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MY DATA IS BETTER THAN YOURS
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MY DATA IS BETTER THAN YOURS
Author: Jonas Rashedi
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© Jonas Rashedi
Description
In unserer digitalen Welt gibt es einen speziellen Faktor, der über Erfolg und Misserfolg entscheidet: Daten.
Jonas Rashedi spricht in seinem Podcast jeden Freitag mit verschiedenen Gäst:innen aus dem Data-Bereich: Scientists, Analysten, Architekten, QA Engineers, Business Stakeholders, Product Managers, aber auch mit spannenden Menschen aus anderen Bereichen, die Schnittstellen zu Daten haben und diese für ihr Business nutzen.
Ob Start-up, Konzern oder Mittelstand: In diesem Podcast warten auf Euch spannende Gespräche, Austausch und Learnings über Daten, Leadership, Unternehmenskultur und Unternehmensorganisation.
Jonas Rashedi selbst, ist als Data & Digital Advisor to C-Level unterwegs und das mit einem Erfahrungsschatz von über 16 Jahren Data. Aktuell berät er FALKE in den Bereichen Data Innovation & Digital Ecosystems. Lange Zeit war er Chief Data Officer bei der FUNKE Mediengruppe und zuvor Director Data Intelligence & Technologies bei Douglas. Zudem ist er Gründer von Rashedi Consulting, einer Agentur für Online-Marketing.
Jonas Rashedi spricht in seinem Podcast jeden Freitag mit verschiedenen Gäst:innen aus dem Data-Bereich: Scientists, Analysten, Architekten, QA Engineers, Business Stakeholders, Product Managers, aber auch mit spannenden Menschen aus anderen Bereichen, die Schnittstellen zu Daten haben und diese für ihr Business nutzen.
Ob Start-up, Konzern oder Mittelstand: In diesem Podcast warten auf Euch spannende Gespräche, Austausch und Learnings über Daten, Leadership, Unternehmenskultur und Unternehmensorganisation.
Jonas Rashedi selbst, ist als Data & Digital Advisor to C-Level unterwegs und das mit einem Erfahrungsschatz von über 16 Jahren Data. Aktuell berät er FALKE in den Bereichen Data Innovation & Digital Ecosystems. Lange Zeit war er Chief Data Officer bei der FUNKE Mediengruppe und zuvor Director Data Intelligence & Technologies bei Douglas. Zudem ist er Gründer von Rashedi Consulting, einer Agentur für Online-Marketing.
234 Episodes
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Welche Fails kann man machen, wenn man eine CDP implementiert? Wie setzt man eine CDP erfolgreich ein? Was bedeutet es, im Mittelstand von on-premise in die Cloud zu wechseln? Und warum ist Projektmanagement ein gutes Zeichen dafür, dass man beim Reifegrad in Data wächst?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Klaus Maaßen spricht. Der verantwortet bei Bitburger Digital das Team Data Analytics und Data Science – und das deckt die gesamte Bandbreite der Daten-Wertschöpfungskette ab!
Klaus ist halb Quereinsteiger, halb Autodidakt und hat bei Bitburger Digital angefangen, um Themenfelder anzugehen, die aus irgendwelchen Gründen vorher noch nicht abgedeckt waren. Ein Beispiel dafür ist das CRM, Bitburger hat nämlich eine hohe Menge an loyalen Newsletter-Abonnent:innen. Klaus war klar: Der Datenpool muss angereichert werden, sodass dann eine personalisierte Interaktion möglich ist!
Dafür kam ihm auch eine Customer Data Platform in den Sinn. Der erste Case dafür: Endkonsumenten, von denen eine Privatadresse vorhanden ist, Gastro-Empfehlungen zusenden. Die Skalierbarkeit war technisch gegeben, die Fehleranfälligkeit allerdings unfassbar.
Geo-Daten sind halt nicht so einfach und man benötigt ein System, das gut mit diesen Daten arbeitet – vor allem, wenn 70% der Use Cases auf Geo-Daten aufsetzen.
Bei den fertigen CDPs gab es immer wieder Hindernisse, durch das das Team nicht weiterkam. Ihr Learning war also, Use Case-basiert auf die Suche nach einem Tool zu gehen und nicht eine CDP einzuführen, weil das gerade im Trend liegt.
Durch eine klare Definition der Use Cases entstand dann auch bei den Fachbereichen ein großer „Haben-Wollen-Effekt“.
Klaus erzählt u.a. von der Kronkorken-Aktion: In den Kronkorken waren zur EM QR-Codes, die man über die Bitburger-App scannen konnte und so direkt sehen konnte, ob man gewonnen hat. Die App hat ein starkes Potential – nun werden auch kommende Use Cases über die App ausgespielt, um über die Aktion hinaus Mehrwert zu generieren.
Außerdem erzählt Klaus davon, dass das Unternehmen gerade den Shift von on-Premise in die Cloud gemacht hat.
Klaus‘ Tipps: Macht Euch Use Cases bewusst und kommuniziert – denn wenn wir nicht kommunizieren können, was wir in der Lage sind zu bauen, dann können andere es nicht haben wollen!
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
Zum LinkedIn-Profil von Klaus: https://www.linkedin.com/in/klausmaassen/
Zur Webseite von Bitburger Digital: https://www.bitburger-digital.de
Zu allen wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast: https://linktr.ee/jonas.rashedi
Zur Podcast Umfrage (Jede Woche wird ein Hoodie verlost!): https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback
00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:37 Vorstellung Klaus Maaßen
00:03:29 Bitburger vs. Bitburger Digital
00:04:40 Team-Aufbau
00:07:55 Infrastruktur & Architektur
00:09:25 Optimierung des CRM-Systems
00:10:50 Customer Data Platform
00:12:45 Use Cases der CDP
00:19:38 Implementierung der CDP
00:21:42 Make or Buy
00:24:02 EM-Kronkorken-Aktion
00:25:35 Potential einer App
00:26:24 Governance
00:28:02 Transformation
00:29:17 Von on-Premise in die Cloud
00:33:19 Zukünftige Use Cases
00:34:19 Tipps von Klaus
00:36:45 Klaus‘ Data-Game
Wie zentralisiert man eine Datenorganisation? Auf was muss man achten? Was hat CrossFit mit Data zu tun und warum ist Kultur beim Thema Data immer so wichtig?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Thomas Fontaine spricht. Der verantwortet als Senior Manager die Themen Consumer Analytics, Loyalty und Personalization bei Mazda Motor Europe.
Zunächst geht es im Gespräch der beiden Data-Nerds um den Organisationsaufbau bei Mazda. Dort wurde gerade umstrukturiert, um Synergien zu heben. Alle sollen auf das gleiche Ziel hinsteuern. Gar nicht mal so einfach bei 30 unterschiedlichen Länder-Gesellschaften!
Thomas ist dabei in einem zentralen Team, dazu gehört ein Analytics-Team, ein Kollege, der sich um sämtliche Infrastruktur kümmert, das Konsum Engagement Team, ein Website-Team und ein Team, das Schnittstellen verantwortet.
So eine Umstrukturierung ist vor allem kulturell eine Herausforderung, denn viele haben das Gefühl, nicht mehr mitsprechen zu können. Für Thomas ist das Ziel, die unterschiedlichen Stakeholder mit ihren unterschiedlichen Herausforderungen und Bedürfnissen zu streamlinen.
Der Fokus bei Mazda lag dabei zunächst auf der Verbesserung der Supply Chain, dann erst auf den Kundendaten – eine Sache, die im Automobilsektor wohl öfter vorkommt.
Natürlich erzählt Thomas auch von ein paar Use Cases! Dabei ist es ihm wichtig, möglichst einfach anzufangen, erstmal zu schauen, welche Daten überhaupt da sind und wie man den Stakeholdern helfen kann, ihr Business besser zu verstehen.
Ein Use Case liegt dabei im digitalen Service-Heft. Denn einige Informationen schickt jedes Auto sowieso an den Hersteller. Gleichzeitig muss an dieser Stelle natürlich der Datenschutz gewahrt werden. Doch auch die anonymisierten Daten können total hilfreich sein.
Bei der Umstellung gehörte auch die Implementierung einiger neuer Tools. Zum Beispiel wird gerne ein neues CRM-System eingeführt. Hierfür gab es mehrere Workshops mit verschiedenen Anbietern, sodass am Ende eine gemeinsame Entscheidung getroffen werden konnte – eigentlich wieder eine Form von Stakeholder-Management.
Und auch eine neue Customer Data Platform wird eingeführt – Jonas‘ Lieblingsthema!
Zum Schluss geht es noch um CrossFit, wovon sowohl Thomas als auch Jonas völlig begeistert sind. Und raus kommt eine schöne Analogie: Denn beim CrossFit bereitest Du Dich auch auf das Unbekannte vor, Du musst Generalist sein – genauso wie bei Data, wo Du bereit dafür sein musst, Kultur, Architektur und Organisation zusammenzubringen.
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Zum LinkedIn-Profil von Thomas: https://www.linkedin.com/in/thomas-fontaine-776a9733/
Zur Webseite von Mazda: https://www.mazda.de/
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:30 Vorstellung Thomas Fontaine
00:02:08 Organisationsaufbau
00:06:22 Kulturelle Veränderung
00:07:58 Stakeholder Management
00:08:50 KPIs
00:12:56 Team-Aufbau bei Thomas
00:15:57 Governance
00:17:21 Use Cases
00:21:31 Datenschutz
00:24:08 Umstellung des Organisationsmodells
00:27:24 Data Literacy
00:28:26 Architektur und Infrastruktur
00:32:58 Einführung CDP
00:34:38 CrossFit
00:41:02 Thomas‘ Data-Game
In der neuen Podcast-Folge von Tim und Jonas geht es um die spannende Frage: "Wie sind
Top Data Teams strukturiert?" Tim, entspannt auf einem roten Ledersofa im legendären Studio von Doktor und Dildo auf der Reeperbahn, und Jonas, der bald in den Urlaub fährt und von Tim den dringenden Rat bekommt, sich mal ein paar Batman Comics für die Auszeit zuzulegen, plaudern dieses Mal über die Ergebnisse eines Artikels, der 40 große Firmen analysiert hat. Darunter sogar die Dating-Plattformen Tinder und Bumble. Und darum geht es: Wie sind deren Data Teams aufgestellt? Von Insights über Data Engineering bis hin zu Machine Learning. Tim ist mit der Einteilung von Analytics Engineering so gar nicht einverstanden und sorgt damit für ordentlich Diskussionsstoff. Dazu kommt Tim’s glorreicher Einfall, daraus ein Ratespiel zu machen. Ohne den Artikel und die Graphen vor sich zu haben, will er die Verteilung von Engineers und Insights bei den gelisteten Firmen erraten. Ob er dabei richtig liegt, erfährt er von Jonas, der sich dabei köstlich amüsiert. Und als ob das nicht genug wäre, planen die beiden auch noch Jonas' nächsten Fahrradmarathon zur nächsten Podcast Aufnahme nach Hamburg - wo er gebührend auf der Reeperbahn empfangen werden soll. Mal wieder eine unterhaltsame Mischung aus Fachsimpelei und kreativen Ideen!
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Zum Artikel: https://medium.com/@mikldd/how-top-data-teams-are-structured-48d46a64b990
Zum allen wichtigen Links rund um Tim: https://linktr.ee/twiegels
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00:00:42 Eine Woche vor Urlaub
00:02:09 Batman vs. Wolverine
00:03:43 Tim über der Olivia Jones Bar
00:04:41 Blutzuckerspiegel & Sports Talk
00:07:00 Struktur von Top Data Teams
00:09:05 Tim’s Kritik an der Einteilung
00:10:41 Austausch zur Einteilung
00:18:24 Pöbler & Dad Joke T-Shirts
00:19:07 Weiter geht’s mit dem Thema
00:23:01 Tim’s Ratespiel
00:26:15 Neue Buchidee
00:29:11 Abrundung der Folge
Warum ist das Thema Print immer noch wichtig? Wie etabliert man das im Marketing-Mix und ist das überhaupt sinnhaft? Wie hilft Marketing Automation dabei?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Reenste Peters spricht. Diese verantwortet bei eesii, einem Produkt der Bertelsmann Marketing Services das Partnermanagement. eesii ist eine neue Plattform für den Directmail-Kanal.
Übrigens: Die Folge ist mal wieder vor Ort in Düsseldorf aufgenommen – schaut also gerne auch auf YouTube vorbei!
Jonas hat bei der Deutschen Post vor einigen Jahren ein Produkt mitverantwortet, bei dem sogenannte Mikro-Zellen, also aggregierte Haushalte, durch Post retargeted wurden. Das Produkt ist mittlerweile eingestelllt, Jonas‘ Faszination für Print ist aber geblieben. Denn die Werbewirksamkeit von Display zu Print ist gar nicht mal so unterschiedlich!
Directmail ist wieder im Kommen, allerdings hat Reenste in ihrer Arbeit festgestellt, dass man mit Marketeers oft bei 0 anfangen muss, schließlich ist da selten Print-Erfahrung da.
Doch durch Directmailing kann die Retention stark gesteigert werden, in dem man z.B. einen Gutschein für den Zweitkauf per Post zusendet.
Reenste hat bei eesii das Partner-Management aufgebaut. Das gesamte Lettershop-Geschäft war bei ihrem Start noch nicht digitalisiert, sie hat aber nicht locker gelassen.
Ein wertiges Mailing bekommt hohe Aufmerksamkeit. Jonas erzählt dabei aus seinem Alltag, in dem er auf verschiedensten Plattformen kommuniziert – ein nicht-digitales Mailing liegt manchmal aber 3 Tage auf seinem Schreibtisch. Man hat es lange in den Händen und merkt zusätzlich, dass man es der Brand wert ist, z.B. ein Printmailing zum Geburtstag zu bekommen.
Wie funktioniert so ein Printmailing?
Die Brand bespielt die eigenen Kunden normalerweise durch Cookies, man hat dann eine CRM oder Marketing-Automation-Lösung, in der die Kundendaten stecken. Zum Geburtstag stellt man z.B. die Logik ein, dass 4 Tage vor dem Geburtstag des Kunden ein Mailing mit verschiedenen Attributen angestoßen wird, das geht dann in den Digitaldruck, danach in den Lettershop, diese produzieren die Karte und schicken sie raus.
Reenste ist sich sicher, dass Print-Mailing für viele geeignet ist und erzählt von einem Neukunden, der vorher noch kein Print-Mailing nutzte, nach wenigen Monaten nun aber 64 Personalisierungselemente hat.
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Zum LinkedIn-Profil von Reenste: https://www.linkedin.com/in/reenstepeters/
Zur Webseite von eesii: https://eesii.com/
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:46 Vorstellung Reenste Peters
00:03:58 Was Jonas und Reenste gemeinsam haben
00:05:47 eesii
00:07:38 Retention erhöhen mit Print
00:09:55 Digitalisierung vom Lettershop-Geschäft
00:11:56 Wertigkeit von Post
00:17:01 ROI von Print
00:17:48 Automatisiertes Mailing
00:22:26 Für wen ist Print-Mailing geeignet?
00:25:06 Startup im Konzern
00:27:02 Wie etabliert sich Print?
00:29:48 Reenste’s Data-Game
Wie hat sich Fielmann in den letzten Jahren entwickelt? Wie setzt das Unternehmen KI ein, um das Business besser zu machen? Worauf muss man achten, wenn man im Gesundheitsbereich arbeitet?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der diesmal Stefan Wolk, Director eCommerce bei Fielmann, zu Gast ist. Er ist verantwortlich für alles, was in Richtung digitale Endkunden geht und arbeitet dabei auch stark beim Thema Omni Channel mit.
Jonas und Stefan kennen sich schon länger und Stefan hat Jonas mal ein Brillenputztuch geschenkt, das Jonas stark in Ehren hält. Denn für Fielmann ist es wichtig, die Kunden so zu bedienen, wie sie selbst bedient werden wollen.
Doch wie hat sich Fielmann in den letzten Jahren entwickelt?
Bei dem Unternehmen geht es um das Hören und Sehen, also um Hörakustik, Brillen und Kontaktlinsen. Im Digitalbereich ist viel passiert, dabei war vor allem die Challenge, dass Fielmann in den Kernmärkten so gut unterwegs war, dass es Frequenz-Probleme in den Geschäften gab: Die sind einfach voll!
So etablierte Fielmann eine Terminvereinbarung, die in der Brillenbranche vorher noch nicht da war. Der größte Hebel allerdings ist die virtuelle Anprobe auf Basis von Augmented Reality. Fielmann investierte in ein Start up in Frankreich, das die virtuelle Anprobe weiterentwickelte. Dabei ist es möglich, die aktuelle Brille anzulassen, diese wird wegradiert, sodass man sich auch in gewohnter Qualität und nicht nur verschwommen auf dem Monitor sieht. Die Conversion der Kunden ist dadurch um ein dreifaches gestiegen. Zudem verkürzt es die Wartezeit in den Geschäften, weil viele Kunden dann schon wissen, welche Brille sie präferieren.
eCommerce hat sich in den letzten Jahren insgesamt stark weiterentwickelt, das einzige Handicap liegt weiterhin in der Beratung, besonders bei serviceorientierten Sortimenten. Früher wurden die Kanäle (Online und Offline) einzeln betrachtet, mittlerweile sind sie stärker verzahnt.
Jonas These ist, dass es für starke Marken wie Fielmann einfacher ist, in den Omni Channel reinzukommen, denn die hohe Kundenzufriedenheit sorgt für hohe Akzeptanz.
Stefan’s Ziel ist es, online und offline noch stärker miteinander zu verbinden, dafür müssen allerdings auch die Mitarbeitenden noch mehr mitgenommen und überzeugt werden.
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Zum LinkedIn-Profil von Stefan: https://www.linkedin.com/in/wolk/
Zur Webseite von Fielmann: https://www.fielmann.de/
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:02:03 Fielmann begleitet Jonas
00:04:28 Entwicklung in den letzten Jahren
00:10:34 Virtuelle Anprobe
00:15:14 Brillen online verkaufen
00:19:09 Verzahnung der Channel
00:23:57 Starke Marken haben Vorteile
00:31:30 Digitalisierung im Hör-Bereich
00:32:58 Blick in die Zukunft
00:36:29 Stefan’s Data-Game
Jonas sitzt auf der Casting-Couch. Er will die Hyperaktivität am Rechner so gering wie möglich halten – deswegen kann er jetzt mal nix machen auf der Couch. Denn Jonas ist eigentlich ein richtiger Hibbel. Am Wochenende durfte er das ausleben, da durfte er nämlich grillen!
Tim fliegt jetzt nach Schottland und kann in der nächsten Folge bestimmt einiges erzählen! Allerdings werden die Socken, die Jonas dem lieben Tim kaufen will, nicht vorher ankommen... und auf Sylt waren die auch noch nicht da, als Tim dort einen Auftritt mit den Goldkehlchen hatte und ihnen jemand spontan Geld geboten hat dafür, dass sie etwas singen. Auf der Insel passieren komische Dinge!
Aber warum soll es heute gehen?
Dominik hat die beiden dazu inspiriert, über die Apple Vision Pro zu sprechen. Doch was ist eigentlich der Use Case hinter diesen VR-Brillen? Tim hat eine für’s Gaming, der Use Case für „irgendwas anderes“ scheint aber noch nicht klar zu sein.
Tim hat sich auch noch nicht getraut, eine Vision Pro im Laden auszuprobieren – er weiß, dann wird er auch eine kaufen!
Alles, was Du auf Deinem Tablet oder MacBook siehst, soll durch die Vision Pro in der Brille gezeigt werden. Und alle Apps, die es so auf iPhone oder iPad gibt, die sind da auch drauf. Das Buzzword ist Spatial Computing – du kannst Dich mit der Brille ja in Deiner Wohnung bewegen und verschiedene Screens an verschiedene Stellen legen. Auf dem Klo ist dann z.B. immer Reddit offen!
Allerdings ist man durch die Brille halt völlig abgeschirmt. Ein gemütlicher Filmeabend mit der Frau und beide tragen so eine Brille? Unvorstellbar für Jonas!
Aber man könnte damit in den Urlaub fahren und sein Büro komplett mit dabei haben – das ist ein Use Case nach dem Geschmack der beiden Nerds! Bis auf den Strom, der noch sehr ungelenk ist, bräuchte man dann nur den Laptop und die Brille.
Die große Frage ist aber auch, ob PowerBI damit funktionieren würde?!
Podcasten mit Vision Pro ist eher doof, denn die Avatare gefallen Tim mal gar nicht. Und tauschen geht mit den Brillen auch nicht, die werden nämlich auf den eigenen Kopf angepasst.
Und dann geht’s noch um Health Gadgets, mal wieder um den Ring von Tim und um Jonas‘ Uhr – die eine ruft gerne mal einfach so irgendwo an!
Außerdem sucht Jonas eine Uhr für seine Tochter und ist sich noch nicht sicher, welches Modell es werden soll.
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00:00:00 Jonas, der Hibbel
00:03:50 Sylt und Hamburg
00:05:41 Falke-Socken
00:07:10 Vision Pro
00:10:08 Spatial Computing
00:12:15 Virtuell vs Vor-Ort
00:16:40 Podcasten mit Vision Pro
00:17:48 Mehrere Bildschirme
00:18:58 Kosten der Vision Pro
00:22:55 Soziokulturelle Veränderungen
00:25:58 Health-Gadgets
00:28:34 Uhren für Kinder
00:30:02 Mikrofone am Flughafen
Habt ihr auch schon mal einer Schlange vor einem Wertstoffhof gestanden? Und habt ihr Euch auch schon mal darüber Gedanken gemacht, ob Ihr nicht vielleicht noch mal fünf Minuten länger im Bett liegen bleiben könnt und dann in einem vielleicht leeren Bus unterwegs sein könntet?
Wenn ja, dann ist diese Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS das Richtige für Euch. Denn in dieser hat Host Jonas Rashedi diesmal Patric Wicht zu Gast, Head of Customer Experience und Data Analytics bei der SWK AG in Krefeld, einem bundesweten Versorger im Energievertrieb. Das Geschäftsfeld umfasst Verkehr, die Busse und Bahnen in Krefeld, aber auch Entsorgung, u.a. mit einem bundesweiten Containerdienstleister.
Dabei wird Data Sharing genutzt, um auch gemeinsame Lösungen nutzen zu können.
Doch was bedeutet eigentlich Customer Experience? Oft wird das Thema mit Marketing in Verbindung gebracht, Patric’s Ziel ist es aber, alles mit Data zu machen. Dafür nutzt er u.a. den Net Promoter Score als Lead-Kennzahl im Unternehmen, denn die SWK möchte ein kundenzentrisches Unternehmen sein. Die Customer Journey soll dabei effizient und zufriedenstellend gestaltet werden. Und dabei ist auch aufgefallen, dass Kunden weiterhin eine Mensch zu Mensch-Interaktion haben möchte und nicht alles digital umsetzen möchten. Patric erzählt von verschiedenen Cases, einmal zur Relevanz der Erreichbarkeit – die ist nämlich weniger hoch als die Fall-Abschlussquote, wie vorher angenommen. Um die Cases herauszufinden, gibt es CX Business Partner, die absolvieren sozusagen ein Kundenpraktikum, fahren in Bussen mit, gehen mit Monteuren auf Reisen oder stehen einen Tag am Wertstoffhof. Denn das CX Team möchte sich selbst als Kunde des Unternehmens sehen und so die Probleme verstehen können.
Ein weiterer Use Case ist die Auslastung von Bussen. Während Corona sind die Fahrgastzahlen zurückgegangen und die SWK wollte den Kunden eine angenehme Atmosphäre bieten – deswegen sollten die Busse nur zu 50% ausgelastet werden. Um dies zu tracken, reichten die fehleranfälligen Lichtschranken nicht aus, die Bilder der Kameras dürfen allerdings aus datenschutzrechtlichen Gründen nicht in die Cloud und so musste die Analyse im Fahrzeug passieren. Nun gibt es kleine Computer in den Bussen, die in Echtzeit aus dem fahrenden Fahrzeug analysieren, wie viele Fahrgäste ein- und aussteigen.
Dabei sind natürlich auch Fails passiert und es gab mal negative Füllstände, z.B. minus 20 Personen im Bus. Als nächster Schritt sollen diese Informationen auch in der Bus-App für die Kunden zugänglich sein.
Diesen Case hat Patric’s Team dann nochmal recycelt, um die Schlange vor dem Wertstoffhof zu tracken und nun können die Kunden auf der Website sehen, wie lang die Schlange ist, wenn sie ihren Müll wegbringen müssen.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
Zum LinkedIn-Profil von Patric: https://www.linkedin.com/in/patric-wicht-0a8628134/
Zur Webseite der SWK AG: https://www.swk.de/
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:02:41 Vorstellung Patric Wicht
00:04:08 Data-Organisation
00:06:36 Geschäftsfelder
00:07:25 Customer Experience und Data
00:12:33 Kunden des Unternehmens sein
00:14:50 Customer Experience Business Partner
00:17:27 Kultureller Change
00:24:32 Use Case Bus fahren
00:33:15 Use Cases recyceln
00:36:48 Use Cases in Planung
00:37:50 Data-Fails
00:40:34 Data-Jobs
00:45:50 Patric’s Data-Game
Wie setzt man Mitarbeiterplanung mit verschiedenen Schichten basierend auf dem Demand-Forecast um? Darüber spricht Host Jonas Rashedi in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS mit Friederike Kulik. Die arbeitet als Strategy- und Analytics-Lead bei Picnic, einem Online Supermarkt.
Auch durch Düsseldorf, wo die neue Folge vor Ort aufgenommen wurde, fahren die kleinen, lustigen Runner, die Lebensmittel nach Hause liefern. Bei Picnic geht es hauptsächlich darum, die Wocheneinkäufe zu erledigen, das Sortiment ist wie im Supermarkt.
Friederike hat einen spannenden Case mitgebracht, denn sie leitet das internationale Mitarbeiterplanungs- und Steuerungsteam, in dem wöchentlich tausende von Mitarbeitenden geplant werden.
Das Problem ist das klassische Postman-Problem: Wie viel Personaleinsatz benötige ich mit welcher optimalen Route? Und das auf 3 Länder: Die Niederlande, Deutschland und Frankreich.
Früher wurde diese Planung in einem Google Sheet gemacht, in dem mehrere Planner täglich 0en und 1en gesetzt haben, um die Planung händisch zu ermöglichen. Das hat eine lange Zeit auch gut funktioniert, allerdings war Friederike bei ihrem Einstieg bei Picnic direkt klar: Das ist zu aufwendig und dauert zu lange!
Kurzerhand schrieb sie ein eigenes Python-Script, das sie dann für die Planung in Deutschland nutzte und das dann auch für Frankreich ausgerollt wurde.
Allerdings ist auch dieses Skript jetzt von einem Algorithmus abgelöst worden. Zusätzlich gibt es zur Planung eine eigene App für die Mitarbeitenden, eine Planungskonsole, welche die Schichteinteilung für die Mitarbeitenden übersichtlich macht. Dort kann auch angegeben werden, wenn man eine Schicht tauschen möchte und ist in der Lage, wöchentlich anzugeben, wie man arbeiten möchte.
Das Team, was diese Mitarbeiterplanung jetzt umsetzt, besteht aus Plannern (diese greifen auf Tools zu), Spezialisten (diese entwickeln die Tools weiter) und Analysten (diese arbeiten am Algorithmus).
Eigentlich ein toller Case, der auch in vielen anderen Unternehmen sinnvoll wäre. Fraglich ist nur, warum das bisher so wenige machen?
Friederike gibt zum Ende noch ein paar Tipps: Um herauszufinden, ob und wie man Daten nutzen sollte, sollte man sich vor allem die Arbeit der einzelnen Personen anschauen und immer überlegen, was durch Daten und Automatisierungen schneller gemacht werden kann.
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Zur Webseite von Picnic: https://picnic.app/de/
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Zur Podcast Umfrage (Jede Woche wird ein Hoodie verlost!): https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback
00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:11 Vorstellung Friederike Kulik
00:04:09 Was macht Picnic?
00:05:52 USP von Picnic
00:07:20 Größe von Picnic
00:08:32 Organisationseinheiten
00:12:41 Setup
00:13:46 Strategy- und Analytics-Lead
00:17:57 Entwicklung der letzten Jahre
00:21:33 Mehrwert für das Unternehmen
00:23:19 Planungskonsole für Mitarbeitende
00:27:19 Forecasts
00:28:02 Wer braucht so ein Team?
00:31:13 Weitere Use Cases
00:34:00 Tipps von Friederike
00:38:36 Friederike’s Data-Game
Wie entwickelt man sich im Data-Bereich weiter? – Tim und Jonas
Tim hat immer noch einen Billig-Ring, um seinen Schlaf zu tracken. Kann der wirklich nur 15€ kosten? Es geht ja um die Sensoren, die Analytik und die Werte, die dabei rauskommen. Tim sieht ihn wie einen Free-Account, damit er nicht die Katze im Sack kauft. Jetzt hat er aber auch einen teuren Ring gekauft – er mag das einfach nicht, beim Schlafen was am Arm zu haben. Je mehr Uhren am Handgelenk, desto reicher ist man. Oder desto wichtiger fühlt man sich!
Die Basis der neuen Spezialfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS von Jonas Rashedi und Tim Wiegels bietet der Artikel “Where to go next in your data career?” von Stan Pugsley.
Dabei geht es darum, wie Data-Jobs aufgebaut sind und wie sich diese entwickelt haben. Die Bereiche in Data sind Analyse, Build, Configure, Support, Plan, Architect, Manage, Sell und Direct. Jeder in Data startet in einem der Themenbereiche.
Aber fehlt da nicht was? Vielleicht ein Projekt- oder Produktmanager – den stellt Tim immer gerne und schnell ein.
Dann gibt es verschiedene Tracks, auf denen man sich weiterentwickeln kann: Technical Track, Business Track und Hybrid Track.
Aber gibt es wirklich schon so richtige Konstrukte? Für jüngere Leute schon, da gibt’s ja sogar Studiengänge, die „älteren“ sind allerdings alle Quereinsteiger.
Jonas findet es wichtig, erstmal einen Generalisten einzustellen für die Basis und danach dann jemanden für den Bereich Self Service – halt jemanden, der Dashboards bauen kann!
Sobald die Projekte wachsen und es zwei Personen pro Rolle gibt, dann sieht Jonas einen Projektmanager als sinnig.
Doch was passiert mit den bestehenden Rollen, wenn man jemanden von extern reinholt? Wie geht man damit um, wenn jemand zwei Spezifikationen hat, bzw. Rollen einnimmt? Wie können sich Menschen in den Data-Teams weiter entwickeln durch Projekte (beispielsweise die Entwicklung in die Cloud) und was passiert mit denen, wenn ein Projekt vorbei ist?
Auf gar keinen Fall sollten dann Bullshit-Berufe eingeführt werden wie z.B. Prompt Engineering.
Und natürlich gibt es auch noch die Möglichkeit, dass Menschen aus den Fachbereichen sich in Data weiterentwickeln, denn wenn man einmal den Use Case versteht, ist es einfacher, die Methodik zu verstehen.
Jonas liebt es, wenn Menschen sich selbst was beibringen, dann kann man sie auf jedes Thema loslassen. Tim findet es toll, dass er mehr Value für Firmen kreiert, seitdem er nicht mehr Leute leitet, sondern mit seiner „Get-Shit-Done“-Mentalität berät.
Und dann gibt es nochmal einen Unterschied zwischen fachlicher und disziplinarischer Arbeit.
Wenn Ihr unsicher seid, wie Euer next step im Bereich Data aussehen soll, dann meldet Euch bei den beiden!
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
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Zum Artikel, der in der Folge besprochen wird: https://swpugsley.medium.com/where-to-go-next-in-you-data-career-febf88020e47
00:00:00 Ausblick über den Rhein
00:04:15 Start in Data
00:06:32 Projektmanager für Data Teams
00:06:53 Weiterentwicklung in Data
00:10:39 Team-Aufbau
00:13:34 Team-Veränderungen
00:18:51 Bullshit-Berufe
00:20:19 Entwicklungen im Team
00:26:33 Nächster Karriereschritt
00:30:12 Empfehlung
00:31:59 Der Mops
00:32:45 Schlaf-Routinen
Wie kann man zielgerichtet GenAI einsetzen? Gibt es da nur Use Cases zur Prozessoptimierung? Und welche gibt es?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS. Zu Besuch beim Host Jonas Rashedi ist Marvin Pohl, Data Scientist bei BASF. Diese sind bekannt für Lacke, Lackierungen und Oberflächentechnologien, Marvin sitzt dabei im Global Data Office und sieht diese wie eine Service-Einheit bzw. zentralen Ansprechpartner für die anderen Abteilungen.
Jonas und Marvin haben sich kennengelernt bei der data:unplugged und haben gemerkt: Wir sprechen am besten über GenAI! Denn da sprechen gerade alle drüber, alle rennen dem Hype hinterher – doch wie oft sind uns schon Use Cases untergekommen, die wirklichen Value erzeugen?
Bei Data Use Cases kommt man schnell an Wert, der sich monetär abzeichnet.
Marvin hat sich, als ChatGPT released wurde, mit verschiedenen Stakeholdern zusammengesetzt, um herauszufinden, wie die Technologie in den Alltag der BASF-Mitarbeitenden integrierbar sein könnte.
Der erste Use Case, der dann entwickelt wurde, bezieht sich auf die PVX-Tabellen, welche Controller jeden Monat bekommen. In diesem sind die Geschäftszahlen abgebildet, beispielsweise die Verkäufe im aktuellen Monat verglichen mit vorherigen Zeiträumen. Diese Tabellen müssen als Management Summary kommentiert werden und dafür ist nur eine kurze Zeit von 16 Stunden da. Das bedeutet: Stress und Überstunden für die Controller!
Dieser Prozess sollte nun durch GenAI vereinfacht und automatisiert werden – und darüber wurde sogar im Handelsblatt berichtet!
Marvin erklärt, wie das LLM, das dahintersteht, funktioniert und auch, wie der gesamte Use Case funktioniert. Dazu gehört zunächst die Übersetzung der Zahlen in Text, für die noch kein GenAI nötig ist, dann die Ableitung von Anomalitäten und der Antworten aus den zuvor gefütterten Unternehmensberichten.
Für die Controller besteht die Wichtigkeit vor allem darin, dass die Zahlen richtig sind und sie diese nicht nochmal durchrechnen müssen. Das spart ihnen extrem viel Zeit.
Zum Schluss geht es noch um die Gestaltung eines sinnigen Interfaces, sodass die User direkt verstehen können, an welchen Bereichen die KI gearbeitet hat und welche einen menschlichen Qualitätscheck benötigen.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
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Zur Webseite der BASF: https://www.basf.com/global/de.html
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00.01:43 Vorstellung Marvin Pohl
00:02:49 Organisation bei BASF
00:03:43 GenAI-Use Cases
00:10:17 Datenschutz und Trust
00:13:31 PVX-Tabellen-Use Case
00:15:29 Funktionsweise
00:22:57 Herausforderungen von Unternehmen
00:25:39 Use Case-Weiterführung
00:30:53 ROI von Use Cases
00:35:31 Prozessoptimierung mit AI
00:36:07 Marvin’s Data-Game
Welche Herangehensweisen gibt es beim Thema Prozesse? Wie etabliert man überhaupt einen Prozess? Muss man jeden Prozess automatisieren und digitalisieren? Und welche Daten fallen eigentlich bei Prozessen raus? Und kann man die einsetzen?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der unser Host Jonas Rashedi mit Christoph Pacher spricht. Christoph hat übrigens den eigenen Podcast „State of Process Automation“ und ist deswegen schon erfahren im Aufnehmen von Episoden. In der Folge geht es um das Lieblingsthema von Christoph: Prozesse.
Jonas bekommt bei dem Thema Bauchschmerzen. Er hat schon oft erlebt, dass Menschen sich in Prozessen festgraben, statt zu handeln und Ergebnisse zu erzielen. Oft ist das verbunden mit vielen Meetings und toter Zeit.
Den Jonas‘ Stärke und gleichzeitig Schwäche ist es, dass er Themen schnell „auf die Straße“ bringen möchte und nicht erst alles durchdenken und dann auf Schienen den Prozess abfahren will.
Christoph bringt anschauliche Beispiele dazu, dass Unternehmen komplett aus Prozessen bestehen. Die Frage ist immer, wie diese Prozesse entstanden sind, ist das organisch passiert und diese haben sich dann weiterentwickelt oder wurde der Prozess durch eine Person erstellt und hinterfragt? Dabei gibt es immer eine Grundstruktur, die optimiert werden kann.
Dann geht es noch darum, dass Prozesse aus der analogen Welt nicht einfach auf die digitale kopiert werden können. Der Prozess, der analog gut funktioniert hat, funktioniert nicht genauso digital.
Jonas erzählt die Geschichte von einem Produktlaunch, bei dem ein Konzern sich erstmal Gedanken gemacht hat, wie das Produkt verbucht werden soll. Jonas‘ Ansatz hingegen war: Erstmal zu verschiedenen potentiellen Kunden gehen, herausfinden, was die brauchen und dann den Preis festlegen.
Christoph erklärt sein Vorgehen: Erstmal die Zielsetzung klar definieren, dann die Prozesse schlank definieren, mit wenig Verschwendung und dann nach einiger Zeit wieder drauf schauen und merken, dass an ein paar Stellen nochmal geschraubt werden kann.
Die beiden Prozess-Nerds machen das an einem Beispiel eines Telekommunikationsanbieters und sprechen über die Lösungswege, die sie nutzen würden, um das Kundenerlebnis so gut wie möglich zu machen.
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:02:01 Prozesse machen Bauchschmerzen
00:05:30 Prozesse für digitale Transformation
00:10:22 Zielsetzung definieren
00:12:34 Prozesse bei Produktlaunch
00:15:00 Bestehende Prozesse verbessern
00:18:58 Prozesse zu standardisiert
00:22:24 KI bei Prozessen
00:27:36 Tipps für Prozessautomatisierung
00:30:48 Daten und Prozesse
00:33:30 Christoph’s Data-Game
Jonas‘ Internet ist abgekackt. Aber trotzdem läuft die Folge – langsam haben die Jungs die Technik ja im Griff! Und anscheinend auch ihre Gesundheit, Jonas war nämlich gerade bei einem Management Check up, da wurde er 4-5 Stunden durchgecheckt. Tim nennt das übrigens große Hafenrundfahrt. Er weiß: Sein Körperfett ist vorhanden!
Deswegen hat er sich jetzt billig auf Aliexpress einen dieser Health-Ringe gekauft. Er will nämlich erstmal checken, ob das mit dem Health-Check so funktioniert!
Jonas hat von Siemen neue Tipps für Bücher bekommen. In dem letzten Buch, das er gelesen hat, ging es darum, wie man eine eigene Strategie im Unternehmen etabliert. Wichtig ist, erstmal den Status Quo des Unternehmens abzuchecken. Du musst verstehen, wie die Kultur und Organisation im Unternehmen aussehen, sonst kann die beste Strategie nicht funktionieren.
Oft kommen Strategie-Tipps von externen Berater:innen, die sowas sagen wie: „Ihr müsst jetzt in die Cloud“. Die machen sich aber selten Gedanken darüber, wie man die gesamte Organisation dabei mitnimmt.
Die Strukturen, die in anderen Unternehmen funktioniert haben, kann man auch nicht auf neue stülpen. Damit hat Tim schon schmerzhafte Erfahrungen gemacht. Strategien müssen immer auf das Unternehmen angepasst sein, sonst kann man sie nicht etablieren. Dazu gehört auch, zu verstehen, warum Dinge so gemacht werden, wie sie gemacht werden – Politik halt!
Die Menschen, die solche Strategien anstoßen, müssen gar nicht so lange im Unternehmen bleiben. Deswegen ist Tim auch fest davon überzeugt, dass es einen Chief Data Officer nicht mehr als 2 Jahre im Unternehmen geben muss, danach benötigt man jemanden mit einem anderen Fokus.
Dann geht es noch um Principal-Stellen und das problematische Peter-Prinzip: Das heißt, dass Du immer weiter befördert wirst, bis Du nicht mehr gut performen kannst.
Tim ist gerade übrigens in seinem Traumjob, er würde ungern wieder zurückgehen und nur People managen. Was ihn nämlich am meisten gestresst hat, war die Fremdsteuerung. Er kann schlecht loslassen und mischt gerne im Maschinenraum mit rum. Jonas schaut sich übrigens am liebsten an, was Teams mit welcher Technologie schon umgesetzt haben, um den Reifegrad zu beurteilen.
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Kapitel:
00:00:00 Große Hafenrundfahrt
00:03:32 Health-Checks
00:04:52 Die Basis für Strategie
00:08:55 Man kann das Alte nicht mitnehmen
00:11:44 Politik verstehen
00:14:04 Surveys
00:16:03 Knowledge erkennen
00:18:34 Führungsstile
00:23:31 Operative Führungskräfte
00:24:59 Principal-Stellen
00:27:04 Das Peter-Prinzip
00:28:39 Tim’s Traumjob
00:33:10 Fazit der Folge
Was ist Quantencomputing? Was beschäftigt jemanden aus einem klassischen Unternehmen, wieder zurück in die Forschung zu gehen? Was für Anwendungsfälle gibt es überhaupt beim Thema Quantum Computing?
Um diese Fragen dreht sich die neue Podcastfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi diesmal Johannes Galatsanos zu Gast hat.
Der ist schon viel durch die Welt gekommen und ist jetzt in Cambridge, Boston, USA beheimatet und forscht dort beim MIT.
Für ihn war wichtig, in die Zukunft zu blicken und zu überlegen, was „the next big thing“ ist. Die Motivation war hauptsächlich die Neugier und zu erkennen, wie KI und andere Methoden bei der pharmazeutischen Forschung unterstützen können.
Dabei ist ihm klar: Das, was er jetzt erforscht, muss in 10 Jahren nicht umgesetzt sein. Forschung wird immer wieder verworfen, darauf muss man sich gefasst machen. Deswegen sagt Johannes, dass man in der Forschung fast eine gewisse Naivität braucht.
Beim MIT sind viele Forscher:innen sehr jung und starten mit einer Idee, von der sie überzeugt sind und für die sie Passion haben. Das MIT ist gleichzeitig sehr stark darin, die Forschung zu kommerzialisieren. Das ist natürlich ein Vorteil und sorgt dafür, dass Ideen längerfristig erforscht werden als wenn dieser monetäre Vorteil nicht da ist. Das ist auch ein großer Unterschied zur Forschung in den USA. Gleichzeitig werden die Teams gemischt zwischen Business und Tech.
Johannes erklärt in diesem Zusammenhang auch, wie das Kapital für die Forschung zusammenkommt und welche unterschiedlichen Arten von Geldgebern es gibt.
Und dann kommt noch eine wichtige Frage: Was ist eigentlich Quantencomputing?
Johannes erklärt das einmal anhand von Kryptographie und anhand von Travelling. Der spannendste Anwendungsfall für ihn ist die Medikamentenforschung.
In der frühen Forschung sucht man nach gewissen Molekühlen, z.B. ein Medikament, das eine Krebszelle ausschaltet. In der klassischen Forschung würde man nun testen, das Ziel von Johannes ist allerdings die Simulation. Er erklärt anhand eines Beispiels: Ein Protein muss im Körper funktionieren, d.h. es muss im Wasser, stabil bleiben und an der richtigen Stelle an der Zelle andocken. Für all diese Fälle muss man Quantencomputing heranziehen, da die aktuelle Hardware diese Forschung noch nicht ermöglicht. In 10-15 Jahren könnte dies schon Wirklichkeit sein und die pharmazeutische Forschung stark beschleunigen.
Johannes‘ persönliche Motivation ist, dass er eigene Fälle von Krebserkrankungen bei Familien und Freunden hatte und die Zeit, die man mit diesen Menschen haben kann, ist wertvoller als ein monetärer Wert.
Sein Tipp: Es ist wichtig für Unternehmen, sich frühzeitig mit Quantencomputing zu beschäftigen, auch wenn es noch keinen direkten ROI gibt
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:27 Vorstellung Johannes Galatsanos
00:05:10 Pharmazeutische Forschung
00:08:57 Motivation für Forschung
00:12:35 Kommerzialisierung von Forschung
00:17:26 Quantencomputing
00:21:34 Beispiele für Quantencomputing
00:27:26 Medikamentenforschung durch Quantencomputing
00:31:17 Persönliche Motivation von Johannes
00:33:36 Funktionierende Use Cases
00:37:13 Johannes‘ Data-Game
Wie sah die Herausforderung bei Data und AI vor 5 Jahren aus? Wie sieht sie im Gegensatz dazu jetzt aus? Auf was müssen wir in der Zukunft achten? Wie kann man Data intern pushen?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der diesmal zwei Berater-Sichten aufeinandertreffen. Barbara Lampl, die Gästin im Podcast, ist nämlich schon seit über 20 Jahren als Beraterin für Data und AI unterwegs. Dabei wird sie meistens gerufen, wenn es richtig brennt oder das Kind schon in den Brunnen gefallen ist. Das liebt sie auch am meisten – wenn es tricky wird und sie Blackboxes öffnen darf. Da krempelt Barbara gerne die Ärmel hoch!
Jonas Rashedi, der Host und Barbara sitzen auf einer Designer Couch in Düsseldorf, diese Folge wurde nämlich mal wieder vor Ort aufgezeichnet.
Doch warum braucht man als Unternehmen überhaupt eine Interims-Beratung? Eigentlich sollte man Data auf jeden Fall inhouse haben. Doch manchmal hilft es, jemanden von außen dazuzunehmen, um an den richtigen Stellen zu pieksen. Barbara mag es, dann die Bühne einer neuen Person übergeben zu dürfen. Als Externer kann man aber erstmal besser „poltern“. Und die Investition in einen festen CDO lohnt sich auch erst ab einer gewissen Infrastruktur. Zudem hilft die externe Beratung um zu wissen, an welcher Stelle man als Unternehmen steht und welche Use Cases nun anstehen.
Doch wie weit sind Unternehmen nun eigentlich? OpenAI hat mit ChatGPT das Data revolutioniert – dabei ist gar nicht so viel passiert, denn die Technik war vorher auch schon vorhanden. Allerdings ist der Zugang dazu sehr viel einfacher geworden und die Interaktion mit der Maschine für alle möglich. Gleichzeitig sind Unternehmen aber jetzt überfordert und wissen nicht, wie alles zusammenpasst und wo sie starten sollen. Das zeigt sich auch beim Einstellen des Data-Teams.
Die beiden Data-Nerds sprechen auch darüber, was Datenstrategie für sie eigentlich ist. Barbara geht da gerne mit dem CRISP-Modell dran und macht im Notfall halt auch nur eine Teildatenstrategie.
Der Konsens ist: So viel hat sich Data in den letzten Jahren gar nicht verändert, denn die Infrastruktur passt an vielen Enden immer noch nicht.
Trotzdem machen die beiden Mut und geben viele Tipps mit, wie man als Unternehmen nun bereit für Data und AI werden kann.
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Zum LinkedIn-Profil von Barbara: https://www.linkedin.com/in/barbaralampl/
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:50 Vorstellung Barbara Lampl
00:03:20 Spannendste Rollen
00:04:26 Interims-Beratung
00:06:46 Warum Beratung statt intern?
00:08:12 Data Team-Aufbau
00:14:33 Data Literacy
00:15:21 Data-Strategie
00:18:17 Start mit Data
00:20:08 Quereinsteiger in Data
00:25:42 Ab wann ein CDO?
00:31:10 Unterstützung vom Top-Management
00:36:39 Fazit
00:37:56 Barbara’s Data-Game
Jonas ist im kleinsten Aufnahmestudio, in dem er je aufgenommen hat, nämlich in einem Hotel. Der Schreibtisch sollte laut Rezensionen zu klein zum Arbeiten sein - und das ist er auch. Er hat ein Twin-Zimmer bekommen, das kann Tim ja gar nicht ab. Er regt sich nicht so oft auf, aber letztens hat er bei einer Konferenz das Zimmer getauscht, weil er nicht mehr in einem Bett schläft, das schmaler ist als 1,40 Meter.
Gleichzeitig hat Tim sich für ein Festival gerade einen Camper gemietet – aber mit eigenem Klo! Das fand er so toll, dass er damit jetzt vielleicht sogar Urlaub machen will.
Heute soll es aber eigentlich um das Thema Strategie geben. Das ist nämlich irgendwie so ein Mysterium der Männer im Anzug, die Strategieberater sind. Aber Strategie ist nicht nur für das Top-Management, sondern vor allem auch für die operativen Personen. Man braucht unterschiedliche Arten und Weisen, wie man das erklärt und eine Strategie muss immer einfach und verständlich sein.
Erstmal besteht die aus der Festlegung von Zielen, der Analyse der aktuellen Situation und der Bestimmung der Maßnahmen, um das zu erreichen.
Tim mag es, verschiedene Zeitlevel zu machen und einen Jahresplan, einen 3-Jahres-Plan und einen Quartalsplan zu machen. Dabei steht die Vision immer über der Strategie und diese ist ein fortlaufender Prozess.
Anhand des Beispiels des iPhones erklären die beiden Data-Nerds, was sie unter Strategie verstehen und was wohl die Strategie von Apple war. Wichtig ist: Die Strategie muss sich manchmal ändern, wenn der Markt sich ändert!
Exemplarisch kreieren die beiden eine Datenstrategie für ein Unternehmen, das als Omni Channel-Player Schuhe verkauft und das Ziel hat, 20% mehr Umsatz zu machen.
Die beiden würden sich erstmal anschauen, was schon vorhanden ist und ob und wie das Tracking läuft.
Übrigens: Von On-Premise in die Cloud ist KEINE Strategie! Niemand muss in die Cloud – es muss Use Case-mäßig einfach passen.
Und zum Schluss geht’s noch darum, ob Jonas einen Doktortitel bekommt und dass Tim eine Professor angeboten wurde – die will er aber wirklich nicht haben!
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00:00:00 Hotel-Vorlieben
00:03:35 Festivals
00:06:20 Strategie
00:11:01 Beispiele für Strategien
00:13:26 Zielsetzung einer Strategie
00:17:10 Tim kennt keine Fußballer
00:17:29 Strategie des iPads
00:19:11 Datenstrategie für ein Unternehmen
00:26:59 Strategie über MVP
00:31:32 Ein Doktortitel für Jonas
Wann braucht man eine CDP? Macht es überhaupt Sinn, eine CDP einzusetzen und wann braucht man sie? Ist eine CDP notwendig, um Marketing in den nächsten 3-4 Jahren erfolgreich umsetzen?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IST BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Robin Geier spricht. Robin ist Director Digitalstrategy und Business Value bei mParticle, einem SaaS-Anbieter einer Customer Data Platform, die Realtime-Data, Governance und AI miteinander vereint.
Robin sitzt während der Aufnahme in der Sonne auf Mallorca, ist aber regelmäßig auch unterwegs, was in der Consultancy-Rolle gang und gäbe ist. Die beiden CDP-Fans kennen sich von Tealium, wo Robin vorher beschäftigt war.
Sie tauchen ab in eine Diskussion über die Reifegrade von Unternehmen und darüber, dass viele Unternehmen gerne schon mit Machine Learning und Artificial Intelligence starten wollen, aber noch nicht so weit sind. Wichtig ist es dann, nochmal Back-to-Basics zu gehen und zu hinterfragen, wie die eigene Customer Journey aussieht. Für die Einführung einer CDP sollten dann vorher auch Milestones festgelegt werden.
Eine CDP steht für Automatisierung, doch erstmal sollte man herausfinden, wo die eigenen Herausforderungen liegen und wo Technologie eingesetzt werden sollte, um Geschwindigkeit auf die Straße zu bringen.
Ein weiterer Punkt ist es, sich anzuschauen, wo überhaupt die Konstanten im Unternehmen sind, bei denen es sich lohnt, eine Automatisierung zu machen und wie man das Thema Datenschutz dann wirklich abbilden kann.
Für Robin bleibt es relevant, sinnvolle Use Cases zu haben. Dafür bringt er auch einige Beispiele. Für Jonas ist der erste Use Case immer die Personaisierung der Website. Recommendation Engines alleine reichen da nicht mehr aus.
Er findet die Idee spannend, die Idee vom stationären Handel und die Beratungsqualität auf online zu projizieren. Es gibt so viele Experten, die müssten die Köpfe zusammenstecken.
Für Robin ist der Use Case mit dem besten Time to Value, also mit schnellen Ergebnissen immer noch Lookalikes für Paid Media-Kanäle und die Neukundengewinnung zu erstellen.
Die beiden sind sich einig: Ein richtig gutes Vorgehen ist es, erstmal den Reifegrad der einzelnen Kanäle festzustellen, dann Use Cases festzulegen und sich dann gegenseitig zu challengen.
Diese Folge wurde erstellt mit freundlicher Unterstützung von mParticle.
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Zum LinkedIn-Profil von Robin: https://www.linkedin.com/in/robingeier/
Zur Webseite von mParticle: https://www.mparticle.com/
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Wie unterscheidet sich Industrie vs eCommerce? Gibt es da überhaupt einen Unterschied? Wie geht man das ganze Thema Mehrwertkommunikation von Data Cleansing und Data Governance generell an?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Oliver Hoffmann spricht. Der ist Senior Inhouse Consultant für Master Data Management und Master Data Governance und Prozesse bei der Dräxlmaier Gruppe, einem Automobilzulieferer im Premium-Segment. Das Unternehmen stellt elektrische Komponenten, Battery-Systems und Interieur-Systems her.
Für Jonas ist die Automobilindustrie ein Sinnbild für Prozessoptimierung. Er erzählt dafür von seiner neuen Rolle bei FALKE und davon, wie Prozessoptimierung im eCommerce funktioniert. Dort ist in seinen Augen weniger durch Optimierung „herauszuholen“ als es in der Industrie der Fall ist.
Das bringt die beiden Data-Nerds dazu, darüber zu sprechen, wo genau die Unterschiede zwischen eCommerce und Industrie liegen, von der Supply Chain über die Wertschöpfung bis hin zu schlimmen und weniger schlimmen Fehlern.
Oliver betont dabei, wie sehr in der Industrie alles prozessgesteuert ist, vom Wareneingang bis zum Warenausgang. Die Bänder dürfen nicht stillstehen, das hat viele Konsequenzen, die man im ersten Moment gar nicht absehen kann!
Für ihn ist Data Cleansing die Lösung. Aufräumen, herausfinden, was wo gebraucht wird und welche Datensätze benötigt werden. Dabei will da keiner so wirklich drüber reden, weil es nunmal ein sehr trockenes Themen ist. Für Oliver ist es die Grundlage für Prozessoptimierung, Digitalisierung und Wertschöpfung.
Gleichzeitig ist natürlich die zeitliche Komponente ein spannender Punkt, denn während sich im letzten Jahrhundert alles etwas langsamer entwickelt hat, kann sich unsere Welt mittlerweile innerhalb von 5 Jahren komplett drehen!
Die beiden diskutieren dann noch die Frage, wie man die Awareness in einer digitalen Transformation erhöhen kann. Für Jonas ist es wichtig, den Menschen zu zeigen, dass sie ein Teil der Transformation sind und einen wichtigen Teil dazu beitragen, z.B. durch Hackathons.
Zum Schluss möchte Oliver allen noch mitgeben, wie wichtig Governance für die verschiedenen Bereiche ist.
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Zum LinkedIn-Profil von Oliver: https://www.linkedin.com/in/oliver-hoffmann-b7b196206/
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:08 Vorstellung Oliver Hoffmann
00:02:07 Prozessoptimierung
00:05:18 Datenerhebung in der Automobilindustrie
00:07:17 eCommerce vs Industrie
00:15:13 Schnelligkeit der Entwicklung
00:17:00 Agilität
00:19:23 Data Cleansing
00:28:03 Awareness für digitale Transformation
00:33:43 Nachhaltigkeit und Governance
00:36:26 Oliver’s Data-Game
Jonas war beim Friseur. Denn seine Haare fallen so langsam aber sicher aus, sein Friseur empfiehlt ihm, für eine Haartransplantation in die Türkei zu fliegen. Die Alternative ist eine Glatze – das findet Jonas‘ Frau aber nicht so toll.
Deswegen hat er jetzt Locken – ob das die Lösung ist? Tim sieht das mal gar nicht so.
In der neuen Spezialfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS von Jonas Rashedi und Tim Wiegels geht es vor allem um Optimierungen und Fails.
Tim kann dazu auch was erzählen, er war nämlich bei der Sommerfeier der Olivia Jones-Familie, das fand er richtig toll. Er hat dort 4 Sunden Podcast aufgenommen für seinen Trash-TV-Podcast. Allerdings hat er gelernt, dass er Kabel nicht einfach so austauschen sollte – denn dadurch ist ein Teil des Podcasts ohne vernünftigen Ton!
Jonas nimmt jetzt öfter vor Ort auf, er hat eine Hotel-Suite gebucht und hat sich ein größeres Setup gekauft. Die Qualität seiner Aufnahmen ist höher, weil man die Person vor sich sitzen hat, und sie dadurch besser kennenlernt. Er war allerdings froh, dass sein Team der Podcast Piraten mit dabei war, weil das schon komisch rüberkommen könnte, wenn eine Frau in ein Hotelzimmer kommt für eine Podcast Aufnahme und dort stehen dann Kameras und eine Couch!
Es gibt viele Podcasts da draußen, die auch professionell in der Beratung sind und trotzdem krächzen. Jonas kann das gar nicht mehr ertragen.
Für die beiden Data-Nerds macht es manchmal Sinn, zu investieren, weil es dann mehr Spaß macht, zu arbeiten. Tim hat ja auch ein neues MacBook und liebt es, weil es einfach so leistungsfähig ist. Genauso sieht er das mit Tools, da investiert er liebend gerne.
Arbeitsmaterialien sollten einfach einen gewissen Standard haben.
Und Klamotten, die sind ja auch irgendwie Arbeitsmaterialien. Machen Kleider Leute?
Jonas fühlt sich in Anzügen glücklich und sieht das auch als seine Marke, mit Anzügen zu Geschäftsterminen zu kommen oder auf Bühnen.
Für Tim sind das die Hawaii-Hemden, er ist da auch sehr picky mit, weil sein komischer Style soll gleichzeitig gut aussehen und er muss sich einfach darin wohlfühlen.
Dann hat Jonas noch einen Content-Fail, er hat nämlich ein Video für seinen Videokurs aufnehmen wollen und hat für ein 6-Minuten-Video eine ganze Stunde gebraucht – wenigstens haben er und das Team dabei Tränen gelacht!
Tim’s Fail waren die falschen Kabel, aber auch, dass er Micaela Schäfer nicht in den Podcast gekriegt hat. Und nachts und angetrunken aufnehmen hält er auch nicht für den besten Schachzug.
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00:00:00 Intro
00:00:33 Jonas war beim Friseur
00:03:53 Sommerfeier
00:04:51 Optimierung vom Podcast
00:09:15 Podcast-Fails
00:10:45 Qualität ist wichtig
00:12:15 Professionelle Tools
00:14:55 Professionelles Auftreten
00:17:43 Fails in der Professionalität
00:21:08 Community-Aufbau
00:23:16 Content-Fails
00:25:27 Finanzielle Planung
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Künstlicher Intelligenz? Welche Ressourcen braucht man, um Machine Learning-Cases im Unternehmen zu etablieren? Worauf muss man generell achten? Und wie schwierig ist das Ganze?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi diesmal Felix Wick interviewt. Der ist Executive Data Scientist bei Panasonic, kommt aber eigentlich aus der Physik, hat eine Doktorarbeit über Teilchenphysik geschrieben und war dann bei einem Start up. Nun leitet er bei Panasonic Connect die Machine Learning-Forschung, wo er sich gerade mit Sprachmodellen und Robotics beschäftigt.
Jonas hat letztens eine Folge mit Tim Wiegels gemacht, in der die beiden über den Unterschied zwischen Machine Learning und KI diskutiert haben. Da ist Felix natürlich der Richtige, um ihn mal auszuhorchen!
Früher hätte man gesagt: Wenn ein Schachprogramm gegen den Schachweltmeister gewinnt, dann ist es intelligent. Heute bezeichnet man das nicht mehr als intelligent. Im Grunde erklärt Felix, dass Machine Learning ein Sub-Bereich von Künstlicher Intelligenz ist und aus ML auch KI entstehen kann. Dabei ist Machine Learning immer einfacher zu greifen, denn es ist ein Learning-Algorithmus, in den man Daten gibt und am Ende soll ein Algorithmus rauskommen.
Felix erklärt das anhand eines Navigationsgeräts und auch anhand der menschlichen Intelligenz. Jonas stellt sich unwissend und fragt Felix, wann man denn nun welche Variante einsetzen sollte anhand eines eCommerce-Beispiels.
Dann geht es um das Demand Forecasting, auch hier stellt Jonas an Felix wieder die Aufgabe, wie er das Demand Forecasting für einen Krawatten-Onlineshop angehen würde. Dadurch entsteht auch die Frage: Wer sind dafür die richtigen Hires? Wen braucht man im Data-Bereich? Felix ist sich sicher: Zunächst benötigt man Generalisten, und wenn man tiefer gehen oder skalieren will, dann sollten es Spezialisten sein.
Der letzte Case ist dann das Replenishment, auch hier geht es darum, wen man braucht und wie Felix in so einem Fall vorgehen würde.
Zum Schluss geht es noch um die größten Herausforderungen, die Felix in seiner Laufbahn so hatte und die beiden Data-Experten wagen einen Blick in die Zukunft und versuchen zu beurteilen, was mit Unternehmen passiert, die sich noch nicht mit Künstlicher Intelligenz auseinandergesetzt haben. Sie sind sich sicher: Das Einstiegslevel ist gerade nicht so hoch, das Problem besteht eher in der Datenhaltung.
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00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:06 Vorstellung Felix Wick
00:01:44 Machine Learning vs KI
00:07:32 Was im eCommerce einsetzen
00:09:37 Statistisches Lernen
00:12:23 Werdegang Felix Wick
00:19:27 Demand Forecasting
00:24:49 Die richtigen Data-Hires
00:28:06 Replenishment
00:33:10 Die größten Herausforderungen
00:34:43 Blick in die Zukunft
00:36:21 Felix‘ Data Game
Was und wo wurde eigentlich in den letzten Jahren in den Marketing-Stack investiert? Wie sieht ein Marketing-Stack aus? Was ist das Minimum, was man für die Zukunft braucht? Und was ist Identity Management?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS. Der Host Jonas Rashedi spricht mit Dirk Rohweder, eigentlich ein Wirtschaftsinformatiker, der vor 30 Jahren begonnen hat, im Consulting zu arbeiten, dann einen Zwischenstopp bei der Paulaner Brauerei und der Telekom hatte und sich nun gemeinsam mit seinem Geschäftspartner Robert Bergmann selbstständig gemacht hat. Sein Unternehmen Teavaro bietet Lösungen im Bereich Marketing Identity an und baut bei Kunden First Party ID-Graphen auf.
Dirk und Jonas schreiben zu diesem Thema auch gerade ein Buch, das bald erscheinen wird!
Jonas erzählt aus seinen Erfahrungen, was er gerade am Markt sieht, wenn er seine Kunden begleitet. Denn diese stellen sich alle der Frage, wie man User in der Zukunft identifiziert. Man möchte personalisiert arbeiten, braucht dafür aber Merkmale.
Dirk erklärt, was die Herausforderung bei der User-Identifizierung ist. Denn zurzeit versucht jede Applikation, das selbst zu lösen. Als Analogie bringt Dirk, dass bei Teavaro zum Beispiel die Unternehmenssprache Englisch ist, trotzdem aber ja jede Person noch die eigene Muttersprache hat. So ähnlich ist es bei Identitäten: Jedes Attributionssystem, Google, Facebook, Salesforce – alle haben eigene IDs, die sind aber auf die eigene Applikation begrenzt. Sinnvoll ist es, eine unternehmensweite Marketing-Identität zu erstellen, die dann den einzelnen Applikationen zur Verfügung steht.
Dirk stellt die Verbindung zur Customer Data Platform her und erklärt, wie diese mit den Marketing Identitäten zusammenhängt.
Wenn man das Thema Identitäten löst, dann werden andere Themen viel einfacher. Dirk’s Hypothese ist deswegen, mit diesem Thema anzufangen.
Die beiden Data-Enthusiasts sprechen auch darüber, wo man Identity Management im Unternehmen platziert und diskutieren, wie ein Minimum Marketing-Technology-Stack aussehen sollte, vom Shopsystem über das Tech-Management, das Consent Management bis hin zu den Online Marketing-Kanälen, dem Newsletter und auch dem CRM.
Dirk bezieht sich darauf, dass es zwei Strategien gibt: Entweder versucht man Informationen zum Produkt zu geben oder man baut als Unternehmen Ereignisse und Communities auf. Der Tech-Stack sollte dann zu der Strategie passen.
Wenn du einen Change machen willst, dann brauchst du auch die passenden Fähigkeiten im Team dazu. Manchmal hilft es dann, sich Rat von Externen zu holen, im Endeffekt ist es aber eine Kernverantwortung des Unternehmens.
Und natürlich geht es dann auch um das Thema Cookieless Future!
Dirk gibt Tipps dazu mit, wie die nächsten Schritte in Unternehmen aussehen sollten:
Erstmal eine Analyse machen und schauen, welche Potentiale da sind, danach kann man entscheiden, wie groß die individuelle Bedeutung davon ist und welche Maßnahmen daraus abgeleitet werden müssen.
Diese Folge wurde erstellt mit freundlicher Unterstützung von Teavaro.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
Zum LinkedIn-Profil von Dirk: https://www.linkedin.com/in/rohweder/
Zur Webseite von Teavaro: https://teavaro.com/de/
Zu allen wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast: https://linktr.ee/jonas.rashedi
Zur Podcast Umfrage (Jede Woche wird ein Hoodie verlost!): https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback
00:00:00 Intro und Begrüßung
00:01:02 Vorstellung Dirk Rohweder
00:01:53 Aktueller Stand MarTech
00:05:11 User identifizieren
00:09:06 Customer Data Platform
00:10:10 Durch Identitäten andere Probleme lösen
00:12:31 Platzierung Identity Management
00:16:35 Minimum Marketing-Stack
00:23:21 Architektur passend zu den Zielen
00:25:27 Fähigkeiten im Team
00:26:40 Cookieless Future
00:29:16 Die next steps
00:34:22 Dirk’s Data-Game
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