Stehst du auch manchmal fassungslos vor deinem LinkedIn-Feed und fragst dich, ob das noch echter Content oder schon der nächste AI-Slop aus der generischen Hype-Hölle ist? Willkommen im Jahr 2026.

In dieser Folge machen wir mal keinen Deep Dive in das nächste spitze Nischen-Tool. Stattdessen gehen wir einen Schritt zurück auf die Metaebene und sezieren den aktuellen State of AI. Zu Gast zum dritten Mal: Die wunderbare Elisabeth l‘Orange – AI-Expertin, Keynote-Speakerin und Host von Tech and Tales.

Wir räumen auf mit den leeren 18-Monate-Jobapokalypse-Versprechen der Tech-CEOs, die vor allem eins im Sinn haben: die nächste Finanzierungsrunde für den anstehenden IPO. Wir sprechen über die unbequeme Wahrheit der digitalen Souveränität: Warum das Abschalten von Anthropic’s Fable 5 in Europa eigentlich ein ganz anderes, viel tieferes Problem offenbart (Stichwort: Cloud Act und Datenhoheit). Und wir fragen uns, ob SAP im Data-Bereich den Vorsprung verloren hat, während die deutsche Wirtschaft dringend ein neues, übergreifendes Operating System braucht.

Am Ende des Tages macht der Mensch den Unterschied – und genau deshalb wird „Human“ das neue „Bio“ unseres Jahrhunderts. Butter bei die Fische: Hör rein und hol dir deine Machete für den Daten-Dschungel!

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Buchempfehlung von Elisabeth: Nur wer sichtbar ist, findet auch statt - Tijen Onaran

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00:00 - Opener & State of AI 2026: Der ganz normale Fiebertraum

03:49 - Die 18-Monate-Lüge: Warum die Job-Apokalypse nicht eintrifft

07:53 - OpenAI verstaatlichen? Wenn Ressourcen der Allgemeinheit geklaut werden

12:21 - Das Duell der Giganten: Google, Apple und die B2B-Vertikalisierung

18:11 - Organisationsentwicklung statt E-Mail-Slop: Wie KI im Backend laufen muss

25:33 - Das SAP-Dilemma: Warum uns ein neues Operating System fehlt

31:39 - Fable 5 Exportstopp & die miese Wahrheit über den US-Cloud-Act

38:11 - Brüsseler Bürokratie vs. deutscher Administrationsdrang: Lehren aus Estland

44:16 - Cyber-Security & Deepfakes: What if it all came out?

47:37 - Human is the new Organic: Wie du in der Flut aus Bot-Traffic überlebst

57:29 - LinkedIn-Playbook & Buchempfehlung: Sichtbarkeit als Überlebensfaktor

Stehst du auch manchmal vor deiner Haustür und wunderst dich, wie verdammt schnell dein E-Commerce-Paket da gelandet ist?

Spoiler: Dahinter steckt kein Zauber, sondern knallharte Intralogistik, Millionen Datenpunkte pro Sekunde und echte KI. Für diese Folge habe ich mein stinknormales Studio verlassen und bin direkt ins High-Tech-Headquarter der KNAPP AG nach Graz gereist. Zusammen mit Andreas Miller und Mario Berger seziere ich, was hinter den Kulissen von globalen Riesen wie Zalando, Rewe, Asics oder Walmart passiert, damit die Hütte läuft.

Wir räumen auf mit dem GenAI-Hype und klären, warum echte KI im Lager rein gar nichts mit ChatGPT zu tun hat. Außerdem erfährst du, wieso Roboter kläglich an Socken und runden Lippenstiften scheitern, wie ein spanischer Retailer seine Lieferzeitfenster dank Daten von 2 Stunden auf 30 Minuten zusammenschrumpft und warum die Daten aus der Anlage verdammt noch mal dem Kunden gehören und nicht dem Hersteller.

Und ja, am Ende klären wir das größte Rätsel: Was hat eine Krapfenfüllmaschine aus den 60er-Jahren mit moderner Weltklasse-Automatisierung zu tun?

Kopfhörer rein, Daten-Chaos im Warehouse adieu!

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Buchempfehlung von Mario: Wir lassen sie verhungern - Jean Ziegler

Buchempfehlung von Andreas: Robinson Crusoe - Daniel Defoe

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00:00 Intro: Das passiert, wenn du online bestellst

01:53 Vorstellungsrunde: Wer sind Andreas und Mario?

03:12 Was ist KNAPP? Der unsichtbare Riese hinter Zalando, Rewe & Co.

05:41 Intralogistik vs. Value Chain: Von der Palette zur Pille

08:19 Millionen Datenpunkte: Wem gehören die Sensordaten im Lager?

13:24 Connected Order Fulfillment: In 30 Minuten an der Haustür

20:32 Real AI statt ChatGPT-Hype: Das „Knapp Brain“ im Einsatz

24:03 Warum Roboter bei Socken & Lippenstiften versagen

35:05 Der globale Arbeitskräftemangel als Treiber für Automation

39:21 Der tiefe Blick ins Warehouse-Management-System (WMS)

45:10 Die 25-Jahre-Glaskugel: Warum Strategie den Code schlägt

51:53 Historisch: Wie eine Krapfenfüllmaschine die Logistik veränderte

55:38 Ohrwürmer und Buchempfehlungen der Gäste

Stehst du auch manchmal fassungslos vor der deutschen Bürokratie und fragst dich, wann das verdammte Faxgerät endlich ausstirbt? Generative KI in der Verwaltung klingt für viele wie ein fetter Widerspruch in sich. Aber der wunderbare Thorsten Rode, IT-Leiter der Stadt Nettetal, beweist das Gegenteil. Er zeigt uns, wie man erfolgreich den Staub aus den Behörden fegt.

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA machen wir den ultimativen Praxis-Check. Vergiss teure Enterprise-Lizenzen und gigantische Cloud-Budgets. Thorsten hat mit seinem Mini-Team von gerade einmal 4,5 IT-lern einen alten Server geschnappt, zwei Grafikkarten reingeschraubt und generative KI an jeden PC-Arbeitsplatz der Stadt gebracht.

Wir sezieren in dieser Episode:

• Warum Daten und KI kein reines IT-Thema, sondern absoluter Teamsport sind.

• Das Prinzip der Datenschutz-Ampel (Rot, Gelb, Grün), mit dem Nettetal ChatGPT, Claude und lokale Open-Source-Modelle sauber trennt.

• Die harte Wahrheit über RAG (Retrieval Augmented Generation): Warum eine schlecht kuratierte Datenbasis nur teuren KI-Müll produziert.

• Den großen EU AI Act Bullshit-Check: Warum du deinen Leuten kein teures Zertifikat kaufen musst, sondern ein "KI-Seepferdchen" brauchst.

Hose runter: Wie digital ist Deutschland wirklich? Schnapp dir einen Kaffee und hör rein. Am Ende des Tages macht eben doch der Mensch den Unterschied

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Buchempfehlung von Thorsten: Birgit und die Maschine - Dr. Nicolas Arpag

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00:00 - Intro & Der Amtsschimmel lernt KI

01:59 - Gast-Vorstellung: Thorsten Rohde & E-Government in Nettetal

03:06 - Digitalisierung ist Teamsport: Warum IT allein nicht reicht

05:56 - Föderalismus-Chaos: Wer verwaltet was in Deutschland?

11:33 - Die nackte Wahrheit: 4,5 ITler für eine ganze Stadt

14:28 - Technische Schulden & Roboter (RPA) im Amt

18:38 - Das Experiment: KI für jeden PC-Arbeitsplatz

21:13 - Der DIY-Ansatz: Ein alter Server und zwei Grafikkarten

23:46 - RAG & Die harte Wahrheit über eine saubere Datenbasis

29:26 - Schatten-KI verhindern: Die rot-gelb-grüne Datenschutzampel

34:15 - EU AI Act Bullshit-Check & Das KI-Seepferdchen

41:56 - Lernpfade: Von KI-Bronze bis zum KI-Café

49:41 - Die drei Abschlussfragen & Buchempfehlung

Stehst du auch manchmal vor einem riesigen Berg an unstrukturierten Daten und hoffst, dass die KI das mal eben magisch für dich löst? Eher nicht!

In der neuen Ausgabe von „Unicorns & Lightsabers“ knöpfen die wunderbare Barbara Lampl und Host Christian Krug sich das völlig missverstandene Alien namens "Claude Cowork" vor. Wir räumen auf mit dem massiven Hype um Agentic Work und sezieren ganz genau, was in der Praxis wirklich dahintersteckt.

Was du in dieser Folge lernst:

• KI ist per Design "frictionless" gebaut. Chatbots geben dir kein kritisches Feedback, selbst wenn dein Input kompletter Schrott ist.

• Stumpfes "Conversational Prompting" bringt dich bei Agentic Work nicht weiter. Es verbrennt stattdessen nur unnötig Token und wird am Ende des Monats richtig teuer.

• Vergiss die Webinare, die dir versprechen, drei KI-Agenten in 45 Minuten zu bauen. Ein solides, funktionierendes Agenten-Setup braucht in der Realität mehrere Tage bis Wochen an harter Grundlagenarbeit.

• Ein KI-Agent lohnt sich für Multistep-Workflows mit unstrukturierten Daten. Für das einfache Schreiben einer Rechnung, was ein völlig standardisierter und regelbasierter Prozess ist, brauchst du absolut kein LLM.

• Die App einfach herunterladen, Skills aus GitHub reinballern und dem Agenten YOLO-mäßig Vollzugriff geben, funktioniert nicht. Das führt nur zu extrem hohem Token-Verbrauch bei gleichzeitig minimaler Leistung.

Am Ende des Tages macht der Mensch den Unterschied. Also mach deine Hausaufgaben, zieh deine Prozesse glatt und lerne, was echtes Chain-of-Thought-Prompting ist, bevor du sinnlos Budget verbrennst! Butter bei die Fische: Hör jetzt rein und UNF#CK dein AI-Setup!

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00:00 - Intro & Willkommen zu Unicorns & Lightsabers

02:01 - Was zur Hölle ist Cowork eigentlich?

07:41 - Frictionless AI: Warum uns das fehlende Feedback der KI auf falsche Fährten lockt

15:56 - Der Shift: Vom reinen Chatbot zu Agentic Workflow

19:02 - Conversational vs. Multi-Turn Prompting: Willkommen auf Level Minus 5 25:17 - Butter bei die Fische: Für welche Aufgaben Agentic Work wirklich Sinn macht

32:09 - Cowork Setup: Warum YOLO und GitHub-Skills nur deine Token verbrennen

44:41 - Die harte Wahrheit: Grundlagen schrubben für echte Agenten

50:30 - Konkrete Beispiele: Wofür sich KI-Agenten lohnen (und Rechnungen eher nicht!)

56:09 - Outro & der größte KI-Fail der Woche

Stehst du auch manchmal vor einem perfekten Dashboard und wunderst dich, warum das Management das 10-Millionen-Projekt trotz blutrotem ROI einfach weiterlaufen lässt?

Eher nicht dein Fehler, sondern menschliche Biologie!

In dieser Episode ist die wunderbare Dr. Julia Zukrigl vom Data Storytelling Lab schon zum dritten Mal zu Gast. Wir sezieren, warum nackte Zahlen oft als Bedrohung wahrgenommen werden und unser Gehirn auf Intuition statt auf Fakten schaltet (Daniel Kahneman lässt grüßen).

Wir klären, warum stumpfes Berichte-Schießen gar nichts bringt und echte Datenarbeit eigentlich pure Beziehungsarbeit ist.

Du lernst, wie du vom reinen Zahlenknecht zum Decision Coach wirst, was eine Entscheidungsarchitektur ist und warum Data Literacy mehr ist als nur Tool-Bedienung.

Hör rein, um den Daten-Dschungel zu durchdringen und echten Buy-in für deine Analysen zu bekommen!

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Buchempfehlung von Julia: Kybernetik und Kritik - Anna Verena Nosthoff

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00:00 Intro & Rückkehr der wunderbaren Dr. Julia Zukrigl

04:17 Das 10-Millionen-Projekt: Warum Zahlen allein keine Entscheidungen kippen

07:35 Kahneman erklärt: System 1 (Intuition) vs. System 2 (Verstand)

12:15 Die rote ROI-Bedrohung: Warum Datenarbeit Beziehungsarbeit ist

21:24 Entscheidungsarchitektur: Lege die Schwellenwerte fest, BEVOR du analysierst

28:25 Decision Intelligence: Was „Data-Driven“ für uns Menschen eigentlich bedeutet

30:05 Der Outcome Bias: Warum ein gutes Ergebnis nicht für eine gute Entscheidung spricht

38:55 Das Decision Log: So dokumentierst du Entscheidungen pragmatisch im Alltag

46:16 Keine Tool-Schulung! Was ECHTE Data Literacy heute bedeutet

50:50 Julias Buchtipp, Frühlings-Vibes & Outro

Stehst du auch manchmal vor deinem Data Stack und denkst: Warum ist dieser Bums eigentlich so teuer und kompliziert? Fünf Tools fürs Laden, drei fürs Transformieren, noch eins zum Speichern und eins zum Visualisieren – schon hast du einen Tool-Zoo, der mehr kostet als er bringt. Muss das sein? Eher nicht!

Wir räumen heute richtig auf. Der wunderbare Fabian Werkmeister ist zurück. Er hat auf seiner Weltreise mit dem Rucksack gelernt: Was unnötig wiegt, fliegt raus. Genau diese Machete packen wir jetzt im Datendschungel aus und sezieren den „Lean Data Stack“.

Wir klären knallhart, wie du mit einer Prise Open Source, einem Mono-Repo und der KI Claude deine Datenplattform radikal verschlankst. Das Ergebnis? Fortune-500-Ergebnisse für unter 100 Euro im Monat, komplett ohne fette Software-Lizenzen. Butter bei die Fische: Wir besprechen auch, für wen das klappt (hallo, KMU!) und wo der Spaß bei großen Tankern aufhört.

Hör auf, wochenlang auf IT-Tickets zu warten. Am Ende des Tages macht der Mensch den Unterschied – oder eben die KI, die endlich die Grenzen zwischen Business und Tech aufbricht.

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Buchempfehlung von Fabian: Die Seele will frei sein - Michael Singer

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00:00 Intro: Der bunte Tool-Zoo und was Data Engineering mit Backpacking zu tun hat. 04:15 Ballast im Data Stack: Warum zu viele Tools dich langsam und arm machen.

08:37 Religion BI-Tool: Über Power BI, Tableau und den gefährlichen Vendor-Lock-in.

10:02 Die Lösung: Ein Mono-Repo, Open Source und Claude als absoluter Gamechanger. 13:07 Business vs. Devs: Wie KI den Ticket-Wahnsinn von Wochen auf wenige Minuten reduziert.

23:45 Reality Check: Warum der Lean Data Stack perfekt für den Mittelstand ist und Siemens damit baden geht.

28:23 Butter bei die Fische: Fortune-500-Ergebnisse für lausige 100 Euro im Monat.

36:31 Wer baut uns das? Die neue Macht des Datenanalysten ohne fette IT-Abteilung.

42:07 Keine Angst vor Code: Wie KI komplexe Datenstrukturen für das Business in Klartext übersetzt.

50:01 Outro: Kulinarik in Japan, Drum & Bass Beats und philosophischer Lesestoff.

Einfach hunderttausend Euro nehmen, ein KI-Tool ins Unternehmen stopfen und alles wird gut? Eher nicht!

Heute hat Host Dr. Christian Krug den wunderbaren Jack Lampka zu Gast. Jack ist Keynote Speaker, AI Advisor und ein absoluter Pragmatiker, der Künstliche Intelligenz jenseits des Hypes betrachtet. Wir klären die drängende Frage: Bist du als Unternehmen "cooked", wenn du die letzten Jahre deine Hausaufgaben nicht gemacht hast?

Jack und Christian sprechen darüber, warum die grassierende FOMO (Fear Of Missing Out) in den Chefetagen oft fehl am Platz ist und warum Chatbots nicht die magische Lösung für alles sind. Wir decken die 80/20-KI-Lüge auf: Warum das gehypte Generative AI oft nur 20 % des Mehrwerts bringt, während traditionelles Machine Learning seit Jahrzehnten die eigentlichen 80 % liefert. Erfahre, warum Data Teams endlich aus dem dunklen Keller raus ins Business müssen, warum Dashboards wie Witze funktionieren und wie du mit Data Storytelling deine Kolleginnen und Kollegen wirklich abholst.

Am Ende des Tages macht immer noch der Mensch den Unterschied – mit oder ohne KI!

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Buchempfehlung von Jack: Daniel Kahnemann – Thinking fast and slow

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00:00 Intro: Muss ich KI jetzt sofort einsetzen oder bin ich erledigt?

02:20 Jack Lampka stellt sich vor: KI jenseits des Hypes und Vendor-Versprechen

03:52 Das Excel-Problem und die KI-FOMO in der Chefetage

07:11 Vertraue nicht jedem KI-Verkäufer: Warum internes Know-how der Schlüssel ist

11:22 Sind Unternehmen ohne Daten-Historie jetzt völlig "cooked"?

15:22 Use Cases: Wie lange dauert ein KI-Projekt wirklich? (Next Best Action & Marketing Mix)

21:06 Warum Tech-Projekte ohne Business-User kläglich scheitern

26:19 Data Storytelling: So verkaufst du KI-Lösungen intern richtig

30:11 Vibe Coding & GitHub Copilot: Warum in jeder 16. Zeile ein Fehler steckt

34:09 KI ist nur ein Verstärker: Am Ende entscheiden die Menschen

39:10 Holt die Coder aus dem Keller! Warum Data Teams ins Business müssen

45:42 Die Tesla-Regel: Warum dein Dashboard wie ein Witz funktionieren muss

47:09 Der 80/20-Irrtum: Warum klassisches Machine Learning wichtiger ist als GenAI

50:57 Outro: Deutsche Sprichwörter, Heavy Metal und Buchtipp

Pink ist das neue Daten-Gold! Willkommen zur Premiere von Unicorns & Lightsabers, dem monatlichen Sonderformat bei UNF#CK YOUR DATA. Host Dr. Christian Krug und Co-Host Barbara Lampl (aka AI Babsi) räumen im Daten-Dschungel auf – diesmal mit einer ordentlichen Portion Pink und jeder Menge Klartext.

Wir nehmen uns das Phänomen Tokenmaxxing vor. Während Silicon Valley Bros tausende Dollar verbrennen, um ihre „Produktivität“ zu beweisen, fragen wir uns: Ist das genial oder einfach nur hirnloses Geballer? Wir klären, warum Vibe-Coding zwar Spaß macht, aber in der kritischen Infrastruktur nichts verloren hat, und warum AI-driven Software Engineering die wahre Geheimwaffe für Unternehmen ist.

In dieser Folge:

• Tokenmaxxing vs. Effizienz: Warum mehr Tokens nicht gleich mehr Hirn bedeuten.
• Vibe-Coding vs. Engineering: Wann „Gefühl“ reicht und wann der Code knallhart gehärtet sein muss.
• Die dunkle Seite der Macht: Warum die wirklich krassen KI-Anwendungsfälle hinter NDAs versteckt bleiben.

Schnallt euch an – es wird bunt, es wird fachlich tief und es wird wie immer direkt

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00:00 Startschuss: Warum es heute Pink wird (Unicorns & Lightsabers)

03:09 Was zum Teufel ist Token-Maxing? (Definition & Tech-Bro-Kultur)

08:16 Die Linus-Torvalds-Lektion: Warum mehr Code (oder Tokens) nicht besser ist

11:40 Die unlimitierte Kreditkarte für AI-Champions

14:43 Vibe-Coding vs. AI-driven Software Engineering: Die feinen Unterschiede

22:15 Wenn Software kritisch wird: Warum Vibes im Krankenhaus nicht helfen

31:28 Blackbox-Algorithmen & die 3-Sterne-Küche (Prozesse statt Glück)

37:42 Cursor & Co.: Tools für Profis statt Autovervollständigung

44:32 Differenzierung ist alles: Wann Vibe-Coding doch genial ist

47:50 Die geheimen Use-Cases: Warum Erfolg oft leise ist (NDAs)

54:30 Abschlussritual & Persönliches: Menschen zuerst (AI-First Trigger)

„Holen wir uns einen Controller mit Excel oder Power BI und gut ist.“ – Ein Satz, der im Mittelstand oft fällt, aber laut Michael Strauss (Geschäftsführer idexq) gefährlich kurzfristig gedacht ist. In dieser Folge räumt Christian Krug zusammen mit Michael im Daten-Dschungel auf. Michael, der selbst aus der „Hassliebe-Domäne“ Controlling kommt, erklärt, warum „PowerBI only“ Projekte oft in einer Sackgasse aus Wartungs-Hölle und Logik-Silos enden.

Du erfährst in dieser Episode:

• Warum Real-Time Reporting meist völliger Käse ist (außer auf dem Shopfloor).

• Wie man eine Datenplattform im Mittelstand in nur 30 Tagen produktiv bringt.

• Warum der Stack aus Databricks und dbt die Geheimwaffe gegen Vendor Lock-in ist.

• Wie AI-Agents (Claude & Genie) den Zugriff auf Daten demokratisieren, ohne die Governance zu sprengen (Hurra Unity Catalog).

Egal ob 50-Mann-Sägewerk oder 4.000-Mitarbeiter-Konzern: Wer seine Daten nachhaltig nutzen will, muss die „langweiligen“ Grundlagen sauber ziehen.

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Buchempfehlung von Michael: Rich Dad Poor Dad - Robert Kiyosaki

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00:00 Intro: Machete im Daten-Dschungel

02:25 Wer ist Michael Strauss? Vom Controller zum Daten-Profi

03:20 Was ist eigentlich „Mittelstand“? Vom Sägewerk bis zum Weltmarktführer

04:31 Daten auf dem Shopfloor: Schichtreporting & Maschinenauslastung

06:24 Die Real-Time-Falle: Warum Echtzeit oft unnötig ist

12:40 Erst Sit-ups, dann Bio-Hacking: Die Basics müssen stimmen

15:34 Keine Lust auf 5-Monats-Projekte: Der Mittelstands-Ansatz

18:54 Das Problem mit „Power BI Only“ & der Hunger nach Daten

20:20 In 30 Tagen zur Plattform: Der Standard-Ansatz

26:08 Qualität bedeutet „Boring as fuck“

29:14 Wie viel BI-Team braucht ein Unternehmen?

32:27 Der Stack: Warum Databricks & dbt?

34:57 dbt deep dive: Lineage, Monitoring & Dokumentation

41:49 Unity Catalog & AI: Chat with your Data sicher umsetzen

45:07 Claude MCP & Databricks Genie in der Praxis

51:09 Die Abschlussfragen: Buchtipp & Lieblings-Stack

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA schlägt Host Dr. Christian Krug die Schneise durch das Dickicht zwischen Rasenplatz und Rechenzentrum. Zu Gast ist Tobias Riedner, Head of Data & AI DACH bei Danone und leidenschaftlicher Fußballcoach.

Zusammen gehen sie einer schmerzhaften Frage nach: Macht die totale Daten-Optimierung unseren Sport und unsere Unternehmen langweilig? Während der „Expected Goals“-Wert dafür sorgt, dass niemand mehr aus 30 Metern einfach mal „draufzimmert“, jagen Unternehmen oft nur den „Low Hanging Fruits“ hinterher, bis die Innovations-Zitrone komplett ausgequetscht ist.

Was du in dieser Folge lernst:

• Warum Zlatan Ibrahimovics Fallrückzieher laut Daten ein Fehler war (und warum wir ihn trotzdem lieben).

• Der schmale Grat zwischen Data-Driven und Data-Stupid.

• Warum Effizienz-Use-Cases wichtig sind, aber nur als Basis für echte Capabilities dienen dürfen.

• Data-Entrepreneurship: Warum wir mehr „Macher“ und weniger „Verwalter“ in den Datenabteilungen brauchen.

Schnapp dir deine Machete und hör rein – egal ob du Datenprofi, Fußballfan oder einfach nur genervt von langweiligen Dashboards bist!

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▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬

Buchempfehlung von Tobias: How Big Things Get Done – Bent Flyvberg

Alle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata

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Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfa

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00:00 Intro: Machen Daten alles langweilig?

02:11 Gast-Check: Tobias Riedner, Talentförderung und Danone

04:09 Rasen-Analyse: Killen Daten den „geilen“ Fußball?

08:26 Expected Goals: Warum die Statistik das Spiel verändert

10:56 Zlatan & Chaos: Warum der Underdog den Sport attraktiv macht

15:47 Transfer ins Business: Das Risiko der „sicheren Wetten“

18:32 Die Zitrone: Effizienz-Use-Cases vs. Zukunftsinvestition

21:41 New Capabilities: Automatisierung als Basis für Simulationen

24:10 Data-Printers: Entrepreneurship vs. kaufmännisches Verwalten

33:00 Customer Experience: Was wir von der NFL und F1 lernen können

38:24 Nachwuchsarbeit: Mit Daten das Spielerlebnis verbessern

48:18 Abschlussfragen: Kobe Bryant, Fasching & Buchtipps