UNF#CK YOUR DATA

With the plethora of options out there in the field of data, how do you shape your perfect career? What are the skills to learn and which roles should you aspire? There are the topics Christian Krug, host of the podcast “UNF#CK YOUR DATA” discusses with Eva Murray, self-employed career coach.

While some people claim “I didn’t choose data, data chose me”, usually data careers don’t happen by accident. At least the successful ones don’t.

But what does it take to make such a career.

I’m going to give you the hard answer first: There is no way around a solid technical foundation! Yes data careers include leadership and management roles. A lot of data is business related, but still there is a lot of tech involved. So getting some knowledge in SQL (of Python) just expands your options by a large margin.

Of course, there are not only the backend roles and data visualizations are also a awesome topic. But at some point you should get your hands dirty and at least get a basic understanding of technical concepts and coding.

When you’ve laid that foundation, communication is king. Data teams tend to be in between IT and business. Serving business needs and solving business problems with the tools that IT provides.

Thinking ahead and providing not only numbers and information, but also giving solutions is key. If you then manage to be easy to work with and understand the cultural aspects of communication. You are set to make a quick start.

Wherever you go in data. Deep tech, consulting, requirements engineering, tech vendor, banking and so on. The most important thing is: It is your career and never leave the driver’s seat. Actively forge it. Else others will forge it for you. But not in your best interest, but theirs.

So reclaim the seat!

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00:00 Intro

02:45 The Rise of Data Careers

06:09 Navigating the Data Landscape

11:46 Technical Foundations for Data Careers

18:05 The Importance of Communication in Data

23:50 Managing Up and Anticipating Needs

27:09 Bringing Solutions to Problems

29:07 Cultural Communication in the Workplace

31:58 The Importance of Soft Skills

34:46 Navigating Career Paths in Data

39:50 Exploring New Opportunities

44:59 Finding Your Place in the Job Market

48:50 The Art of Asking Questions

Was sind denn eigentlich virtuelle Assistenzen und wo können wir diese einsetzen? Privat und beruflich? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sarah Rojewski, selbständiger KI Beraterin.

Es gibt Dinge die nerven doch fast jede/n von uns. Du hängst ewig beim Kundenservice in der Warteschleife wegen einer Rechnung oder eines Produkts und dann wird dir nicht mal richtig weitergeholfen. Allerdings erst nachdem du dich durch ein ewiges Menü mit Zahlen und Kategorien gequält hast. Dein Navi steuert den Ort Hausen an, obwohl du „nach Hause“ wolltest.

Seinen wir ehrlich, darauf hat doch eigentlich niemand Lust. Gerade in Zeiten von KI sollte das doch der Vergangenheit angehören.

Und wir sind auch schon auf dem Weg dahin.

Die Stichwörter heißen virtuelle Assistent oder Conversational AI oder Chatbot.

Und die sind potentiell schon viel weiter als die alten Sprachautomaten, die seit den 2010ern bekannt sind. Denn Dank Themen wie Natural Language Understanding (NLU) können die Maschinen uns schon ganz gut verstehen.

Doch wie können die uns jetzt im Alltag unterstützen? Oder auch die Erlebnisse für unsere Kund*innen verbessern?

Warum die Menschen die diese Arbeit bisher gemacht haben nicht auf der Straße stehen, sondern auch wieder mehr Spaß haben. Das lösen wir in dieser Folge auf.

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00:00 Intro

03:05 Die Entwicklung von Chatbots zu virtuellen Assistenten

06:09 Die Rolle von KI in der Kommunikation

09:02 Zukunftsvisionen für persönliche Assistenz

11:47 Virtuelle Assistenten im Unternehmenskontext

19:55 Die Herausforderungen der virtuellen Assistenz

22:43 Sprache vs. Text: Strategien für Unternehmen

25:32 Natural Language Understanding (NLU): Die Evolution der Sprachverarbeitung

28:47 Emotionale Intelligenz in der Kundenkommunikation

32:52 Die Rolle von Geisteswissenschaftlern in der KI-Entwicklung

36:40 Die Zukunft der Arbeit: Mensch und Maschine im Tandem

40:20 Druck im Kundenservice

43:37 Menschliche Intelligenz im Kundenservice

46:47 Die Rolle von Chatbots und KI

49:58 Generationenwechsel und Technologieakzeptanz

53:06 Personalisierung im Kundenservice

Wenn zwei Menschen über die gleiche Kennzahl sprechen, dann meinen sie nicht immer das Gleiche. Warum das zum Problem werden kann und wie du hier Missverständisse verhinderst. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Ralph Ginzinger, Head of Global Process and Data Management bei der Palfinger AG.

Heute geht es mal richtig rund mit schönen oder unschönen Geschichten. Denn wenn die Vertriebsteams von Ralph und Christian ihren Neukundenumsatz unterschiedlich berechnen, dann kann die Vertriebsleiterin Sophie, die beiden nicht korrekt bewerten und die richtigen Maßnahmen ergreifen. Dabei hatten doch beide die gleiche Zahl. Nur eben anders berechnet.

Damit dies nicht passiert, braucht es ein Kennzahlmanagement. Damit dann eindeutige Definitionen und Beschreibungen. Klar kommt jetzt der Einwurf, dass eine Kennzahl nicht für alle richtig sein kann. Aber darum kann es natürlich Varianten geben. Die dann eigenen Kennzahlen sind. Zum Beispiel: Neukunden global und Neukunden Europa.

Richtig spaßig wird es bei steuerungsrelevanten Kennzahlen, die möglichst gut aussehen sollen. Hier sollte man dann unterscheiden, zwischen Target Setting und Kennzahlen.

Bei Palfinger hat Ralph mit dem „BI Pickerl“ eine Art Kennzahl TÜV eingeführt, der genau darauf achtet.

Wie man diese Kennzahldokumente dann richtig verwaltet, da musste Ralph über 10 Jahre nach einer guten Lösung suchen. Wenn du nicht so lange suchen willst, dann gibt’s die Antwort in dieser Folge.

Spoiler – DMS ist der magische Schlüssel

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00:00 Ende

02:08 Kennzahlenmanagement und KPI-Management

12:34 Die Bedeutung eindeutiger Definitionen

22:15 Harmonisierung von Kennzahlen in dezentralen Strukturen

32:35 Kulturwandel und die Rolle des BI-Teams

42:32 Fazit: Die Wichtigkeit von Kennzahlenmanagement

With everybody just throwing ChatGPT and its brethren at any given problem in high hopes of a miracle solution. The AI revolution is in full swing. But does this really take us all the way to the promised land of not having to do repetitive work anymore?

In this episode, your host Christian Krug has a conversation with Laura Madsen, Chief Blow Shit Up Officer at Moxy Analytics.

The AI struggle begins already in the first place. Your definition of AI! Because we all associate different technologies or solutions with that term. And with everybody beating around the bush with the buzzword, not admitting, they have no clue, we have come to a point where AI washing is all around.

Solution and software vendors claim their tools are incorporating AI just to get better sales figures. Unfortunately, it works all too well.

So if we are confronted with AI we should have a closer look at what’s really inside and if it’s necessary to get the job done.

On the other hand, not every company out there has to become an AI company now. You can very conveniently stick to your current business model and implement AI for some of your processes to get support there. Just like digitalization did change quite some processes and companies, AI will do quite soon.

Just keep in mind that good AI starts with good Data! There is no way around this. Each model can only be as good as the data you fed in. We have comer from “shit in, shit out” to “shit in, bullshit” out.

But what does this mean to the data people? You are the frontrunners of the AI implementations and Governance is key. So if you did your “homework” over the last decades and built up a solid data repository or warehouse, you have a great starting point. Then you need to tackle the topic of unstructured data and you are almost good to go.

For all the others: It’s high time to catch up if you do not want to perish!

But don’t worry, we are here to help!

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Laura’s book recommendation: Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans - Melanie Mitchell

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00:00 Introduction and Background

01:44 The Challenges of AI and Large Language Models

04:36 Bridging the Gap Between Structured and Unstructured Data

07:59 Defining AI Within the Context of Each Company

10:16 Not Every Company Needs to Become an AI Company

21:30 The Importance of Data Quality in AI

23:16 Understanding AI and Data Governance

25:18 The Potential Benefits and Risks of AI

36:41 Starting with a Special Ops Team to Learn About AI

Die Demo der ersten Chatbots oder KI Tools war stark. Und dann stockt auf einmal das Projekt und die letzten 20% wollen einfach nicht gelingen? Warum ist das so und wie können wir diese Hürder überspringen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Josef Seibl, Gründer und Inhaber von Seibl IT.

Vor fast 2 Jahren machte ChatGPT generative KI auf einmal bedienbarer und zugänglicher. Der vorher schwelende KI Hype brach voll aus. Doch gerade im DACH Raum stellte sich jetzt eher der Hangover ein. Vielversprechende Projekte blieben stecken. Nach der ersten Demo stockt die Umsetzung in den produktiven Betrieb. Die Gründe dafür sind vielfältig.

Zum einen kann es wirklich an der Auswahl der richtigen Technologie liegen, denn diese kann hier wirklich in Sackgassen führen. Natürlich auch: Daten.

Denn die KI Systeme sind nur so gut wie die Daten mit den sie trainiert werden. Und gerade hier müssen wir ganz oft noch unsere Hausaufgaben machen.

Und für einen erfolgreichen Einsatz geht auch derzeit noch nichts über probieren und testen. Jeden Schritt. Was gibst du der KI und was bekommst du zurück.

So kann dann auch die Näherung an die 100% gelingen. Aber ob diese wirklich nötig sind hängt natürlich vom Anwendungsfall ab.

Denn am Ende des Tages soll uns die KI ja die lästigen Aufgaben abnehmen und nicht die spannenden. Damit wir diese Hausaufgaben einmal machen müssen und nicht jeden Tag aufs Neue.

Und für einen Anwendungsfall bastelt Josef grade auch an seiner eigenen KI Lösung.

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Buchempfehlung von Josef: Schwarzes Prisma - Brent Weeks

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00:00 Hype und Hangover: Die Realität der KI

07:04 Die Entwicklung von KI: Von der Theorie zur Praxis

14:08 Der KI-Hype: Ursachen und Auswirkungen

21:58 Prototypen und Produktivität: Der Weg zur Umsetzung

28:29 Die Herausforderungen beim Testen von KI-Systemen

31:44 Machbarkeitsstudien und deren Bedeutung für Unternehmen

34:40 Der Einfluss von KI auf repetitive Aufgaben

39:32 Vertrauen in KI-Systeme und deren Implementierung

46:30 Zukünftige KI-Anwendungen und deren Potenzial

Warum treiben sich in der Data Bubble eigentlich so viele Quereinsteiger*innen? Und wie findet man gute Kandidatinnen für einen Quereinstieg? Was muss ein Unternehmen, dann eigentlich bieten, damit der Einstieg gut gelingen kann? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Christoph Hein, frischgebackener Managing Director der Intito DACH.

Wenn wir uns im Databereich umschauen, finden wir in vielen Positionen Menschen mit erstaunlichen Lebensläufen und vermeintlich exotischen Studiengängen. Während die meisten Mathematiker*innen, Informatiker*innen oder Wirtschaftsinformatiker*innen und -ingenieure*innen noch recht „normal“ wirken, gibt es dazwischen auch immer wieder Leute mit anderen Abschlüssen. Bei Christoph ist das Geschichte, Christian ist Biologe. Die beiden sind nicht die einzigen. Von Theologen, Sozialpädagogen, Sprachwissenschaftler oder auch Menschen ohne Studium finden sich in diesem Bereich wieder.

Ein Faktor ist natürlich, dass es vor einigen Jahren noch keine Studiengänge in dem Bereich gab, also irgendwie alle Quereinsteiger*innen waren.

Und ja es geht auch ohne Studium, aber es ist erheblich schwerer. Denn Christoph stellt einen Skill heraus, dem er im Studium so richtig gelernt hat: Die Fähigkeit sich in völlig unbekannte Themen selbständig und schnell einzuarbeiten. Auch wenn seine Arbeit zu einen sehr exotischen Thema nicht die beste Note hatte, so musste er sich dennoch recht tiefgehend damit beschäftigen.

Stichpunkt Noten: Hier gehen die Meinungen etwas auseinander. Während Christian diese schon als einen gewissen Indikator sieht eine Begeisterung für ein Thema damit finden will. Sieht Christoph sie als eher nicht aussagekräftig an. Einig sind sie sich aber in dem Thema, dass die Begeisterung und Leidenschaft für das Thema Daten und für die Arbeit in dem Bereich neben der Auffassungsgabe ein zentraler Bestandteil für den Erfolg sind.

Aber wie so oft ist auch dies nur eine Seite der Geschichte. Denn Unternehmen müssen auch die richtigen Rahmenbedingungen schaffen. Ein Ausbildungsprogramm ist dabei ein zentraler Baustein, aber auch das Team darum und die Dynamik im Team und Projekt müssen es hergeben, dass Menschen die Zeit zum lernen gegeben wird. Gerade bei fachfremden Personen muss es da mal ein Tag mehr sein.

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Buchempfehlung von Katharina: Drawing Data with Kids - Gulrez Khan

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In the first ever English Episode of UNF#CK YOUR DATA host Christian Krug interviews Susan Walsh, the classification guru, on how to clean your dirty data.

But firstly, what is dirty data and why does this pose a problem?

Data in your company systems, like CRM or ERP, can have all sorts of issues. Duplicates, near duplicates, formats and so on.

So the records which should match, don’t. Or your numbers are off.

Basically, you can’t rely on the data in the system to make decisions. Like sending a mail or a leaflet. Potentially even an invoice. Or know who your real number one customer is.

To help you deal with this mess, Susan has created a framework, which helps you cleaning up your data. You have to normalize and classify your data. First agree on a common format an fit the data to it. Afterwards you can give the data a meaning by classifying it.

So you can further process the data and base your decisions on it.

Sad news for all the AI enthusiasts out there: This still requires an awful lot of human knowledge. No speeding up the process.

On the other hand this step is crucial for your AI success. As only good quality training data will lead to great AI results. Regardless, which use case you tackle first.

But cleaning data one is not a lasting solution. It’s a continuous effort and it hast to start at the very source where people enter the data into the systems.

So data quality is a process and mantra.

Find in this episode:

- Why data sometimes is so dirty

- How a COAT method can help you clean data

- Why data quality is not an AI topic

- Susans plans on a new framework

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00:00 Introduction and Welcome

01:13 Susan's Background and Expertise

03:03 Types of Dirty Data

04:01 The Impact of Dirty Data

06:12 Cleaning Data and the Role of Excel

07:34 The Limitations of AI in Data Cleaning

09:26 Automating Supplier Name Normalization

11:03 Data Classification and Context

13:52 The Importance of Business Understanding

16:26 The Role of Human Expertise in Data Work

19:32 Data Normalization and Classification

22:33 The Importance of Clean and Organized Data

27:19 The 'Data Coat' Methodology

31:26 The Value of Humor in Business

33:53 Book Recommendation: 'Buy Back Your Time'

Je digitaler unsere (Arbeits)Welt wird, desto wichtig wird der Faktor Mensch für den Erfolg. Warum dies nur auf den ersten Blick paradox klingt, aber eigentlich stimmig ist. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Katharina Breme, Head Innovation & Digital Transformation bei er ELSA Group.

Digitalisierung oder bessere die digitale Transformation gehen oft Hand in Hand mit Innovativen Lösungen. Warum also nicht beide Bereiche in die gleichen Hände legen. Bei der ELSA Group, die für die Herstellung von Lebensmitteln für die Migros Gruppe verantwortlich ist, macht Katharina genau das.

Sie verantwortet den Bereich der Innovationen, vor allem im Bereich Produkte und Verpackungen. Hier sie eine große Freundin des LEAN Prinzips und treibt die Implementierungen im first-time-right Prinzip voran. (Oder right-first-time, wenn sich die Innovationsbubble mal entscheiden kann).

In ihrem anderen Aufgabenfeld leitet sie die Digitalisierung der ELSA Group. Aktuell ist hier das größte Projekt die digitale Transformation mit SAP S/4 HANA. Damit diese Umstellung wirklich erfolgreich ist. Darf man es eben nicht nur als Upgrade eines alten ERP Systems sehen. Denn in diesem Zuge werden bei der ELSA Group auch einige Prozesse neu gedacht. Denn mit Standorten in verschiedenen Größen und mit unterschiedlichen Sprachen, läuft natürlich nicht immer alles gleich.

Damit die Menschen, aber die Veränderung mitmachen und annehmen muss ihnen auch der Mehrwert klar sein. Denn wir alle streben uns immer wieder gegen Veränderungen.

In bester Data Storytelling Manier hat Katharina hierfür natürlich tolle Beispiele.

Wie der letzte Outlook Upgrade sie 2 Tage Zeit gekostet und dann wirklich voran gebracht hat. Oder warum sie einmal eine Woche investiert hat um ihre private Datenablage in den Griff zu bekommen. Und jetzt eine Stunde am Tag spart.

Und natürlich in so einer Transformation unausweichlich: Die omnipräsenten Daten.

Und hier wird es dann richtig hitzig. Denn Katharina hasst das Vokabular. Also nicht direkt, aber die Probleme, die ein solches mit sich bringen kann. Denn es sorgt oft dafür, dass das Thema eben nicht bei den Manschen ankommt.

Und wenn dies nicht passiert und deine Mitarbeitenden die Reise nicht mitmachen, dann scheitert deine Journey zu datengestützen Unternehmen.

Oder welches Buzzword darf es denn sein? Data-driven, -supported, -guided oder -inspired?

Wenn es nach Christian geht, dann alles außer Data-stupid. Denn Daten oder besser die Informationen daraus dürfen dich nicht nur zu den einfachen no-brainern führen. Du musst weiterhin kalkulierte Risiken eingehen. Aber diese kannst du jetzt besser beziffern.

Apropos beziffern: Es geht auch noch um die Kosten schlechter Daten.

Und wie diese überhaupt entstehen.

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00:00 Intro

02:49 Daten als Überlebensfaktor für Unternehmen

06:07 Innovations- und Digitalisierungsstrategien in der Lebensmittelindustrie

08:55 First-Time-Right: Effizienz in der Produktentwicklung

12:07 Digitale Transformation und ihre Herausforderungen

14:55 Die Rolle der Mitarbeitenden in der Digitalisierung

18:10 Der Mensch im Mittelpunkt der digitalen Transformation

21:04 Die Gefahren des datengetriebenen Entscheidens

23:57 Datenqualität und deren Wert für Unternehmen

26:46 Vokabular und Kommunikation in der Datenwelt

30:05 Zwei Fragen an Katarina

Welche Daten sind bei einem Podcast eigentlich relevant? Wie erreicht man die? Wie funktioniert Werbung in Podcasts und wie erkennt man schwarze Schafe?

Darüber diskutiert Host Christian Krug in der neuen Folge von Unf*ck Your Data mit Vanessa Schäfer. Die hat mit ihrem Partner Julian Schmitt die Full-Service-Agentur „Podcast Piraten“ gegründet und berät, konzipiert und schneidet alles rund um Podcasts (übrigens auch diesen Podcast).

Und Christian hat ja das seltsame Hobby, Menschen, die hinter den Kulissen sind, in’s Rampenlicht zu zerren – deswegen ist Vanessa diesmal vor dem Mikrofon!

Also starten wir direkt mit der Frage: Welche Daten sind denn überhaupt wichtig bei einem Podcast?

Die Problematik beim Podcasten ist, dass es sehr viele Plattformen gibt, auf denen man zuhören kann: Spotify, Apple Podcast, Deezer, Bullhorn FM, Amazon Music und so weiter. Statt die Folgen einzeln bei allen Plattformen hochzuladen, kann man auch einen Hoster benutzen. Dieser fungiert wie ein Zwischenhändler, der die Folgen an alle Plattformen verteilt.

Nun sammelt allerdings jede Plattform eigene Daten, stellt die teilweise selbst zur Verfügung oder gibt sie an den Hoster zurück. Podcast-Daten-Management bedeutet also, sich ganz viel zusammenzusuchen!

Doch auf welche Zahlen sollte man nun schauen? Auch diese Frage ist abhängig von dem Ziel, das man mit dem Podcast erreichen möchte: Brand Awareness, Influencing oder Netzwerk? Vanessa und Christian diskutieren über die verschiedenen KPIs und für welche Personen welche Kennzahlen am wichtigsten sein könnten und auch, wie man diese erfassen könnte. Schließlich ist das Messen eines Netzwerks gar nicht so einfach?!

Schließlich geht es auch um Werbung in Podcasts. Gegensätzlich zu der Meinung vieler Podcast-Hosts ist Vanessa davon überzeugt, dass Werbung nur gut gemacht werden muss, um im Podcast als angenehm empfunden zu werden. Die Einblendungen (im Fachjargon Pre-Roll, Mid-Roll und End-Roll) dürfen nur nicht zu stumpf sein und am besten auf die Zielgruppe angepasst.

Als Gamechanger betrachtet Vanessa zudem, dass die Werbung mit einer authentischen Meinung des Hosts selbst eingesprochen wird. Denn so kann das Vertrauen der Zielgruppe zum Host genutzt werden.

Die Diskussion geht weiter über das Finden geeigneter Werbepartner und darüber, wie man als Unternehmen herausfindet, ob ein Podcast-Host mit seinen Zahlen flunkert oder nicht. Hierbei empfiehlt Vanessa einen holistischen Blick über alle Kanäle hinweg und die beiden machen noch einen Ausflug in die Podcast Charts – mit genauer Anleitung, wie man da denn hinkommt!

Außerdem geht es um den Wert von Werbung in Podcasts und Vanessa erklärt, warum die Hörer:innen von Unf*ck Your Data mehr wert sind als die eines Laber-Podcasts.

Und zum Schluss die große Frage: Muss Christian seinen Podcast bis zur Rente weitermachen?

Außerdem erfahrt ihr, warum Christian kein Golf spielen kann und Ihr habt nun die exklusive Möglichkeit, Christian Euren Instagram-Account für 24 Stunden zu übergeben!

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Zu Website und spannenden Links der Podcast Piraten: https://linktr.ee/vanessajschaefer

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Buchempfehlung von Vanessa: Du darfst nicht alles glauben, was du denkst – Kurt Krömer

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00:00:00 Intro in die Folge

00:01:50 Vorstellung Vanessa Schäfer

00:03:39 Podcast-Daten

00:07:33 Plattform-Daten

00:10:53 Die wichtigste Kennzahl

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00:15:17 Influencer

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01:01:47 Vanessa’s Song und Buch

Wie sieht eigentlich die ideale Journey zu einen Data-driven Unternehmen aus. Und wie verkauft man dabei euch die unangenehmen Themen. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Lisa Nagel, selbständiger Beraterin für Datathemen.

Immer wieder wird ja diskutiert, ob man mit den Use Cases oder mit der Datenstrategie anfängt. Die unbequeme Wahrheit: Irgendwie beides.

Denn jeder Use Case muss dann am Ende auf das Gesamtziel des Unternehmens einzahlen. Dafür muss die Richtung, in die es geht klar sein.

Also ohne Unternehmensstrategie keine Datenstrategie!

Wenn das mal fest ist und Use Cases bekannt sind, dann geht es um die Priorisierung und Umsetzung. Bittere Pille: Oft lohnt sich ein Anfang mit den kleinen und eher unspannenden Use Cases.

Warum? Diese zeigen oft schnell Erfolge, befreien Leute von lästiger Arbeit und zeigen so, wie Datenarbeit geht.

Danach gibt’s dann auch den Rückhalt für die großen Projekte.

Zum Ende hin drehen Lisa und ich noch eine Runde über Bonussysteme und wie diese dich von guter Datenarbeit abhalten können.

Spoiler – Unangenehme Zahlen will keiner zeigen, aber eigentlich müsste man genau das öfter tun.

Link zur Studie: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/09590559310028040/full/html

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Buchempfehlung von Lisa: Unsichtbare Frauen - Caroline Criado-Perez

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