UNF#CK YOUR DATA

Stundenlanges Klicken, Sortieren und Layouten für ein einziges Fotobuch? Damit ist jetzt Schluss. In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA begrüßt Dr. Christian Krug Tim Schäfer, Team Lead Data & AI bei der ALL IN Group (bekannt durch Marken wie Myposter und Kartenliebe).

Tim gibt uns einen exklusiven Einblick hinter die Kulissen eines der spannendsten KI-Projekte im deutschen Mittelstand: den KI-Fotobuch-Generator. Erfahre, wie Computer Vision technische und ästhetische Bildqualität bewertet, warum "Reiseblogs" die besten Lehrer für Storytelling sind und wie es das Team geschafft hat, die Erstellungszeit von über 90 Minuten auf durchschnittlich 21 Minuten zu senken.

Die Themen im Überblick:

Data-Centric Layouting: Warum man Bilder nicht in Templates pressen sollte, sondern das Layout anhand der Daten (Bilder) bauen muss.

Aesthetic Scoring: Wie eine KI lernt, was ein "schönes" Bild ist (Goldener Schnitt, Fokuspunkt, Emotion).

Content Moderation & Copyright: Wie Myposter sich gegen "Copycats" und Urheberrechtsverletzungen (z.B. Disney-Lizenzen) mit automatisierten Filtern schützt.

Zukunftsblick "Agentic Shopping": Warum Generative Engine Optimization (GEO) das neue SEO für den E-Commerce wird.

Eine Folge für alle, die wissen wollen, wie man KI nicht nur als Hype, sondern als echten Wertschöpfungsfaktor in physische Produkte integriert.

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Buchempfehlung von Tim: No Rules Rules - Reed Hastings

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00:00 Intro & Begrüßung

01:05 Wer ist Tim Schäfer? Wandern, Daten & Gegenwind-Analysen

02:01 Die ALL IN Group: Myposter, Kartenliebe & Co.

04:51 Zentrales Datenteam vs. dezentrale Geschäftsmodelle

08:10 Deep Dive: Das KI-Fotobuch – Von 40 Stunden zu 20 Minuten

11:41 Bildauswahl: Duplikate finden und technische Qualität prüfen

14:11 Die Layout-Revolution: Bilder als Datenbasis statt starrer Templates

16:51 Ästhetik-Check: Kann eine KI "Schönheit" lernen?

21:04 Warum Domänenwissen beim Prompting den Unterschied macht

23:13 Geschäfts-Impact: Neukundengewinnung durch KI-Speed

28:38 Content Moderation: Schutz vor Copyright-Verstößen & Betrug

30:56 Kuriose Story: Die Kriminalpolizei und der gefälschte Kunstdruck

36:57 Agentic Shopping & GEO: Die Zukunft der Produktsuche

42:27 Unternehmenskultur: Wenn der Data-Lead Holzrahmen sägt

47:04 Abschlussfragen: Japanischer Neo-Soul & Reed Hastings

Warum scheitern so viele KI-Projekte oder versauern im ewigen Pilot-Status? Oft beginnt das Elend mit einer Excel-Liste. Unternehmen schicken Tabellen herum, um KI-Use-Cases zu sammeln. Das ernüchternde Ergebnis laut Luise: 9 von 10 Vorschlägen auf diesen Listen sind gar keine KI-Themen, sondern einfache, regelbasierte "If-This-Then-That"-Automatisierungen. Und die hätten wir seit Jahren haben können.

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA spricht Host Dr. Christian Krug mit Luise Freese, Microsoft MVP und Expertin für Power Platform & Azure, über die unbequeme Wahrheit hinter dem KI-Hype.

Wir sprechen über konkrete Zahlen des Scheiterns und des Erfolgs:

Warum Piloten teilweise 26 Monate laufen, ohne jemals live zu gehen.

Weshalb 7 CRMs und 4 ERPs in einem Unternehmen der Endgegner für jedes KI-Projekt sind.

Die Zahl 42 als Entscheidungshilfe für den Projekterfolg.

Luise erklärt das Konzept des "PoC Prison" (Proof of Concept Gefängnis) und warum Unternehmen oft keine Exit-Strategie für ihre Piloten haben.

Erfahre, wie du mit "Governance as Code" und sauberen Deployment-Routinen aus der ewigen Testphase ausbrichst und echten Mehrwert schaffst – und warum man manchmal Projekte einfach in die Mülltonne treten muss.

Viel Spaß beim Hören!

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Buchempfehlung von Luise: How to Make Sense of Any Mess – Abby Covert

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00:00 Intro & Tech-Check

01:34 Wer ist Luise Freese? (42, Hot Pink & Star Wars)

03:11 Der Zwang zu KI: Warum alle plötzlich "agentische Systeme" wollen

07:39 Power Platform vs. Power BI: Ein Missverständnis

10:20 Die Excel-Liste des Grauens: Wie KI-Use-Cases gesammelt werden

12:45 Realitätscheck: 9 von 10 Ideen sind keine KI

17:24 "Ehda-Kosten" & ROI von Automatisierung

21:42 Mentalität vs. Technik: Warum Projekte wirklich scheitern

25:46 Daten-Chaos: Von Papierprozessen und Makros auf Gunthers Desktop

29:04 Case Study: 7 CRMs und 4 ERPs beim Kunden

35:14 Willkommen im "PoC Prison" (Proof of Concept Gefängnis)

39:07 Exit-Strategien: Stop, Pivot oder Scale

41:42 Warum man einen Piloten nicht einfach "freischalten" kann

45:01 Die Lösung: Governance as Code & Deployment Pipelines

49:40 Persönliches: Lego Typewriter & Buchtipp

Hand aufs Herz: Dachtest du bei "Copywriting" auch erst an den Copyshop um die Ecke? Damit räumen wir heute auf. Copywriting ist die Kunst, mit Worten zu verkaufen – und genau diese Kunst steht gerade am Scheideweg.

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA holt sich Christian Krug kreative Verstärkung: Melanie Hölting-Eckert, Gründerin von AI-Tonomi und Host des Podcasts "Wunderpanik". Sie kommt aus der Welt der großen Agenturen wie Jung von Matt und sagt ganz klar: In der Branche herrscht gerade Panik.

Warum? Weil KI-Modelle wie ChatGPT "Gebrauchstexte" und Bedienungsanleitungen mittlerweile verdammt gut und schnell runterrattern. Aber bedeutet das das Ende für menschliche Texter?

Wir legen die Karten auf den Tisch:

- Warum KI das Mittelmaß gnadenlos killt, aber an echter Empathie scheitert.

- Weshalb "Gebrauchsanweisungen" für die KI (aka Prompts) der neue Skill-Stack sind.

- Warum wir aufpassen müssen, dass uns schöne Wörter wie "famos" nicht im Algorithmus verloren gehen.

- Ein Blick in die Kristallkugel: Werden wir bald Werbung in den Antworten unserer KIs sehen?

Eine Folge für alle, die verstehen wollen, wie man im Zeitalter der Algorithmen nicht nur Daten verarbeitet, sondern Menschen im Herzen trifft.

Butter bei die Fische – viel Spaß beim Hören!

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Buchempfehlung von Melanie: Künstliche Intelligenz und der neue Faschismus - Rainer Mühlhoff

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00:00 Die Kunst des Copywritings

02:57 Die Rolle von KI im Copywriting

05:49 Zielgruppenansprache und Tonalität

08:47 Herausforderungen durch KI

11:49 Die Zukunft des Copywritings

14:28 Die Bedeutung von Kreativität

17:30 Der Einfluss von KI auf die Werbebranche

20:24 Die Notwendigkeit von Co-Kreation

23:15 Die Zukunft der KI und ihre Monetarisierung

26:12 Nachhaltigkeit in der KI-Nutzung

29:22 Die Rolle der Sprache in der Werbung

32:05 Die Herausforderung der Mittelmäßigkeit

34:49 Emotionen und Werbung

37:44 Die Macht der Sprache

40:49 Die Zukunft des kreativen Schaffens

43:44 Abschluss und Ausblick

Wie führt man ein PIM-System ein, wenn die Deadline für den neuen Katalog in vier Wochen ist und man effektiv nur zwei Wochen Zeit für die Datenmigration hat?

In dieser Folge von „UNF#CK YOUR DATA“ ist Carlos Perry, Bereichsleiter für Digitalisierung und Technologie bei HAKRO, bei Host Christian Krug zu Gast. HAKRO ist ein Spezialist für Corporate Fashion im B2B-Bereich und verwaltet rund 168 Modelle in bis zu 40 Farben und Größen von 2XS bis 6XL. Das ergibt eine Komplexität von ca. 12.000 SKUs (Stock Keeping Units), die früher in 18 verschiedenen Excel-Listen gepflegt wurden.

Carlos erzählt, wie er und sein Team unter extremem Zeitdruck von manuellem Excel-Chaos auf ein professionelles Product Information Management (PIM) umgestiegen sind. Erfahre, wie HAKRO heute über 300 Attribute pro Artikel managed und warum die Erstellung des Katalogs - die früher 8 Wochen und 3 Abteilungen band - heute datenseitig in nur 2 Stunden erledigt ist.

Themen der Folge:

Der "Stunt": Einführung eines PIM-Systems in nur 2 Wochen.

Daten-Komplexität: Management von 12.000 SKUs und Farbtreue bei 20.000 Teilen.

PIM vs. PDM: Warum HAKRO einen eigenen "Wrapper" um das PIM gebaut hat.

Effizienz-Boost: Von 8 Wochen Katalog-Erstellung auf 2 Stunden.

Hör rein, wenn du wissen willst, wie man Produktdaten so aufbereitet, dass nicht nur der Katalog, sondern auch der Vertrieb und die Logistik davon profitieren.

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Buchempfehlung von Carlos: Best Loser wins - Tom Hougaard

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00:00 Intro & Wer ist Carlos Perry?

03:05 Was macht HAKRO? (B2B Corporate Fashion)

05:44 Das Daten-Problem: 18 Excel-Listen & 12.000 SKUs

09:58 300 Attribute pro T-Shirt: Von CO2 bis Farbtreue

14:16 Logistik-Challenge: 20.000 Teile am gleichen Tag liefern

21:11 Das Projekt: Ein PIM-System in 2 Wochen einführen

26:46 Make or Buy? SaaS-Lösung vs. Eigenentwicklung

29:10 Der "Wrapper": Warum HAKRO ein eigenes PDM gebaut hat

34:12 Datenqualität durch "Härte" im Prozess erzwingen

42:36 Der ROI: Katalog-Erstellung in 2 Stunden statt 8 Wochen

45:47 Zukunftsmusik: KI und der "Workwear Advisor"

49:55 Quickfire Questions & Buchempfehlung

Wenn ein Metzgersohn auf den Mann trifft, der Deutschlands bekannteste Wurstmarke vegan gemacht hat, wird es spannend – und zahlenlastig.

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA spricht Host Dr. Christian Krug mit Godo Röben. Godo war 26 Jahre bei der Rügenwalder Mühle, zuletzt als Geschäftsführer, und hat dort eine der spektakulärsten Transformationen der deutschen Lebensmittelindustrie eingeleitet. Gemeinsam sezieren sie den Status quo unserer Ernährung und erklären, warum der Abschied vom Billigfleisch keine ideologische, sondern eine rein mathematische Notwendigkeit ist.

Die Datenlage ist eindeutig: Während die Menschheit 200.000 Jahre brauchte, um die erste Milliarde zu erreichen (Jahr 1800), sind wir heute – nur gut 200 Jahre später – bei 8 Milliarden Menschen angekommen. Um diesen Hunger zu stillen, haben wir Tiere zu Produktionsmaschinen degradiert.

Die harten Fakten dieser Folge:

Der unmögliche Skalierungseffekt: Wir töten weltweit jährlich 150 Milliarden Tiere (inkl. Fische) für 8 Milliarden Menschen. Würden wir so weitermachen, bräuchten wir bis 2050 die doppelte Menge an Tieren – das sprengt alle planetaren Grenzen.

Die unterschätzte Gefahr: Antibiotikaresistenzen durch Massentierhaltung könnten in 20 Jahren mehr Todesopfer fordern als Krebs.

Der Markt im Wandel: Während Milchalternativen bereits bei ca. 20 % Marktanteil (bei Einbeziehung von H-Milch) liegen, stehen Fleischalternativen erst bei 5 %. Wir befinden uns hier ganz am Anfang einer S-Kurve, ähnlich wie bei der E-Mobilität.

Der Hebel des Handels: Für Supermärkte wie Lidl oder Rewe liegen über 90 % der CO2-Emissionen in "Scope 3" (der Lieferkette). Um ihre Klimaziele zu erreichen, müssen sie tierische Produkte reduzieren und pflanzliche Alternativen fördern.

Godo und Christian diskutieren außerdem, warum der Preispunkt entscheidend ist (die "79-Cent-Mortadella") , warum Fleisch eigentlich ein Luxusgut sein müsste und wieso wir in 50 Jahren auf Schlachthöfe blicken werden, wie wir heute auf verrauchte Büros schauen.

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Buchempfehlung von Godo: Zehn Milliarden - Stephen Emmott

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00:00 Intro Godo stellt sich vor

02:16 Der EU-Streit: Darf vegane Wurst "Wurst" heißen?

03:47 Marktdaten: 5 % Fleischersatz vs. 20 % Milchalternativen

07:49 Die stille Gefahr: Antibiotikaresistenzen und Gesundheitsdaten

09:24 Die 150-Milliarden-Zahl: Bevölkerungswachstum vs. Ressourcen

14:05 Perversion der Effizienz: Tiere als Produktionsmaschinen

18:31 Tech-Vergleich: Warum Fleischersatz wie E-Autos starten

25:30 Preismechanismus: Muss Fleisch Luxusgut werden?

31:38 Realitätscheck: Die Hürden der Weideschlachtung

36:15 Der Scope-3-Hebel: Warum der Handel jetzt handeln muss

47:01 Buchtipp ("10 Milliarden")

Advent, Advent, das Warehouse brennt? 🔥 Oder reicht es, wenn jeder seine Zahlen schnell in Excel macht?

In dieser Weihnachts-Special-Ausgabe von „UNF#CK YOUR DATA“ hat sich Christian Krug einen besonderen Gast aus der "Data Bubble" eingeladen: Artur König (Co-Founder platformimpulse & Host der Daten-WG).

Gemeinsam öffnen sie das wohl komplexeste Geschenk der Datenwelt:

Self-Service BI vs. Zentrales Data Warehouse.

Statt trockener Theorie gibt es Lebkuchen-Metaphern: Wie wissen die Weihnachtswichtel (Fachbereiche), wie viel Zuckerguss bestellt werden muss? Brauchen wir dafür einen zentralen "Single Point of Truth" oder ist die agile "Schatten-IT" im Fachbereich die Rettung?

In dieser Folge erfährst du:

- Warum Excel vielleicht doch das größte und wichtigste BI-Tool der Welt ist.

- Das "Wichtel-Problem": Warum zentrale Modelle oft an den echten Fragen der Fachbereiche vorbeigehen.

- Die Gefahr der "Schönrechnerei": Wenn jeder Bereich grün ist, das Unternehmen aber rot.

- Die Lösung: Wie man Ad-hoc-Analysen und zentrale Standards (Data Governance) harmonisch vereint.

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Zur Homepage der Daten WG: https://www.daten-wg.com/

Zum Youtube Kanal: https://www.youtube.com/@Daten-WG

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Buchempfehlung von Artur: The Phoenix Project - Gene Kim

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00:00 Intro: Advent, Excel und Nürnberger Lebkuchen

02:17 Wer ist Arthur König? (Daten-WG & Background)

03:30 Ist Self-Service BI gescheitert? Die Rolle von Excel

06:17 Das "Weihnachtswichtel-Dilemma": Informationsbedarf im Fachbereich

10:08 Top-Down vs. Bottom-Up: Warum zentrale Modelle oft zu langsam sind

17:32 Wenn Abteilungen unterschiedliche Sprachen sprechen (KPI-Definitionen)

22:47 Produktivitätskiller: Warten auf Makros und IT-Tickets

29:54 Ad-hoc-Analysen: Der wahre Kern von Self-Service

35:45 Alkoholfreier Glühwein: Wie Trends durch Datenanalyse erkannt werden

39:35 Die Lösung: Zentrale Plattform als Basis, lokale Freiheit für Analysen

48:00 Fazit: Das Spektrum zwischen Chaos und Starrheit

51:38 Weihnachtsgebäck, Musik & Buchtipp ("The Phoenix Project")

Christian ist nervös? Oh ja! Vor ihm sitzt nämlich Toan Nguyen, jüngster Equity Partner bei der Jung von Matt-Gruppe, Gründer von Jung von Matt-Nerd und Mitgründer des E-Sport Vereins Spandau.

Für Toan ist es ein Battlecry, in Stilgruppen statt Zielgruppen zu denken.

Während der Gründung von Jung von Matt-Nerd fiel ihm auf, dass es eigentlich abstrus ist, in Generationen zu denken, wenn es um Marketing geht: Eine 21-jährige im Bioladen kann mehr mit der 56-jährigen im Bioladen zu tun haben als mit der anderen 21-jährigen, die Gucci-Taschen kauft und vaped.

Jahrelang haben wir uns allerdings auf Zielgruppen und auf Personas konzentriert.

Toan erklärt Marke als ein kollektives Bewusstsein, das durch Glaubensgemeinschaften, Fandom oder Passionsgemeinschaften getragen wird.

Das Problem: Wenn wir aktuell Ads schalten, dann müssen wir uns entscheiden für Demographie und Wohnort – eigentlich Banane, sagt Toan.

Doch wie definiert man eine Stilgruppe?

Für Toan ist es eine Community, bei der alle Menschen an das gleiche glauben.

Sie eint:

Eine eigene Sprache oder ein eigener Sprachcode

Ähnliche Statussymbole

Kleidung

Held:innen, die sie vergöttern

Glaubenssätze

Sehnsuchtsorte

Ihr merkt – das ist f*cking emotional!

Wie bekommt man dann als Marke Zugang zu einer neuen Stilgruppe?

Du musst dich damit befassen, lernen und dich am besten von jemandem einführen lassen, der sich auskennt. Also jemanden, der dich in den „Club der coolen Kids“ aufnimmt.

Toan erklärt das am Beispiel von Mercedes Benz. Das Unternehmen wollte in die Gaming-Szene rein, in einer Zeit, in der Gaming noch „schmuddelig“ war.

Für beide Seiten war diese Partnership wertvoll und hat ihnen jeweils das gegeben, was sie brauchten: Relevanz bei der Zielgruppe für Mercedes und eine Ernsthaftigkeit für die Gaming-Szene.

Wichtig ist es bei Markenführung, das Big Picture zu sehen. Die Maßnahmen können auf die 4 R einzahlen:

Reputation

Reach

Relationship

Revenue

Nicht jede Maßnahme muss direkt Umsatz bringen, sondern manchmal geht es eben mehr um Reputation oder Beziehungen.

Nicht vergessen werden sollte auch, dass der Aufwand für neue Kunden ungefähr 20mal so hoch ist, wie die Pflege von Bestandskunden sowie Upselling oder Cross-Selling.

Langfristiges Denken wird von Unternehmen gerne übersehen, weil man sich auf den ROI konzentriert.

In dem ganzen Marketing- und Marken-Game sind Daten wichtig, aber manchmal ist Conviction wichtiger: Die Überzeugung, dass sich deine Maßnahmen auszahlen werden. Toan erklärt das an seinem eigenen Podcast.

Man rennt gerne den Daten hinterher, will eine data driven-Company sein – doch dadurch wird auch der Korridor der Optimierung immer kleiner, die Fehlervermeidungsquote wird optimiert – doch wie soll so Innovation entstehen?

Wir sollten öfter mal den Willen zeigen, etwas auszuprobieren und im Zweifel auch mal Geld zu verbrennen - oder halt auch Energie, die man in Projekte reinsteckt.

Toan erzählt außerdem von seinem neuen Thema: Longevity.

Auch hier ist es wichtig, eine Vision und ein Ziel vor Augen zu haben und dann rückwärts zu arbeiten. Sein Nordstern ist dabei, keine Last für andere Personen zu sein. Daten, die er sammelt, helfen ihm dabei.

Das Fazit von Christian: Du brauchst einen Nordstern. Ob im Job, bei deiner Passion oder im Hobby.

Danach kommen dann die Daten.

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Zu „Die Ärztin und der Nerd“: https://youtube.com/@aerztin_und_nerd?si=_yLYPZh49zThBzqx

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Buchempfehlung von Toan: The almanach of Naval Ravikant - Eric Jorgenson

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00:00:00 Stilgruppe statt Zielgruppe

00:10:09 Ad-Targeting

00:13:23 Definition einer Stilgruppe

00:19:54 Zugang zur neuen Stilgruppe

00:28:20 Das Big Picture

00:35:13 Daten nicht hinterherrennen

00:45:10 Longevity

00:49:18 Drei Fragen an Toan

Daten sind das "Öl des 21. Jahrhunderts" Christian mag den Vergleich nicht, heute machen wir mal eine Ausnahme. Aber wie raffiniert man dieses Rohöl eigentlich zu echtem geschäftlichen Mehrwert?

In dieser neuen Episode von UNF#CK YOUR DATA taucht Host Christian Krug tief in die Welt der Datenstrategie ein. Zu Gast sind die Experten Isabelle Kes und Julius Kayser, die ihre Erfahrungen aus der Praxis teilen und aufzeigen, warum eine Datenstrategie niemals isoliert betrachtet werden darf.

Was du in dieser Folge lernst:

Business Alignment: Warum deine Datenstrategie scheitert, wenn sie nicht direkt auf die übergeordneten Unternehmensziele einzahlt.

Silos aufbrechen: Wie man Datensilos überwindet und die Kommunikation zwischen den Abteilungen verbessert.

Start Small: Warum ein iterativer Ansatz mit kleinen, wirkungsvollen Projekten oft besser ist als der große "Big Bang".

Der Faktor Mensch: Wie man Buy-in vom Management bis zur operativen Ebene bekommt und warum Kultur so wichtig ist.

Egal ob du gerade erst anfängst oder deine bestehende Strategie "unf#cken" musst – Isabelle und Julius liefern dir den Fahrplan für Erfolg.

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Zur Homepage von FELD M: https://www.feld-m.de/

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Buchempfehlung von Isabelle: Move - Parag Khanna

Buchempfehlung von Julius: Munk – Jan Weiler

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00:00 Intro und Vorstellung

02:32 Die Bedeutung der Datenstrategie

05:23 Herausforderungen bei der Datenstrategie

08:17 Elemente einer erfolgreichen Datenstrategie

11:25 Der Weg zur Umsetzung von Use Cases

14:09 Interdisziplinäre Zusammenarbeit und Ideenfindung

17:03 Die Data Value Chain verstehen

19:53 Erfolgsmessung und Kommunikation in der Datenstrategie

22:40 Die Rolle des C-Levels in der Datenstrategie

39:13 Der menschliche Faktor in der Datenstrategie

41:58 Prozesse und Verantwortlichkeiten

47:43 Priorisierung von Use Cases

53:36 Erfolgsmessung und Lernen aus Erfahrungen

Reifen sollen doch einfach rund sein und sich drehen. Was haben die jetzt mit KI zu tun? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dubravko Dolic, Head of AI & Data Solutions bei Continental.

Nein es muss jetzt wirklich nicht überall KI drin sein. Bis wir einen AI-powered Reifen sehen wird wohl noch ein bisschen Zeit vergehen. Aber wie bei vielen anderen Produkten oder Dienstleistungen kann auch ein Reifenhersteller erheblich von KI Lösungen profitieren.

Nicht unbedingt im Produkt, aber in der Verbesserun von Effizienzen.

So hat Dubro mit seinen Team zum Beispiel die Qualitätsabteilung dabei unterstützt bessere Ergebnisse zu erzielen und dafür zu sorgen, dass nicht mehr Menschen monoton den ganzen Tag auf Röntgenbilder starren müssen.

Nicht die fancy GenAI, aber dafür super zuverlässig und verlässlich.

Jetzt ist dies aber nur eine Anwendung von Vielen und das in einem großen Unternehmen wie Continental. Das spannende gerade: Conti befindet sich mitten in einer eigenen Transformation. Durch die Aufspaltung des Unternehmens wird der Name Conti in Zukunft nur noch für Reifen stehen.

Also eine Transformation in einer Transformation. Dabei entsteht natürlich jede Menge Bewegung. Denn unterschiedliche Prozesse werden zueinander geführt oder Rollen müssen neu geschnitten werden. Und mittendrin eine Datenabteilung die dafür sorgt, dass nach wie vor alle Bedarfe erfüllt werden.

In dieser Folge gehen wir mit Dubravko auf die Reise durch alle Transformationen. Continental als Unternehmen, die Erhöhung des Datenreifegrades und der Einsatz von KI.

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Buchempfehlung von Dubravko: A Thousand Brains – Jeff Hawkins

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00:00 Einführung in die KI-Transformation bei Continental

03:00 Der Weg von der Soziologie zur Datenwissenschaft

05:42 Continental: Mehr als nur Reifen

08:54 Die Herausforderungen der Transformation

11:37 Die Rolle von KI in der Reifenproduktion

14:33 Marktanpassungen und lokale Anforderungen

17:19 Daten als Schlüssel zur Effizienz

20:20 Die Bedeutung von AI in der Qualitätskontrolle

23:13 Prozessoptimierung durch KI

26:20 Datendemokratisierung und interne Herausforderungen

28:58 Die Balance zwischen zentralen und dezentralen Prozessen

32:02 Die Notwendigkeit von Standards in der Datenverarbeitung

34:54 Change Management und die Rolle der Mitarbeiter

38:01 Externe Impulse für Transformation

40:43 Die Zukunft der Reifen mit KI

43:37 Abschluss und Ausblick auf zukünftige Themen

Zahlen, Daten und Fakten gelten oft als trockene Materie. Aber muss das wirklich so sein? In der heutigen Welt der Datenanalyse wird ein entscheidender Faktor für erfolgreiche Kommunikation oft übersehen: der Humor.

In dieser Episode spricht Host Christian Krug mit der Mathematikerin und Data Storytelling-Coach Nadine Keil darüber, wie eine Prise Humor selbst die komplexesten Daten-Narrative verständlicher und menschlicher machen kann.

Und keine Angst, niemand muss Comedian werden oder zwingend Witze reißen.

In dieser Folge erfährst du:

Was Humor im Data Storytelling wirklich bedeutet: Warum es nicht darum geht, Witze zu erzählen oder Memes in PowerPoint-Folien zu kleben, sondern eine Atmosphäre zu schaffen, in der komplexe Ideen leichter "verdaut" werden können.

Der Engagement-Faktor: Wieso wir besser lernen und zuhören, wenn wir uns nicht unter Druck gesetzt fühlen, sondern den Prozess genießen – und warum das gerade in der Unternehmenswelt so wichtig ist.

Kulturelle Unterschiede: Ein spannender Blick darauf, warum Humor in der Wissenschaft hierzulande oft verpönt ist, während er in Ländern wie Großbritannien oder den USA als Werkzeug für exzellente Kommunikation gilt.

Die richtige Balance: Wie man die feine Linie zwischen unterhaltsamer Leichtigkeit und der nötigen fachlichen Ernsthaftigkeit meistert, ohne die Professionalität zu verlieren.

Egal ob du Data Scientist, Analyst oder Führungskraft bist – diese Folge zeigt dir, wie du deine Präsentationen so gestaltest, dass dein Publikum nicht nur versteht, sondern auch gerne zuhört.

Viel Spaß beim Hören!

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Buchempfehlung von Nadine: Die Bibel nach Biff – Christopher Moore

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00:00 Einführung in Humor und Daten

02:47 Die Rolle von Humor im Storytelling

05:50 Humor im deutschen Kontext

08:40 Wissenschaftliche Grundlagen des Humors

11:32 Positive und negative Erfahrungen mit Humor

14:18 Der richtige Einsatz von Humor im Business

17:20 Humor als verbindendes Element

20:34 Humor im Data Storytelling

23:55 Den eigenen Stil finden

26:19 Humor in Präsentationen integrieren

29:30 Praktische Beispiele für Humor

33:02 Führungskräfte und Humor

37:54 Erlaubnis zum Humor im Unternehmen

38:56 Humor im Unternehmenskontext

39:56 Die Bedeutung von Humor in Präsentationen

41:24 Humor als Werkzeug für komplexe Ideen

42:54 Humor als Türöffner für Datenverständnis

44:12 Abschlussrunde und Witze

45:30 Humorvolle Anekdoten und Storytelling

51:20 Reflexion über Humor und Präsentation