UNF#CK YOUR DATA

Wie bekommt man eine Maschine dazu natürliche Sprache zu verstehen? Und warum ist das überhaupt so schwierig. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Verena Weber selbständige KI Beraterin und NLP Expertin.

Damit Dinge wie Generative AI überhaupt so tolle Texte ausgeben und Chatbots Unterhaltungen mit uns führen können, müssen die Maschinen erst einmal mit natürlicher Sprache umgehen können. Das heißt diese verstehen und übersetzen können. Damit dann auch sinnvolle Aktionen oder gar Antworten möglich sind.

Doch das ist gar nicht so leicht. Denn eigentlich funktionieren Computer nur mit Programmiersprachen.

Diese sind eindeutig, ohne Interpretationsspielraum und müssen immer vollständig sein. Alles Dinge die für die natürliche Sprache nicht gelten. Denn hier kann ich meinem Gegenüber durchaus ein gewisses Grundwissen unterstellen und kann durch Kniffe wie Ironie oder Sarkasmus durch die Tonalität und den Kontext vom eigentlichen Wortsinn abweichen.

All das macht es für Maschinen schwieriger und damit beschäftigt sich NLP.

Doch wie funktionieren diese Modelle und welche Daten brauche ich wirklich um zu einem guten Ergebnis zu kommen?

Und vor allem was werden wir in Zukunft damit alles anstellen können?

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00:00 Intro

01:41 Verena stellt sich vor

03:20 NLP heißt dass Maschinen natürliche Sprache verstehen

06:03 Computer müssen trainiert werden um Feinheiten in der Sprache zu verstehen

07:41 NLP bringt Schrift und Ton in Zahlen und legt den Grundstein für GenAI

09:23 Ältere Modelle arbeiten sequenziell, die Neueren arbeiten direkter

14:03 Durch riesige Datenmengen können LLMs jetzt viele Aufgaben direkt erfüllen

16:34 Der Encoderteil macht aus sinnvollen Daten gute Vektoren

19:46 Decodermodelle geben dann individuellen Output an die User

20:35 Datengrundlage und Feintuning für das beste Ergebnis

28:05 Supervised und unsupervised Learning

30:56 Verenas Wunsch an AI und NLP – der virtuelle Assistent

32:26 Zwei Fragen an Verena

Wenn deine Produkte komplett genormt und damit sehr vergleichbar sind, dann musst du dich anders von deinem Wettbewerb abheben. Ein Weg das zu tun sind Daten! Doch wie geht das und welche Daten sind für deine Kunden wertvoll? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Joachim Janz, Teamleitung Befestigungstechnik und digitale Beschaffungslösungen bei Thomann.

Viele kennen Kanban als agiles Werkzeug. Doch auch im Bereich von beispielsweise Schrauben kommt es zum Einsatz. Hier geht es darum, dass die Kunden reibungslos und ohne großen Aufwand immer genug Material haben um ihre Güter zu fertigen.

Hier bietet sich für die Händler wie Thomann noch eine echte Chance nochmal näher an die Kunden zu rücken.

Mit absoluter Transparenz, die Joachim hier herstellt.

Die Kunden sehen nicht nur wo ihre Behälter sind und wann diese zurück kommen, sondern auch den Lagerbestand und die Lieferkette ihres Händlers. So kann bei Spitzenlasten oder zu erwartenden Engpässen rechtzeitig kommuniziert werden. Das vermeidet Probleme bevor sie entstehen. Gerade in Zeiten mit größeren Problemen in der Versorgung.

Doch die Reise bis man so weit kam mit den Daten diese Transparenz zu schaffen war lang. Denn Joachim ist nicht der typische Datenmensch. Er leitet seine Abteilung und aus seinem eigenen Informationsbedarf und dem Wunsch hier automatisiert und grafisch ansprechend zu arbeiten entstanden die Dashboards. Nach und nach erst für seine, dann für alle Abteilungen. Zuerst die internen Prozesse steuern und verbessern und dann damit nach draußen gehen zum Kunden.

Wie das geht und was Joachim dabei geholfen hat hörst du nur hier.

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Buchempfehlung von Joachim: Ken Follett – die Waffen des Lichts

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00:00 Intro

01:37 Joachim stellt sich vor

02:53 Thomann – Stahl nicht Instrumente

05:42 Weg vom Excel Export hin zu Excel

07:41 BI bahnt sich den Weg durchs ganze Unternehmen

08:25 Permanente Inventur als datengestützter Prozess

11:25 Kanban ist mehr als ein agiles Board

14:58 Durch Daten wird Kanban noch transparenter

20:01 Eskalationen frühzeitig vermeiden

20:05 Bei vergleichbaren Produkten muss der Mehrwert anders entstehen

25:25 Von Kanban in weiteren Systemen Transparenz herstellen

28:55 Die Tools sind zugänglicher, aber es ist dennoch ein weiter Weg

32:02 Zwei Fragen an Joachim

Was muss ich bei meiner Datengrundlage beachten, wenn wie bei KI Ergebnis und Erfassung weit auseinander liegen? Und warum sollte ich diesen Daten irgendwann blind vertrauen können? Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Christoph Hein, Consultant bei DB System GmbH.

Wenn eine KI am Ende eines Prozesses ein Bild, eine Entscheidung oder einen Text ausgibt, dann fehlt über die ganze Strecke der Verarbeitung hinweg irgendwie der Bezug zur Quelle. Also welche Daten wurden denn genutzt um die KI zu trainieren und eine Entscheidung zu treffen? Dabei ist genau diese Quelle zu kennen absolut unerlässlich und ihre Qualität umso wichtiger je mehr wir darauf automatisieren.

Die Qualität einer KI steigt oft mit der Qualität und Menge an Daten mit der sie trainiert wurde. Das macht die Datenfußarbeit, also die Grundlagen an dieser Stelle um so wichtiger.

Doch genau so wichtig wie zu wissen, welche Daten eingeschlossen sind, die Frage welche Daten fehlen denn?

Also welche Daten wurden denn nicht betrachtet und könnten für meine Entscheidungen wichtig sein.

Auch bei den Daten die vorhanden sind lohnt sich ein kritischer Blick wie genau diese erfasst wurden. Dabei können Dinge wie Default Settings oder Auswahlmöglichkeiten und optionale Felder eine wichtige Rolle spielen, die Qualität und dadurch die Interpretation wesentlich zu bewerten.

Darüber sprechen Christoph und Christian mit anschaulichen Beispielen wie ESG Reporting, Frauenquoten und veganen Hot Dogs.

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Buchempfehlung von Christoph: Cardiology for Kids – Betty Nguyen

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Was prüft eigentlich ein Wirtschaftsprüfer wirklich? Und wie wird KI diesen Bereich revolutionieren? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Benjamin Aunkofer, Gründer von Datanomiq und Audavis

Wer glaubt, dass Wirtschaftsprüfer die Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens prüfen, der liegt nicht ganz so falsch wie mit den Zitronenfaltern und dem Zitronen falten.

Aber eigentlich prüfen diese Damen und Herren primär, ob ein Unternehmen ordentlich wirtschaftet. Das kann auch erstmal unrentabel sein.

Warum das wichtig, dass die korrekten Regeln des ordentlichen Wirtschaften eingehalten werden sehen wir immer dann, wenn es kolossal schief geht. In Skandalen wie Wirecard oder Enron.

Damit genau das nicht passiert, werden diese Abschlüsse eben extern geprüft. Sind denn alle Geschäftsbewegungen plausibel und auch korrekt belegt und gebucht.

Das klingt nach viel trockener Arbeit und wird noch schlimmer.

Denn oft sehen Unternehmer*innen die Prüfer als notwendiges Übel an. Dann sitzen diese an einem Tisch im dunklen Keller und analysieren Datenextrakte in Exceltabellen.

Wirklich kein Job für den man eine lange Ausbildung und schwere Prüfung in Kauf nehmen will.

Denn alle Belege sind von Menschenhand gar nicht wirklich prüfbar. Und somit bleiben Stichproben, Statistik und Erfahrung um den Abschluss bestmöglich zu prüfen.

Aber da war doch etwas, das in den letzten Jahren jetzt richtig Fahrt aufgenommen hat.

Richtig! AI.

Endlich mal ein geiler Anwendungsfall. Denn eine KI kann sehr wohl in kürzester Zeit viele Datensätze prüfen. Dann fallen die Anomalien schneller auf und die eigentlich spannende Arbeit der Prüfer*innen kann beginnen.

Ist eine Anomalie einfach nur ein Ausreißer oder vielleicht Buchungsfehler? Oder liegt mehr dahinter?

Dieser Teil der Arbeit macht dann wirklich Spaß und ist sinnstiftend. Denn hier liegt der eigentliche Mehrwert in den Daten.

Und genau diese AI bieten Benjamin und sein Team jetzt an?

Wie ändert sich dadurch der Job des Prüfers? Und müssen die jetzt alle zum Arbeitsamt?

Das hörst du in dieser Folge!

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Diese Folge Unf*ck Your Data wurde von Benjamin unterstützt

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Buchempfehlung von Benjamin: The Zombie Survival Guide – Max Brooks

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Ethical AI was bedeutet eine ethische KI und wer entscheidet das | Mario Truß

Was bedeutet eigentlich eine ethische KI? Welche Faktoren sind dabei wichtig und wer entscheidet das? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Mario Truß, Technical Training Consultant bei Adobe

Der europäische AI Act versucht die Entwicklung von künstlicher Intelligenz auf eine ethische Grundlage zu stellen. Doch beinhaltet dieser mehr Wünsche und Vorstellungen als klare Regeln. Dies ist jetzt Aufgabe der einzelnen Länder.

Dabei ist noch nicht einmal der Begriff der Ethical AI korrekt abgegrenzt oder definiert. Er überschneidet sich auch teilweise mit Trustworthy, responsible oder human-centered AI. Denn all diese Faktoren, wie Sicherheit, Datenschutz, Transparenz, Fairness oder Genauigkeit spielen hier hinein.

Genau diese Begriffe lassen aber auch immer einen Interpretationsspielraum, damit die Entwickler*innen eben auch wissen, was sie beachten müssen. Und wie dies dann auch in einem Produkt getestet werden kann.

Dafür ist aber ein interdisziplinäres Verständnis von Ethik und Technik notwendig.

Link zum Paper

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4064091

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Buchempfehlung von Mario: Building The New Economy – Data As A Capital (MIT; Sandy Pentland and mehr)

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Das Buzzword „Data Mesh“ geistert seit ein paar Jahren durch die Szene. Doch was ist das überhaupt? Eine Technik oder mehr? Und wann sollte man es einsetzen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Frank Stadler

Head of digatus.ai und Division Lead AI digatus.

Seit Zhamak Dehghani in 2021 das Buch „Data Mesh“ veröffentlich hat geistert das Buzzword durch die Databubble.

Die Bewertungen gehen von „totaler Schwachsinn“ bis zu „die Offenbarung“ natürlich komplett auseinander.

Doch was verbirgt sich hinter diesem Buzzword? So viel sei gesagt, es ist mehr als nur eine Datenbanktechnik.

Data Mesh denkt weiter als die reine Technik sondern beschreibt viele Aspekte des Umgangs mit Daten im Unternehmen. Dabei ist eine ganz wichtig: Verantwortung!

Wer übernimmt die Verantwortung für gewisse Daten?

Denn oft sind die Datateams mit den steigenden Anforderungen der Fachseiten einfach überfordert was die schiere Menge angeht.

Dafür bietet sich Data Mesh als Lösung an.

Allerdings braucht es dazu noch mehr, als nur die Verantwortung an den Fachbereich zu schieben.

Data Literacy, Kommunikation und Zusammenarbeit sind die Säulen auf denen Data Mesh fußt.

Was noch wichtig ist und für wen sich Data Mesh wirklich lohnt verrät Frank auch in unserem kurzweiligen Gespräch.

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Buchempfehlung von Frank: Immun - Philipp Dettmer

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Was genau bringt mir eigentlich eine Vorhersage über meine Kennzahlen? Und wie bekomme ich eigentlich belastbare Zahlen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dr. Thomas Christ, Chief Data Scientist bei prognostica.

Forecasting oder Prediction. Vor dem AI Hype zwei der wichtigsten und spannendsten Buzzwords im Data Bereich.

Doch wie AI geht auch hier ohne Daten mal wieder nichts.

Doch der Reihe nach.

Forecasting heißt Prognosen über gewisse Kennzahlen, die für mich wichtig sind erstellen.

Und warum das Ganze?

Eine gute Planung oder Forecast kann deine wirtschaftliche Effizienz enorm steigern.

Angefangen davon genug Produkt an der richtigen Stelle zu haben ohne Abfall zu produzieren, bis hin zur Planung deiner Lieferkette.

Eine genauere Einschätzung der Bedarfe in Mengen und Zeitpunkten hilft bei der Beschaffung und im Lager.

Aber was brauche ich denn um eine gute Vorhersage zu machen?

Daten!

Mindestens mal die Daten aus der Vergangenheit über den Wert dessen Zukunft du wissen willst.

Darüber hinaus: noch mehr Daten.

Faktoren, die diesen Wert in der Vergangenheit beeinflusst haben, können ihn auch in Zukunft mitbestimmen.

Und dann ganz viel Statistik und Algorithmen?

Bedeutet eine Korrelation auch gleich Kausalität? Und wenn ja, was leite ich daraus für die Zukunft ab.

In dieser Episode mal ganz einfach dargestellt: Am Eisverkäufer im Würzburger Stadion.

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Buchempfehlung von Thomas: Das Tagebuch der Menschheit - Carel van Schaik

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Wie kannst du mit Zettel und Stift dein Datenprojekt besser verkaufen? Und wie gut musst du dafür zeichnen können? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sabine Schwenninger, der ersten Graphic Data Storytellerin.

Innovation entsteht oft durch die neue Verbindung von zwei bekannten Elementen. Das Sketchnoting (oder Visual Recording) und Data Storytelling ergeben: Graphic Data Storytelling.

Leider gibt es immer noch zu viele schlechte und trockene Präsentationen. Vor allem im Data und Tech Bereich. Daher gewinnen oft andere Projekte wenn es um die limitierten Budgets geht. Aber auch der direkte Verkauf von Datenprojekte kann durch ein Element, das dich von anderen abhebt profitieren.

Hier hilft Sketchnoting.

Bilder bleiben besser im Kopf als reiner Text.

Wenn es dir also gelingt den Kerngedanken eines Vortrags, Pitches oder Konferenz in einem einfachen Bild darzustellen. Dann kommt deine Message nochmal besser rüber.

Kombiniert mit den anderen Methoden des Data Storytelling die Daten für dein Gegenüber erlebbarer zu machen entsteht nochmal etwas einzigartiges.

Doch was muss ich können um diese neue Methode anzuwenden? Und wie kann ich mich damit von der Masse abheben?

Die Antworten gibt Sabine in dieser Folge.

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Buchempfehlung von Sabine: Talk like TED - Carmine Gallo

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00:00 Intro

01:35 Sabine stellt sich vor

02:55 Sketchnoting mit Daten – Damit es besser im Kopf bleibt

10:35 Komplexe Sachverhalte auf das wesentliche reduzieren

13:25 Grafiken machen Datenthemen weniger trocken

17:25 Data Storytelling erweitert die Visualisierung

19:36 Man muss nicht super zeichnen können für Sketchnoting

23:12 Eine gewissen Ahnung von Daten ist unablässig

27:56 Mit Graphic Data Storytelling kannst du dich abheben

31:50 Zwei Fragen an Sabine

Stell dir vor deine Dashboards, die du für dich gebaut hast sind so cool, dass deine Kunden dich fragen, wo du sie gekauft hast. Wenn das öfter passiert, dann liegt es nahe genau dies zu tun. Wie kommt man dann auf den Weg eine Beratung zu gründen und ausgerechnet mit Qlik BI Landschaften aufzubauen?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Achim Gnadt und Sebastian Nädtke den Geschäftsführern der Leitart.

Achims ansteckende Leidenschaft für Daten, Business Analytics im Tool Qlik zusammen mit der Erfolgsgeschichte, die Sebastian bei der Unternehmensgruppe EBK Krüger hingelegt hat, sind die Grundlage für den Erfolg der Leitart.

Wie in vielen mittelständischen Unternehmen war die „Keimzelle“ des BI das Controlling. Durch manuell erstellte Berichte hatte es sich (in diesem Fall Sebastian) als zentrale Datenschnittstelle im Unternehmen etabliert. Da Excel nun aber schlecht mit den sich verändernden Umweltgegebenheiten mithält, musste ein technisches Upgrade her.

Auf Ihrer Mission in den Unternehmen die Datennutzung durch echte Use-Cases, die schnell gelöst werden, voranzubringen, haben es sich die beiden zur Aufgabe gemacht, auch Christians Vorurteile gegenüber Qlik aufzulösen.

Denn in jedem Nachteil, steckt auch ein Vorteil.

So geht es in der Folge auch darum, wie man mit der Kopplung von Front- und Backend umgeht.

Ist es gut, wenn die BI Organisation so schlank ist, dass nur eine Person alle Applikationen betreuen kann?

Und warum kann man Qlik als das Montessori Kind unter den Datatools bezeichnen?

Aber vor allem: Wie baust du als produzierendes Unternehmen so coole Dashboards, dass de Auditoren den eigentlich Zweck ihres Besuchs vergessen und stattdessen deine Touchscreens kaufen wollen?

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Diese Folge Unf*ck Your Data wurde von Leitart unterstützt

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Buchempfehlung von Achim: Big 5 for Life – John Strelecky

Buchempfehlung von Sebastian: Anna, die Schule und der liebe Gott - Richard David Precht

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00:00 Intro

01:50 Sebastian stellt sich vor

04:45 Excel kommt dann einfach an die Grenzen

06:55 Controlling als Keimzelle des BI

08:55 Achim stellt sich vor

14:25 Mit Qlik kam die Revolution im Unternehmen zum BI

19:25 Koppelung von Front- und Backend – Vorteil oder Nachteil?

25:08 Qlik als fast track zusammen mit dem Data Warehouse

30:23 Zehnkampf statt 100m-Spint – Bi ist mehr als Dashboards

34:48 Kundenaudits wurden zu BI Roadshows

39:04 Daten verändern deinen Blick auf die operativen Systeme

44:15 Es kommt nur zu einem geringen Teil auf das Tool an

51:28 Qlik-Apps als Retter in der Corona Regulation

57:08 Zwei Fragen an Achim und Sebastian (gekapert von Achim)

Follower*innen oder Impressionen? Welche Zahlen sind auf LinkedIn den wirklich wichtig? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dina Brandt, Personal Branding Expertin.

Der Mythos Personal Branding und gekauft werden ohne zu kaufen. Quasi der Drauerbrenner von Agenturen und Beratungen, die dir auf LinkedIn den schnellen Euro versprechen.

Doch was steckt wirklich dahinter und vor allem wie messe ich, ob ich die Plattform für mich tatsächlich funktioniert.

Eine Personal Brand ist erstmal nur ein fancy Wort für deinen Ruf. Deine berufliche Reputation. Und die ist wichtig, denn wenn keiner weiß, dass du gute Arbeit leistest, wird es schwerer mehr Aufträge zu generieren.

Dabei gibt dir jetzt LinkedIn die Möglichkeit, dich und dein Angebot bekannter zu machen. Hoffentlich bei den richtigen Menschen für die das auch interessant ist.

Dieser Teil wiederum ist der Schwierigere. Denn wen willst du überhaupt erreichen und wie kannst du dann überprüfen ob dir das gelingt?

Nicht mit Followerzahlen und Impressionen allein.

Du musst etwas tiefer schauen in die Daten, die LinkedIn anbietet.

Beispielweise: Wer besucht dein Profil und mit welchen Suchen wirst du gefunden?

Dann kannst du die richtigen Schlüsse ziehen und möglicherweise Anpassungen vornehmen.

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Buchempfehlung von Dina: Eugene Schwarz – Breakthrough Advertising

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00:00 Intro

02:01 Dina stellt sich vor

03:55 Personal Branding ist der Fancy Begriff für einen Ruf

05:32 Manchmal braucht man auch gar kein Marketing

07:30 Deine Leistung ist die Grundlage für dein Personal Branding

09:30 Eine realistische Zielsetzung ist der Schlüssel

12:10 Wie misst du deine LinkedIn Ziele

16:25 Bekanntheit hilft grundsätzlich dabei die richtigen Menschen zu erreichen

19:25 Du musst auch über dein Angebot sprechen

23:35 Viral muss nicht immer substanzfrei heißen

24:55 Wer besucht dein Profil? Eine superwichtige Frage

26:45 Geh davon aus, dass LinkedIn bei deinen Zahlen beschei*t

29:05 Der Mythos SSI – Gamification für Content Creator

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