UNF#CK YOUR DATA

Was macht eigentlich ein Data Scientist? Und wie unterscheidet er sich von einem Data Engineer oder Analyst?

Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Fabian Werkmeister, Data Scientist bei FUNKE Mediengruppe.

Einer der meistgesuchten und am besten bezahlten Berufe ist der eines Data Scientist. Doch viele haben die Vorstellung haben, dass man nur an Modellen für Machine Learning oder Algorithmen der AI schraubt. Dies ist nicht der Fall. Oder nur ein Teil der Lösung.

Im Vordergrund steht die Lösung eines fachlichen Problems im Unternehmen. Dafür bedient sich der Data Scientist der Daten, Statistik und auch AI. Erst wenn diese Erkenntnis aus den Daten einen Mehrwert für das Unternehmen und die Mitarbeitenden schafft, ist die Aufgabe erledigt.

Der klassische Data Engineer sorgt dafür, dass allen Beteiligten dann die notwendigen Daten zur Verfügung stehen. Rechtzeitig, in passender Qualität und Quantität. Der Personen welche als Data Analyst arbeiten fokussieren sich darauf diese Daten den Entscheider*innen angemessen zu präsentieren und manuell erste Schlüsse zu ziehen.

In der Realität sind diese Rollen oft nicht so scharf getrennt oder die Unternehmen zu klein für dedizierte Rollen. Das heißt: Es gibt Datenuniversalist*innen. Ich muss also die ganze Wertschöpfungskette der Daten bedienen können.

Doch wie wird man überhaupt Data Scientist? Denn konkrete Studiengänge gibt es dafür nur wenige. Wie so oft: Das Spiel heißt Angst überwinden. Mit einer guten Ausbildung, Willen, Mut und etwas Transferfähigkeit kann die Karriere nach einem Kurs oder Bootcamp schnell im Data Bereich Fahrt aufnehmen.

Wichtig ist, dass du loslegst.

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Fabians zweiter Tipp: Naked Statistics - Charles Wheelan

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00:00 Intro

01:45 Fabian stellt sich vor

03:25 Die Definition von Data Science

04:01 Data Science ist nicht AI oder Machine Learning

04:45 Data Engineering und Analytics als weitere Disziplinen

06:15 Wenn Analytics nicht ausreicht kommt der Data Scientist ins Spiel

07:14 Wertschöpfung aus Daten – so entsteht der Business Impact

09:27 Der Full Stack Data Worker – Engineering, Analytics und Science

11:23 Ein breites Datenwissen macht dich in der Spezialisierung besser

13:09 Der Wert von Data Science entsteht wenn die Ergebnisse allen zugänglich werden

15:17 Machine Learning und AI kann Teil von Data Science sein. Oft geht es aber leichter

16:15 Der Business Impact ist das Ziel, dafür dürfen es auch mal einfache Regeln sein

18:05 Aus der BWL geht der Sprung über Zahlen in die Daten

19:25 Programmieren kann kreativ sein

20:23 Die Realität im Unternehmen kam nicht im Bootcamp dran

22:15 Der Transfer von Wissen ist der Schlüssel zum Erfolg

23:57 Best practices beim coden – mit oder ohne Musik

25:03 Erlerntes Wissen auf neue Aufgaben übertragen – Mehrwert deiner Ausbildung

26:31 Tipps für angehende Data Scientists

28:10 Wir müssen alte Glaubenssätze auflösen, wenn wir neues machen wollen

30:35 Zwei Fragen an Fabian

Ist Data Governance wirklich so trocken wie der Begriff klingt? Und warum ist sie eigentlich für eine saubere Datenarbeit unerlässlich?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Tiankai Feng, Senior Director, Product Data Governance bei Adidas.

Die beste Analogie für Data Governance sind die Schiedsrichter beim Sport. Sie regelt den grundlegenden Umgang mit Daten. Wie, warum und wofür werden Daten im Unternehmen erfasst und wofür werden sie verwendet.

Das Ziel: Ganz klar. Maximale Transparenz über die Daten.

Nur wenn ich weiß wie Daten entstanden sind, dann kann ich sie auch korrekt interpretieren. Angefangen von Business Analytics bis zu komplexen AI Algorithmen, wenn die Datenqualität nicht stimmt, werden falsche Entscheidungen getroffen.

Damit genau das nicht passiert haben die Mitarbeiter*innen im der Data Governance Werkzeuge wie einen Data Catalog, Data Flows oder Data Lineage. So zeigen sie auf wie der Stammbaum von Daten aussieht und welches es überhaupt gibt.

Doch auch hier stellt Tiankai fest: Wir haben alle technischen Mittel um es umzusetzen, aber es menschelt. Daher ist einer der wichtigsten Teile der Arbeit: Changemanagement. Wenn die Mitarbeitenden verstehen, warum sie gewisse Regeln einhalten müssen oder Dinge anders erfassen müssen, dann sind sie eher bereit es zu tun. Im Idealfall erleichtert es sogar ihre Arbeit.

Wie so oft klingt das Grundlagenthema Data Governance trocken und sperrig. Aber wenn dein Fundament nicht steht, wackelt dein Haus. Und es ist gar nicht so unsexy wie der Name vermuten lässt. Auch hier kann man sich mit gesundem Menschenverstand und Fingerspitzengefühl dem Thema nähern.

Der Beitrag von Jessica zu AI Bias: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7070281600961261568/

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Buchempfehlung von Tiankai: Disruptive Data Governanve – Laura Madsen

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00:00 Intro

01:44 Tiankai stellt sich vor

02:45 Data Governance regelt den Umgang mit Daten im Unternehmen

03:35 Die Schiedrichter auf dem Dataspielfeld überwachen die Einhaltung

04:43 Daten werden für andere Zwecke verwendet, als die für die sie erfasst wurden

07:12 Data Governance sichert die richtige Verwendung von Daten

08:10 Der Data Calalog stellt als Werkzeug eine hohe Transparenz her

09:37 Die Data Lineage als Stammbaum der Daten

11:37 Der Katalog macht technische Schlüssel lesbar und verständlich

12:12 Data Governance ist ein People Business und Changemanagement

15:36 Externe und Interne Faktoren bestimmen die Anforderungen

17:15 Die Datenqualität wird durch Data Governance erhöht

19:19 Verantwortliche AI geht nicht ohne Governance auf die Datenbasis

20:23 Data Governance stellt die technische Datenqualität sicher

22:47 Die Grundlagenarbeit muss erledigt sein, sonst wackelt das Data Gebäude

24:15 Ohne Data Governance entstehen manuelle Umwege und hohe Kosten

25:26 Der Reifegrad der Data Governance schwankt zwischen den Industrien

27:40 Die Schiedsrichter haben das meisten Wissen über die Daten

28:45 Zwei Fragen an Tiankai

Wie steht es eigentlich um Daten und Digitalisierung in einem öffentlichen Krankenhaus in Deutschland? Wie unterscheiden sich hier die Anforderungen von der freien Wirtschaft? Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Michael Ralph Pfeil, Leiter betriebswirtschaftliche Applikationen beim Universitätsklinikum Bonn.

Die Lage ist in einigen Kliniken deutlich besser als der Ruf der Digitalisierung in Deutschland. Durch ein zentrales Data Warehouse wird am Uniklinikum Bonn eine Entscheidungsplattform zur Verfügung gestellt. Diese dient als single-point-of-truth, wenn es um steuerungsrelevanten Themen geht. Wie in fast jedem Unternehmen liegt der Schlüssel hier auch in der Kommunikation mit den unterschiedlichen Zielgruppen. Jede Person muss die für sie relevanten Daten in verständlicher Form zur Verfügung haben. Dabei unterscheiden sich die Anforderungen zum Teil stark.

Als Nebeneffekt fällt es durch diese zentrale Plattform leichter die legalen Reportinganforderungen, die ein Krankenhaus erfüllen muss, abzubilden. Wie in vielen Unternehmen auch entsteht der Mehrwert in der Datennutzung durch die Menschen, die darauf Entscheidungen treffen.

Im Gesundheitswesen sieht man zusätzlich noch hohe Anforderungen an den Datenschutz, denn die Daten der Patienten sind hochgradig schützenswert. Hier agiert das UK Bonn mit entsprechend gehärteten Systemen um Missbrauch auszuschließen.

Bei allem Datenhunger mahnt Michael hier aber auch zum Augenmaß. Daten müssen sinnvoll und zielgerichtet verwendet werden. Sonst wird aus einem Data Lake schnell ein Data Swamp und ich vernichte Zeit und Geld mit der Speicherung nutzloser Daten.

Aber Daten können auch im Krankenhaus nicht nur zu wirtschaftlichen Steuerung verwendet werden.

Auch für Patient*innen und Besucher*innen, kann der Aufenthalt hierdurch verbessert werden.

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Buchempfehlung von Michael: Als Mutti unser Kanzler war – Dietmar Wischmeyer

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00:00 Intro

01:29 Michael stellt sich vor

02:24 Lage von BI und Daten im öffentlichen Gesundheitswesen

04:14 Bei einem Maximalversorger haben alle Fachrichtungen einen Platz

05:45 Das Datawarehouse für Steuerung und legales Reporting

08:02 Die Daten sind ähnlich zu Wirtschaftsunternehmen

10:03 Ohne Zielgruppenverständnis kein gezieltes Reporting

10:58 Gesundheitsdaten sind besonders schützenswert

15:47 Aktuelle Datenherausforderungen im Healthcare

20:05 AI als Unterstützung in der Diagnosefindung

25:38 Wie viel kann und soll die Automatisierung uns abnehmen?

27:31 Viel hilft viel gilt nicht immer bei Daten

33:23 Die Lage der Daten im öffentlichen Gesundheitsbereich

38:05 Ein zentrales Gesundheitsrechenzentrum wäre eine Option

42:45 Zwei Fragen an Michael

Warum haben CRM Systeme bei den Verkäufer*innen einen so schlechten Ruf? Und warum ist die Datenqualität eigentlich nie so gut wie die Chefs es wollen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Julian Brohm Sales Director bei der Thieme Gruppe.

Ein gutes CRM System ist eines das auch wirklich genutzt wird. Doch werden die Systeme oft nicht so mit Leben gefüllt wie es für eine gute Datenqualität nötig ist. Häufig werden Systeme wir CRM aus der Sicht eines Managements eingeführt um das Gefühl von Kontrolle und Planbarkeit zu vermitteln. Dabei vergessen werden dann aber oft die Menschen, die dann täglich mit den Systemen arbeiten. In diesem Fall die Verkäufer*innen /Sales Manager.

Nur wenn ein System diesen jedoch die Arbeit erleichtert, dann werden sie es aktiv mit Leben, und damit Daten, befüllen.

Jede*r Sales Manager ist eigentlich motiviert seinen Kund*innen zu helfen. Ein durchgängiges System erleichtert das. Durch die Zusammenarbeit mit Marketing oder andere technische Hilfen.

Nutze ich das System aber primär zur Kontrolle meiner Mitarbeitenden oder versuche es als Auswerteplattform zu verwenden, dann ist der Ärger quasi vorprogrammiert.

Zum Post von Holger Bröer: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6976415195652833280/?updateEntityUrn=urn%3Ali%3Afs_feedUpdate%3A%28V2%2Curn%3Ali%3Aactivity%3A6976415195652833280%29

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Buchempfehlung von Julian: Zurück an die Arbeit – Lars Vollmer

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00:00 Intro

02:01 Julian stellt sich vor

02:45 Datenanforderungen im Vertrieb

03:55 Vertrieb ist heterogen und braucht Kommunikation, auch Daten?

05:53 Das CRM System wird meist nicht von den Verkäufern gekauft

07:15 Unterschiedliche Personen haben verschiedene Anforderungen

10:05 Ein gutes CRM ist eines das genutzt wird

12:50 Datenpflege kann lästig sein, ist aber notwendig

15:05 Beratungsleistung und Beratungsresistenz bei Systemeinführungen

18:37 Wer nutzt das dann CRM System

20:15 Ein gutes CRM unterstützt den Sales Manager in seiner Arbeit

22:30 Daten im CRM als Navigationssystem für das Unternehmen

24:45 Interessentengruppen von CRM Daten

27:30 Die Nutzer*innen wissen oft nicht was sie eigentlich brauchen

29:05 Ich kann nur Daten auswerten die auch erfasst wurden

35:45 Verkäufer*innen sind nicht per se faul und böse

38:52 Zwei Fragen an Julian

Das vermutlich am weitesten verbreitete BI Tool: Excel. Controller*innen lieben es, ITler*innen hassen es. Doch woher kommen diese Klischees? Und hat Excel einen Platz im datengetriebenen Unternehmen? Darüber spricht Dr. Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Andrea Weichand Senior Business Intelligence Analyst bei Wohnungshelden.

Mit Formeln, S-Verweisen oder sogar VBA Code bietet Excel eine unfassbare Flexibilität mit den Daten in den Tabellen zu arbeiten. Aber am Ende des Tages ist es ein Tabellenverarbeitungsprogramm und keine Datenbank. Dennoch kommen in vielen Unternehmen die zentralen Berichte, auf denen Entscheidungen getroffen werden, aus Excel Dateien.

Die Gefahren: Hohe Fehleranfälligkeit, nicht abgestimmte Daten, extremer manueller Aufwand.

Wenn einzelne Personen den wesentlichen Teil ihrer Arbeitszeit damit verbringen, Exceltabellen zu bearbeiten, leiden alle. Die Person, die Wertschöpfung und das Unternehmen.

Doch es gibt auch berechtigte Anwendungen des Tools für Daten. Mich selbst schnell mit Informationen zu versorgen oder einen prototypischen Bericht aufzubauen, dafür ist es super.

Der Gamechanger hier: Die Pivot Tabelle.

Viel Information ohne fehleranfällige Formeln und der Einstieg in viele BI Tools.

Wie genau du sie nutzen kannst erklären wir dir in dieser Folge.

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Buchempfehlung von Andrea: Gott ist ein Kreativer - kein Controller - Frank Dopheide

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01:40 Andrea stellt sich vor

03:35 Todsünde dem Controller das Excel zu klauen

04:15 Mit der Pivot-Tabelle wird Excel viel besser

07:05 Nichts hält länger als ein (Excel-)provisorium

10:15 Wenn andere meine Daten auch nutzen, dann sollten sie in eine Datenbank

13:15 Formeln sind die größte Fehlerquelle

15:35 Die Pivot Tabelle ist ein Gamechanger

18:06 Die Pivot Tabelle erklärt

22:30 Spart dann auch Nachtschichten

23:35 Die Pivot Tabelle als Missing Link

27:05 Wie bringt man jetzt die ConTROLLer von Excel weg?

32:35 Zwei Fragen an Andrea

Biometrische Daten geben Auskunft über körperliche Merkmale einer Person. Neben reinen Identifikationsmerkmalen wie einem Fingerabdruck, gibt es auch hier Daten die interpretierbar sind. Doch wie kann ich diese nutzen um für die Nutzer*innen und mich einen Mehrwert zu schaffen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Hendrikje Wagner, der Gründerin von Hyperate.

Die einfachsten biometrischen Daten wie Fingerabdrücke, Augenabstand oder Irisstruktur finden in Kriminalistik und Sicherheitstechnik schon lange Anwendung. Auch Gesundheitsdaten wie Sauerstoffsättigung oder Herzrate/Puls werden in der Medizin seit vielen Jahren genutzt und auch immer mehr von Personen aktiv selbst kontrolliert und gesteuert.

Doch es ist noch mehr möglich, denn bestimmte biometrische Daten erlauben uns einen Blick „hinter die Kulissen“. Gerade in der Unterhaltungsindustrie kann eine Verbindung zu den Zuschauer*innen geschaffen werden, wenn wir unser innerstes nach außen kehren. Hier setzt Hendrikje mit Hyperate an und ermöglicht es so Streamer*innen ihr Publikum mit auf eine emotionale Reise zu nehmen und so das Unterhaltungsprodukt noch besser zu gestalten.

Doch wo Chancen liegen, da verbergen sich auf oft Risiken. Geben wir unsere Daten zu freiwillig weiter, dann besteht auch die Gefahr dass diese nicht in unserem besten Interesse verwendet werden. Gerade der Bereich Werbung und Gesundheit stellen hohe Potentiale für Missbrauch bereit. Besonders hier sollten wir darauf achten wie wir mit unseren Daten umgehen.

Bild von Hendrikje by: Cindy Ngo - Media Lab

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Zur Homepage von Hyperate: https://www.hyperate.io/

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Buchempfehlung von Hendrikje: Neil Gaiman - Coraline

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01:50 Hendrikje stellt sich vor

03:07 Biometrische Daten sind körperbezogen

04:43 Einsatzbereiche von biometrischen Daten

05:35 Auch einige dieser Daten sind interpretierbar

06:57 Durch Herzraten eine Verbindung zum Publikum schaffen

11:15 Biometrische Daten als mögliche Sicherung im Straßenverkehr

14:25 Horrorszenario personalisierte Werbung

16:30 Horrorszenario Gesundheitsdaten und -system

19:35 Wem sollte ich meine biometrischen Daten (nicht) anvertrauen

21:10 Bessere (Spiel)erlebnisse durch Individualisierung

25:23 Testpublikum messen statt fragen

33:20 Zwei Fragen an Hendrikje

Wie geht der deutschsprachige Mittelstand mit seinen Daten um? Innovationsführer oder Mittelmaß, wie ist die Lage in der BI Nation? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Artur König von Reportingimpulse.

Vom einstigen Innovationmotor und Ingenieursgeist scheint manchmal wenig geblieben zu sein auf dem Weg zur Digitalisierung. Während große Konzerne oder digitale Startups ausgereifte BI und Data Lösungen und Produkte einsetzen hemmt der vorsichtige Pragmatismus anscheinend viele Mittelständler bei der effektiven Nutzung ihrer Daten.

Werden IT und Data als „Wasserkopf“ oder „Kostenblock“ verstanden, so wird es schwer dafür die notwenigen Budget zu bekommen um die digitale und damit Datentransformation zu bewältigen.

Besonders bedauerlich da jedes Unternehmen bereits Daten sammelt. Somit liegt ein echtes Asset ungenutzt herum.

Genau dieses vorhandene Potential zu nutzen, dabei hat Artur vielen Unternehmen bereitds geholfen. Denn die Einstiegshürden der Vergangenheit sind erheblich gesenkt.

Mit kleinen agilen Schritten und einfache Plattformen kann ich auch in kleineren Unternehmen schnell Ergebnisse erzielen. So starte ich die Reise zur datenkompetenteren Organisation.

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Buchempfehlung von Artur: How will you measure your life – Clayton Christensen

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00:00 Intro

01:34 Artur stellt sich vor

02:58 BI und Analytics im Mittelstand

04:05 Welchen Stellenwert haben Daten im Mittelstand

08:33 Der Quantensprung von Excel zu einem BI Tool

09:51 Streitpunkt Excelnutzung

14:35 Datenschutz versus Pragmatismus

15:45 Harte Linie als Berater bei Projekten?

18:10 Brauche ich wirklich früh ein Warehouse?

22:58 Standards gegen Veränderungsresistenz

24:35 Die Technikhürde wurde schon weit gesenkt

27:43 Wie data-driven soll der Mittelstand werden

32:34 Zwei Fragen an Artur

Seit dem phänomenalen Durchbruch von ChatGPT ist das Thema AI (oder KI) quasi in der Gesellschaft omnipräsent. Doch was genau sind diese generativen AIs und welche Daten nutzen und brauchen diese Tools? Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit dem Alexander Loth von Microsoft.

Sei es das Zusammenfassen langer Text, das malen eines ansprechenden Bildes oder das Übersetzen von Code in eine andere Programmiersprache. Derzeit scheint wenig unmöglich für die endlos aus dem Boden sprießenden AI Tools. Damit diese vermeintlichen Wunderwerke aber überhaupt möglich sind müssen die sog. Modelle der AI trainiert werden. Dabei „lernen“ sie. Und zum lernen brauche ich jede Menge Daten. Was heißt, dass auch bei der KI die Qualität des Resultats wesentlich von der Qualität und Menge der eingesetzten Daten abhängt.

Derzeit bewegen wir uns im Kontext der Narrow AI, diese können einzelne Aufgaben wie das Malen eines Bildes so gut wie oder besser als ein Mensch. Das heißt in der nächsten Zeit sind AI Tools genau das. Werkzeuge! Die entscheidenden Fähigkeiten werden sein, wie bediene ich diese neuen Werkzeuge um besser und schneller arbeiten zu können. Außerdem sind die Kenntnis der Tools und die Auswahl des richtigen Werkzeugs für eine bestimmte Aufgabe essentiell für den Erfolg. Hier werden Menschen, die das beherrschen die Nase weit vorn haben.

Die menschlichen Kommunikationsfähigkeiten sich präzise Auszudrücken und die Anforderung gut in Prompts verwandeln zu können sind der Schlüssel zum Erfolg.

Alex erklärt dabei anschaulich und einfach wie die AIs grob ticken und warum hier auch auf richtig guten Tools mal „Made in Germany“ steht.

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Buchempfehlung von Alexander: Der Anschlag - Stephen King

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00:00 Intro

01:39 Alexander stellt sich vor

03:07 Generative AI als Teilbereich der AI

04:13 Narrow, General oder Super AI

04:53 Der AI Durchbruch war so kaum zu erwarten

06:10 Die Evolution von GPT

07:53 Ohne gute Testdaten gibt es auch keine gute AI

12:12 Eine top tier AI aus Deutschland

15:34 Derzeit schafft generative AI keine wirklich neuen Inhalte

19:03 Generative AI als mächtiges Werkzeug, aber immer noch eine narrow AI

20:41 Von Narrow AIs geht es zur General AI

25:39 Einige AIs lösen Probleme schneller als viele Menschen

28:35 Prompt Engineering und AI Literacy sind wichtige Skills

33:02 Auch AIs können halluzinieren

35:31 Zwei Fragen an Alexander

Warum sind so wenige Firmen wirklich innovativ? Wie kann ich das verbessern und welche Rolle spielen dabei die Daten? Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit dem Innovationsmanager Nils Jeners.

Ein neues Produkt oder Service ist erst dann eine Innovation, wenn sie einen Mehrwert schafft. Also im Markt oder im Unternehmen ankommt. Wenn ich jedoch wirklich neues erschaffen will, dann gibt es keine Daten aus der Vergangenheit die mir einen Erfolg garantieren. Ich muss die eigenen Ideen testen und damit Daten generieren. Nur dann kann ich messen ob meine Innovation wirklich am Markt eine Chance hat.

Oft platzieren Unternehmen große Wetten in dem lange Entwicklungszyklen von mehreren Jahren durchlaufen werden. Nur um festzustellen, dass es kaum jemand kauft. Dieses Risiko schreckt viele Unternehmen ab.

Effektives Innovationsmanagement minimiert daher das Risiko und ersetzt Meinung durch Daten. Nils Jeners zeigt auf an welchen Stellen der Innovationsarbeit Daten eine besonders kritische Rolle spielen. Gemeinsam entdecken wir viele Parallelen zur Datenarbeit, denn auch hier arbeitet man oft hypothesenbasiert.

So kannst du dein Produkt oder dein Datenprojekt mit weniger Aufwand und Risiko testen. Das gibt dir die Zeit mehr Ideen auszuprobieren und so die Chance auf deinen Erfolg zu steigern.

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Buchempfehlung von Nils: The Right It - Albertus Savoia

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00:00 Intro

01:50 Nils stellt sich vor

04:03 Eine Definition von Innovation

05:55 Innovation birgt Unsicherheit – Daten sind Risikomanagement

08:14 Schlanke Wissenschaft ist Grundlage für die Innovation

09:04 Schlechte Ideen schnell aussortieren und dafür viele Ideen testen

11:03 Beispiel einer beschleunigten Produktentwicklung

14:12 Data driven macht weniger Angst als unfertige Produkte

14:34 Markt und Marke bestimmen die Innovationsstrategie mit

17:12 Streben nach Perfektion hemmt Daten- und Innovationsprojekte

19:09 Innovationssprints brauchen Daten an zwei Stellen

20:20 Zwölfmal schnellere Entscheidungen durch Sprints und Daten

23:01 Innovationsteams müssen heterogen sein

25:14 Nils coolestes Innovationsprojekt

26:45 Innovation und Datenarbeit sind oft undankbar

29:11 Zwei Fragen an Nils

Was ist eigentlich Nachhaltigkeit und deckt das ESG Reporting dies alles ab? Warum kann ich Nachhaltigkeit nicht ohne Daten denken? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Colin Bien dem Gründer von WeShyft.

Mit der anstehenden Berichtspflicht im ESG Reporting werden für viele Unternehmen die nicht-finanziellen Kennzahlen ein wichtiger Bestandteil des Lageberichts. Doch reichen diese Zahlen und die Steuerung eines Unternehmens danach wirklich aus im von nachhaltigem Wirtschaften zu sprechen?

Das Reporting ist nur ein Teil der Geschichte, aber ein wichtiger. Dass die Freiwilligkeit nicht der effektive Weg war Unternehmen zu einem enkelgerechten Wirtschaften zu bewegen hat die Vergangenheit gezeigt. Daher werden diese Kennzahlen bald ein Pflichtteil. Doch viele Unternehmen sind sich des Ausmaßes noch nicht bewusst. Vor allem die quantitativen Anteile werden in den ersten Jahren viel mehr Aufwand erzeugen als gedacht.

Das heißt wer nachweisen will, dass ein Unternehmen nachhaltig handelt muss dies mit Daten belegen.

Doch in jeder Herausforderung steckt auch eine Chance. So können mit einer Klimabilanz direkt schnelle Potentiale im Unternehmen aufgedeckt und realisiert werden.

Wie immer gilt bei neuen Datenthemen: Klein starten und dann ausbauen. Keine Angst vor dem vermeintlichen Berg.

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00:00 Intro

01:37 Colin stellt sich vor

03:09 Was ist Nachhaltigkeit

05:16 Der Unterschied zwischen ESG und Nachhaltigkeit

10:35 ESG und Greenwashing

13:03 Nachhaltigkeit muss belegt werden – mit Daten

16:15 Die neuen Steuerungskennzahlen für Unternehmen

18:05 Aller Anfang ist schwer

20:03 Qualitative Berichte erfordern am Anfang mehr Zeit

23:19 Nachhaltigkeit wird endlich verbindlich

27:55 Wie steht es um die Nachhaltigkeit in Deutschland

29:35 Wie kann ich mit Nachhaltigkeit gewinnen?

33:44 Zwei Fragen an Colin