MY DATA IS BETTER THAN YOURS

By Jonas RashediBusiness Technology Management

MY DATA IS BETTER THAN YOURS episodes

August 20 80 auf 95 Prozent Datenqualität: REWE erfasst Produktdaten mit KI - mit Katharina B., Rewe
Worum es geht:
Rund 150.000 Artikel auf SKU-Ebene, 270 intern verwaltete Attribute pro Artikel — und regionale Lieferanten, die keine Zeit haben, die von ihnen geforderten 50 Attribute in eine Eingabemaske zu tippen. Manchmal ist es ein Betrieb von drei Leuten. Katharina Bülowius hat bei REWE erst die eigene Abteilung sichtbar gemacht und dann mit der internen AI-Innovation-Abteilung zwei KI-Module bauen lassen, die Produktangaben von Fotos auslesen und gegen einen Gold-Standard prüfen.
Worüber wir sprechen:
Das eigentliche Problem: regionale Lieferanten. Käse, Hoflimonade, Kartoffeln — die Angaben stehen auf der Verpackung im Markt, nicht in einem Datenpool.
Lea und der Goldhamster. Ein Modul liest Produktfotos aus, ein zweites prüft die Ergebnisse gegen verifizierte Wahrheiten und lernt aus jeder Korrektur des Teams.
Der Rückschlag bei 80 Prozent. Warum die erste Version nicht online gehen durfte und wie daraus das zweite Modul entstand.
Stammdaten gegen Produktwissen. Warum der Name mitentscheidet, ob das Thema im Unternehmen eine Bühne bekommt.
Wer betreibt das eigentlich? Nach dem Pitch vor der Geschäftsführung steht die Operating-Model-Frage im Raum.
Der Gast:
Katharina Bülowius ist Lead Ecom Master Data Management bei REWE und verantwortet die Produktdaten für Liefer- und Abholservice. Vor REWE war sie Geschäftsführerin einer Digitalagentur mit Kunden überwiegend im Mittelstand. Jonas und sie kennen sich von Douglas, wo sie als Freelancerin 20 Jahre alte Produktdaten für die SAP-Einführung neu strukturiert hat.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
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54 min
August 13 Die IT-Transformation eines Baumarkts - mit Tim E., Obi
Ein Baumarkt-Konzern, der seit über 50 Jahren im Geschäft ist - und trotzdem gerade eine der größten IT-Transformationen seiner Geschichte durchzieht. Tim Engler, CIO bei OBI, erklärt, wie er ERP, Marktplatz und Arbeitsumgebung parallel modernisiert hat, ohne dass der laufende Betrieb darunter leidet - und warum die Organisation am Ende wichtiger war als jede einzelne Technologie-Entscheidung.
Key Takeaways:
→ Warum die mutigste Entscheidung nicht die Technologie war, sondern der Mut zu einer noch unerprobten Plattform (VTEX) für den europäischen Markt
→ Wie OBI sein ERP von einer AS400-Umgebung auf Microsoft Dynamics gehoben hat - verzahnt mit einem neuen, komplett neu gebauten Lagerstandort in Polen
→ Warum sich OBI bewusst für Google Workspace samt Gemini entschieden hat
→ Wie Domain-Teams nach dem Build-it-run-it-Prinzip die Müdigkeit zwischen Projekt- und Fachbereich auflösen
→ Wieso Agentic Engineering bei OBI zuerst im Software Development Lifecycle erprobt wurde, bevor es jetzt die Modernisierung von Kasse und Warenwirtschaft beschleunigt
Über den Gast:
Tim Engler ist CIO bei OBI und seit 13 Jahren im Unternehmen, zunächst in einer internen Beratungsfunktion mit viel Projekterfahrung quer durch alle Fachbereiche, später in der kundennahen Digital- und E-Commerce-IT und schließlich mit der Gesamtverantwortung für die IT des Konzerns. 2024 wurde er mit dem Sonderpreis "Customer Experience" bei den CIO des Jahres Awards ausgezeichnet.
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56 min
August 06 KI bringt 4x mehr Output wenn du DAS tust - mit Karsten Rösener, Warsteiner
Ein Traditionsunternehmen, das seit 1753 im Geschäft ist – und trotzdem gerade eine der konsequentesten SAP- und KI-Transformationen im deutschen Mittelstand durchzieht. Karsten Rösener, Chief Digital Officer der Haus Cramer Gruppe (Warsteiner), erklärt, warum er sich bewusst gegen eine Greenfield-Neuaufstellung entschieden hat, wie ein eigener KI-Assistent namens „Vitus" entsteht – und warum am Ende die Menschen über den Erfolg jeder Technologie entscheiden.
Key Takeaways:
→ Warum Karsten sich bei der SAP-S/4HANA-Transformation bewusst gegen Greenfield entschieden und stattdessen 40 kleine, flexible Teilprojekte gestartet hat
→ Wie ein wetterabhängiges Saisongeschäft eine eigene Datenarchitektur und ein komplett neu aufgesetztes Reporting braucht
→ Warum Warsteiner sein Ticketsystem und sein eigenes Sprachmodell komplett intern betreibt – Stichwort Datensouveränität
→ Wie der interne KI-Assistent „Vitus" – benannt nach dem Sohn des Firmengründers – aus einzelnen Assistenten-Use-Cases entsteht
→ Warum KI-Campus, KI-Botschafter und KI-Champions den Unterschied machen und Führungskräfte, die selbst mit KI arbeiten, einen vierfach höheren Durchsatz erzeugen
Über den Gast:
Karsten Rösener ist seit Februar 2024 Chief Digital Officer der Haus Cramer Gruppe – eine neu geschaffene Position mit Verantwortung für die SAP-/S4HANA-Transformation, Infrastruktur, IT-Security und KI. Zuvor war er von 2016 bis 2024 Chief Information & Digital Officer der Ostfriesischen Tee Gesellschaft (Laurens Spethmann Holding), wo er 2021 mit der SAP-S/4HANA-Migration den 3. Platz beim Wettbewerb „CIO des Jahres" in der Kategorie Mittelstand belegte, und davor CIO der GoodMills Group. 2025 wurde er mit dem Confare ImpactAward ausgezeichnet.
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58 min
July 30 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.
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1 hr
July 23 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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🔗 Sana Kliniken AG: https://www.sana.de/
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51 min
July 16Warum 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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🔗 Zum Linkedin Profil von Stefanie Kemp: https://www.linkedin.com/in/stefanie-kemp-39a43563/
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1 hr
July 09 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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🔗 Zum Linkedin Profil von Ales Zeman: https://www.linkedin.com/in/ales-zeman/
🔗 Quest: https://www.quest.com
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49 min
July 02 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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🔗 Zum Linkedin Profil von Alex Ulbricht: https://www.linkedin.com/in/alex-ulbricht-data-driven-transformation/
🔗 Fujitsu: https://www.fujitsu.com
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49 min
June 25 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.
45 min
June 18 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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🔗 Zum Linkedin Profil von Simon Putzer: https://www.linkedin.com/in/sputzer/
🔗 Sharedien: https://www.sharedien.com
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