MY DATA IS BETTER THAN YOURS

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MY DATA IS BETTER THAN YOURS episodes

  • Wie verändert der AI-Act unsere Unternehmen? – mit Julia S., Commerzbank

    Wie wirkt der AI Act auf die Wirtschaft von Deutschland? Was bedeutet die Ethik von AI?

    Wo kommt bei unterschiedlichen Themen Bias her und was bedeutet das für die unterschiedlichen Modelle? Und wie kann man eine AI-Strategie für den Mittelstand einführen?
    Diese spannenden Fragen beantwortet in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS die VP Big Data Advanced Analytics bei der Commerzbank: Julia Sterling. Sie ist Expertin für AI Governance und AI Strategie und stellt sich den Fragen von Host Jonas Rashedi.
    Die Commerzbank ist durch die verschiedenen Gesetze, die für Banken gelten, bereits stark reguliert – und trotzdem gibt es durch den AI-Act Neuigkeiten.
    Der AI-Act wurde Anfang Dezember in Brüssel beschlossen, nachdem er seit April 2021 diskutiert wurde und gilt für alle EU-Mitgliedsstaaten und das auch sofort, er muss nicht mehr in weiteren Parlamenten beschlossen werden. Julia erklärt anschaulich, welche Bereich dieses neue Gesetz anspricht und was das für Unternehmen bedeutet.
    Die Idee des AI Acts? Die EU-Bürger:innen schützen, sodass deren „Wellbeing“ sichergestellt ist und die KI nichts tut, was gegen die Grundrechte oder die demokratischen Rechte läuft.
    Dabei kann auch ein Vergleich zur DSGVO gezogen werden, dadurch, dass es um Daten geht, überschneiden sich natürlich viele Themen. Das Gesetz wird jedoch alle Industrien betreffen.
    Beispielsweise gibt es Unacceptable Risks wie Social Scoring – das darf nicht eingesetzt werden, weil es ein signifikanter Einschnitt in das Leben von Menschen wäre.
    Julia erklärt, was Unternehmen tun müssen, um herauszufinden, ob sie den AI-Act erfüllen und gleichzeitig sich innovativ nach vorne entwickeln können. Die Verantwortung liegt dabei immer beim Unternehmen selbst. Ein Problem sind dabei auch die KI-Lieferketten. Denn viele Programme bauen aufeinander auf. Ist dann in einer Software bereits ein Bias drin, dann entwickelt sich dieser in allen weiteren, darauf aufbauenden Programmen weiter – ein Teufelskreis. Schnell kommen wir hier in philosophische Fragen, die nicht so einfach zu beantworten sind.
    Wichtig ist es auch, Transparenz für die Enduser zu schaffen und zwar in so einfachen Worten, dass es auch diejenigen verstehen, die nicht jeden Tag mit Künstlicher Intelligenz zu tun haben.
    Außerdem erklärt Julia, wie man eine KI-Strategie im Mittelstand aufbauen könnte und erzählt dabei von den 6 Säulen, welche die Commerzbank für die Etablierung der AI-Strategie genutzt hat.
    Ganz klar: Zu Beginn brauchst Du erstmal eine Data-Strategie, bevor Du mit Artificial Intelligence starten kannst!

    MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.

    Zum LinkedIn-Profil von Julia: https://www.linkedin.com/in/julia-sterling-38a25238/

    Zur Webseite der Commerzbank: https://www.commerzbank.de/

    Zu allen wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast: https://linktr.ee/jonas.rashedi

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    Zum Buch „The Brussels Effect“: https://www.amazon.de/Brussels-Effect-European-Union-Rules/dp/0190088583

    00:00:00 Intro und Begrüßung

    00:01:07 Vorstellung Julia Sterling
    00:01:49 Organisation rund um Julia
    00:03:30 Was ist KI?
    00:04:38 Was ist der AI-Act?
    00:09:09 Lieber selbst regulieren
    00:11:28 KI in der Strafverfolgung
    00:13:41 Was muss man als Unternehmen tun?
    00:19:35 Bias durch ChatGPT
    00:22:09 Verschiedene Stakeholder für AI
    00:25:15 Erklärbarkeit und adressatengerechte Kommunikation
    00:28:48 AI-Strategie
    00:30:45 AI-Strategie als Mittelstand
    00:34:01 Julia’s Data-Game

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    37 min
  • ChatGPT, Prompten lernen, AI, DINC, Jahrbuchbilder und sonntags ausschlafen – Tim x Jonas

    Business Intelligence klingt voll 90er. Ist aber halt immer noch DAS Wort, das alles, was mit Analytics zu tun hat, zusammenfasst. Und deswegen haben Jonas Rashedi und Tim Wiegels auch einen OMR Report zu dem Thema geschrieben mit ihren Meinungen zu den besten Tools und Tool-Zusammenstellungen und jeder Menge Tabellen.

    Grandios wäre aber eigentlich eine Form von Glossar oder Wikipedia zum Thema Data, bei dem alle mitarbeiten können. Denn es verändert sich bei Data so viel, dass schnell alles wieder veraltet ist, was man mal aufgeschrieben hat!
    Übrigens hat Data auch einen viel größeren Platz bei der OMR verdient. Wenn Ihr Jonas und Tim dort sehen wollt, dann schreibt unbedingt dem OMR-Team oder direkt Philipp Westermeyer!
    In der neuen Spezial-Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS quatschen die beiden Jungs aber auch ziemlich viel über ChatGPT und darüber, wie sie das Tool einsetzen, wann es ihr Leben erleichtert aber auch, wann es mal gar nicht funktioniert.
    Die große Frage: Wie verändert AI unseren Job? Und wird sich das irgendwann anpassen, dass Unternehmen immer noch wollen, dass man auf Stunden – oder Tagesbasis arbeitet? Oder kann man nicht mal langsam Projektpreise nehmen?
    Übrigens sollten wir uns alle mal keine Sorgen um unsere Jobs machen. Um anständig zu prompten sollte man nämlich verstanden haben, wie das mit dem Data überhaupt funktioniert – sonst kann man die Prompts auch nicht iterativ verbessern. Und wenn große Unternehmen wie Douglas oder FREENOW nur noch die Hälfte an Data-People braucht, weil alles so schnell geht – vielleicht können wir ja dann endlich den Rest von Deutschland digitalisieren!
    Jonas erzählt noch ziemlich viel zum personalisierten Prompten und auch Tim hat ChatGPT beigebracht, wie seine Sprache klingen soll – klingt manchmal noch sehr nach 80s Slang, aber man kann ja auch nicht alles haben.
    Und am Ende geht’s noch um die DINCs – Double Income No Children. Das ist nämlich Tim, deswegen schläft der am Wochenende auch mal bis 2 Uhr, Jonas allerdings hat um die Zeit schon längst Pfannekuchen mit seiner Tochter gemacht und ist zum Oma-Besuch gefahren!

    MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.

    Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/timwiegels/

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    Zu der guten Website, von der die beiden sprechen: Moderndatastack.xyz

    Zum OMR-Review: https://hi.omr.com/bi-software-guide

    00:00:00 OMR Review

    00:04:52 Tools und ihre Features
    00:08:09 AI muss nicht überall sein
    00:09:34 Plugins von ChatGPT
    00:14:32 Innovationszyklus
    00:17:23 Prompts verbessern
    00:19:50 Bildgenerierung über Dall:E
    00:20:33 Suche mit Bing
    00:21:25 Jahrbuchbilder mit AI
    00:23:45 Wie startet man mit AI?
    00:25:55 Custom Formulierungen
    00:26:54 Wie sieht ein Sonntag aus?

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    33 min
  • Künstliche Intelligenz im eCommerce nutzen – mit Josefine K., Otto Group data.works

    Wenn man an Otto denkt, dann denkt man vielleicht noch an die angestaubten Kataloge, durch die man früher alles Mögliche bestellen konnte. Doch Otto ist alles andere als angestaubt! Otto Group data.works ist das Unternehmen, das die Daten der verschiedenen Tochterfirmen von Otto sammelt und auf der Basis AI-getriebene Lösungen baut. Dazu gehören z.B. Produktdaten, Kundendaten und auch Trackingdaten aus dem Webshop.

    Josefine Kuka ist Head of Engineering bei Otto Group data.works und spricht in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS mit Host Jonas Rashedi über AI-Usecases.
    Ein ganz wichtiges Statement von ihr: Wir machen AI nur, wenn es auch etwas bringt! Dabei besinnt sie sich auf ein iteratives Vorgehen, denn Dinge brauchen Zeit, um sich zu entwickeln. Dabei sollte man nicht zu früh aufgeben!
    Für Josefine gibt es drei Kategorien, in denen sie Usecases mit Künstlicher Intelligenz umsetzen kann:

    • Für den Kunden etwas zu verbessern, also Cases direkt am Kunden
    • Dinge in der Organisation verbessern, z.B. eine Top- oder Flop-Erkennung im Einkauf
    • Individuelle Anwendungen, z.B. ChatGPT bei den Mitarbeitenden anzuwenden
    • Die größten Mehrwerte entstehen dabei mit den einfachsten Modellen.
      Josefine erzählt sehr hands-on von zwei Use Cases, welche die Otto Group umgesetzt hat:
      Die Top- oder Flop-Erkennung im Einkauf und ein Chatbot, der alle Fragen zu neuen Maschinen, Prozessen, KPIs und Lageplänen beantworten kann.
      Den größten Fehler sieht Josefine darin, dass man glauben könnte, dass Künstliche Intelligenz nur ein Hype sei, der wieder weggeht. Sie empfiehlt den Hörer:innen, auch kleine Use Cases zu nutzen – das muss nicht immer Deep Learning oder ein Large Language Model sein!

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      Zum LinkedIn-Profil von Josefine: https://www.linkedin.com/in/josefine-kuka-536068127/

      Zur Webseite von Otto Group: https://www.ottogroup.com/

      Noch mehr Infos zu den Rollen bei Otto Group data.works: https://www.otto.de/jobs/de/technology/techblog/artikel/wie-wir-bei-data.works-arbeiten.php

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      00:00:00 Intro und Begrüßung

      00:01:14 Vorstellung Josefine Kuka
      00:02:41 Welche Use Cases entstehen durch Daten
      00:04:16 Unterschied zwischen Data Scientist und Data Engineer
      00:07:36 Die Rolle von AI im eCommerce
      00:09:34 Beispiel für die Nutzung von AI
      00:13:32 Mehrwert für den User
      00:17:35 Abgrenzung Data Science und AI
      00:19:55 Top 3 Use Cases
      00:30:38 Wissen für alle verfügbar machen
      00:34:11 Fails und Tipps
      00:35:47 Josefine’s Data-Game

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      38 min
    • Digitalisierung und klimafreundliche Mobilität – mit Alex L., NOW GmbH

      Was kann man von einer GmbH der Bundesregierung lernen? Mehr als gedacht!

      In dieser Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS spricht Jonas Rashedi nämlich mit Alexander Lambrecht, Head of Data and Analytics bei NOW, einer bundeseigenen GmbH, welche die Forschungsförderung vorantreiben soll.
      Dazu gehört auch die klimafreundliche Mobilität, welche Industrie, Wissenschaft und Politik vernetzt. Dabei nimt Alex‘ Team alle möglichen Daten auf und achtet auf die Fördereffizienz.
      Zurzeit arbeiten sie für das Ministerium für Digitales und Verkehr. Dabei geht es um den Elektromobilitätsbereich. Dass hier ein Marktversagen im Aufbau der Lade-Infrastruktur passiert ist, ist allen klar. Das Ministerium hat NOW dazu beauftragt, die Schnellladeinfrastruktur zu planen und zu bestimmen, wo am besten Ladestationen aufgebaut werden sollen. Dafür bekommen sie viele Daten von Schwesterbehörden – ein Vorteil, den das Unternehmen von der freien Wirtschaft abhebt. Denn dort arbeiten Abteilungen oft gegeneinander, weil sie ihren eigenen Status beweisen wollen.
      Doch der gewerksübergreifende Austausch ist wichtig. Alex erklärt dazu auch, wie das Unternehmen organisatorisch aufgebaut ist und betont, dass bei NOW die Insights sehr wertgeschätzt werden, auch wenn für diese oft lange geforscht und probiert werden muss.
      Das Geld ist bei diesem Unternehmen selten knapp – Probleme liefert dann eher der Fachkräftemangel. Doch Alex ist sich sicher, dass man am besten durch ein modernes Tech-Stack rekrutiert und vielfältige Aufgaben.
      Er spricht über die agile Arbeitsweise und den OKR-Ansatz, aber auch darüber, welche Rollen es bei ihm in der Data-Abteilung gibt. Der Schlüssel zum Erfolg liegt laut ihm in der Ambition!

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      00:00:00 Intro und Begrüßung

      00:01:10 Vorstellung Alexander Lambrecht
      00:03:23 Organisationsform der NOW GmbH
      00:05:54 Aufträge und Beauftragung
      00:10:58 Was können Unternehmen lernen?
      00:16:47 Management durch Data verbessern
      00:18:40 Cloud vs. On-Premise
      00:22:25 Data-Mesh-Ansatz
      00:29:29 Agile Datenstrategie
      00:34:52 Talente finden
      00:38:57 Alex‘ Data-Game

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      45 min
    • Home Office, Pyjamas, Remote-Führung, Pendeln und Playstation – Tim x Jonas

      Tim hat während der Pandemie tagelang im Schlafanzug im Bett gearbeitet. Am produktivsten ist er auch immer noch, wenn er auf der Couch rumhängen darf beim Arbeiten. Jonas dagegen braucht einen aufgeräumten Schreibtisch und muss sich gerade hinsetzen. Auf dem Boden arbeiten geht für ihn gar nicht!

      Doch wieso ist das so unterschiedlich? Die beiden Nerds erzählen von ihren Einschätzungen.
      Die Pandemie hat uns alle nach Hause geschickt und dadurch haben nun alle die Möglichkeit, so schief und krumm oder auch gerade zu arbeiten, wie sie möchten. Hauptsache die Arbeit wird erledigt. Doch wie kann man das messen?
      Was bedeutet Remote-Work für Jonas Rashedi und Tim Wiegels? Und was bedeutet Hybrid-Work? Und wie sehen die beiden Führungskräfte das eigentlich führungstechnisch?
      Um remote zu führen, muss man lernen, was realistisch ist und sich darauf committen. Eine Frage des Vertrauens!
      Und Remote-Work bietet einige Vorteile, z.B. kann man Menschen einstellen, die nicht in der gleichen Stadt wohnen wie der Sitz der Firma ist. Tim ist sowieso zu alt zum Umziehen und Jonas möchte aus seinem Haus auch nicht raus.
      Je größer Teams werden, desto komplizierter wird es aber. Tim mag es auch, hybrid zu arbeiten, denn er sieht seine Leute gerne mal. Auch international geht das, wenn man einfach alle 3 Monate die Leute mal zusammenholt.
      Der Schrei nach Office-Pflicht wird in Unternehmen aber laut. Funktioniert das denn, wenn wir alle wieder zurückgehen? Müssen wir das überhaupt?
      Die beiden sind sich sicher: Die Leute laufen weg und dahin, wo sie wieder die Freiheit haben können, ihren Arbeitsplatz selbst zu entscheiden.
      Gleichzeitig ist aber witzig, dass Apple und Google die Vorreiter waren als es um die Office-Pflicht ging.
      Und am Ende geht’s mal wieder um Batman…

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      Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/timwiegels/

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      00:00:00 Arbeitsarten

      00:00:26 Remote-Arbeit
      00:04:35 Vor- und Nachteile von Remote-Work
      00:05:46 Persönlichkeitstypen und Remote-Work
      00:07:56 Vor-Ort arbeiten
      00:09:53 Qualität muss stimmen
      00:13:03 Wer kann Remote arbeiten?
      00:15:32 Hybride Arbeitsweise
      00:22:30 Alle wieder ins Büro?
      00:26:25 Lieblingscomics
      00:30:07 Die nächste Folge

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      32 min
    • Consent und Cookieless Future: Die Rückbesinnung auf die Botschaft – Live Podcast – mit Sarah S., Penguin Random House

      Ist Targeting noch der way to go? Was passiert in der Cookieless Future? Und wie agiert man in der immer technischer werdenden Zukunft?

      Darüber spricht Jonas Rashedi, Host des Podcasts MY DATA IS BETTER THAN YOURS in dieser besonderen Folge mit Sarah Söhlemann. Besonders ist die Folge deswegen, weil sie live auf der Marketing Analytics Summit in Berlin aufgenommen wurde!
      Sarah ist Associate Director Data and Marketing Analytics bei Penguin Random House, einem Publikumsverlag unter dem z.B. der Penguin Verlag und der Heine Verlag beheimatet sind. Das Besonder? Der Verlag vertreibt seine Bücher nicht selbst, das passiert durch online oder offline Buchhandlungen.
      Bei Penguin Random House wurde die Marketingorganisation neu aufgestellt und daraufhin eine neue Abteilung geschaffen: Marketing Intelligence. In dieser ist auch Sarah’s Team, das verantwortlich ist für Web Analytics, Consent Management, Tracking-Themen, die Etablierung der Erfolgsmessung und dem Enablement von Kolleg:innen, sodass diese mit Daten ihre Kampagnen besser machen können.
      Ihre Lösung für die Cookieless Future? Ein Rückbesinnen auf die Botschaft und die Produkte an sich. Die Kanäle sind für sie nur Distributionsplattformen, das wichtige ist die Verpackung der Botschaft an die Zielgruppe.
      Dabei schaffen es wenige Unternehmen, so gut Creatives, d.h. ein Zusammenspiel aus Bild/Video, Text und CTA zu schaffen, sodass kein Targeting mehr benötigt wird.
      Sarah geht es somit nicht mehr daraum, welcher Kanal am besten performt, sondern welche Botschaft am besten performt! So kann man sich auch auf die große Perspektive und das eigene Setup zurückbesinnen und sich nicht von den Walled Gardens treiben lassen, sondern die Dinge selbst in die Hand nehmen!
      Am Ende geben Jonas und Sarah noch Tipps, wie auch kleine Unternehmen das umsetzen können. Und natürlich gibt es auch Publikumsfragen:
      Wie sieht die Botschaftsmessung aus?
      Sollten unsere Messsysteme invertiert werden?
      Wie kommen wir aus der Abhängigkeit der Walled Gardens raus?

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      Zum LinkedIn-Profil von Sarah: https://www.linkedin.com/in/sarahsoehlemann/

      Zur Webseite von Penguin Random House: https://www.penguin.de

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      00:00:00 Intro und Begrüßung

      00:01:03 Einführung in den Live-Podcast
      00:03:00 Vorstellung Sarah Söhlemann
      00:05:15 Position als werbetreibendes Unternehmen
      00:07:22 Cookieless Future
      00:14:22 Targeting stirbt
      00:18:38 Einzelne vs. alle Kanäle
      00:24:16 Zukunft ohne Daten
      00:27:20 Transformations-Projekt
      00:32:51 Umsetzung bei kleinen Unternehmen
      00:33:56 Learnings und Tipps
      00:38:42 Sarah’s Data-Game
      00:40:50 Fragen aus dem Publikum

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      46 min
    • Vom Operativen in die Management-Ebene – mit Anna S., AXA

      Lebensläufe sind spannend – denn sie zeigen oft auf, was man für unterschiedliche Abbiegungen nehmen kann, um an ein Ziel zu gelangen. In der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS spricht Jonas Rashedi mit Anna Louise Schröder, die das Data Office der AXA Deutschland leitet. Das Data Office verantwortet die Data Governance und zentrale Datenstrategie und arbeitet als CoE innerhalb des Data Capability Tribes eng mit operativen agilen Squads zusammen, um Daten für verschiedene Domänen zentral und harmonisiert bereitzustellen. Anna ist stolz darauf, dass die cross-funktionale Zusammenarbeit zwischen technischen und fachlichen Experten im Rahmen der agilen Transformation der AXA so operationalisiert werden konnte.

      Der kulturelle Wandel, der für so ein organisatorisches Data-Setup notwendig ist, kommt nicht über Nacht.
      Die Frage, um die es im Podcast aber auch geht, ist: Braucht man die Erfahrung aus der Praxis, um im Data Bereich eine Management-Position einzunehmen? Denn Anna hat „Stallgeruch“ an sich, sie hat Ökonometrie und Statistik studiert und über 10 Jahre in Analytics und Data Science gearbeitet. Von dieser Erfahrung profitiert sie immer noch – vor allem im Bereich Machine Learning. Doch auch hier gibt es viele verschiedene Herangehensweisen!
      Anna bringt ein Beispiel dazu, welche mathematischen Herausforderungen es im Versicherungssektor gibt. Stellen wir uns eine Produktion in der Textilindustrie vor, in der es brennt. Als Gewerbeversicherer solltest Du Muster erkennen können, um Deine Risiken richtig zu berechnen und auch Deinen Kunden Tipps zur Risikominimierung geben zu können. Dafür gibt es Risikoingenieure, die schon seit Jahren in diesem Bereich aktiv sind und die sich die wenigen Fälle sehr genau anschauen. Diese Expertise wird gepaart mit Daten bspw. zur Brandgefahr, z.B. bei Leuchtmitteln oder einer Vielzahl anderer Faktoren, was durch generative Modelle technisch formalisiert und umgesetzt werden kann.
      Ihr Fazit: Du musst die Data Science Methode an das Businessproblem anpassen und wo möglich von den fachlichen Experten lernen, um deren Knowhow in Data Lösungen maximal einzubringen!

      MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.

      Zum LinkedIn-Profil von Anna: https://www.linkedin.com/in/almschroeder/

      Zur Webseite von AXA: https://www.axa.de/

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      AXA sucht Data Talente! Zum Beispiel für unsere zentrale Datenorganisation:

      Data Consultant -https://careers.axa.com/de/de/job/AXGRGLOBAL230009CIYESTALEODEEXTERNALDEDE/-Senior-Data-Consultant-m-w-d
      Data Architect/Engineer -https://careers.axa.com/global/en/job/AXGRGLOBAL22000BEJYESTALEODEEXTERNALENGLOBAL/Data-Architect-Engineer-m-w-d
      Data Platform Engineer -https://careers.axa.com/global/en/job/AXGRGLOBAL23000747YESTALEODEEXTERNALENGLOBAL/Platform-Engineer-m-w-d

      Data Scientist Venn Diagram: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Data_scientist_Venn_diagram.png

      Tool Box Daten Kompetenz: https://beta.toolboxdatenkompetenz.de/

      00:00:00 Intro und Begrüßung

      00:01:10 Vorstellung Anna Louise Schröder
      00:02:29 Organisationsaufbau bei Axa
      00:06:49 Der Werdegang von Anna
      00:12:48 Statistik oder Machine Learning zuerst?
      00:14:58 Risiken in der Versicherungsbranche
      00:20:12 Zusammenarbeit mit der Praxis
      00:21:41 Data Manager aus der Praxis
      00:24:40 Kommunikationsfähigkeit
      00:30:13 Toolbox Datenkompetenz
      00:31:04 Anna’s Data-Game

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      37 min
    • Persönlichkeitstests, Führungstypen, Batman, introvertiert vs. extrovertiert – Tim x Jonas

      Tim ist immer freundlich zu ChatGPT. Schließlich kann das Programm auch nix dafür, dass nicht immer alles so läuft, wie Tim sich das vorstellt. Und wenn dann gar nichts mehr funktioniert, dann geht Tim schwimmen, da hat er nämlich seine Ruhe.

      Jonas währenddessen will eigentlich nie seine Ruhe und hat die komplette Woche zuhause genossen, in der er jeden Morgen seine Tochter in die Kita fahren konnte. Die macht übrigens einen Überraschungsbesuch in dieser Folge und schenkt Jonas ein Bügelperlen-Bild: Mit einem Batman-Logo!
      Doch wieso wollen manche Menschen mehr Ruhe als andere? Das Ganze ist abhängig von Persönlichkeitstypen. Und darum geht es in der neuen Spezial-Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Tim Wiegels und Jonas Rashedi diesmal über Persönlichkeitstests und Führungstypen sprechen.
      Als Data-Guy möchte man natürlich wissen, wie man Führung messen kann – wie alles andere halt auch. Es gibt dafür super viele Tests, diese sind aber in zu großen Teilen nicht anerkannt. Sie können aber trotzdem bei der Zusammenarbeit helfen.
      Der Tipp von Jonas und Tim: Mach Persönlichkeitstests mit Deinem Team, man lernt extrem viel übereinander!
      Die beiden nehmen ihre eigenen Persönlichkeitstests nach Myers Briggs auseinander und finden heraus, dass sie zwar in vielen Bereichen ähnlich ticken, in einigen aber auch völlig unterschiedlich sind. Dabei diskutieren sie natürlich auch darüber, welchen Effekt diese Persönlichkeitstypen auf die Führung haben, wo der Unterschied zwischen introvertierten und extrovertierten Menschen ist und wer wie am besten arbeitet. Witzig: Tim hört – obwohl er ein Data-Guy ist – gerne auf sein Bauchgefühl.
      Ganz sicher sind die beiden sich damit: Wenn jemand ein Arschloch ist, dann muss derjenige das Team verlassen, auch wenn die Arbeitsleistung gut ist!

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      00:00:00 Nett zu ChatGPT sein

      00:01:33 CrossFit
      00:01:57 Persönlichkeitstypen-Test
      00:04:49 Motivation und Antrieb
      00:07:12 Mal nicht raus gehen
      00:09:55 Extrovertiert vs Introvertiert
      00:11:02 Attention Preference
      00:16:32 Thinking vs Feeling
      00:21:04 Taktiken – planend vs suchend
      00:25:50 Regeln und Deadlines
      00:28:24 Durchsetzungsfähig vs stürmisch
      00:29:55 Tests im Team machen
      00:33:42 Cliffhanger für die nächste Woche

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      35 min
    • Produktdaten durch KI automatisiert pflegen – mit Johannes M., Picard

      Produktdaten werden in vielen Unternehmen noch händisch gepflegt. Es gibt eine Excel, auch bei großen Konzern nicht immer ein PIM – aber wie kann man sich die Arbeit hier erleichtern?

      Darüber spricht Host Jonas Rashedi in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS mit Johannes Montag, Head of eCommerce bei Picard, einem Lederwaren Onlineshop.
      Johannes ist schon seit fast 20 Jahren im eCommerce und bei Picard für den Aufbau des Digitalgeschäfts verantwortlich. Im Gespräch geht es darum, wie Künstliche Intelligenz bei der Pflege von Produktdaten und der damit verbundenen Content-Generierung unterstützen kann.
      Johannes malt dabei die Story auf: Zunächst müssen die Produktattribute festgelegt werden, welche dann in verschiedene Produkttexte umgesetzt werden. Hierbei gibt es Produkttexte für den eigenen Online Shop, aber auch für die Marktplätze, und diese dann wiederum in verschiedenen Sprachen.
      Dafür arbeitet Johannes mit einer Agentur zusammen, welche die Produkttexte generiert und dabei auf die Sprache des Unternehmens anpasst.
      Bei den Bildern hat Picard lange mit einem Tool gearbeitet, das die ausgeschnittenen Bilder der Produkte auf verschiedene Model-Bilder gelegt hat – auch alles auf Basis von KI. Denn die richtige Größe der Produkte auf Bildern darzustellen, ist immens wichtig, alles einzeln zu fotografieren dann aber sehr aufwendig, vor allem wenn die Ware nicht immer am gleichen Ort vorrätig ist.
      Außerdem geht Johannes noch darauf ein, wie unterschiedlich Produktdaten für Marktplätze wie Douglas, Otto oder Amazon aufbereitet werden müssen.

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      Zum LinkedIn-Profil von Johannes: https://www.linkedin.com/in/johannes-montag/

      Zur Webseite von Picard: https://picard-fashion.com/

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      00:00:00 Intro und Begrüßung

      00:01:01 Vorstellung Johannes Montag
      00:01:44 Die Herausforderungen des eCommerce
      00:05:52 Datenqualität bei Produktdaten
      00:10:07 Marktplätze
      00:12:08 PIM ja oder nein?
      00:14:01 KI in Produktdaten
      00:22:43 Bildgenerierung für den Shop
      00:28:01 Der Ablauf von KI beim eCommerce
      00:29:49 Uplift durch gepflegte Produktdaten
      00:32:58 Die Suche in Onlineshops
      00:36:21 Tipps von Johannes
      00:38:21 Johannes‘ Data-Game

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      41 min
    • Künstliche Intelligenz und Data-Organisation - mit Britta D., O2 Telefónica

      Von der Begeisterung für Roboterhunde zur Head of Data Culture & Strategy – das ist Britta Daffner. Sie arbeitet für O2 Telefónica, und ist passionierte Data-Enablerin. Nach einem längeren Stop bei IBM begleitet sie nun seit Anfang des Jahres die Transformation bei O2 und spricht mit Host Jonas Rashedi über den Aufbau von Data, aber auch über Künstliche Intelligenz. Diese sieht sie als Sammelsurium von verschiedenen Technologien und Vorgehensweisen, um menschliche Fähigkeiten zu imitieren. Doch beim Einsatz von KI geht es nicht nur darum, möglichst coole Technologien einzusetzen, sondern darum, eine Kultur zu erschaffen, in der gerne und glücklich mit KI gearbeitet wird. Dazu gehört jede Menge Kommunikation, eine Vision, das Ernst nehmen von Ängste und das Wecken von Interesse und Neugier.

      Zurzeit ist ihre Aufgabe, eine globale Plattform aufzubauen, in der alle Finanz-Kennzahlen vereint sind und zusammenfließen. Das schreit förmlich nach Data Governance!
      Jonas erzählt dann, wie bei FUNKE zurzeit die AI-Organisation aufgebaut wird. Wichtig ist zunächst eine Bestandsaufnahme: Was funktioniert schon gut und von welchen Bereichen kann man etwas lernen? Und: Der Blick sollte weggehen von fancy Lösungen, hin zu den Problemen, die man hat. Dazu kann dann die richtige Technologie als Lösung gefunden werden.
      Zum Schluss sprechen die beiden noch darüber, ob man eine Datenstrategie benötigt oder nicht. Britta sagt: JA! Aber: Sie muss pragmatisch und praxisorientiert sein!

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      Zum LinkedIn-Profil von Britta: https://www.linkedin.com/in/britta-daffner/

      Zur Webseite von O2: https://www.o2online.de/

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      Zur Befragung (in der jede Woche ein MDIBTY-Hoodie verlost wird):

      https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback

      00:00:00 Intro und Begrüßung

      00:01:13 Vorstellung Britta Daffner
      00:03:52 Was bedeutet AI für Britta?
      00:04:47 Projekt-Priorisierung
      00:08:54 Kultur für KI ermöglichen
      00:11:48 Globale Plattform aufbauen
      00:16:59 Unterschiedliche Kennzahlen
      00:18:18 AI als Hype
      00:22:55 Aufbau der AI-Organisation
      00:27:17 Datenstrategie
      00:31:59 Britta’s Data-Game

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