehr Value für Firmen kreiert, seitdem er nicht mehr Leute leitet, sondern mit seiner „Get-Shit-Done“-Mentalität berät.
Und dann gibt es nochmal einen Unterschied zwischen fachlicher und disziplinarischer Arbeit.
Wenn Ihr unsicher seid, wie Euer next step im Bereich Data aussehen soll, dann meldet Euch bei den beiden!
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Zum allen wichtigen Links rund um Tim: https://linktr.ee/twiegels
Zu allen wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast: https://linktr.ee/jonas.rashedi
Zum Artikel, der in der Folge besprochen wird: https://swpugsley.medium.com/where-to-go-next-in-you-data-career-febf88020e47
00:00:00 Ausblick über den Rhein
00:04:15 Start in Data
00:06:32 Projektmanager für Data Teams
00:06:53 Weiterentwicklung in Data
00:10:39 Team-Aufbau
00:13:34 Team-Veränderungen
00:18:51 Bullshit-Berufe
00:20:19 Entwicklungen im Team
00:26:33 Nächster Karriereschritt
00:30:12 Empfehlung
00:31:59 Der Mops
00:32:45 Schlaf-Routinen

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38 min
July 25, 2024 GenAI-Use Cases effizient und für Automatisierungen nutzen - mit Marvin P., BASF
Wie kann man zielgerichtet GenAI einsetzen? Gibt es da nur Use Cases zur Prozessoptimierung? Und welche gibt es?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS. Zu Besuch beim Host Jonas Rashedi ist Marvin Pohl, Data Scientist bei BASF. Diese sind bekannt für Lacke, Lackierungen und Oberflächentechnologien, Marvin sitzt dabei im Global Data Office und sieht diese wie eine Service-Einheit bzw. zentralen Ansprechpartner für die anderen Abteilungen.
Jonas und Marvin haben sich kennengelernt bei der data:unplugged und haben gemerkt: Wir sprechen am besten über GenAI! Denn da sprechen gerade alle drüber, alle rennen dem Hype hinterher – doch wie oft sind uns schon Use Cases untergekommen, die wirklichen Value erzeugen?
Bei Data Use Cases kommt man schnell an Wert, der sich monetär abzeichnet.
Marvin hat sich, als ChatGPT released wurde, mit verschiedenen Stakeholdern zusammengesetzt, um herauszufinden, wie die Technologie in den Alltag der BASF-Mitarbeitenden integrierbar sein könnte.
Der erste Use Case, der dann entwickelt wurde, bezieht sich auf die PVX-Tabellen, welche Controller jeden Monat bekommen. In diesem sind die Geschäftszahlen abgebildet, beispielsweise die Verkäufe im aktuellen Monat verglichen mit vorherigen Zeiträumen. Diese Tabellen müssen als Management Summary kommentiert werden und dafür ist nur eine kurze Zeit von 16 Stunden da. Das bedeutet: Stress und Überstunden für die Controller!
Dieser Prozess sollte nun durch GenAI vereinfacht und automatisiert werden – und darüber wurde sogar im Handelsblatt berichtet!
Marvin erklärt, wie das LLM, das dahintersteht, funktioniert und auch, wie der gesamte Use Case funktioniert. Dazu gehört zunächst die Übersetzung der Zahlen in Text, für die noch kein GenAI nötig ist, dann die Ableitung von Anomalitäten und der Antworten aus den zuvor gefütterten Unternehmensberichten.
Für die Controller besteht die Wichtigkeit vor allem darin, dass die Zahlen richtig sind und sie diese nicht nochmal durchrechnen müssen. Das spart ihnen extrem viel Zeit.
Zum Schluss geht es noch um die Gestaltung eines sinnigen Interfaces, sodass die User direkt verstehen können, an welchen Bereichen die KI gearbeitet hat und welche einen menschlichen Qualitätscheck benötigen.
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Zum LinkedIn-Profil von Marvin: https://www.linkedin.com/in/mnpohl/
Zur Webseite der BASF: https://www.basf.com/global/de.html
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00.01:43 Vorstellung Marvin Pohl
00:02:49 Organisation bei BASF
00:03:43 GenAI-Use Cases
00:10:17 Datenschutz und Trust
00:13:31 PVX-Tabellen-Use Case
00:15:29 Funktionsweise
00:22:57 Herausforderungen von Unternehmen
00:25:39 Use Case-Weiterführung
00:30:53 ROI von Use Cases
00:35:31 Prozessoptimierung mit AI
00:36:07 Marvin’s Data-Game

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40 min
July 18, 2024 Wann automatisiert man Prozesse? – mit Christoph P., State of Process Automation
Welche Herangehensweisen gibt es beim Thema Prozesse? Wie etabliert man überhaupt einen Prozess? Muss man jeden Prozess automatisieren und digitalisieren? Und welche Daten fallen eigentlich bei Prozessen raus? Und kann man die einsetzen?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der unser Host Jonas Rashedi mit Christoph Pacher spricht. Christoph hat übrigens den eigenen Podcast „State of Process Automation“ und ist deswegen schon erfahren im Aufnehmen von Episoden. In der Folge geht es um das Lieblingsthema von Christoph: Prozesse.
Jonas bekommt bei dem Thema Bauchschmerzen. Er hat schon oft erlebt, dass Menschen sich in Prozessen festgraben, statt zu handeln und Ergebnisse zu erzielen. Oft ist das verbunden mit vielen Meetings und toter Zeit.
Den Jonas‘ Stärke und gleichzeitig Schwäche ist es, dass er Themen schnell „auf die Straße“ bringen möchte und nicht erst alles durchdenken und dann auf Schienen den Prozess abfahren will.
Christoph bringt anschauliche Beispiele dazu, dass Unternehmen komplett aus Prozessen bestehen. Die Frage ist immer, wie diese Prozesse entstanden sind, ist das organisch passiert und diese haben sich dann weiterentwickelt oder wurde der Prozess durch eine Person erstellt und hinterfragt? Dabei gibt es immer eine Grundstruktur, die optimiert werden kann.
Dann geht es noch darum, dass Prozesse aus der analogen Welt nicht einfach auf die digitale kopiert werden können. Der Prozess, der analog gut funktioniert hat, funktioniert nicht genauso digital.
Jonas erzählt die Geschichte von einem Produktlaunch, bei dem ein Konzern sich erstmal Gedanken gemacht hat, wie das Produkt verbucht werden soll. Jonas‘ Ansatz hingegen war: Erstmal zu verschiedenen potentiellen Kunden gehen, herausfinden, was die brauchen und dann den Preis festlegen.
Christoph erklärt sein Vorgehen: Erstmal die Zielsetzung klar definieren, dann die Prozesse schlank definieren, mit wenig Verschwendung und dann nach einiger Zeit wieder drauf schauen und merken, dass an ein paar Stellen nochmal geschraubt werden kann.
Die beiden Prozess-Nerds machen das an einem Beispiel eines Telekommunikationsanbieters und sprechen über die Lösungswege, die sie nutzen würden, um das Kundenerlebnis so gut wie möglich zu machen.
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Zum LinkedIn-Profil von Christoph: https://www.linkedin.com/in/pacherchristoph/
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Zur Podcast Umfrage (Jede Woche wird ein Hoodie verlost!): https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback
00:00:00 Intro und Begrüßung
00:02:01 Prozesse machen Bauchschmerzen
00:05:30 Prozesse für digitale Transformation
00:10:22 Zielsetzung definieren
00:12:34 Prozesse bei Produktlaunch
00:15:00 Bestehende Prozesse verbessern
00:18:58 Prozesse zu standardisiert
00:22:24 KI bei Prozessen
00:27:36 Tipps für Prozessautomatisierung
00:30:48 Daten und Prozesse
00:33:30 Christoph’s Data-Game

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38 min
July 15, 2024 Rätsel lösen, große Hafenrundfahrt, Strategie, Strukturen, Principal-Stellen – mit Tim und Jonas
Jonas‘ Internet ist abgekackt. Aber trotzdem läuft die Folge – langsam haben die Jungs die Technik ja im Griff! Und anscheinend auch ihre Gesundheit, Jonas war nämlich gerade bei einem Management Check up, da wurde er 4-5 Stunden durchgecheckt. Tim nennt das übrigens große Hafenrundfahrt. Er weiß: Sein Körperfett ist vorhanden!
Deswegen hat er sich jetzt billig auf Aliexpress einen dieser Health-Ringe gekauft. Er will nämlich erstmal checken, ob das mit dem Health-Check so funktioniert!
Jonas hat von Siemen neue Tipps für Bücher bekommen. In dem letzten Buch, das er gelesen hat, ging es darum, wie man eine eigene Strategie im Unternehmen etabliert. Wichtig ist, erstmal den Status Quo des Unternehmens abzuchecken. Du musst verstehen, wie die Kultur und Organisation im Unternehmen aussehen, sonst kann die beste Strategie nicht funktionieren.
Oft kommen Strategie-Tipps von externen Berater:innen, die sowas sagen wie: „Ihr müsst jetzt in die Cloud“. Die machen sich aber selten Gedanken darüber, wie man die gesamte Organisation dabei mitnimmt.
Die Strukturen, die in anderen Unternehmen funktioniert haben, kann man auch nicht auf neue stülpen. Damit hat Tim schon schmerzhafte Erfahrungen gemacht. Strategien müssen immer auf das Unternehmen angepasst sein, sonst kann man sie nicht etablieren. Dazu gehört auch, zu verstehen, warum Dinge so gemacht werden, wie sie gemacht werden – Politik halt!
Die Menschen, die solche Strategien anstoßen, müssen gar nicht so lange im Unternehmen bleiben. Deswegen ist Tim auch fest davon überzeugt, dass es einen Chief Data Officer nicht mehr als 2 Jahre im Unternehmen geben muss, danach benötigt man jemanden mit einem anderen Fokus.
Dann geht es noch um Principal-Stellen und das problematische Peter-Prinzip: Das heißt, dass Du immer weiter befördert wirst, bis Du nicht mehr gut performen kannst.
Tim ist gerade übrigens in seinem Traumjob, er würde ungern wieder zurückgehen und nur People managen. Was ihn nämlich am meisten gestresst hat, war die Fremdsteuerung. Er kann schlecht loslassen und mischt gerne im Maschinenraum mit rum. Jonas schaut sich übrigens am liebsten an, was Teams mit welcher Technologie schon umgesetzt haben, um den Reifegrad zu beurteilen.
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Zum allen wichtigen Links rund um Tim: https://linktr.ee/twiegels
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Kapitel:
00:00:00 Große Hafenrundfahrt
00:03:32 Health-Checks
00:04:52 Die Basis für Strategie
00:08:55 Man kann das Alte nicht mitnehmen
00:11:44 Politik verstehen
00:14:04 Surveys
00:16:03 Knowledge erkennen
00:18:34 Führungsstile
00:23:31 Operative Führungskräfte
00:24:59 Principal-Stellen
00:27:04 Das Peter-Prinzip
00:28:39 Tim’s Traumjob
00:33:10 Fazit der Folge

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36 min
July 11, 2024 Forschung in den USA am Beispiel von Quantencomputing – mit Johannes G., MIT
Was ist Quantencomputing? Was beschäftigt jemanden aus einem klassischen Unternehmen, wieder zurück in die Forschung zu gehen? Was für Anwendungsfälle gibt es überhaupt beim Thema Quantum Computing?
Um diese Fragen dreht sich die neue Podcastfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi diesmal Johannes Galatsanos zu Gast hat.
Der ist schon viel durch die Welt gekommen und ist jetzt in Cambridge, Boston, USA beheimatet und forscht dort beim MIT.
Für ihn war wichtig, in die Zukunft zu blicken und zu überlegen, was „the next big thing“ ist. Die Motivation war hauptsächlich die Neugier und zu erkennen, wie KI und andere Methoden bei der pharmazeutischen Forschung unterstützen können.
Dabei ist ihm klar: Das, was er jetzt erforscht, muss in 10 Jahren nicht umgesetzt sein. Forschung wird immer wieder verworfen, darauf muss man sich gefasst machen. Deswegen sagt Johannes, dass man in der Forschung fast eine gewisse Naivität braucht.
Beim MIT sind viele Forscher:innen sehr jung und starten mit einer Idee, von der sie überzeugt sind und für die sie Passion haben. Das MIT ist gleichzeitig sehr stark darin, die Forschung zu kommerzialisieren. Das ist natürlich ein Vorteil und sorgt dafür, dass Ideen längerfristig erforscht werden als wenn dieser monetäre Vorteil nicht da ist. Das ist auch ein großer Unterschied zur Forschung in den USA. Gleichzeitig werden die Teams gemischt zwischen Business und Tech.
Johannes erklärt in diesem Zusammenhang auch, wie das Kapital für die Forschung zusammenkommt und welche unterschiedlichen Arten von Geldgebern es gibt.
Und dann kommt noch eine wichtige Frage: Was ist eigentlich Quantencomputing?
Johannes erklärt das einmal anhand von Kryptographie und anhand von Travelling. Der spannendste Anwendungsfall für ihn ist die Medikamentenforschung.
In der frühen Forschung sucht man nach gewissen Molekühlen, z.B. ein Medikament, das eine Krebszelle ausschaltet. In der klassischen Forschung würde man nun testen, das Ziel von Johannes ist allerdings die Simulation. Er erklärt anhand eines Beispiels: Ein Protein muss im Körper funktionieren, d.h. es muss im Wasser, stabil bleiben und an der richtigen Stelle an der Zelle andocken. Für all diese Fälle muss man Quantencomputing heranziehen, da die aktuelle Hardware diese Forschung noch nicht ermöglicht. In 10-15 Jahren könnte dies schon Wirklichkeit sein und die pharmazeutische Forschung stark beschleunigen.
Johannes‘ persönliche Motivation ist, dass er eigene Fälle von Krebserkrankungen bei Familien und Freunden hatte und die Zeit, die man mit diesen Menschen haben kann, ist wertvoller als ein monetärer Wert.
Sein Tipp: Es ist wichtig für Unternehmen, sich frühzeitig mit Quantencomputing zu beschäftigen, auch wenn es noch keinen direkten ROI gibt
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Zum LinkedIn-Profil von Johannes: https://www.linkedin.com/in/johannesgalatsanosdueck/
Zur Webseite vom MIT: https://web.mit.edu/
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Zur Podcast Umfrage (Jede Woche wird ein Hoodie verlost!): https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback
00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:27 Vorstellung Johannes Galatsanos
00:05:10 Pharmazeutische Forschung
00:08:57 Motivation für Forschung
00:12:35 Kommerzialisierung von Forschung
00:17:26 Quantencomputing
00:21:34 Beispiele für Quantencomputing
00:27:26 Medikamentenforschung durch Quantencomputing
00:31:17 Persönliche Motivation von Johannes
00:33:36 Funktionierende Use Cases
00:37:13 Johannes‘ Data-Game

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42 min
July 04, 2024 Wo stehen wir gerade bei Data und AI? – mit Barbara L., empathic business
Wie sah die Herausforderung bei Data und AI vor 5 Jahren aus? Wie sieht sie im Gegensatz dazu jetzt aus? Auf was müssen wir in der Zukunft achten? Wie kann man Data intern pushen?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der diesmal zwei Berater-Sichten aufeinandertreffen. Barbara Lampl, die Gästin im Podcast, ist nämlich schon seit über 20 Jahren als Beraterin für Data und AI unterwegs. Dabei wird sie meistens gerufen, wenn es richtig brennt oder das Kind schon in den Brunnen gefallen ist. Das liebt sie auch am meisten – wenn es tricky wird und sie Blackboxes öffnen darf. Da krempelt Barbara gerne die Ärmel hoch!
Jonas Rashedi, der Host und Barbara sitzen auf einer Designer Couch in Düsseldorf, diese Folge wurde nämlich mal wieder vor Ort aufgezeichnet.
Doch warum braucht man als Unternehmen überhaupt eine Interims-Beratung? Eigentlich sollte man Data auf jeden Fall inhouse haben. Doch manchmal hilft es, jemanden von außen dazuzunehmen, um an den richtigen Stellen zu pieksen. Barbara mag es, dann die Bühne einer neuen Person übergeben zu dürfen. Als Externer kann man aber erstmal besser „poltern“. Und die Investition in einen festen CDO lohnt sich auch erst ab einer gewissen Infrastruktur. Zudem hilft die externe Beratung um zu wissen, an welcher Stelle man als Unternehmen steht und welche Use Cases nun anstehen.
Doch wie weit sind Unternehmen nun eigentlich? OpenAI hat mit ChatGPT das Data revolutioniert – dabei ist gar nicht so viel passiert, denn die Technik war vorher auch schon vorhanden. Allerdings ist der Zugang dazu sehr viel einfacher geworden und die Interaktion mit der Maschine für alle möglich. Gleichzeitig sind Unternehmen aber jetzt überfordert und wissen nicht, wie alles zusammenpasst und wo sie starten sollen. Das zeigt sich auch beim Einstellen des Data-Teams.
Die beiden Data-Nerds sprechen auch darüber, was Datenstrategie für sie eigentlich ist. Barbara geht da gerne mit dem CRISP-Modell dran und macht im Notfall halt auch nur eine Teildatenstrategie.
Der Konsens ist: So viel hat sich Data in den letzten Jahren gar nicht verändert, denn die Infrastruktur passt an vielen Enden immer noch nicht.
Trotzdem machen die beiden Mut und geben viele Tipps mit, wie man als Unternehmen nun bereit für Data und AI werden kann.
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Zum LinkedIn-Profil von Barbara: https://www.linkedin.com/in/barbaralampl/
Zur Webseite von empathic business: http://www.barbara-lampl.de/
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:50 Vorstellung Barbara Lampl
00:03:20 Spannendste Rollen
00:04:26 Interims-Beratung
00:06:46 Warum Beratung statt intern?
00:08:12 Data Team-Aufbau
00:14:33 Data Literacy
00:15:21 Data-Strategie
00:18:17 Start mit Data
00:20:08 Quereinsteiger in Data
00:25:42 Ab wann ein CDO?
00:31:10 Unterstützung vom Top-Management
00:36:39 Fazit
00:37:56 Barbara’s Data-Game

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40 min
July 01, 2024 Datenstrategie, Aufnahmestudios, Apple, MVP, Doktortitel, Maßnahmen – mit Tim und Jonas
Jonas ist im kleinsten Aufnahmestudio, in dem er je aufgenommen hat, nämlich in einem Hotel. Der Schreibtisch sollte laut Rezensionen zu klein zum Arbeiten sein - und das ist er auch. Er hat ein Twin-Zimmer bekommen, das kann Tim ja gar nicht ab. Er regt sich nicht so oft auf, aber letztens hat er bei einer Konferenz das Zimmer getauscht, weil er nicht mehr in einem Bett schläft, das schmaler ist als 1,40 Meter.
Gleichzeitig hat Tim sich für ein Festival gerade einen Camper gemietet – aber mit eigenem Klo! Das fand er so toll, dass er damit jetzt vielleicht sogar Urlaub machen will.
Heute soll es aber eigentlich um das Thema Strategie geben. Das ist nämlich irgendwie so ein Mysterium der Männer im Anzug, die Strategieberater sind. Aber Strategie ist nicht nur für das Top-Management, sondern vor allem auch für die operativen Personen. Man braucht unterschiedliche Arten und Weisen, wie man das erklärt und eine Strategie muss immer einfach und verständlich sein.
Erstmal besteht die aus der Festlegung von Zielen, der Analyse der aktuellen Situation und der Bestimmung der Maßnahmen, um das zu erreichen.
Tim mag es, verschiedene Zeitlevel zu machen und einen Jahresplan, einen 3-Jahres-Plan und einen Quartalsplan zu machen. Dabei steht die Vision immer über der Strategie und diese ist ein fortlaufender Prozess.
Anhand des Beispiels des iPhones erklären die beiden Data-Nerds, was sie unter Strategie verstehen und was wohl die Strategie von Apple war. Wichtig ist: Die Strategie muss sich manchmal ändern, wenn der Markt sich ändert!
Exemplarisch kreieren die beiden eine Datenstrategie für ein Unternehmen, das als Omni Channel-Player Schuhe verkauft und das Ziel hat, 20% mehr Umsatz zu machen.
Die beiden würden sich erstmal anschauen, was schon vorhanden ist und ob und wie das Tracking läuft.
Übrigens: Von On-Premise in die Cloud ist KEINE Strategie! Niemand muss in die Cloud – es muss Use Case-mäßig einfach passen.
Und zum Schluss geht’s noch darum, ob Jonas einen Doktortitel bekommt und dass Tim eine Professor angeboten wurde – die will er aber wirklich nicht haben!
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00:00:00 Hotel-Vorlieben
00:03:35 Festivals
00:06:20 Strategie
00:11:01 Beispiele für Strategien
00:13:26 Zielsetzung einer Strategie
00:17:10 Tim kennt keine Fußballer
00:17:29 Strategie des iPads
00:19:11 Datenstrategie für ein Unternehmen
00:26:59 Strategie über MVP
00:31:32 Ein Doktortitel für Jonas

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June 27, 2024 Wann braucht man eine Customer Data Platform? – mit Robin G., mParticle
Wann braucht man eine CDP? Macht es überhaupt Sinn, eine CDP einzusetzen und wann braucht man sie? Ist eine CDP notwendig, um Marketing in den nächsten 3-4 Jahren erfolgreich umsetzen?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IST BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Robin Geier spricht. Robin ist Director Digitalstrategy und Business Value bei mParticle, einem SaaS-Anbieter einer Customer Data Platform, die Realtime-Data, Governance und AI miteinander vereint.
Robin sitzt während der Aufnahme in der Sonne auf Mallorca, ist aber regelmäßig auch unterwegs, was in der Consultancy-Rolle gang und gäbe ist. Die beiden CDP-Fans kennen sich von Tealium, wo Robin vorher beschäftigt war.
Sie tauchen ab in eine Diskussion über die Reifegrade von Unternehmen und darüber, dass viele Unternehmen gerne schon mit Machine Learning und Artificial Intelligence starten wollen, aber noch nicht so weit sind. Wichtig ist es dann, nochmal Back-to-Basics zu gehen und zu hinterfragen, wie die eigene Customer Journey aussieht. Für die Einführung einer CDP sollten dann vorher auch Milestones festgelegt werden.
Eine CDP steht für Automatisierung, doch erstmal sollte man herausfinden, wo die eigenen Herausforderungen liegen und wo Technologie eingesetzt werden sollte, um Geschwindigkeit auf die Straße zu bringen.
Ein weiterer Punkt ist es, sich anzuschauen, wo überhaupt die Konstanten im Unternehmen sind, bei denen es sich lohnt, eine Automatisierung zu machen und wie man das Thema Datenschutz dann wirklich abbilden kann.
Für Robin bleibt es relevant, sinnvolle Use Cases zu haben. Dafür bringt er auch einige Beispiele. Für Jonas ist der erste Use Case immer die Personaisierung der Website. Recommendation Engines alleine reichen da nicht mehr aus.
Er findet die Idee spannend, die Idee vom stationären Handel und die Beratungsqualität auf online zu projizieren. Es gibt so viele Experten, die müssten die Köpfe zusammenstecken.
Für Robin ist der Use Case mit dem besten Time to Value, also mit schnellen Ergebnissen immer noch Lookalikes für Paid Media-Kanäle und die Neukundengewinnung zu erstellen.
Die beiden sind sich einig: Ein richtig gutes Vorgehen ist es, erstmal den Reifegrad der einzelnen Kanäle festzustellen, dann Use Cases festzulegen und sich dann gegenseitig zu challengen.
Diese Folge wurde erstellt mit freundlicher Unterstützung von mParticle.
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Zur Webseite von mParticle: https://www.mparticle.com/
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June 20, 2024 Industrie vs. eCommerce in Bezug auf Prozesse und Optimierungen – mit Oliver H., Dräxlmaier Group
Wie unterscheidet sich Industrie vs eCommerce? Gibt es da überhaupt einen Unterschied? Wie geht man das ganze Thema Mehrwertkommunikation von Data Cleansing und Data Governance generell an?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Oliver Hoffmann spricht. Der ist Senior Inhouse Consultant für Master Data Management und Master Data Governance und Prozesse bei der Dräxlmaier Gruppe, einem Automobilzulieferer im Premium-Segment. Das Unternehmen stellt elektrische Komponenten, Battery-Systems und Interieur-Systems her.
Für Jonas ist die Automobilindustrie ein Sinnbild für Prozessoptimierung. Er erzählt dafür von seiner neuen Rolle bei FALKE und davon, wie Prozessoptimierung im eCommerce funktioniert. Dort ist in seinen Augen weniger durch Optimierung „herauszuholen“ als es in der Industrie der Fall ist.
Das bringt die beiden Data-Nerds dazu, darüber zu sprechen, wo genau die Unterschiede zwischen eCommerce und Industrie liegen, von der Supply Chain über die Wertschöpfung bis hin zu schlimmen und weniger schlimmen Fehlern.
Oliver betont dabei, wie sehr in der Industrie alles prozessgesteuert ist, vom Wareneingang bis zum Warenausgang. Die Bänder dürfen nicht stillstehen, das hat viele Konsequenzen, die man im ersten Moment gar nicht absehen kann!
Für ihn ist Data Cleansing die Lösung. Aufräumen, herausfinden, was wo gebraucht wird und welche Datensätze benötigt werden. Dabei will da keiner so wirklich drüber reden, weil es nunmal ein sehr trockenes Themen ist. Für Oliver ist es die Grundlage für Prozessoptimierung, Digitalisierung und Wertschöpfung.
Gleichzeitig ist natürlich die zeitliche Komponente ein spannender Punkt, denn während sich im letzten Jahrhundert alles etwas langsamer entwickelt hat, kann sich unsere Welt mittlerweile innerhalb von 5 Jahren komplett drehen!
Die beiden diskutieren dann noch die Frage, wie man die Awareness in einer digitalen Transformation erhöhen kann. Für Jonas ist es wichtig, den Menschen zu zeigen, dass sie ein Teil der Transformation sind und einen wichtigen Teil dazu beitragen, z.B. durch Hackathons.
Zum Schluss möchte Oliver allen noch mitgeben, wie wichtig Governance für die verschiedenen Bereiche ist.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
Zum LinkedIn-Profil von Oliver: https://www.linkedin.com/in/oliver-hoffmann-b7b196206/
Zur Webseite von Dräxlmaier: https://www.draexlmaier.com/
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:08 Vorstellung Oliver Hoffmann
00:02:07 Prozessoptimierung
00:05:18 Datenerhebung in der Automobilindustrie
00:07:17 eCommerce vs Industrie
00:15:13 Schnelligkeit der Entwicklung
00:17:00 Agilität
00:19:23 Data Cleansing
00:28:03 Awareness für digitale Transformation
00:33:43 Nachhaltigkeit und Governance
00:36:26 Oliver’s Data-Game

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40 min