UNF#CK YOUR DATA

Amazon Reselling: Das Jahresgehalt vom Sofa aus? | Annemarie Schuster

Thu, 16 Apr 2026 00:00:00 +0200

In der heutigen Folge von UNF#CK YOUR DATA räumt Christian Krug mit Mythen rund um das Thema Amazon auf. Zu Gast ist Annemarie Raluca-Schuster, die seit 13 Jahren im Amazon-Kosmos unterwegs ist. Wir klären, warum Reselling nichts mit dem (oft verpönten) Dropshipping zu tun hat und warum du ohne eine solide Datenanalyse schneller pleite bist, als du "Prime" sagen kannst.

Was dich in dieser Folge erwartet:

• Reselling vs. Dropshipping: Warum du die Produkte wirklich besitzen musst.

• Die nackten Zahlen: Warum nur 58 % der Seller profitabel sind und was die 55 Millionen Kunden in Deutschland eigentlich kaufen.

• Das Ökosystem Amazon: Was ist die "Buybox" und warum gewinnt am Ende oft der Algorithmus?

• Fulfillment (FBA): Warum es fast unmöglich ist, günstiger als Amazon selbst zu versenden.

• Realitätscheck: Wie viel Startkapital und Zeit du wirklich brauchst (Spoiler: 5.000 € und eine Stunde täglich).

Hör rein, wenn du wissen willst, ob Amazon Reselling ein valider Nebenerwerb ist oder nur ein Hamsterrad für Daten-Optimisten.

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00:00 Intro: Kann man vom Sofa aus reich werden?

02:20 Annemaries Weg: Vom Nebenbusiness zur Expertin

03:30 Dropshipping vs. Reselling: Die rechtliche Grauzone

06:00 Was ist Amazon Reselling? (Definition & Brands)

11:00 Der Markt in Zahlen: 55 Millionen Kunden & 280k Seller

14:30 Marktvolumen: Warum Amazon auf Reseller angewiesen ist

16:40 Das Ökosystem: Buybox, Listings & Vendor-Accounts

19:40 Repricer-Tools: Preiskampf durch Automatisierung

26:50 Logistik-Check: Warum du FBA (Fulfillment by Amazon) brauchst

31:00 Warum Seller scheitern: Mindset & Bauchgefühl 3

4:00 Reselling vs. Eigenmarke: Kosten & Risiko im Vergleich

36:00 Der Realitätscheck: Zeitaufwand & Startkapital

40:40 Fokus Coaching: Warum Praxisbezug entscheidend ist

44:50 Das Ritual: Perlen zählen & Buchempfehlungen

Die Memory-Falle: Wenn deine KI dich manipuliert | Barbara Lampl

Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 +0200

Kennst du das? Du spielst gegen eine 9-Jährige Memory und fühlst dich danach ziemlich mies. Wenn du aber die Memory-Funktion in deinem KI-Tool einschaltest, fühlt es sich im ersten Moment richtig gut an. Endlich weiß das Ding, wer du bist, und du musst nicht jedes Mal bei Adam und Eva anfangen. Aber Vorsicht: Nicht alles, was sich gut anfühlt, ist langfristig sinnvoll.

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA schwingt Christian Krug wieder die Machete im Datendschungel. Gemeinsam mit Rekordgästin Barbara „AI Babsi“ Lampl seziert er die Memory-Funktion von ChatGPT, Gemini und Claude.

Was du in dieser Folge lernst:

• Die Echo-Kammer-Falle: Wie du dir durch vermeintliche Personalisierung deine eigene Denk-Sackgasse baust.

• Bias im System: Warum das Tool dir vielleicht ein geringeres Gehalt vorschlägt, nur weil es weiß, dass du eine Frau bist.

• Cyber-Gefahren: Was „Prompt Injection“ ist und wie Firmen dein Kaufverhalten manipulieren können, indem sie heimlich dein KI-Gedächtnis füttern.

• Der Profi-Hack: Warum du Memory auf Account-Ebene ausschalten und stattdessen auf Projektebene nutzen solltest.

Hör rein, wenn du wissen willst, warum Bequemlichkeit oft der Feind der Qualität ist und wie du mit „Brain First“ statt nur „AI First“ wirklich exzellente Ergebnisse erzielst.

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00:00 Memory gegen 9-Jährige und KI-Gedächtnis: Ein holpriger Start

01:54 Buzzwords vs. Fachsprache: AI Babsi ist zurück!

03:00 Die Big Three im Check: OpenAI, Google Gemini & Anthropic Claude

04:01 Was ist die Memory-Funktion eigentlich? (Vorteile & Bequemlichkeit)

06:45 Die Elternbeirat-Falle: Wenn Kontexte gefährlich kollidieren

08:45 Die Echo-Kammer: Warum Personalisierung dein Denken einschränkt

11:45 Schock-Studie: Bias & Gender Pay Gap im KI-Gedächtnis

13:45 Die Kunst der Relevanz: Was ein echtes Gedächtnis ausmacht

16:25 Technik-Exkurs: Tokens, Systemprompts und versteckte Layer

19:17 Account-Ebene vs. Projektebene: Das goldene Gebot

21:23 Der AI-Slop-Rant: Warum Müll-Content uns alle verdummt

26:26 Invisible Technology: Wenn wir Fähigkeiten verlieren (Navi-Effekt)

28:30 Cyber-Attacke durch die Hintertür: Prompt Injections im Alltag

32:20 Schatten-KI & Manipulation im Enterprise-Sektor

36:31 Transparenz-Check: OpenAI vs. Anthropic vs. Google

42:39 Empathie-Maschinen: Warum uns Chatbots so leicht manipulieren

48:15 Der Quick Hack: So baust du dir dein eigenes „Mini-Memory“

53:06 Rapid Fire: Dr. House, Abend-Snacks und Instagram-Scrolling

Personal Branding Deep Dive: DER Podcast im Härtetest | Dina Brandt

Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 +0200

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA drehen wir den Spieß um! Dina Brandt interviewt Christian Krug zu seinem „Baby“: über 160 Folgen, 3 Jahre Hustle und die nackte Wahrheit über das Medium Podcast.

Christian gibt exklusive Einblicke in den Maschinenraum:

• Der Aufwand: Warum 8 Stunden pro Woche eigentlich nicht reichen.

• Das Geld: Ab wann sich der „Bums“ finanziell lohnt und warum Christian am Anfang 1.000 € Schmerzensgeld für ein Branding zahlte.

• Der Hebel: Wie der Podcast Türen zu Konferenzbühnen öffnet, die sonst verschlossen blieben.

Egal, ob du selbst einen Podcast planst oder wissen willst, wie man sich im „Datendschungel“ eine echte Personenmarke aufbaut – diese Folge liefert die Strategie hinter dem Edutainment.

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Buchempfehlung von Dina: Die Kunst des klaren Denkens – Ralf Dobelli

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00:00 Intro: Die große Überraschung – Rollentausch bei UNF#CK YOUR DATA

02:23 Wer ist Dina Brandt? Reputationsmanagement & Sichtbarkeit

06:56 Wie alles begann: Von „two and a half consultants“ zum eigenen Format

08:56 Die Motivation: Rampensau, Geltungsbedürfnis & Mehrwert

12:41 Der Hustle: 8-12 Stunden Arbeit für eine Folge

18:29 Die Plateau-Phase: Wenn die Reichweite stagniert

25:58 Pannen hinter den Kulissen: Wenn die Routine zur Last wird

31:13 Zielgruppe & Mission: Daten für den Alltag zugänglich machen

34:08 Monetarisierung: Wann wurde der Podcast profitabel?

42:56 Die Schattenseiten: Gratis-Anfragen & selektives Sponsoring

50:01 Motivationstiefs: Wie man 160 Folgen lang durchhält

56:10 Profi-Tipps für Anfänger: Strategie, Tonqualität & Konsistenz

01:02:26 Diversität: Die Herausforderungen für Frauen im Podcast-Business

01:04:58 Abschlussritual: Ohrwürmer und Buchtipps

KI im Mittelstand: Zwischen Hype, Vibe-Coding und echter Wertschöpfung | Julian Brohm

Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0200

In dieser Folge drehen wir den Spieß um! Julian Brohm, Geschäftsführer bei Thieme Compliance, grillt diesmal unseren Host Dr. Christian Krug mit den Fragen, die Business-Entscheidern wirklich unter den Nägeln brennen.

Vergiss „Daten sind das neue Gold“ – wir sprechen darüber, warum Daten eher wie Blut fließen müssen, damit dein Unternehmen nicht auf der Strecke bleibt. Wir räumen auf mit Berater-Bullshit-Bingo und klären knallhart:

• Wo muss das Data-Team im Organigramm wirklich hängen, damit es ernst genommen wird?

• Warum du für deine Datenprojekte genau die Leute brauchst, die eigentlich „keine Zeit“ haben.

• Vibe-Coding & MVPs: Wie du in Tagen statt Jahren erste Ergebnisse siehst.

• KI-Hype: Warum Nichtstun aktuell das größte Geschäftsrisiko ist.

Ein Deep Dive für alle, die Daten nicht nur verwalten, sondern als Überlebensfaktor nutzen wollen. Ohne Fachchinesisch, dafür mit viel Machete für deinen Datendschungel.

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Buchempfehlung von Julian: Endlich Psychologie verstehen – Christoph Fuchs

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00:00 Intro: Julian dreht den Spieß um

05:53 Daten-Mythen: Gold, Öl oder doch Blut?

08:54 Die subjektive Wahrheit in Datensätzen

14:48 Strategie-Check: Das mittelständische Unternehmen wacht auf

19:43 Reporting-Lines: Wo gehört Data im C-Level hin?

23:41 Pragmatismus: MVPs vs. Infrastruktur-Monster

31:58 Berater-Check: So trennst du Spreu vom Weizen

38:47 Projekt-Erfolg: Warum du die „wichtigen“ Leute brauchst

43:24 KI-Hype: Ernst nehmen oder abwarten?

51:42 Disruption von Geschäftsmodellen durch KI

58:41 Das perfekte Setup: Das Hub & Spoke Modell

01:01:42 Fehlerkultur: Mut zur Mülltonne

01:05:25 Abschluss & MBA-Aha-Momente

UNF#CK YOUR SAP Stack oder wie modernes SAP Reporting geht | Michael May

Thu, 19 Mar 2026 00:00:00 +0200

Steht dein Unternehmen noch vor einem riesigen Berg aus SAP-Daten und weiß nicht, wie man daraus schnell die richtigen Entscheidungen ableitet? In dieser Folge räumt Host Dr. Christian Krug gemeinsam mit Michael May (Geschäftsführer von s-peers) im SAP-Daten-Dschungel auf.

Wir werfen einen Blick zurück auf die Ära des klassischen Business Warehouse (BW) und erklären, warum die neue SAP Business Data Cloud (BDC) weit mehr ist als nur ein neues Branding. Michael erklärt detailliert, wie die Verzahnung von Datasphere, SAP Analytics Cloud und KI-Engines wie Databricks funktioniert und warum "Business Semantik" der entscheidende Wettbewerbsvorteil gegenüber reinen SQL-Eigenbauten ist.

Was du in dieser Folge lernst:

- Die Evolution: Wie aus BW über Datasphere die heutige BDC-Suite wurde.

- Der Strategie-Check: Warum die BDC für "Agentic AI" und moderne Workflows unverzichtbar ist.

- Kosten & Flexibilität: Wie das neue Modell der Capacity Units funktioniert und warum du damit Services wie Databricks einfach "an- und abschalten" kannst.

- Praxis pur: Warum s-peers nach dem Motto "Eat your own dog food" selbst komplett auf den beratenen Stack setzt.

Egal ob Data Engineer oder CFO – diese Folge liefert dir die Machete, um dein SAP-Setup zukunftssicher zu machen.

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Diese Folge Unf*ck Your Data wurde von s-peers unterstützt

Zur Homepage von s-peers: https://s-peers.com/

Analytics Beratung für das Management von s-peers: https://s-peers.com/leistungen/analytics-beratung-fuer-das-management/

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Buchempfehlung von Michael: On the Shoulders of Giants – Robert Merton

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00:00 Intro: Die rasende Veränderung der Datenlandschaft

02:40 Michael Mays Weg: Vom Werkstudenten zum Analytics-Pionier

06:40 Das Namens-Chaos: BW, Datasphere & die Entstehung der BDC

09:40 Warum das "Business" in Business Warehouse entscheidend ist

13:50 Daseinsberechtigung von Altsystemen & der Weg in die neue Welt

18:40 Deep Dive: Was steckt alles in der Business Data Cloud?

23:00 Capacity Units: Das Ende der starren SAP-Lizenzen?

26:00 Data Products & Object Data Store: SAP-Daten einfach nutzen

31:20 Warum SAP-Semantik (Währungen, Hierarchien) Gold wert ist

35:00 Effizienzsprung: 80% Zeitersparnis für Data Engineers

42:00 Agentic AI: Wenn die KI zum prozessgesteuerten Helfer wird

48:20 Prompting für Controller: Insights ohne IT-Studium

55:50 Praxis-Erfahrungen & die Transformation von s-peers

01:02:00 "Eat your own dog food" & Rekrutierung junger Talente

01:04:30 Abschlussfragen: Ohrwürmer & Literaturempfehlungen

Vom Skeptiker zum Fan: Don Knuth, LLMs und die Zukunft der Informatik | Barbara Lampl

Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 +0200

Vom Skeptiker zum Fan: Don Knuth, LLMs und die Zukunft der Informatik

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA begrüßt Host Dr. Christian Krug die alleinige Rekordhalterin für Gastauftritte: Barbara „AI Babsi“ Lampl. Der Anlass ist nichts Geringeres als ein mittleres Erdbeben in der Welt der Informatik.

Donald Knuth, der 88-jährige „Godfather“ der modernen Programmiersprachen, hat ein Working Paper namens Claude’s Cycles veröffentlicht. Warum das ein Schock ist? Weil Knuth – der Mann, der TeX erfand und The Art of Computer Programming schrieb – bisher als scharfer Kritiker von Generativer KI galt.

Was erwartet dich in dieser Folge?

• Der Sinneswandel: Wie Claude Opus 4.6 (das Modell von Anfang Februar 2026) es schaffte, eine echte Koryphäe zu überzeugen.

• Hamiltonian Cycles: Wir brechen das mathematische Problem aus der Klasse der „Traveling Salesman Problems“ auf ein verständliches Level herunter.

• Der Durchbruch: Wie Opus 4.6 in 31 Iterationen Mathematiker zum Staunen brachte

• Expert Enabler vs. Expert Maker: Warum LLMs keine Chatbots, sondern mächtige Algorithmen sind und warum Flexibilität im Denken deine wichtigste Ressource ist.

Egal, ob du Mathe-Profi bist oder bei „Hamiltonian Cycles“ erst mal an Fahrräder denkst – diese Folge zeigt dir, wo die Reise der KI im Jahr 2026 wirklich hingeht.

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Claude’s Cycles: https://cs.stanford.edu/~knuth/papers/claude-cycles.pdf

The Edge of Mathematics: https://www.theatlantic.com/technology/2026/02/ai-math-terrance-tao/686107/

Something big is happening: https://shumer.dev/something-big-is-happening

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00:00 Intro: Die Rekordgästin AI Babsi

03:15 Wer ist Don Knuth? Der "Godfather" der Informatik

06:00 Der Sinneswandel: Von "Art of Failing" zu "Schock, Schock"

11:50 Hamiltonian Cycles & Traveling Salesman einfach erklärt

18:15 Claude Opus 4.6 im Einsatz: Der Weg durch die 31 Iterationen

22:30 Der mathematische Beweis: Generalisierung für ungerade M

25:20 Mathematik als Hilfswissenschaft für Biologie & Medizin

30:50 KI-Apokalypse oder Tool? Matt Schumer & der Expert Enabler

35:50 Terence Tao & die Flexibilität im Denken

43:00 LLM als Algorithmus denken (Nicht als Chatbot!)

48:00 Logistik, Packing & Scheduling: Reale Anwendungen

52:40 Quickshot-Fragen: KI-Mythen & Lieblingsdatensätze

55:40 Outro & Shoutouts

Data Literacy beim Wocheneinkauf: Kein Kleingedrucktes mehr lesen | Meike Seidel

Thu, 05 Mar 2026 00:00:00 +0200

Stehst du auch manchmal im Supermarkt und wunderst dich, warum der "High Protein" Pudding weniger Eiweiß hat als der stinknormale Magerquark daneben?

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA räumt Dr. Christian Krug zusammen mit Meike Seidel, der Gründerin der SoVi App, im Datendschungel der Lebensmittelindustrie auf.

Meike hat eine App entwickelt, die ursprünglich als Hilfsmittel für blinde Menschen geplant war, um Inhaltsstoffe auf Verpackungen "lesbar" zu machen. Doch schnell wurde klar: Wir alle brauchen mehr Data Literacy beim Essen.

Wir sprechen darüber, warum Hersteller Allergene auf 5.000 verschiedene Arten schreiben, wie der globale GDSN-Datenpool funktioniert und warum wir eine digitale Schnittstelle brauchen, um den "Mental Load" beim Einkaufen endlich zu reduzieren.

Was du in dieser Folge lernst:

Warum "High Protein" Marketing oft an der Wahrheit vorbeigeht.

Wie Meike aus dem UX-Design zur "Frau mit der Blinden-App" wurde.

Das Chaos der Inhaltsstoffe: Warum 14 Allergene zu fast 5.000 Schreibweisen führen.

Wie der GDSN-Datenpool für mehr Transparenz sorgt (und wo die Eigenmarken schwächeln).

Die Vision eines inklusiven und stressfreien Einkaufs für die gesamte Gesellschaft.

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Buchempfehlung von Meike: Herr aller Dinge – Andreas Eschbach

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00:00 Intro: Data Literacy am Supermarktregal

03:52 Meikes Reise: Von der Innenarchitektur zum UX-Design für Blinde

07:46 Warum wir alle beim Einkaufen "struggeln" (Diabetes, Allergien, Lifestyle)

11:27 Die "High Protein"-Falle & künstliche Süßstoffe

15:30 Shrinkflation & die Herausforderung für Daten-Laien

17:17 Die Lösung: Mental Load reduzieren durch die SoVi App

23:11 GDSN & Open Food Facts: Woher kommen die Lebensmitteldaten?

26:13 Die Datenlücke bei Handelsmarken & Eigenmarken

31:25 Spicy Anekdote: 4.996 Schreibweisen für 14 Allergene

40:06 Vision 2026: Der perfekte, inklusive Lebensmitteleinkauf

50:33 Abschluss & Buchtipp: "Herr aller Dinge"

Der EdChat – Wie Identifikation die KI Akzeptanz stärkt | Alexandra Feix

Thu, 26 Feb 2026 00:00:00 +0200

Was passiert, wenn ein Traditionsunternehmen wie Vossloh seinen Gründer digital wiederauferstehen lässt? In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA spricht Christian Krug mit Alexandra Feix, Managerin für Data & AI bei Vossloh, über eines der spannendsten KI-Projekte im deutschen Mittelstand: den EdChat.

Alexandra erklärt, warum sie sich bewusst gegen ein anonymes "Vossloh GPT" und für die Personifizierung durch den Firmengründer Eduard Vossloh entschieden haben, um Ängste abzubauen und die Identifikation zu stärken. Du erfährst, warum Vossloh auf einen model-agnostischen Ansatz setzt, wie sie mit RAG (Retrieval Augmented Generation) Ordnung in ihre Daten bringen und warum 80-Prozent-Lösungen im Change-Prozess oft wertvoller sind als deutsche Perfektion.

Themen dieser Folge:

EdChat: Vom Chatbot zum digitalen Teamkollegen.

Use Cases: Automatisierte Datenextraktion für Nachhaltigkeitsberichte und Qualitätsmanagement.

Technik: Warum eine eigene Plattform flexibler ist als Standard-Lösungen.

Kultur: Roadshows und Community-Building als Schlüssel zum KI-Erfolg.

Hör rein und erfahre, wie du KI-Projekte im Unternehmen wirklich zum Fliegen bringst!

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Buchempfehlung von Alex: The Heroine's Journey - Maureen Murdock

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00:00 Intro: Eduard Vossloh steht digital wieder auf

01:59 Wer ist Alexandra Feix? Vom SAP BI zur KI-Managerin

03:07 Was ist EdChat? Die Identität des Gründers als Interface

06:51 Erfolgskriterium Menschlichkeit: Identifikation statt Abstraktion

13:14 ROI & Messbarkeit: Wie bewertet man den Erfolg von KI?

14:31 Praktische Use Cases: Nachhaltigkeit & Qualitätsmessung

16:52 Warum ein eigener Wrapper? Modell-Agnostik als Strategie

18:48 Deep Dive: RAG, Vektor-DBs und das Datenchaos

23:44 80% vs. 100%: Warum Quick Wins die Transformation retten

35:58 Interne Akzeptanz: Die Rolle der AI-Community

45:10 Empathie vor Ort: Die physische KI-Roadshow

49:36 Ausblick 2026: Microsoft, Copilot & Agentic Tools

50:19 Abschlussfragen: Gaming-Soundtracks & Buchempfehlungen

Bullsh#t in Arztbriefen: Wenn Daten lebensgefährlich werden | Laura Dalhaus

Thu, 19 Feb 2026 00:00:00 +0200

Wenn du nach einer OP „halb kaputt“ auf die Straße geschubst wirst, hat das meist einen Grund: Die Grenzverweildauer ist erreicht.

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA spricht Christian Krug mit der Medizinerin, Buchautorin und Podcasterin Laura Dahlhaus über die nackten Zahlen hinter unserem Patientendasein.

Warum verbringen niedergelassene Ärzte 61 Arbeitstage pro Jahr rein mit Bürokratie? Warum sind Arztbriefe oft so fehlerhaft, dass sie lebensgefährlich werden können? Und warum belohnt unser System „Fälle“ statt tatsächlicher Gesundheit?

Was du in dieser Folge lernst:

Arztzeitmangel: Warum die Administration die Behandlung frisst.

Daten-Chaos im Krankenhaus: Das Risiko von fehlerhaften Entlassbriefen und „Bullshit-Daten“.

KI als Rettung? Wie künstliche Intelligenz heute schon als Sparringspartner für komplexe Diagnosen genutzt wird.

Die Ökonomisierung der Heilung: Warum Krankenhäuser gezwungen sind, Geld zu verdienen, und was das für Patienten bedeutet.

Eine schonungslos ehrliche Analyse über ein System, das mehr Daten produziert als Heilung verspricht und wie wir den Fokus zurück auf den Menschen lenken können

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Buchempfehlung von Laura: Selbstbild – Carol Dweck

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00:00 Intro: Wenn die Grenzverweildauer dich auf die Straße schubst

01:53 Gastvorstellung: Laura Dalhaus & die Note „5-“ für unser System

03:15 Der Bürokratie-Schock: 61 Tage Formulare statt Patienten

06:30 Das Drama der Arztbriefe: Datenchaos und „Copy-Paste“-Gefahren

12:15 Krankenhaus-Ökonomie: Warum Oma Hertha Platz machen muss

17:45 KI im Einsatz: Brainstorming-Partner vs. blindes Vertrauen

24:40 Leitlinien & Klimaschutz: Warum dein Asthma-Spray politisch ist

28:10 Die nackten Zahlen: Wo versickern die 315 Milliarden Euro?

31:20 Fälle vs. Bedarf: Die perverse Logik der Abrechnung

40:15 Pharma-Standort Deutschland: Rekord-Zulassungen & hohe Kosten

48:10 Die Zukunft: Zwischen Leistungskürzungen und Daten-Ehrlichkeit

50:40 Ein Tabu brechen: Über das Sterben und die Endlichkeit reden

53:20 Abschlussfragen: Warteschleifen-Hölle & Buchtipps

AI First: Buzzword oder Business-Booster? | Felix Schlenther

Thu, 12 Feb 2026 00:00:00 +0200

"AI First" – oft nur ein Buzzword in Powerpoint-Folien, aber selten gelebte Realität. Viele Unternehmen kaufen Lizenzen, aber die Mitarbeiter nutzen KI höchstens, um eine E-Mail zu formulieren. Das ist zu wenig.

In dieser Folge von Unf#ck Your Data spreche ich mit Felix Schlenther, Gründer von AI First. Felix zeigt uns, warum der klassische Ansatz "Wir suchen jetzt Use Cases" oft scheitert und stellt seine Methode "Use then Case" vor. Er erklärt, wie man Teams wirklich dazu bringt, KI als Hebel für Produktivität zu nutzen, ohne dabei im Daten-Chaos zu versinken.

In dieser Folge erfährst du:

Use then Case: Warum du Mitarbeiter erst in die Nutzung bringen musst, bevor du Use Cases definierst.
Produktivität skalieren: Wie KI durchschnittlich 4 Stunden pro Woche und Mitarbeiter einspart und was du mit dieser Zeit anstellst.
Service as a Software: Warum Geschäftsmodelle wie Beratungen und Kanzleien vor einem radikalen Umbruch stehen.
People, Processes, Products: Der Dreiklang für eine erfolgreiche KI-Transformation.

Viel Spaß beim Zuhören und "Unf#cking" deiner KI-Strategie!

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Buchempfehlung von Felix: Autobiographie eines Yogi - Paramahansa Yogananda

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00:00 Intro: AI First – Buzzword oder Realität?

03:30 Was CEOs wirklich wollen: Produktivität statt KI-Hype

09:20 Die UX-Hürde: Warum Chat-Interfaces nicht intuitiv sind

10:18 Der Ansatz "Use then Case": Erst machen, dann planen

14:26 Praxis-Hack: Der KI-Assistent & Markdown-Profile

19:54 Moonshots vs. Quick Wins: Wo fängt man an?

23:30 Skalierung: Mehr Output ohne mehr Headcount

33:41 Service as a Software: Die Bedrohung für Berater & Anwälte

40:48 People, Processes, Products & Agentic AI

46:30 Tool-Tipp: Whisper Flow & Buchempfehlung

KI-Prognose 2026: Platzt die Agenten-Blase? | Zamina Ahmad

Thu, 05 Feb 2026 00:00:00 +0200

Willkommen im Jahr 2026! In dieser Folge von "UNF#CK YOUR DATA" wagt Host Dr. Christian Krug gemeinsam mit Data-Expertin Zamina Ahmad (Gründerin von Shades & Contrasts und Co-Founder ZAQ) einen tiefen Blick in die digitale Glaskugel.

2025 sollte das Jahr der AI-Agenten sein – doch hat sich der Hype bestätigt oder stehen wir vor einer Blase, die bald platzt? Zamina und Christian diskutieren Tacheles über den Stand der Dinge und warum wir im B2B-Bereich eine harte Grenze zwischen Spielerei und echter Automatisierung sehen.

In dieser Folge erfährst du:

- AI-Agents & Hype: Warum autonome Agenten in Unternehmen noch immer auf sich warten lassen und ob Lis l‘Orange mit ihrer Warnung recht behält.

- AI-Native vs. Legacy: Wie Startups heute Prozesse komplett ohne Backoffice planen, während etablierte Firmen noch Rechnungen manuell freigeben.

- Job-Transformation: Warum der klassische "Data Analyst" ausstirbt und durch strategische Rollen ersetzt wird.

- Customer Experience: Ein Praxisbeispiel vom Oura-Ring, wie KI-Support den Menschen in den Schatten stellt.

- Zukunftsmusik & Ethik: Von Ray Kurzweils Longevity-Prognosen für 2040 bis hin zum Problem des neuen "Daten-Kolonialismus".

Hör rein, wenn du wissen willst, was 2026 wirklich wichtig wird und warum du deine administrativen Prozesse lieber heute als morgen abgeben solltest.

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Buchempfehlung von Zamina: Menschheit 2.0 – Ray Kurzweil

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00:00 Intro: Von verpixelten Bildern und dem Jahr 1983

01:41 Vorstellung Zamina Ahmad: Karriereweg und Gründung von ZAQ

03:01 Wildtake 2026: Platzt die Blase der KI-Agenten?

04:16 Markt-Split: B2C (OpenAI) vs. spezialisierte B2B-Systeme (Anthropic)

05:26 Die Grenze der Automatisierung in etablierten Unternehmen

06:46 AI-Native Startups: Erfolg ohne großes Mitarbeiter-Imperium

08:02 Der Stolperstein: Warum wir noch immer Rechnungen manuell freigeben

11:14 Business vs. Data: Normalfall-Kontrolle vs. Anomalie-Erkennung

15:55 Verdrängungswettbewerb: Wann AI-Native-Dienste die Marktführer schlagen

19:07 Der Aufstieg des AI-Entrepreneurs im digitalen Sektor

22:13 Job-Wandel: 90% der Data Analyst Aufgaben übernimmt die KI

24:36 Verpennte Automatisierung: Das Erbe der S-Verweise und Excel-Listen

29:01 Warum KI erst funktioniert, wenn Stakeholder wissen, was sie wollen

32:27 Best Practice: Wie ein KI-Chatbot den Oura-Ring Support revolutioniert

36:10 Handwerk & Robotics: Warum der Fliesenleger vorerst sicher bleibt

40:44 Vision 2040: Longevity, 120 Jahre Lebenszeit und Microchips

45:27 Ethik-Check: Gesundheit als Klasseneigenschaft & die Lotterie Krebs

50:04 Datenkolonialismus: Labeling im globalen Süden für den Wert im Norden

55:18 Abschlussfragen: Südafrikanische Ohrwürmer und Buchempfehlungen

Daten statt Templates: Das Fotobuch neu gedacht | Tim Schäfer

Thu, 29 Jan 2026 00:00:00 +0200

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

9 von 10 KI-Ideen sind Müll? Raus aus dem PoC Prison | Luise Freese

Thu, 22 Jan 2026 00:15:00 +0200

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

Mensch vs. ChatGPT: Wer gewinnt beim "geilen Scheiß" | Melanie Hölting-Eckert

Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 +0200

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

Excel-Hölle beenden: PIM-Einführung in Rekordzeit | Carlos Perry

Thu, 08 Jan 2026 00:15:00 +0200

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

Ist die Wurst die Zigarette der Zukunft? Die Daten zur Ernährungswende | Godo Röben

Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 +0200

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")

Self-Service vs. Single Point of Truth: Wer rettet das Fest? | Artur König

Thu, 25 Dec 2025 00:00:00 +0200

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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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")

Werbung für Gen Z ist sinnlos – warum Stilgruppen wichtiger als Zielgruppen sind | Toan Ngyuen

Thu, 18 Dec 2025 00:15:00 +0200

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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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

Data Strategy Unlocked: Warum Daten nicht im Vakuum existieren dürfen | Isabelle Kes & Julius Kayser

Thu, 11 Dec 2025 00:00:00 +0200

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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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 und KI - Wie Continental die KI Transformation meistert| Dubravko Dolic

Thu, 04 Dec 2025 00:00:00 +0200

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

Humor im Data Storytelling - Mit Leichtigkeit und Verbindung zum Ziel | Nadine Keil

Thu, 27 Nov 2025 00:00:00 +0200

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

Digitale Transformation - Wie die IT vom Enabler zum Innovator wird | André Sauer

Thu, 20 Nov 2025 00:15:00 +0200

Die Digitalisierung ist nicht das Thema des CIO, heißt es in vielen Unternehmen. Aber ohne ihn geht’s dann eben auch nicht. Wie kann die Rolle eine Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit André Sauer, Gründer von NextCIO.

Gefühlt ist der CIO oder IT-Leiter in vielen deutschen Unternehmen einer der wichtigsten C-Level. Das Thema Digitalisierung oder gar die KI Transformation traut man ihm aber oft dennoch nicht zu. Irgendwie paradox. Denn genau das könnte oder sollte ja auch eine der Kernstärken der IT sein.

Denn für die Digitalisierung und digitale Transformation werden nicht mit Zettel und Stift, auch nicht mit Excel und Servern im Keller passieren.

Natürlich muss der Business Mehrwert im Fokus stehen und die Bedürfnisse der Fachbereiche und Kunden sind der zentrale Dreh- und Angelpunkt.

Nur ohne ein gute Strategie und solide Umsetzung wird es in Chaos und Stückwerk enden.

Fachbereiche mit geeigneten Tools versorgen heißt eben nicht, dass jeder kaufen und bestellen kann was er/sie möchte und sich die IT dann um die Wartung kümmert.

Es heißt gemeinsam ein Toll zu suchen, das die Anforderungen erfüllt. Gewisse Standards erfüllt und auch zentral gewartet werden kann.

Denn nur dann kann die IT auch die Unterstützung liefern, die das Business braucht.

Es ist und bleibt ein Teamsport.

Am Abschluss lässt André dann noch Satz raus der viele IT Leiter wohl erstmal nicht mehr schlafen lässt:

Alles was in die Cloud kann sollte in die Cloud!

Denn der Gewinn an Flexibilität und Unabhängigkeit von der eigenen Hardware sind den Preis wert.

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Buchempfehlung von André: Sun Tzu – The art of war

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00:00 Einführung in die digitale Transformation

02:51 Unterschied zwischen Digitalisierung und digitaler Transformation

05:50 Die Rolle des CIO in der digitalen Transformation

08:37 Herausforderungen der IT-Abteilungen

11:42 Die Notwendigkeit von Chief Data Officers

14:41 Die Rolle des Chief Digital Officers

17:31 Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen

20:37 Standardisierung und Harmonisierung in der IT

23:39 Prozessoptimierung durch Projektmanagement-Tools

25:52 Schatten-IT und ihre Herausforderungen

28:31 Die Rolle der IT als Business-Enabler

32:16 Wagniskapital in der IT

38:48 Cloud vs. On-Premise: Die Zukunft der IT-Infrastruktur

45:45 Edge Computing und Cloud-Datenmanagement

48:16 Cybersecurity und Cloud-Sicherheit

51:18 Business Continuity und Cloud-Architektur

55:09 CIOs und digitale Transformation

01:00:00 Die Rolle von KI in der Cloud

01:01:23 Praktische Tipps für Cloud-Lösungen

Data Communities - Gemeinsam Lernen, Wachsen und Werte schaffen | Eva Murray

Wed, 12 Nov 2025 00:00:00 +0200

Community heißt Freizeit statt Arbeit für die Mitarbeitenden? Mitnichten, denn interne und externe Communities können echten Mehrwert schaffen. Wie das geht und wo der ROI liegt, darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Eva Murray, Karriereberater für Data und AI.

Das soll jetzt keine Werbung für Tableau sein, aber Community Management konnte das Tool. Zumindest vor der Übernahme durch Salesforce.

Denn Tableau schaffte es Data Leute zusammen zu bekommen und einen Austausch zu schaffen. Ohne direkte Werbung oder Verkaufsveranstaltung.

Natürlich klingen diese Treffen erstmal nach einer lustigen Freizeitveranstaltung, aber tatsächlich geht es dort auch richtig inhaltlich und technisch zur Sache.

So bilden sich Mitarbeitende hier oft in ihrer Freizeit weiter in einem Tool, das die dann im Job nutzen. Mehr kann man sich doch nicht wünschen.

Auch der Austausch ist gut, denn manchmal haben andere Probleme bereits gelöst, an denen man selbst noch tüftelt oder haben gute Tipps.

In dieser Gemeinschaft von Gleichgesinnten ist der Austausch leichter möglich.

Daneben geht natürlich auch etwas Strahlkraft an das Unternehmen weiter, wenn die eigenen Mitarbeitenden hier zeigen woran sie arbeiten.

Aber keine Angst niemand muss seine Mitarbeitenden auf externe Seminare schicken. Auch intern können Data Communities einiges bewegen. Oft sitzen Mitarbeitende ja nicht in einem zentralen Data Team, sondern in den Fachabteilungen. Auch wenn sie dort tolle Arbeit leisten, so fehlt oft der Austausch mit technisch ähnlichen Personen. Somit auch ein wichtiger Teil des Lernens durch gemeinsames Diskutieren oder Arbeiten.

Damit dies trotzdem einen Platz hat sind wieder genau kleine Communities ein toller Anfang. Natürlich ist der Start nicht immer ganz trivial.

Deshalb geben Eva und ich dir heute ein paar praktische Tipps an die Hand wie du deine eigene kleine Datengemeinschaft aufbaust.

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Buchempfehlung von Eva: Patrick Grant - Less

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00:00 Die Bedeutung von Communities für Mitarbeitende

04:38 Öffentliche vs. interne Data-Communities

09:42 Der Mehrwert von externen Communities für Unternehmen

14:38 Networking und Wissensaustausch in Communities

19:21 Die Rolle von Unternehmen bei der Förderung von Communities

20:12 Ergebnisse und Sackgassen im Arbeitsprozess

23:36 Die Bedeutung interner Communities

27:27 Employer Branding durch Community Engagement

29:44 Wissenstransfer und Problemlösung in Communities

35:10 Interaktion und Engagement in Communities

38:52 ROI und Business Case für Communities

40:31 Die Bedeutung von klarer Kommunikation im Unternehmen

45:54 Erste Schritte zur Bildung einer Data Community

50:59 Gemeinsame Erlebnisse und Events in der Data Community

52:26 Erfahrungen und Empfehlungen aus der Data Community

KI in Pharma - Effizienz steigern und Leben verbessern - Wo und wie? | Christof Layher

Thu, 06 Nov 2025 00:15:00 +0200

Bei der Entwicklung von Arzneimitteln geht es nicht nur um viel Geld, sondern vor allem auch um Menschenleben. Wie kann uns KI hier helfen bessere Medikamente schneller oder sicherer an den Markt zu bringen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Christof Layher, selbständiger IT Stratege für Life Science und Host des Chaoshacker Podcasts.

Die Zulassung neuer Medikamente ist nicht nur langwierig, sondern auch sehr teuer. Um das Ganze dann noch dramatischer zu machen stehen bei im schlimmsten Fall Menschenleben auf dem Spiel oder zumindest das Wohlbefinden.

Aber genau hier gibt es spannende Anwendungspotentiale für KI. Einige lassen sich dabei aus anderen Bereichen ableiten andere sind hoch spezifisch.

In der Administration und Regulation geht es um Texte, Gesetze und Verordnungen, gerne auch in mehreren Sprachen. Die Anwendung von Sprachmodellen drängt sich hier ja schon fast auf. Natürlich immer mit einem etwas sorgfältigerem Blick fürs Detail, aber oft gewinnt eben der erste am Markt und da können Tage entscheiden.

Aber schon in der frühesten Phase, dem Finden von potentiellen Wirkstoffen kann KI helfen. So können Modelle der Moleküle helfen gute Kandidaten zu finden. Denn 90% aller Wirkstoffzulassungen scheitern irgendwo auf dem Weg. Wenn du früher aussortierst sparst du Zeit und Geld.

Und so geht es weiter durch den ganzen Lebenszyklus des Medikaments. KI Systeme können helfen die Studien gut zu gestalten, geeignete Testzentren zu finden, Tierversuche zu reduzieren oder ganz abzuschaffen und sogar die Plazebogruppe kann zum Teil simuliert werden.

Was viele außerhalb der Branche nicht wissen: Jedes Arzneimittel muss ständig überwacht und überprüft werden. Gerade hier können KI System helfen die Daten zu sammeln oder erfassten. Denn auch ein Blogeintrag oder die Diskussion in online Foren kann Hinweise auf seltene Nebenwirkungen geben. Und dann natürlich direkt in der Auswertung.

Aber warum ist das alles oft nicht so einfach und was muss ich dabei beachten?

Die Antworten geben wir in der Folge.

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00:00 Einführung in den Podcast und die Gäste

02:36 Daten in der Pharmaindustrie und KI-Anwendungen

05:27 Herausforderungen bei der Medikamentenentwicklung

08:09 Die Rolle von KI in der Wirkstoffforschung

11:05 Klinische Studien und deren Phasen

13:53 Herausforderungen bei klinischen Studien und Studiendesign

22:41 Einsatz von KI in der Dokumentation

24:43 Risiken und Kontrollen in der klinischen Forschung

26:24 Effizienzsteigerung durch KI

27:14 Wettbewerb und Zeitdruck in der Medikamentenentwicklung

29:10 Herausforderungen bei seltenen Krankheiten

31:20 Optimierung der Studienplanung mit KI

34:07 Teilnehmerrekrutierung durch KI

36:00 Synthetische Kontrollarme in klinischen Studien

43:37 Digitale Zwillinge in der Forschung

46:51 Erklärbare KI und ihre Bedeutung

48:10 Pharmakovigilanz: Sicherheit nach der Zulassung

50:28 Die Rolle von KI in der Pharmakovigilanz

53:42 Herausforderungen und Chancen in der Arzneimittelentwicklung

58:30 Abschlussgedanken und Ausblick auf zukünftige Themen

OpenAI wird OnlyAI? Was macht KI mit unseren Beziehungen? | Elisabeth l‘Orange

Thu, 30 Oct 2025 00:00:00 +0200

Von „KI wird Krebs heilen“ zu „Erotische Chats für Erwachsene“, die Richtungsänderung von OpenAI wirft Fragen auf! Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Elisabeth l’Orange Partnerin für AI & Data bei Deloitte und Host des Podcast Tech & Tales.

Warum geht OpenAI diesen Weg und fasst ein so ungeliebtes „Schmuddelthema“ an, während sich die Wall Street normalerweise von der Erwachsenenunterhaltung so weit wie möglich fern hält?

Nun die Vermutung liegt nahe, dass OpenAI die Nutzung seiner Modelle und potentielle Geldströme verfolgt hat und nun seinen Anteil vom Kuchen abhaben möchte.

Also können wir in Anlehnung and OnlyFans jetzt den OnlyAI Chat haben?

Neben den finanziellen Aspekten stellen sich damit natürlich auch andere Fragen.

Wenn wir Beziehung welcher Art auch immer, von Freundschaft über Therapie bis zu Liebe und Erotik mit Maschinen aufbauen. Wie verändert das unsere Beziehungen zu echten Menschen?

Chatbots die darauf optimiert sind uns ein gutes Gefühl zu geben und uns zu bestätigen sind natürlich bequemer und angenehmer als Menschen die uns auch mal widersprechen.

Allerdings hindert uns das natürlich daran zu wachsen, Reibung auszuhalten oder auch mit Rückschlägen umzugehen. Unsere Resilienz sinkt.

Wiegen all diese Nachteile die Vorteile auf, die hier möglich sind?

Denn natürlich ist die Erwachsenenunterhaltung ein Business das zu Recht für viele Themen in der Kritik stehen.

Kann die Ausbeutung von Menschen hier durch KI eingedämmt oder verhindert werden?

Und wie müssen hier die Regeln der Ethik greifen? Was darf KI hier tun und darstellen und was nicht?

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00:00 Einführung in die Welt der KI und Social Media

02:34 Die Rolle von KI in persönlichen Beziehungen

05:38 Therapie und KI: Eine neue Art der Unterstützung

08:35 Die Herausforderungen der KI in der Erotikindustrie

11:33 Gesellschaftliche Implikationen von KI und Prostitution

13:49 Regulierung und ethische Fragen in der KI-Nutzung

16:44 Zukunftsausblick: KI, Content und die Grenzen der Technologie

20:06 Die Herausforderungen bei Bildtrainingsdatensätzen

23:20 Ethik und Verantwortung in der KI-Entwicklung

24:27 Die Auswirkungen von KI auf zwischenmenschliche Beziehungen

29:16 Die Rolle von sozialen Interaktionen in der digitalen Welt

33:09 Kinderschutz und KI: Eine notwendige Diskussion

37:29 Gesellschaftliche Isolation und die Suche nach Verbindung

39:03 Bots und ihre Interaktionen

41:25 Bewusstsein und Emotionen in KI

45:14 Zukünftige Gefahren der KI

47:06 Praktische Anwendungen von KI im Alltag

KI Strategie braucht Menschen für den Unternehmenserfolg | Tiankai Feng

Thu, 23 Oct 2025 00:15:00 +0200

Wenn die KI Agenten und anderen Systeme bald Live sind und die lästige Arbeit machen, dann können wir ja die ganzen Menschen entlassen. Warum das eine wirklich miese Idee und warum eine gute KI Strategie Menschen im Mittelpunkt braucht. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Tiankai Feng, Director Data & AI Strategy bei Thoughworks und Buchautor von „Humanizing AI Strategy“.

Stell dir KI mal wirklich wie eine technische Revolution vor. Zum Beispiel als der Webstuhl die Weber*innen begann zu „ersetzen“. Auch ein Webstuhl ist nicht perfekt und macht Fehler, wie eine KI. Gerade zu Beginn der technischen Umstellung müssen diese Systeme überwacht geprüft und verbessert werden.

Und wer wäre jetzt besser geeignet die Ergebnisse eines KI Systems zu bewerten und verbessern als genau die Menschen, die bisher „gewebt“haben?

Das sind genau die Expert*innen, die dein Unternehmen und ihre Arbeit sehr gut kennen. Sie wissen was ein gutes Ergebnis ist und was Mist. Auch wo welche Fehler passieren und wie die sich äußern oder versteckte Informationen liegen der KI fehlen.

Wenn du diese Leute jetzt vor die Tür gesetzt hast, dann wird’s natürlich hart mit der KI Transformation.

Aber wie stellst du es jetzt an, dass die Menschen im Mittelpunkt deiner KI Transformation stehen? In seinem neuen Buch „Humanizing AI Strategy“ adaptiert Tiankai das 5C-Framework der Datenstrategie auf die neuen Herausforderungen im KI Bereich.

Gemeinsam sprechen wir darüber was sich hinter den 5 Begriffen (Competence, Collaboration, Communication, Creativity und Conscience) verbirgt und wie du es mit diesem Framework schaffst die wichtigen Eckpfeiler der KI Strategie abzusichern.

Und nebenbei haben wir auch noch jede Menge Spaß.

Gerappt wurde leider nicht ☹

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Humanizing Data Strategy: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/shop/article/53601701/tiankai_feng_humanizing_data_strategy.html

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00:00 Einführung in die Welt der Daten und KI

02:48 Humanizing AI Strategy: Der Mensch im Fokus

05:50 Die Rolle der Menschen in der KI-Ära

08:36 Das 5C-Framework für KI-Strategien

11:44 Kompetenz und Zusammenarbeit in der KI-Welt

14:27 Kommunikation zwischen Mensch und Maschine

19:49 Die Bedeutung menschlicher Interaktion in der Kundenkommunikation

23:22 Buzzwords und deren Definitionen in der Unternehmenskommunikation

26:36 Datenprodukte und deren klare Definition

31:55 Die Zukunft der Kreativität und die Rolle der KI

35:32 Herausforderungen für Agenturen in der KI-Ära

38:54 Historische Daten und ihre Probleme

40:10 Bias und ethische Anwendungen von KI

41:05 Falsche Informationen und ihre Gefahren

42:13 Kompetenz und kritisches Denken

42:51 Umsetzung der KI-Strategie

44:22 Bewusste Bias und persönliche Erfahrungen

46:39 Zusammenarbeit mit KI

48:31 Motivation hinter dem Schreiben von Büchern

50:26 Zukunftspläne und Buchprojekte

!RE-UPLOAD! KI-Agenten oder Agentic-AI? Wo stehen wir 2025 und wie bekommst du die zum Laufen? | Barbara Lampl

Mon, 20 Oct 2025 00:00:00 +0200

Ein Anbieter hatte Probleme mit dem Intro/Outro - Deshalb müssen wir die Folge nochmal hochladen!

Sorry für die Verwirrung!

Das Jahr 2025 wurde als das Jahr der Agenten aufgerufen. Aber wo stehen wir? Oder ist es nur das Jahr des Agentenhypes? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Barbara Lampl (aka AI Babsi)

Das große Versprechen der AI Hersteller und Bubble: 2025 wird das Jahr der KI Agenten. Diese werden voll automatisiert für uns arbeiten.

Die schlechte Nachricht: Ganz so leicht war es dann doch nicht.

Die gute Nachricht: Wir sind weiter als Barbara Anfang des Jahres dachte.

Aber ein vollumfänglicher Agent der alles kann fliegt eben leider noch nicht.

Wir sind allerdings auf deinem guten Weg die ersten Agenten mit gewissen Einschränkungen voll produktiv zu sehen.

Warum Einschränkungen? Weil die Welt eben sehr komplex ist und die Systeme noch gewisse Limitationen haben. Ein agentisches Framework tut sich eben eine einem engen Bereich leichter als in einem sehr offenen Feld.

Und aus Sicherheitsgründen ist es ratsam am Anfang die Agenten sowohl technisch als auch inhaltlich erstmal begrenzt zu testen.

Also ohne ihm direkt Adminrechte auf allen Systemen zu geben. Sonst kann die Produktion stillstehen oder dein Betriebsvermögen für einen guten Zweck gespendet werden.

Wie bekommen wir diese Dinger dann zum Laufen?

Laut Barbara brauchen wir dazu drei Dinge, damit der Erfolg überhaupt möglich ist:

1) Ein Evaluationskonzept

2) Ein Semantic Layer

3) Ein Memory Layer

Mit dem Evaluationskonzept stellst du sicher, dass der Agent das tut was er soll und zwar innerhalb gewisser Parameter. Und zwar immer. Also nicht nur am Anfang sondern so lange das Ding läuft.

Das Semantic Layer erklärt dem Agenten dein Unternehmen, denn da ist hoffentlich nicht komplett in den Trainingsdaten eines öffentlichen Herstellers abgebildet.

Und das Memory Layer sorgt, dafür dass der Agent dann auch eine gewisse Orientierung hat was aktuell, was veraltet und was nicht mehr relevant ist.

Und noch einer der wichtigsten Punkte:

KI ist kein Projekt mit Enddatum!

Diese Systeme müssen auch betrieben werden, das heißt Evaluierung endet nicht 😉

Erwähnte Folgen:

Babsi 1.0: https://open.spotify.com/episode/1EmZJb1k9iVdydeG4oF2Jl?si=d6a3e8d6956d4fcd

Babsi 2.0: https://open.spotify.com/episode/7I8inz4CgUGAGwJ5r3SEIr?si=831f268000d34ad4

Sebastian KI Agenten: https://open.spotify.com/episode/0VClcj0U2Ba3BSjkFGcrg7?si=2b8f62b3d62f46fc

Larysa: https://open.spotify.com/episode/36h5wz8yy6pteOEjnYUNyd?si=c83d98e63fc149d5

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Buchempfehlung von Barbara: The AI Engineer's Guide to Surviving the EU AI Act - Larysa Visengeriyeva

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00:00 Einführung in den Datenpodcast

02:50 Agenten und ihre Definitionen

05:54 Die Rolle von KI-Agenten in der Praxis

08:46 Proaktive vs. reaktive Agenten

11:42 Herausforderungen und Evaluierung von Agenten

14:36 Zukunftsausblick auf KI-Agenten

18:38 Risiken von Prompt Injection

22:58 Scraping und seine Gefahren

25:17 Berechtigungsmanagement bei Agenten

27:26 Herausforderungen in großen Organisationen

30:11 Fortschritte in der Agententechnologie

31:47 Semantische und Memory-Layer in Agenten

35:45 Die Herausforderung der Semantik in Unternehmen

36:50 Die Bedeutung von Memory Layers

39:23 Langzeit- und Kurzzeitpräferenzen in der KI

41:07 Die Notwendigkeit von Memory Layers für Agenten

43:17 Evaluationskonzepte und die Rolle von LLMs

45:28 Human in the Loop und Entscheidungsfindung

48:07 Zukünftige Herausforderungen in der Cybersecurity

50:18 Buchempfehlung und die Bedeutung von AI-Governance

KI-Agenten oder Agentic-AI? Wo stehen wir 2025 und wie bekommst du die zum Laufen? | Barbara Lampl

Thu, 16 Oct 2025 00:00:00 +0200

Das große Versprechen der AI Hersteller und Bubble: 2025 wird das Jahr der KI Agenten. Diese werden voll automatisiert für uns arbeiten.

Die schlechte Nachricht: Ganz so leicht war es dann doch nicht.

Die gute Nachricht: Wir sind weiter als Barbara Anfang des Jahres dachte.

Aber ein vollumfänglicher Agent der alles kann fliegt eben leider noch nicht.

Wir sind allerdings auf deinem guten Weg die ersten Agenten mit gewissen Einschränkungen voll produktiv zu sehen.

Und aus Sicherheitsgründen ist es ratsam am Anfang die Agenten sowohl technisch als auch inhaltlich erstmal begrenzt zu testen.

Also ohne ihm direkt Adminrechte auf allen Systemen zu geben. Sonst kann die Produktion stillstehen oder dein Betriebsvermögen für einen guten Zweck gespendet werden.

Wie bekommen wir diese Dinger dann zum Laufen?

Laut Barbara brauchen wir dazu drei Dinge, damit der Erfolg überhaupt möglich ist:

1) Ein Evaluationskonzept

2) Ein Semantic Layer

3) Ein Memory Layer

Mit dem Evaluationskonzept stellst du sicher, dass der Agent das tut was er soll und zwar innerhalb gewisser Parameter. Und zwar immer. Also nicht nur am Anfang sondern so lange das Ding läuft.

Das Semantic Layer erklärt dem Agenten dein Unternehmen, denn da ist hoffentlich nicht komplett in den Trainingsdaten eines öffentlichen Herstellers abgebildet.

Und das Memory Layer sorgt, dafür dass der Agent dann auch eine gewisse Orientierung hat was aktuell, was veraltet und was nicht mehr relevant ist.

Und noch einer der wichtigsten Punkte:

KI ist kein Projekt mit Enddatum!

Diese Systeme müssen auch betrieben werden, das heißt Evaluierung endet nicht 😉

Erwähnte Folgen:

Babsi 1.0: https://open.spotify.com/episode/1EmZJb1k9iVdydeG4oF2Jl?si=d6a3e8d6956d4fcd

Babsi 2.0: https://open.spotify.com/episode/7I8inz4CgUGAGwJ5r3SEIr?si=831f268000d34ad4

Sebastian KI Agenten: https://open.spotify.com/episode/0VClcj0U2Ba3BSjkFGcrg7?si=2b8f62b3d62f46fc

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00:00 Einführung in den Datenpodcast

02:50 Agenten und ihre Definitionen

05:54 Die Rolle von KI-Agenten in der Praxis

08:46 Proaktive vs. reaktive Agenten

11:42 Herausforderungen und Evaluierung von Agenten

14:36 Zukunftsausblick auf KI-Agenten

18:38 Risiken von Prompt Injection

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25:17 Berechtigungsmanagement bei Agenten

27:26 Herausforderungen in großen Organisationen

30:11 Fortschritte in der Agententechnologie

31:47 Semantische und Memory-Layer in Agenten

35:45 Die Herausforderung der Semantik in Unternehmen

36:50 Die Bedeutung von Memory Layers

39:23 Langzeit- und Kurzzeitpräferenzen in der KI

41:07 Die Notwendigkeit von Memory Layers für Agenten

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Der Fachbereich hat Datenhunger - Wir stillen ihn oft nicht richtig | Stefan Franke

Thu, 09 Oct 2025 00:00:00 +0200

Wenn der Fachbereich Hunger auf Daten hat bekommt er Fast Food oder Rohkost. Aber satt wird er nicht. Warum ist das so und was bedeutet diese Küchenanaloge? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Stefan Franke, Mitarbeiter für Strategy and Transformation bei igefa.

Analogien sind ein tolles Mittel um komplexe Themen besser verständlich oder leichter verdaubar zu machen. Genau darum gehen wir heute in die Datenküche. Als Stefan aus der Chemie in den Einkauf wechselte hatte er andere Erwartungen an die Daten in Unternehmen. Statt R und Python begegnete er Excel.

Denn allzu oft bekommen Fachbereich Daten wirklich nicht gut zur Verfügung gestellt. Diese sind unzugänglich in System versteckt oder unverständlich und unauffindbar sicher im Datalake versenkt.

Und wenn die mal präsentiert werden, dann entweder als FastFood, hoch aggregiert einzelne Zahlen aber wertlos für Analysen oder als Rohkost. Haufenweise Tabellen und mit Glück eine Anleitung was daraus mal werden kann.

Beides führt nicht zum Erfolg.

Aber wie geht es besser?

Der Schlüssel heißt Kooperation und eine semantische Schicht. Eine Datenstruktur in der Daten für den Fachbereich verständlich dargestellt werden können, ohne bereits alle Analysen und Berechnungen vorweg zu nehmen.

Wird diese Schicht aufgebaut ist sie ein wichtiges Asset im Datenmanagement des Unternehmens. Fehlt sie ist das Chaos vorprogrammiert.

Stefan hatte auch einmal ein Thema das er mit herkömmlichen Datenbanken nicht gut lösen konnte. Eine Risikobetrachtung, die eine Stücklistenauflösung benötigte. Darin befand sich ein Zirkelbezug. Hier entdeckte er das erste mal Graphdatenbanken und Wissengraphen. Diese arbeiten nicht mit Tabellen, sondern über Beziehungen. Das hat viele Vorteile, ist aber auch kein Allheilmittel.

Wann solltest du diese Datenbanken einsetzen und wann lieber nicht?

Hör rein!

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Buchempfehlung von Stefan: Nachtzug nach Lissabon

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00:00 Intro und Vorstellung

05:43 Selbsthilfe im Fachbereich

08:43 Externe Daten im Einkauf

12:05 Den Fachbereich richtig mit Daten füttern

17:37 Tools lösen keine Probleme

22:14 Die semantische Schicht muss vorhanden sein

26:26 Wissengraphen als Lösungen für Stücklistenauflösungen

36:45 Mit dem Arbeiten kommt der Appetit auf mehr Daten

41:49 Graphen sind kein Allheilmittel

45:43 Modellieren in Graphen

55:14 Abschluss und Outro

F#CK Cancer – Krebs und Daten. Wann sie helfen und wann nicht. | Margarita Neumüller

Thu, 02 Oct 2025 00:00:00 +0200

Zahlen, Daten und Statistiken sind gerade in der Medizin extrem hilfreich. Wenn du aber eine furchtbare Diagnose bekommst obwohl deine Chancen dafür gering waren interessiert es nicht. Wann sind Daten bei malignen Erkrankung hilfreich und wann eigentlich egal für die Betroffenen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Margarita Neumüller, Manager Data & Analytics bei Aldi DX.

Durch die Daten und Erkenntnisse in der modernen Medizin haben wir viele Statistiken. Wir kennen Faktoren die das Risiko an Krebs zu erkranken senken oder erhöhen. Wie Alter, Geschlecht, Lebensstil das Risiko beeinflussen. Aber all das ist auf einmal egal, wenn du persönlich betroffen bist.

Es hilft nicht, dass die Chance nur 0,5% war, wenn du die eine Person bist, die es erwischt. Hier helfen Daten nicht nur nicht, sie zu erwähnen fühlt sich für die Betroffenen oft noch schlimmer an.

Margarita teilt in dieser Folge ihre persönliche Geschichte was sie nach ihrer Krebsdiagnose in der Behandlung erlebt hat.

Wie sich die Chemotherapie anfühlte und wie sich wieder zurück gekämpft hat in den Alltag und ein Leben ähnlich vor der Erkrankung.

Denn es gab auch Momente in denen ihr Daten und Tracking geholfen haben. Wie sind die Fortschritte? Wann kann ich mich wieder auf das verlassen was mein Körper mit mitteilt? Wie kann die Schritte zur Regeneration am besten gestalten? Wann brauche ich mehr Pausen?

Hier können Daten tatsächlich einen Mehrwert bringen. Wenn man sie trackt und sinnvoll im Auge behält.

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00:00 Einführung und Triggerwarnung

00:55 Persönliche Perspektive auf Gesundheitsdaten

02:15 Margaritas Diagnose und der Beginn der Behandlung

04:34 Statistiken und persönliche Erfahrungen mit Krebs

07:09 Empathie und der Umgang mit der Diagnose

09:32 Krebsforschung und persönliche Geschichten

11:44 Kontrolle und Entscheidungsfindung während der Behandlung

15:39 Wiedererlangung von Kontrolle durch Technologie

18:18 Überwachung der Gesundheit während der Chemotherapie

23:31 Erfahrungen mit Chemotherapie und deren Nebenwirkungen

29:54 Umgang mit der Unsicherheit und Lebensqualität nach der Behandlung

35:40 Immuntherapie und deren Bedeutung für die Genesung

38:09 Nachsorge und Kontrolle nach der Behandlung

40:29 Regelmäßige Untersuchungen und Nachsorgepläne

43:10 Arbeit und Flexibilität während der Nachsorge

45:02 Rückkehr zur Arbeit und persönliche Grenzen

48:36 Positive Entwicklung und Lebensqualität

49:53 Wichtigkeit von Vorsorgeuntersuchungen und Empathie

ESG Reporting – Der Nachhaltigkeitsbericht und wie man damit anfängt | Katharina Paulick

Thu, 25 Sep 2025 00:00:00 +0200

Der Nachhaltigkeitsbericht, das vergessene Schreckgespenst im Bereich Reporting. Kommt es nach dem KI Hype zurück oder war es nie wirklich weg? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Katharina Paulick, Green BPM Consultant.

Der letzte große Hype vor Gen-AI war das ESG Reporting, der Nachhaltigkeitsbericht. Gefühlt plötzlich müssen Unternehmen neben dem Finanzbericht auch einen geprüften Bericht über die Nachhaltigkeit ihrer Arbeit bringen.

Und das ist gar nicht so leicht.

Denn da geht es um jede Menge Daten.

Und ähnlich wie beim Finanzbericht gibt es nicht den einen Standard. Die EU-Taxonomie, CSRD, der deutsche Nachhaltigkeitskodex und noch mehr.

Das ist ein großer Kritikpunkt, die mangelnde Übersichtlichkeit.

Aber auch, dass die Standards noch nicht weit genug gehen und verbindlich genug sind. Denn zunächst schaffen sie erstmal nur Transparenz. Eine schlechte Nachhaltigkeitsleistung hat noch keine direkten Konsequenzen.

So nehmen es auch nicht alle zu ernst, obwohl Studien zeigen, dass nachhaltige Unternehmen langfristig wirtschaftlich erfolgreicher sind.

Denn Nachhaltigkeit heißt eben mehr als CO2-Neutralität und schon die ist schwer zu messen.

Also wie fangen wir an und wird Sustainability jetzt wieder wichtig?

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00:00 Einführung in ESG-Reporting und Nachhaltigkeit

03:00 Die Bedeutung der EU-Taxonomie und CSRD

05:53 Nachhaltigkeitsberichterstattung und ihre Herausforderungen

08:59 Finanzielle Anreize für nachhaltiges Handeln

12:06 Die Rolle von Unternehmen in der Nachhaltigkeit

14:56 Datenperspektiven im ESG-Reporting

18:02 Die drei Scopes der Nachhaltigkeit

21:09 Soziale und wirtschaftliche Nachhaltigkeit

23:59 Herausforderungen und Chancen der Diversität

26:59 Die Bedeutung von Datenkompetenz

30:03 Zukunftsausblick und Schlussfolgerungen

30:31 Nachhaltigkeit und politische Entscheidungen

32:17 Frauen in Führungspositionen und Nachhaltigkeit

34:06 ESG-Reporting: Herausforderungen und erste Schritte

37:19 Automatisierung und Digitalisierung im Reporting

40:02 Die Rolle von Software und Tools im ESG-Reporting

43:00 Nachhaltigkeit in der Unternehmensführung

46:41 Datenverarbeitung und ethische Überlegungen

49:45 Gesetzgebung und ihre Auswirkungen auf Nachhaltigkeit

51:23 Persönliche Werte und Kennzahlen im Alltag

Daten-Tun statt Datenstrategie - Wie du mit Daten endlich loslegst | Claudia Pohlink

Wed, 17 Sep 2025 00:15:00 +0200

Wie lang ist deine Datenstrategie? Wenn sie nicht auf eine Folie passt, dann ist sie zu groß und du verschwendest Zeit! Warum das so ist und wie wir von der Strategie ins Tun kommen, darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Claudia Pohlink, Chief Data Officer bei FIEGE.

So viele reden über Datenstrategie und KI Strategie und was da alles rein muss. Also sich lange mit sich selbst beschäftigen und rausfinden wo die Reise hingeht. Was wollen wir machen, wie wollen wir das erreichen.

Aber was kommt oft zu kurz? Genau das dann umzusetzen!

Und das ist viel wichtiger als große Werke zu erschaffen, die nichts bewirken.

Denn laut Claudia ist alles was nicht auf eine Folie passt zu viel für eine Datenstrategie.

Nach Christians Einwurf gesteht sie dann aber doch eine zweite Folie mit den Don’ts zu.

Am Ende bleibt es aber dabei: Umsetzung schlägt Planung.

Und damit diese Umsetzung gelingt braucht es ein Daten und KI Team, das schnell echten Mehrwert schafft. Auch wenn keiner mehr „Quick Wins“ hören kann, diese sind notwendig damit du weiterhin den Rückhalt hast an deinen Projekten zu arbeiten. Und auch genau diese Transparenz zu schaffen: Wann ist was fertig? Was können wir vom Datenteam erwarten? Ist einer dieser Quick Wins.

Aber wie sieht so ein Datenteam eigentlich idealerweise aus? Bei FIEGE hat Claudia dieses Team in zwei große Bereiche eingeteilt: Foundations und Solutions.

Während sich Foundations um die Grundlage wie Datenplattform, Mitarbeitenden-Enablement und Schulung, Data Governance (aka Data Management) und Self Service kümmert, geht in Solutions um die Entwicklung von Datenprodukten, für die kundennahen Abteilungen oder direkt für die Kunden.

Wie das dann aussieht und warum es für das eine Templates gibt und das andere Maßarbeit ist, das hörst du in dieser Folge.

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00:00 Intro und Einleitung

00:56 Claudia stellt sich vor

02:13 Strategie vs. Umsetzung: Ein provokanter Take

04:19 Die Balance zwischen Strategie und Ausführung

06:31 Die Bedeutung der Unternehmensstrategie

08:39 Die Rolle der Strategie in der Datenwelt

09:47 Datenstrategie und Technikstrategie: Eine Trennung

12:17 Die Notwendigkeit der Kommunikation zwischen Teams

12:54 Von der Strategie zur Umsetzung: Quick Wins

14:49 Transparenz und Kommunikation im Datenbereich

17:43 Die Definition von Quick Wins

20:01 Die Wichtigkeit von Sichtbarkeit und Transparenz

21:02 Die Umstrukturierung des Daten-Teams

22:27 Hybrides Modell: Zentral vs. Dezentral

24:07 Die Herausforderung der Datenkommunikation

25:59 Die Grundlagen der Daten- und KI-Strategie

27:54 Kundenlösungen und operative Unterstützung

29:47 Standardisierung von Datenprodukten

30:47 Aufbau eines effektiven Operating Models

34:11 Transparenz und Priorisierung im Team

37:12 Strategische Ausrichtung und KPI-Entwicklung

43:44 Finanzierung von Data-Teams und Innovation

49:03 Wagniskapital und Innovationsförderung

Data Leadership – Gute Führung in Daten- und KI-Teams | Stefanie Fröhner

Thu, 11 Sep 2025 00:00:00 +0200

Der beste Data Engineer wird Führungskraft und sammelt dann möglichst viele „Indianer“ ein um ein wichtiger Leader zu sein und viel Geld zu bekommen. Das klingt irgendwie total widersinnig. Ist es auch. Aber warum es trotzdem oft genau so passiert und wie es besser geht, darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Stefanie Fröhner, Gründerin von DatenMenschen.

Oft LinkedIn gibt es fast mehr Kalendersprüche zu Führung als sich dort KI-Experten tummeln, denn irgendwie hat da jeder eine Meinung dazu. Der Konsens klingt nach einer wilden Kreuzung aus Steve Jobs und Mutter Theresa und da sind wir noch bei den eher guten Posts und Sprüchen. Es sind auch ganz andere Perlen dabei.

Das Problem: Richtig Ahnung haben die wenigsten. Steffi hat allerdings 10 ihrer 15 Konzernjahre in Führungsrollen verbracht und das erfolgreich, wenn auch mit allen Höhen und Tiefen.

Eines wird ganz schnell klar: Führung ist keine Charaktereigenschaft oder ein Geschenk.

Führung ist eine Rolle und Aufgabe im Unternehmen.

In Datenbereich gibt es dabei ein paar besondere Herausforderungen, denn allzu oft werden eben Menschen befördert die gut mit Daten arbeiten. Also Engineers oder Scientists. Diese Fachgenies möchten den nächsten Schritt auf der Gehaltsleiter machen und landen so oft in Führungsrollen ohne dies wirklich zu wollen. Das führt dann schnell zu einigen Problemen. Denn wenn du es gewohnt bist gute Lösungen zur Verfügung zu stellen, dann tendierst du dazu dies auch in der neuen Rollen zu tun.

Das ist nicht nur einseitig und anstrengend, sondern blockiert auch die Entwicklung deines Teams. Und das ist ja eigentlich auch eine Aufgabe der Führungskraft.

Denn immer wieder wird Führung mit Personalmanagement gleichgesetzt. Und versteht das nicht falsch. Management geht neben dem Day Job und ist ein wichtiger Teil der Arbeit, aber eben nicht nur. Denn Führung braucht Zeit und ist damit oft ein full time, mindestens aber schnell ein part time Job mit 50-75% der Arbeitszeit.

Sowohl Steffi als auch Christian haben hier ihre eigenen Erfahrungen gemacht, die sie in der Folge teilen.

Demnächst starten auch die Data Leadership weeks von Stefanie, in denen noch mehr Data Leader zu Wort kommen.

Und weil das Thema so wichtig ist, haben wir uns extra Zeit genommen und die bisher längste Folge rausgeknallt!

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00:00 Führung im Datenbereich: Einleitung und Kontext

02:50 Die Bedeutung von Daten in Unternehmen

05:52 Führungskompetenzen im Datenbereich

08:51 Die Herausforderungen der Führung im Data-Bereich

11:47 Fachkompetenz vs. Führungskompetenz

14:57 Messung von Führungsqualität

17:57 Verantwortung und Delegation in der Führung

20:53 Der Einfluss von Change Management auf Führung

23:57 Feedback und kontinuierliche Verbesserung in der Führung

27:09 Die Rolle der Führungskraft im Team

29:56 Zusammenfassung und Ausblick

40:25 Führung als essentielle Kompetenz

46:53 Die vier Dimensionen der Führung

54:46 Führung in Krisenzeiten

01:01:21 Vision und Mission im Leadership

01:10:45 Diversität in der Führung

MS Fabric, Databricks, SAP BDC, AWS, GCP, oder was? Wie findet man die richtige Plattform? | Alexander Rabe

Thu, 04 Sep 2025 00:15:00 +0200

Ab in die Cloud mit den Daten und alles wird gut. Damit meint der Hersteller natürlich seine Cloud. Aber welche Datenplattform ist denn jetzt die Beste? Das diskutiert Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Alexander Rabe, Geschäftsführer von ruhrdot.

Klar die Cloud ist ein technischer Sprung, der gut überlegt sein will. Denn die wichtigen Daten des Unternehmens verlassen jetzt ja das eigene Haus. Und damit irgendwie den eigenen Wohlfühlbereich, denn sie sind ja jetzt auf dem Rechner von jemand anders.

Auch, aber nicht nur, deshalb will dieser Schritt ja gut überlegt sein. Denn die CDP (Cloud Data Plattform) verspricht dir ja das gelobte Land der Insights. Aber welches ist denn jetzt das Richtige? Microsoft Fabric? Databricks von dem sich Fabric einiges abgeschaut hat? Die SAP Business Data Cloud, die jetzt auch irgendwie Databricks drin hat? Amazon Web Service mit den Tools? Googles Cloud Plattform nativ?

Diese fiese Antwort: Ja. Aber kommt drauf an.

Aber worauf kommt es denn an?

Auf deine Datenstrategie! Und da sind wir schon beim „Oops“ und dem nächsten Buzzword. Aber wenn du keine Ahnung hast, was du mit den Daten überhaupt erreichen willst, dann ist es eigentlich schon fast egal mit welchem Tool du scheiterst. Nimm nur vielleicht keines, das dich zu viel Upfront kostet.

Bevor jetzt wieder alle Schnappatmung bekommen: Die Datenstrategie muss kein 400 Seiten Wälzer sein mit schönen Bilder von den Meccies.

Die darf schlank sein und umsetzbar. Aber wenn du zu viel Geld hast, dann hey go for McK.

Was muss da drin stehen:

Welche Daten sind wichtig?

Wo liegen die jetzt?

Was willst du damit erreichen?

Wie misst du ob du das erreicht hast?

Am besten in Zahlen.

Dann kannst du nämlich aussuchen auf welche Cloud du gehst. Denn alle haben unterschiedliche Vor- und Nachteile. Und diese gegeneinander abzuwiegen, das ist was dir die Strategie erlaubt.

Keine Angst wir machen dann keinen Beautycontest. Ein guter Blick und dann der Proof of Concept in einem Tool.

Wenn der erfolgreich war – Abfahrt in die Cloud (oder die nächste testen)

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00:00 Einführung in die Datenwelt

02:54 Die Bedeutung von Big Data

06:00 Cloud-Plattformen und ihre Herausforderungen

09:04 Der Dschungel der Tools

12:02 On-Premise vs. Cloud-Lösungen

14:55 Strukturierte und unstrukturierte Daten

18:02 Die Rolle des Human Capital

21:02 Die Notwendigkeit einer Datenstrategie

23:43 Cloud-Readiness und Unternehmensstruktur

35:38 Strategie und ROI in der Datenwelt

39:00 Die Bedeutung von Datenstrategien

43:03 Marketing und Vendor-Lock-in

48:07 Tool-Auswahl und Anwendungsfälle

55:35 SAP und die Business Data Cloud

59:39 Wertschöpfung durch Datenstrategien

KI und der kreative Prozess - Wie die Technologie das Filmemachen verändert | Tibor Baumann

Wed, 27 Aug 2025 00:00:00 +0200

Werden wir in Zukunft keine Schauspieler*innen mehr in Filmen sehen? Geht das überhaupt und was würde das im Prozess der Filmentstehung verändern? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Tibor Baumann selbständiger Autor und Filmemacher.

In den meisten filmischen Werken steht „die KI“ den Menschen als Antagonist gegenüber, versucht mitunter sogar alle Menschen zu vernichten. Oder steht als treuer Sidekick den Helden zur Seite. In seinem Werk „Exit Pangea – AI Evolution“ wählte Tibor einen anderen Ansatz. KI ist hier einer der Schlüssel zur Auflösung des Dilemmas. Im ersten Teil des Interviews beleuchten wir genau diesen Film, der zeigt, dass deutscher Film mehr ist als Krimi. Aber ohne zu viele Spoiler 😉

Im zweiten Teil stellen wir uns der nicht weniger komplexen Frage: Wie sieht die Zukunft des Filmemachens aus, wenn jeder mit Tool wie VEO oder ähnlichen einfach Prompten und sein eigenes Werk erschaffen kann. Dafür gehen wir zum einen in den kreativen Prozess. Denn in diesem sind so viele Menschen involviert, dass es überall reibt und knirscht. Unbequem, aber notwendig. Denn alle beteiligten Personen tragen zum Gesamtergebnis bei. An jeder Stelle wird interpretiert und gestaltet. In eigenem Ermessen. All das fällt weg, wenn ein System aus bestehenden Informationen einfach den Mittelwert bildet und das wahrscheinlichste Ergebnis rausknallt. So wie KI es eben (überspitzt tut).

Aber nicht nur das. Film ist immer in der Spannung zwischen Kunst und Ökonomie. In der Spannung etwas tolles erschaffen zu wollen und dem Anspruch damit irgendwie auch Geld verdienen zu wollen oder müssen.

Während bisher viele technischen Evolutionen im filmischen Bereich das Filmemachen demokratisiert haben, also zugänglicher gemacht haben, ist dies bei KI etwas anders. Es geht um Effizienz und mehr als je zuvor die kommerzielle Seite.

Schneller, billiger, besser. Ohne viele Menschen.

Und das klingt sowohl gut als auch bedrohlich.

Ein bisschen wie „Exit“ die Haus-KI von Tibors Protagonistin in „Exit Pangea“. Vielleicht auch nicht nur deshalb ein guter Grund mal wieder ins Kino zu gehen.

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Exit Pangea bei Insta: https://www.instagram.com/exitpangea/

Trailer: https://youtu.be/T3l0kEEjRoY?si=oAyDXm2m2oKR9qdN

Exit Pangea in Fürth im BABYLON mit Q&A

https://www.babylon-kino-fuerth.de/de/movie/594/exit-pangea-ai-evolution

Exit Pangea Kino Premiere in Berlin im Il Kino

https://ilkino.de/shows/2025-09-11-1930

Original Score: https://open.spotify.com/intl-de/album/2kv2sqr1Lrhe8Ez64gImjS

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Buchempfehlung von Tibor: Anfänge - David Graeber

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00:00 Einführung in Unfuck Your Data und Tibor Baumann

02:42 Tibors Werdegang und seine Filmkarriere

05:39 Exit Pangea: Handlung und Themen

08:41 Die Entstehung von Exit Pangea und KI-Themen

11:49 Simulationstheorien und ihre Bedeutung für den Film

14:33 Die Rolle der KI in Exit Pangea

17:23 Dystopien, Utopien und die Grautöne im Film

20:34 Die gesellschaftliche Relevanz von Science-Fiction

23:47 Die Zuschauererwartungen an Exit Pangea

26:34 Biomechanik und kreative Inspiration

29:30 Generative KI und ihre Auswirkungen auf die Filmindustrie

33:55 Die Dualität von Kunst und Ökonomie im Film

36:19 Technologische Entwicklungen und ihre Auswirkungen auf die Filmproduktion

38:00 Der kreative Prozess und die Rolle der Zusammenarbeit

40:46 Die Herausforderungen und Chancen durch Künstliche Intelligenz

44:57 Die Zukunft des Filmemachens und die Rolle der menschlichen Kreativität

48:52 Kunst, Perspektive und die Grenzen der KI

53:16 Die ökonomischen Implikationen der KI im Film

56:11 Die kulturellen Auswirkungen der KI auf die Filmindustrie

Change as Operating Model - Wie man Daten und KI als Produkt denkt | Romina Medici

Thu, 21 Aug 2025 00:00:00 +0200

Das einzig beständige ist der Wandel und Software ist niemals fertig. Aber warum denken wir dann Daten und KI als Projekte mit fixem Enddatum? Und wie geht es besser? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Romina Medici Global Head of Platform Strategy & Data Governance bei E.ON Digital Technology

In der Softwareentwicklung sind DevOps und CI/CD keine allzu neuen Begriffe mehr, denn wir haben verstanden, dass Software kein fertiges Produkt ist sondern auch im laufenden Betrieb Weiterentwicklungen braucht. Und eigentlich sollte es mit Data & AI Produkten doch auch so sein. Wir bauen auf und entwickeln etwas weiter, wenn die Kund*innen es endlich nutzen.

So die Theorie, aber allzu oft ist es dann eben doch Wasserfall. Deadline. Dashboard ausgeliefert und weiter zum nächsten Projekt in der übervollen Pipeline.

Und das wird zum Problem!

Denn gerade bei Datenprojekten ändern sich fast ständig Parameter und auch Anforderungen. Die Welt steht nicht still und genau so sollte es auch unsere Daten nicht. Deshalb täten wir gut daran diese wie ein Softwareprodukt zu behandeln.

Sie kontinuierlich weiterzuentwickeln und zu pflegen. Eben im Betriebsalltag bei den Menschen die sie wirklich nutzen.

Und diese Datenprodukte kann man sehr breit verstehen. Genau wie die Technologie in der sie abgebildet sind.

Vom Hochglanzdashboard zur Rohdatentabelle. Alles kann ein Produkt sein, wenn es deinen Kunden hilft.

Ob in einem klassischen Warehouse oder Data Mesh. Mit ETL, ELT oder nur virtuellem Zugriff. Die Technik ist letztlich das Vehikel mit dem du den Mehrwert lieferst.

Und jetzt der Clou: Es gibt ein Thema vor dem kann es sich kein Unternehmen leisten davon zu laufen oder es zu ignorieren. Die generativen KI Anwendungen.

Das tolle dabei: Diese laufen auf semantisch harmonisierten Daten dreimal so gut wie auf dem Chaos. Wenn da kein Grund ist jetzt endlich mal die Datenschicht in den Griff zu bekommen, weiß ich ja auch nicht.

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Buchempfehlung von Romina: KI braucht Führung - Jan Ahrend

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00:00 Intro und Vorstellung

02:28 Das Product Operating Model

05:03 Transformation und Continuous Improvement

09:11 Datenprodukte und semantische Harmonisierung

12:19 Die Rolle von Gen.AI in der Datenstrategie

15:21 Transformation als Operating Model

18:20 Integration von KI und Business-Strategie

21:30 Wertschöpfung durch Daten und KI

24:00 Die Rolle des CEOs in der Transformation

27:42 Skalierung und Change Management

31:54 Herausforderungen bei der Skalierung

36:40 Fundamentale Voraussetzungen für erfolgreiche Transformation

37:27 Proaktive Ansätze in Unternehmen

38:41 Prozessoptimierung durch Technologie

40:13 Die Zukunft der menschlichen Arbeit

42:14 Transformation und persönliche Entwicklung

44:54 Kreativität und menschliche Interaktion in der KI-Ära

50:03 Schlussfolgerungen und Ausblick auf die Zukunft

Software und Daten – Wie messe ich eigentlich Qualität? | Thea John

Thu, 14 Aug 2025 00:00:00 +0200

Dass wir Software nutzen um Daten zu analysieren, das kennen viele. Aber kann man nicht auch Daten nutzen um Software zu analysieren? Und wie mache ich das überhaupt. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Thea John, Lead Software Engineer bei der Deutschen Telekom.

Den Scherz „it runs on my machine” haben wohl Entwickler*innen schon mal gehört oder selbst gebracht. Besonders dann, wenn eine Software mal nicht geht.

Aber was macht jetzt eine gute Software aus? Oder eben nicht? Und wie messe ich das, ob eine Software das macht was sie soll, wie sie es soll?

Natürlich mit Daten, aber bitte den richtigen.

Und da fängt es schon an kompliziert zu werden. Denn welche Kennzahlen sind geeignet Software zu messen? In Verträgen sind gerne SLA oder SLI drin, also Service Level Agreements oder Indicator, die dann anzeigen wie viel die Software verfügbar ist und wie schnell auf Probleme reagiert wird.

Die Probleme finden wir damit aber noch nicht. Dafür brauchen wir Logs. Hier protokolliert eine Software was sie so tut den ganzen lieben langen Tag. Und diese Logs können wir analysieren und sehen was so passiert. Schickt ein Tool zum Beispiel unerwartet viele oder wenig Emails, so kann es externe Faktoren geben, aber es kann auch an der Software liegen.

Die Krux mit den Logs? Sie kosten Rechenpower. Das heißt sie machen dein System langsamer. Daher gilt es hier eine gute Balance zu finden zwischen genug loggen um Fehler zu finden und wenig genug um das System trotzdem schnell zu halten.

Aber warum ist das Monitoring jetzt so ein Thema? Software ist eben nicht wie ein physischen Produkt irgendwann fertig, sondern wird im echten Leben getestet und läuft auf echten Umgebungen in echten Netzwerken. Und auf diese Komplexität kann die Entwicklung gar nicht vorbereitet sein. Darum muss sie auch in der echten Welt betrieben und angepasst werden. Das hieß mal Operations. Damit diese beiden jetzt näher zusammenrücken und die Entwicklung nicht das unbekannte Wesen für den Betrieb ist, hat man DevOps geschaffen. So rückt die Entwicklung näher an den Betrieb.

Da wir am Ende noch ein bisschen Zeit hatten, mussten wir natürlich auch noch KI und Coding anreißen.

Der heilige Gral oder der schnellste Weg zu mehr schlechtem Code?

Vermutlich irgendwo in der Mitte.

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Buchempfehlung von Thea: The Software Architect Elevator - Gregor Hohpe

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00:00 Intro

02:57 Die Bedeutung von Logs und Metriken

05:43 Zuverlässigkeit und Observability in Software

08:51 Service-Level-Indicators und Objectives

11:38 DevOps und die Verbindung von Entwicklung und Betrieb

14:26 Automatisierung und synthetisches Monitoring

17:33 Datenschutz und Kosten im Monitoring

20:30 Der goldene Mittelweg im Monitoring

26:57 Effizienz im Tracking von IT-Arbeiten

29:21 Datenanalyse und Root Cause Analyse

31:54 Die Rolle von Kommunikation in der Softwareentwicklung

34:11 KI-generierter Code: Chancen und Herausforderungen

38:42 Die Zukunft der Softwareentwicklung mit KI

44:22 Abschlussgedanken und Empfehlungen

KI für Solopreneure und kleine Teams - Kein Plug & Play aber so geht‘s | Kirsten Biema

Thu, 07 Aug 2025 00:00:00 +0200

20 € im Monat für ChatGPT Pro und fertig ist der Lack? Warum auch für Solopreneure KI (noch) keine Plug and Play Lösung ist und wie du sie trotzdem nutzen kannst um dein Business voran zu bringen. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „UNF#CK YOUR DATA“ mit Kirsten Biema Selbständige Coach für Agilität und Ki Strategien

Ja, nochmal eine KI Folge, aber es geht auch im die Daten dahinter.

Einige Menschen verlassen Konzerne, weil sie das Gefühl haben nicht voranzukommen und die Prozesse sich wie in einem Hamsterrad. Sie machen sich selbständig um auf eigenen Beinen erfolgreich zu werden.

Genau deinen Menschen Solopreneur*innen oder Soloselbständigen soll KI jetzt besonders gut helfen können.

Und zwar in dem sie ihnen Prozesse auf Konzernniveau liefert? Ist das nicht der totale Widerspruch?

Auf den ersten Blick ja.

Auf den zweiten aber nicht, wenn du es richtig angehst.

Denn KI Systeme bilden immer einen Durchschnitt ab in Qualität und in der Breite. Mit Zugang zu sehr viel Wissen und Datenbanken.

Also Alleinunternehmer*in bist du aber nicht Durchschnitt. Du bist in dem Bereich den du aktiv bearbeitest exzellent (hoffentlich). In anderen Bereich aber leider unterhalb des Mittelmaß. Zum Beispiel Marketing oder schreiben von Angeboten oder Frameworks.

Und genau da kannst du dann mit KI Systemen ansetzen, dich dort auf den Durchschnitt zu heben.

Social Media Game wie von einer durchschnittlichen Agentur für deutlich weniger Geld?

Angebotstexte mit Rahmeninformationen schön ausformuliert in wenigen Minuten statt einem Tag?

Da liegt dein Wettbewerbsvorteil in Effizienz. Und das kann dir ein gut aufgestelltes KI System geben.

Aber leider ist es eben noch kein Plug&Play, sondern braucht etwas mehr Pflege und Einrichtung. So wie jedes ERP Projekt ein Customizing macht, musst du auch deine KI Systeme auf deine Anforderungen trainieren.

Das geht mit etwas Aufwand, Strategie und viel Daten. Denn mit diesen trainierst du keine KI Systeme, damit sie genau das tun was du brauchst.

So klappts dann auch mit den Konzernprozessen, aber ohne Hamsterrad.

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00:00 Einführung in die Welt der KI-Tools

05:58 Konzernprozesse vs. Solopreneur-Denken

08:42 Die Bedeutung von Content und Sichtbarkeit

11:58 Positionierung und Zielgruppenanalyse mit KI

15:02 Agilität und Effizienz im Unternehmertum

18:03 Die Herausforderungen der Umsetzung von Agilität

20:58 Die Rolle von KI-Tools im Solopreneur-Business

24:00 Der richtige Einsatz von KI-Tools

26:48 Die Bedeutung von Daten und Kontext

29:58 KI als Unterstützung, nicht als Lösung

32:53 Verantwortung im Umgang mit Kundendaten

36:07 Abschluss und Ausblick auf die Zukunft der Solopreneure

Data-driven HR – Was Recruiting von Sales lernen kann | Robin Stabenow

Thu, 31 Jul 2025 00:00:00 +0200

Warum arbeiten Sales und Marketing eigentlich so performance-orientiert und HR nicht? Wie könnte das HR der Zukunft aussehen, wenn wir Recruiting als verkaufen von Jobs verstehen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Robin Stabenow, CRO von HYRE.

Im Sales ist es komplett üblich, dass die Mitarbeitenden an Ihrem Erfolg gemessen und auch beteiligt werden. In anderen Abteilungen ist dies eher unüblich. Darum geben sich auch gute Verkäufer richtig Mühe ihre Zeit sinnvoll einzusetzen.

Die richtigen Kunden identifizieren. Gespräche führen. Angebot erstellen und dann den Abschluss holen.

Niemand hat Zeit für eine miese Erfolgsquote viele Gespräche zu führen. Deswegen wollen Verkäufer*innen das Produkt und die Kunden gut verstehen und schnell erfolgreich sein.

Also zumindest in einer idealen Welt.

Jetzt ist der HR Bereich aber kein Vertrieb. Das Recruiting könnte man aber so denken.

Denn während der größte Bereich des HR sehr viel verwaltenden und legalen Charakter hat von den Aufgaben her, ist das Recruiting zum Teil dem Sales sehr ähnlich.

Es gibt eine Stelle für die wir die perfekte Besetzung suchen. Wir suchen eine Person die Lust hat und qualifiziert ist die Aufgaben zu erledigen. Damit wir den perfekten Match finden müssen wir die Stelle verstehen (das Produkt) und dann mit geeigneten Kandidaten*innen sprechen (Kunden) und sie davon überzeugen bei uns anzufangen.

Also einen Abschluss erzielen.

Dafür muss man schnell sein und beides gut analysieren können.

Wenn ein Recruiter nun aber 30 Stellenanzeigen betreut, dann kann er dies gar nicht leisten. Denn ein guter Key Account Manager betreut auch 3-5 Kunden und nicht 30.

Das heißt wenn wir HR datengestützter denken wollen, bietet sich im Recruiting ein guter Ansatz diesen in einen Sales-ähnlichen Prozess zu gießen.

Und dann zu messen!

Wo verlieren wir Kadidaten*innen?

Wer sieht sich unsere Stellenanzeigen an?

Apropos Stellenanzeigen. Wenn wir die Ziele besser verstehen, dann können wir auch bessere Anzeigen schreiben, die diese Leute besser ansprechen.

Es ist ein weites Feld und wenn ihr mehr von uns wollt zu den Themen wie Bewerbermanagement.

Dann lasst es uns wissen.

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00:00 Einführung in Performance Recruiting

06:08 Der Prozess des Performance Recruitings

12:08 Die Rolle von Daten im Recruiting

18:05 Herausforderungen im Recruiting-Prozess

24:01 Die Bedeutung von Zielgruppenverständnis

29:38 Optimierung der Candidate Journey

35:40 Die Zukunft des Recruitings

41:44 Abschluss und Ausblick

Digitale Zwillinge - Von Menschen, nicht von Maschinen | Dorothée Töreki

Thu, 24 Jul 2025 00:00:00 +0200

Von Maschinen oder Anlagen kennen wir digitale Zwillinge. Aber von Menschen? Was passiert wenn wir durch die richtigen Daten digitale Abbilder von unserem Körper erschaffen. Oder gar unserem Bewusstsein. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dorothée Töreki, freiberufliche Zukunftszeichnerin.

Mit digitalen Zwillingen wollen wir oft Abbilder von Maschinen oder Anlagen erstellen. Die Idee dahinter, besser verstehen was in der realen Welt passiert und hoffentlich eingreifen, bevor etwas passiert.

In einer Zeit in der immer mehr Menschen Wearables tragen und damit Daten über sich erfassen liegt der Gedanke doch nahe einen digitalen Gesundheitszwilling von uns zu erschaffen. Vielleicht können wir dann in unsere Gesundheit eingreifen, bevor etwas passiert. Also von einer Behandlung zu einer Prävention.

Das könnte natürlich unser angeschlagenes Gesundheitssystem entlasten. Bringt aber natürlich auch eine gewisse Verantwortung mit sich.

Noch einen Schritt weiter gehen wir wenn wir nicht nur unseren Körper sondern auch unser Bewusstsein digital „klonen“. So kommen einige CustomGPTs ihren Ersteller*innen schon sehr nahe. Als Sparringspartner oder ähnliches. Aber was wenn das digitale Abbild einer Person bleibt die physisch verstirbt? Horrorszenario oder ein Durchbruch in der Trauerarbeit?

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00:00 Der Nachname und rationale Entscheidungen

01:03 Einführung in digitale Zwillinge

02:04 Die Bedeutung von Geschichten im Beruf

03:01 Was ist ein digitaler Zwilling?

04:38 Daten über den menschlichen Zwilling

05:43 Smartwatches und ihre Daten

08:41 Datenanalyse und Gesundheitsüberwachung

10:08 Prävention durch digitale Daten

12:27 Die Rolle der digitalen Überwachung im Gesundheitswesen

14:34 Individuelle Medizin durch digitale Zwillinge

16:40 Ressourcenprobleme im Gesundheitswesen

19:40 Herausforderungen der Schlafüberwachung

20:38 Technologische Möglichkeiten und ethische Fragestellungen

21:20 Gesundheitswesen und Eigenverantwortung

23:59 Die Rolle der Eigenverantwortung in der Gesundheit

25:39 Selbstoptimierung und persönliche Entscheidungen

27:47 Digitale Zwillinge und individuelle Lernmöglichkeiten

29:29 Zukunft der Arbeit und Eigenverantwortung

31:22 Kritische Auseinandersetzung mit KI und Daten

33:10 Vertrauen in digitale Empfehlungen

34:55 Generative KI und individuelle Bewerbungsgespräche

38:14 Bewusstsein für den digitalen Zwilling und persönliche Daten

41:17 Datensouveränität und Selbstbestimmung

45:12 Der digitale Zwilling und seine Implikationen

49:36 Trauer und digitale Nachwirkungen

52:47 Philosophische Fragen zur Menschlichkeit und Technologie

Fight the Bias - Was KI Fairness von Feminismus lernen kann | Eva Gengler

Thu, 17 Jul 2025 00:00:00 +0200

KI und Feminismus klingen auf den ersten Blick nach zwei komplett getrennten Feldern. Aber was haben diese beiden Themen gemeinsam und wie können feministische Ansätze dabei helfen KI Systeme fairer und besser zu machen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Eva Gengler, Promotionsstudentin an der FAU Erlangen-Nürnberg und Gründerin von FeministAI und EnableYou.

KI skaliert und automatisiert Dinge. Mit den Daten mit denen sie trainiert wurde und die damit für die KI die Welt repräsentieren.

Jetzt ist es aber so, dass nicht alle Daten dieser Welt gleichmäßig oder der Verteilung entsprechend in den KI Systemen landen. Das kann an den unterschiedlichsten Faktoren liegen.

Oft ist das gewollt, zum Beispiel wenn wir nur Bilder von uns zeigen die uns gut darstellen. Denn wer möchte ein Familienbild generieren bei dem Tante Erna den Mund aufreißt oder uns nach dem direkt nach dem Aufstehen sehr verknautscht zeigt.

Manchmal liegen aber auch andere Effekte dahinter, die die Verteilung nicht angemessen repräsentieren oder bestehende Missverhältnisse abbilden, die wir eigentlich nicht mehr wollen.

So sind für KI Systeme CEOs oft weiße Männer namens Christian oder Thomas. Diese sind in den Positionen überrepräsentiert. Das kann ein KI System allerdings nur schwer bewerten und so wird eine bildgenerierende KI oft einen CEO genauso darstellen.

Denn generell werden Frauen oft marginalisiert, aber nicht nur Frauen, auch People of Color.

Und diese Biase in den Trainingsdaten schlagen sich dann in den Ergebnissen wieder.

Das reicht von vermeintlich harmlosen Fällen wie Seifenspendern die nur helle Hände erkennen zu wirklich kritischen Themen. Wie in der Strafverfolgung.

Wenn die KI für Women of Color höhere Rückfallraten vorhersagt als für weiße Männer. Oder wenn Men of Color häufiger falsch verdächtig werden, weil die Gesichtserkennung nicht richtig klappt.

Damit hier eine KI fair wird und auf objektiveren Merkmalen urteilt müssen wir die Modelle eben besser trainieren. Mit der korrekten Zielsetzung und den richtigen Daten.

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00:00 Einführung in KI-Bias und Vorurteile

02:59 Feminismus und intersektionale Perspektiven

05:55 Diskriminierung in KI-Systemen

08:48 Die Rolle von Daten und deren Verzerrungen

11:52 Machtstrukturen und deren Einfluss auf KI

15:02 Kulturelle Prägungen in der Datenverarbeitung

18:09 Predictive Policing und die Gefahren von KI

21:02 Wirtschaftliche Aspekte und die Notwendigkeit von Veränderungen

33:25 Verlust von Potenzial durch mangelnde Diversität

34:14 Die Bedeutung von Diversität in Teams

36:51 Fehlende Perspektiven in der Produktentwicklung

38:40 Kulturelle Prägung und KI

40:18 Die Notwendigkeit lokaler KI-Systeme

41:38 Marginalisierte Gruppen und ihre Repräsentation

44:43 Verantwortung des Managements in der KI-Entwicklung

48:17 Ehrlichkeit und Authentizität in Unternehmen

51:04 Transparenz in der Datennutzung

55:33 Zielsetzung und Governance in der KI-Entwicklung

AI done right – Von Verantwortung, Transformation, Verständnis und Buzzwords | Katharina Mager-Micijevic

Thu, 10 Jul 2025 00:00:00 +0200

Wann sollte man als Berater einfach sagen, dass man keine Ahnung hat was KI verändern wird? Und warum schafft das mehr Vertrauen als es die eigene Kompetenzwahrnehmung schmälert? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Katharina Mager-Micijevic Mitgründerin von Ai.tonomy.

Wer 17-mal umzieht, der muss sich an Wandel gewöhnen und darf keine Angst mehr davor haben. Und so ist der „Umzug“ von digital zur KI für Katharina, einfach nur ein weiteres Abenteuer und nicht die Revolution, die es für viele darstellt.

Wenn wir KI in Unternehmen einführen und eine echte Transformation erzeugen wollen, dann müssen wir uns aber genau dessen bewusst sein. Dass wir eben oft in unserer Bubble vieles für selbstverständlich ansehen, das es eigentlich nicht ist. Für viele Menschen ist KI nicht so im Alltag oder überhaupt angekommen, wie bei den täglichen LinkedIn-Nutzer*innen.

Genau deshalb müssen wir auch die Grundlagen immer wieder wiederholen, weil sie eben noch nicht jede*r kennt oder verinnerlicht hat. Nur dann kann es uns gelingen diese Menschen abzuholen und mitzunehmen.

Denn KI Projekte sind kein IT oder Data Projekt, auch keines des Fachbereichs. Die ganze Organisation muss sich bewegen und verändern. Damit wird es auch ein Kraftakt. Um diesen erfolgreich zu absolvieren, müssen wir Menschen bewegen Verantwortung zu übernehmen. Dinge aktiv anzustoßen und eben oft endlich die Silos aufzubrechen. Denn wir bewegen uns von einer Effizienz- in eine Effektivitätswelt. Da helfen bestehende Strukturen oft nicht.

Wenn wir aber wirklich die Veränderung anstoßen, dann klappt es auch mit dem nächsten Buzzword: AI-first. Aber für die Menschen, nicht um sie zu ersetzen.

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Buchempfehlung von Katharina: Crazy Smart – Joe Slade

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00:00 Die Angst vor KI und ihre Chancen

09:55 Der Weg zur KI-Kompetenz in Unternehmen

19:58 Die Rolle der Kommunikation im KI-Wandel

29:39 Verantwortung und Vertrauen im Umgang mit KI

39:47 Kleinere Unternehmen und ihre Vorteile bei KI-Projekten

Microsoft Fabric ist enterprise-ready - ist dein Unternehmen data-ready? | Thomas Buchegger & Manuel Schlereth

Thu, 03 Jul 2025 00:00:00 +0200

Ist die neueste technische Lösung von Microsoft, die Fabric, schon bereit für das echte Leben? Und warum machen wir dieses Data-Zeug eigentlich? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Thomas Buchegger, Senior Vice President Analytics & Insights und Manuel Schlereth, Director Microsoft bei all for one analytics & insights.

Diesmal zäumen wir das Pferd von hinten auf und das macht ihr im Unternehmen bitte nicht nach. Von der Technik zur Strategie, aber nur ausnahmsweise.

In Christians Auswahlprozess war Microsoft Fabric noch recht neu. Mit toller Roadmap, aber eben noch nicht so viel davon Live im System zu sehen. Heute sieht das Tool anders aus.

Auch wenn einige Feature noch im Previewmode sind, die wichtigen Funktionen sind da.

Jetzt kommen natürlich die Rufe, dass wir das alles nicht brauchen weil ja MS PowerBI so toll und mächtig ist und unsere Datenplattform ersetzt.

Das Problem: Tut es leider nicht!

Auch wenn PowerBI wirklich ein starkes Werkzeug ist und man schnell und einfach Berichte bauen kann, so ersetzt es leider keine vollumfängliche Datenplattform.

Nicht nur kommt man schnell an die Performancegrenzen, es fehlen auch die notwendigen Möglichkeiten den heißbegehrten Single point of truth zu nachhaltig zu implementieren.

Aber warum ist der so wichtig? Das ist die eigentliche Frage, die man sich eben vor dem Tool mal stellen sollte.

Was will ich mit Daten eigentlich machen? Wie will ich mein Unternehmen wirtschaftlich sinnvoll steuern.

Und dann kommen eben die wichtigen Themen ans Licht. Alle im Unternehmen in die Lage zu versetzen mit Daten sinnvolle Entscheidungen zu treffen und besser zu werden.

Denn viele Tätigkeiten kann eben bald KI übernehmen. Aber die letzliche Prüfung müssen Expert*innen vornehmen. Leider sind die derzeit noch zu sehr damit beschäftigt Daten überhaupt zusammenzutragen und zu korrigieren. Oder mit lästigen Planungsrunden, deren Ergebnis bei der Abgabe schon wieder überholt ist.

Aber wie geht’s besser? Und warum solltest du niemals ein BI Projekt oder Toolauswahl ausschreiben?

Die Frage ist also nicht ob Fabric bereit ist im Unternehmen zu laufen, sondern ob dein Unternehmen bereit ist mit Daten wirklich zu steuern.

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Diese Folge UNF#CK YOUR DATA wurde von all for one analytics & insights unterstützt

Zur Homepage von all for one analytics & insights: https://analytics.all-for-one.com/de/

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Zum LinkedIn-Profil von Manuel: https://www.linkedin.com/in/manuel-schlereth-850562190/

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00:00 Einführung in Data & Analytics Tools

02:47 Die Rolle von Microsoft und Power BI

05:48 Vergleich von Data Fabric und Databricks

09:06 Self-Service Analytics und Power BI

12:07 Die Notwendigkeit einer Data Fabric

14:51 Zugriffssteuerung und Sicherheit in Datenplattformen

18:00 One Lake und seine Vorteile

21:04 Integration von KI in Datenplattformen

23:51 Herausforderungen bei der Implementierung von Data Fabric

26:58 Die Bedeutung von Beratung und Strategie

30:05 C-Level Engagement und Unternehmensstrategie

34:52 Die Bedeutung einer klaren Datenstrategie

37:37 Flexibilität durch rollierende Forecasts

48:17 Die Rolle von KI in der Planung

54:06 Der Einstieg in Daten- und KI-Projekte

Von Vibecoding und ADHS - Gründen in Highspeed oder Highway to Hell? | Peter M. Buch

Thu, 26 Jun 2025 00:00:00 +0200

Von Vibecoding und ADHS - Gründen in Highspeed oder Highway to Hell?| Peter M. Buch

Es gibt Klischees über ADHS und mehr als genug Memes zu Vibecoding! Was passiert wenn jetzt beides kombiniert und ein bisschen Unternehmertum dazu wirft? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Peter Buch, Gründer von Candycat.

Der eigentliche Aufhänger für diese Folge war die ADHS Diagnose von Peter. Wie fühlt es sich eigentlich an für Menschen mit Neurodivergenz, deren Gehirn einfach ein bisschen anders funktioniert. Was kann Peter dadurch besser als andere und was fällt ihm schwerer?

Zum einen Gründen. Das kann er richtig gut. Dinge in Bewegung setzen und Probleme lösen. Schnell eine Idee zum Leben erwecken. Dann hast in ganz wenig Zeit einen ersten Prototypen und tausende Nutzer auf deinem Tool.

Klingt irgendwie cool, also wo ist das Problem?

Dass man Probleme eben gerne nur einmal löst und Wiederholungen oder Routine hasst.

Das heißt, nach dem Prototypen Iterationsschleifen zu machen, geht noch. Aber dann wird’s auch dünn. Doku oder Rechnungen schreiben ist oft die Hölle und manchmal fällt dann irgendwas hinten runter, weil das Hirn halt ein Nudelsieb ist (Zitat von Peters Oma).

Dafür hilft dann nur sich zwingen oder einen Partner suchen!

Aber jetzt zum Vibecoding: Das der Durchbruch oder die Lösung wenn du mit zwei Entwicklern die technischen Schulden von 50 aufbauen willst?

So ein bisschen von beidem. Peter helfen Vibecodingtools wahnsinnig dabei eine erste Idee in ein digitales Produkt zu verwandeln. Das ist noch nicht großartig, aber zeigt wo es hingehen soll. Das heißt eine Idee wird Wirklichkeit. Diese kann dann helfen den Entwicklern einfacher zu erklären was das Produkt können soll.

So lassen sich eben viele Dinge schnell demonstrieren und das reicht eben oft aus um zu prüfen: Löst das ein Problem? Und sind Menschen bereit für diese Lösung zu zahlen?

Die Grundlage für deine Gründung!

Aber Vorsicht: Vibecoding hat auch seine Tücken, denn wenn ich mich technisch gar nicht auskenne, lauern hier doch einige Gefahren. Denn Sicherheitslücken oder andere Probleme im Code würden erfahrene Entwicker oder Tester entdecken, bevor etwas schlimmes passiert. Eine KI eher nicht.

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Buchempfehlung von Peter: On Writing: A Memoir of the Craft – Stephen King

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00:00 Einführung in den Podcast und den Gast

02:50 Die Herausforderungen und Chancen von Unternehmern mit ADHS

05:34 Vibe Coding: Kreativität und Struktur im Unternehmertum

08:29 Die Rolle von Partnern und Teamarbeit

11:13 Technologische Unterstützung für Unternehmer mit ADHS

13:54 Zukunftsperspektiven und die Entwicklung von Tools

19:26 Die Bedeutung von Entwicklern in der heutigen Zeit

21:40 Die Herausforderungen und Chancen von Vibecoding

24:42 Schnelle Produktentwicklung durch moderne Tools

27:50 Risiken und Verantwortlichkeiten in der Softwareentwicklung

30:16 Die Rolle von Kompetenz und Vertrauen in der Tech-Welt

32:47 Individuelle Arbeitsmethoden und ihre Auswirkungen auf die Produktivität

37:47 Neurodivergenz und individuelle Arbeitsmodi

41:38 Die Rolle von Kreativität in der modernen Arbeitswelt

44:10 Evolutionäre Perspektiven auf ADHS

46:54 Zukunftsvisionen: Vibe Coding und Neurodivergenz

51:00 Abschlussfragen und persönliche Einblicke

Lage der KI Nation - Von Podcasts Agenten Avataren Influencern und Vertrauen | Michael Streit

Thu, 19 Jun 2025 00:00:00 +0200

Auf fast jedem digitalen Produkt steht jetzt KI. Meistens ist dann auch KI drin. In Influencer, Avataren oder Podcasts. Aber wohin führt uns das und was wird hier in Zukunft wichtig? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Michael Streit Selbständiger AI-driven Leadership Coach.

Es gibt quasi keine Branche mehr in die KI noch keinen Einzug erhalten hat. Doch nicht überall und an jeder Stelle ist dies gut und sinnvoll.

KI kann auf der einen Seite ein unglaublicher Booster sein und eine komplett faszinierende Technik, deren Grenzen wir immer wieder gerne testen.

Auf der anderen Seite entsteht dadurch auch ein großes Potential für Missbrauch.

Hier ein paar Beispiele:

KI Podcasts – gesprochen von KI generierten Stimmen mit Inhalten die durch andere KIs recherchiert und formuliert wurden. Genial um schnell Inhalte zu vermitteln. Aber ein Unterhaltungsformat in dem wir von nicht-existierenden Wesen beschallt werden und zu diesen eine Beziehung aufbauen sollen?

KI basiertes lernen – Eine Kuratierung der Inhalte, damit jede*r so effektiv wie möglich lernt. Unterschiedliche Lehransätze und ein angepasstes Tempo. Aber rein virtuelle Lehrkräfte also Schule ohne echte menschliche Interaktion?

So zieht es sich weiter durch verschiedene Bereiche über Influencer bis hin zu den Agenten.

Michael ist fasziniert, wie schnell wir hier Dinge bauen können und hofft auf seinen make.com Affiliate Link.

Christian ist nach builder.ai noch skeptisch. Werden KI Agenten jemals richtig skaliert fliegen? Also nicht für Solopreneure, sondern so im großen Maßstab?

Link zur Folge von Elisabeth – Tech and Tales zu KI und Manipulation:

https://open.spotify.com/episode/0xTwKO1GulIsVKqjqyTCVo?si=0e96d6f5f0b24413

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00:00 Einführung in die KI-Welt

02:53 Datenmanagement und dessen Bedeutung

06:10 Mensch-Maschine-Interaktionen

08:47 KI-Avatare und deren Anwendung

11:58 Manipulation durch KI und deren Risiken

15:12 Regulierung und ethische Überlegungen

17:58 Zukunftsausblick und gesellschaftliche Auswirkungen

25:13 Die Bedeutung von Autorität in der Online-Welt

29:01 Der Aufstieg von KI-Coaching und digitalen Avataren

33:39 Die Rolle von KI im Vertriebstraining

37:30 Hybride Teams: Mensch und Maschine in der Zukunft

40:11 Die Herausforderungen von KI-Agenten und Automatisierung

48:03 Automatisierung und KI-Tools

51:24 Zukunft der KI-Agenten und Automatisierung

54:04 Sicherheitsaspekte und Anwendungsfälle von KI

56:29 KI-Training und Prototyping in Unternehmen

01:01:12 Governance und Schatten-KI in Unternehmen

SEO bei Joyclub – Wenn die Suchmaschine nicht will, dass man dich findet | Josephine Hentschel

Thu, 12 Jun 2025 00:00:00 +0200

Durch Suchmaschinen finde viele Menschen im Internet die Dinge, die sie suchen. Daher optimieren die Betreiber der Seiten diese so, dass sie leicht gefunden werden. Was ist aber wenn die Suchmaschine eigentlich gar nicht will, dass sein Thema gefunden wird? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Josphine Hentschel, SEO Managerin für Joyclub bei f&p.

Viele von uns kennen das. Wir haben eine Frage oder suchen etwas, das wir hoffen im Internet zu finden. Dann öffnen wir die Suchmaschine unseren Vertrauen, oft google, und geben ein was wir finden wollen. Den Rest erledigt dann der Algorithmus und gibt uns die seiner Ansicht nach besten Ergebnisse direkt aus.

Und bei beste fängt es schon an. Was ist eigentlich eine gute Seite? Dafür gibt es ein paar, also knapp 200, Themen. Die reichen von technischen Kriterien, wie schnell lädt deine Seite, bis zu Dingen, wie lange verbleiben die Suchenden auf deiner Seite.

Wenn du nun also möchtest, dass deine Seite bei den Resultaten oben steht und damit gut gefunden wird, dann tust du gut daran die Homepage darauf zu optimieren.

Dafür gibt es natürlich auch Tools, die zeigen wonach die Leute suchen, wenn sie zu deinem Thema recherchieren.

Zumindest für die meisten Themen und Seiten. Jetzt gibt es aber Inhalte von denen die Suchmaschinen eigentlich nicht möchten, dass man sie über sie findet. Eines davon ist Sexualität. Und das führt dazu, dass es bei google die „safesearch“ gibt und die Zahlen zu diesen Suchen nicht zugänglich sind. Zumindest nicht so wie zum Beispiel bei Schuhen oder Mathe.

Das heißt in diesem Bereich kannst du dich nicht auf Daten verlassen um deine Seite neben den technischen Parametern zu optimieren. Du brauchst andere Mittel.

Zum einen musst du deine Zielgruppe und Community, so wie dein Angebot extrem gut kennen. Denn nur dann kannst du wirklich dich für die relevanten Begriffe doch finden lassen. Das andere ist eine starke Marke. Wenn dein Name so bekannt ist, dass er öfter gesucht wird als der größte Sportartikelhersteller, dann machst du schon mal etwas richtig.

So ist das bei Joyclub, den angeblich auch jeder dritte Deutsche kennt.

Welche Herausforderungen es noch gibt in der Erotikbranche online, warum hier die Cybersecurity nochmal härter ist und was der TÜV damit zu hat. Das hört ihr heute.

Jetzt der Call to Action:

Wer kennt den Joyclub von euch?

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00:00 Einführung in SEO und seine Bedeutung

05:53 Die Grundlagen von SEO und Suchmaschinenmarketing

12:04 Die Rolle der Zielgruppenanalyse in SEO

18:08 Technische Aspekte und Nutzerintention in SEO

20:04 Praktische Anwendungen und Herausforderungen von SEO

20:51 Einführung in den Joy Club

22:54 Sicherheit und Datenschutz im Joy Club

26:30 Interkulturelle Perspektiven auf Sexualität

27:37 Herausforderungen im SEO für Erotik-Plattformen

30:50 Suchmaschinen und die Erotikbranche

34:00 Markenaufbau in der Erotikindustrie

39:19 Datenanalyse und Suchintention

42:48 Herausforderungen bei der Datenverfügbarkeit

44:52 Kundenverständnis und Community-Feedback

46:43 Optimierung für Menschen, nicht für Maschinen

48:05 Die Rolle von KI in SEO und GEO

52:11 Kritische Informationsbewertung und Quellenprüfung

Kundenzentrierung im digitalen Zeitalter AI first oder Customer first | Anna-Carina Maerz

Thu, 05 Jun 2025 00:00:00 +0200

Handel heißt bekanntlich Wandel. Doch wie verändert die KI jetzt den Handel? Wird alles noch digitaler? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Anna-Carina Maerz, selbständiger Beraterin für moderne Vetriebsstrategien.

Das Märchen vom kundenzentrierten Handel treiben wir nun schon eine Weile vor uns her. Über diverse Kanäle. Stationärer Handel, Wholesale über Zwischenhändler, Katalog, eCommerce und Social Media. Immer mit dem Versprechen jetzt aber wirklich mal die Kunden in den Mittelpunkt zu stellen.

Aber am Ende des Tages ging es immer darum möglichst viel möglichst messbar und profitable zu verkaufen.

Das Problem das oft passierte: Die Channel-Addiction. Je nach Kanal wurden Kunden unterschiedlich behandelt oder angesprochen, weil eben diese Plattform oder dieser Kanal so funktionieren.

Das Problem: wir machen uns zum Sklaven der Plattform und drohen in der Masse der anderen Verkäufer die nach willigen Konsumenten lechzen unterzugehen. Und das zu steigenden Preisen. Eben weil die Plattformen es bekommen können.

Und jetzt kommt die KI und aus jahrelanger Suchmaschinen optimierung (SEO) wird nun GEO? Also die Optimierung auf Generative KI wie ChatGPT?

Aber unterscheidet sich das wirklich so sehr?

Wenn wir schon eine starke Marke aufgebaut haben, dann ist da schon ein solides Fundament. An Content und damit an Daten. Denn KI ohne Daten macht Murks.

Und wir müssen uns daran gewöhnen, dass wir in einer AI first Welt leben. Das heißt nicht, dass wir jetzt alle Mitarbeitenden durch KI ersetzen, denn das wäre wieder self-centric und nicht kundenzentriert.

AI first done right heißt: Unsere Kunden können über KI als ersten Berührungspunkt mit uns interagieren. Und darauf sollten wir vorbereitet sein.

Dann klappts vielleicht auch nach vielen Anläufen mal mit Customer-centric.

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00:00 Die Rolle der KI im Handel

02:55 Daten als Überlebensfaktor

06:05 Multi-Channel vs. Omni-Channel

08:56 Die Bedeutung von Kanälen im E-Commerce

11:57 Kundenzentrierung in der digitalen Welt

14:54 Die Herausforderungen des Marketings

17:55 Die Renaissance des physischen Handels

21:03 Emotionen und KI im Kundenkontakt

30:43 Einführung in Shopify und E-Commerce

32:00 Die Rolle von Emotionen im Kaufverhalten

34:38 Die Bedeutung von Daten für KI und E-Commerce

37:40 AI First: Die Zukunft des Kundenservice

39:50 Monetarisierung von KI und ethische Überlegungen

44:22 Die Herausforderungen der KI-Qualität

46:35 Geo-Optimierung: Die neue SEO-Strategie

48:37 Abschlussgedanken und persönliche Einblicke

Daten sind wertvoll - Kriminelle wissen das! Cybersecurity hilft dir | Reinhold Nawroth

Thu, 29 May 2025 00:00:00 +0200

Daten sind das neue Gold, die neue Währung. Das haben wir schon oft gehört. Leider haben das Kriminelle schneller begriffen als manche Unternehmen. Was das bedeuten kann und warum du dich schützen solltest. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit dem IT Socializer Reinhold Nawroth.

Manchmal wissen wir erst wie wertvoll etwas ist, wenn wir es nicht mehr haben. Oder zumindest keinen Zugriff mehr darauf haben. In Zeiten der Digitalisierung ist das sehr oft mit Daten der Fall.

So lange alles läuft machen wir uns wenig Gedanken darum, welche Daten wir eigentlich haben und wie wir sie nutzen. Wenn wir sie dann aber mal nicht mehr haben, dann wird uns der eigentliche Wert oft erst bewusst.

Genau das haben leider einige Kriminelle schneller herausgefunden als manche Unternehmen. Und so kann es sein dass du durch einen Ransomware Angriff mal keinen Zugriff mehr auf deine Daten hast. Dann ist oft die Panik groß, der Vertrauensverlust riesig und es bleibt immer ein schlechtes Gefühl beim Login zurück. Selbst wenn alles wieder hergestellt wurde.

Aber um an viele Daten zu kommen brauchen wir nicht mal Hacker, denn einige von uns geben sie immer noch allzu bereitwillig an alle möglichen Anbieter. Auch das kann Konsequenzen haben. Nur indirekter als ein Griff in deinen Geldbeutel.

Und jetzt setzen wir noch die KI oben drauf. Denn auch die Modelle leben von Daten. Guten Daten. Vielleicht auch deinen Daten.

Also pass drauf auf!

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Buchempfehlung von Reinhold: Das Grundgesetz

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00:00 Die Bedrohung durch Ransomware

09:52 Die Entwicklung der Cyberkriminalität

19:52 Die Unsicherheit nach einem Angriff

30:00 Der Wert von Daten und deren Schutz

30:00 Die Herausforderungen bei der Rücksicherung von Daten

31:59 Ransomware und die Verhandlungen mit Angreifern

37:04 Wert von Daten und die Risiken bei Verlust

39:56 Daten im Darknet und ihre Verfügbarkeit

40:55 Wert der Daten und Imageverlust

43:06 Daten als strategisches Gut

45:14 Vertrauen in Daten und KI-Chatbots

49:40 Datenmanagement und IT-Sicherheit

52:53 Abschlussgedanken und Empfehlungen

KI Implementierung – Innovation, Risiko, Daten und Kartelle | Sebastian Wernicke

Thu, 22 May 2025 00:00:00 +0200

Algorithmen können jetzt auch Kartelle bilden? Ist das die neue KI Bedrohung oder was steckt wirklich dahinter? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sebastian Wernicke, Autor des Buchs „data-inspired“ und Partner bei Oxera Consulting.

Irgendwie ist dieses Gespräch fast mehr aus dem Ruder gelaufen als so manche KI Einführung im Mittelstand. Fast als wären uns die Entscheidungen direkt abgenommen worden.

Und damit springen wir mitten rein ins Thema der Folge: Wenn Algorithmen (und KI) jetzt lästige Aufgaben übernehmen, dann übernehmen sie auch Entscheidungen. Das heißt wir delegieren die Entscheidungen.

Nun ist es ja aber so, dass wir beim delegieren nicht nur die Aufgabe sondern auch die Verantwortung abgeben und allerspätestens da wird es dann knifflig.

Denn damit geht immer ein Risiko einher und das hören viele im Unternehmen ungern, denn Risiko klingt immer schlimm.

Ganz so schlimm ist es dann aber auch nicht, denn genau dieses Risiko kann verschiedene Dimensionen haben: Wirtschaftlich, rechtlich, reputational. Und auch etwas nicht zu tun kann ein Risiko sein.

So liegt der eigentliche Stolperstein vieler KI Projekte schon vor dem Anfang. Im Auflösen der Zielkonflikte. Wer hat welche Ziele und wie bekomme ich das alles verargumentiert.

Wie das Aussehen kann, das besprechen Sebastian und Christian am Beispiel von predictive pricing. Und auch was es jetzt mit Kartellen auf sich haben kann, die Algorithmen dann bilden. Keine Angst geht um Preisabsprachen nicht um die Netflix Serie „Narcos“

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Buchempfehlung von Sebastian: Der Geschmacksthesaurus – Niki Segnit

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00:00 Kartelle und Algorithmen: Eine unerwartete Verbindung

03:02 Datenmanagement im digitalen Zeitalter

06:05 Die Rolle von KI in der Datenanalyse

09:00 Automatisierung und Entscheidungsfindung durch KI

11:45 Generative KI vs. Klassisches Machine Learning

14:56 Kartelle und Wettbewerbsverzerrungen: Ein Datenansatz

17:52 Fehlerquoten und die Rolle des Menschen in der KI

20:58 Anwendungsfälle und Fehlertoleranz in der KI

23:54 Die Zukunft der KI: Herausforderungen und Chancen

25:43 Zielsetzung und Algorithmus-Optimierung

28:21 Datenbasierte Entscheidungen und Zielkonflikte

30:04 Risiken des dynamischen Pricings

32:58 Reputations- und rechtliche Risiken

35:13 Kartellbildung durch Algorithmen

38:12 Haftungsfragen bei Algorithmus-Entscheidungen

40:54 Risikoaversion und Innovationsmanagement

47:10 Risikomanagement in der KI

50:59 Risikoabwägung und Entscheidungsfindung

53:58 Datenanalyse und Simulationen

56:34 Moralische und rechtliche Risiken

01:00:22 Interdisziplinarität in der KI-Entwicklung

01:03:43 Abschlussgedanken und persönliche KPIs

GXP - Oder wie sorgen Daten für sichere und gute Arzneimittel | Christof Layher

Thu, 15 May 2025 00:00:00 +0200

Wir denken selten darüber nach, aber damit die Arzneimittel, die teilweise unser Leben retten, genauso sicher und verlässlich zur Verfügung stehen wie wir es gewohnt sind, muss jede Menge Daten erfasst werden. Aber warum ist das so wichtig? Und was gibt es hier zu beachten? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Christof Layher Director Validation digital Systems bei Biontech und Host des Chaoshacker Podcast.

Nun die Antwort kann ganz einfach beginnen: Weil Menschenleben davon abhängen! Deshalb muss bei allen Prozessen von Erforschung, Erprobung über Herstellung bis zur Verteilung von Medikamenten, vieles genau dokumentiert werden.

Ohne Standard würde das sehr schnell sehr chaotisch werden. Genau diese Standards kürzt man gerne als GXP. Das G steht für Good, das P für Practice. Dazwischen ist jede Menge Platz für C (Clinic), L(Laboratory), M(Manufacturing) oder D(Distribution).

Das heißt für jede Anwendung gilt es den richtigen Standard zu wählen. Die Königsdisziplin ist es dann den jeweils nächst höheren mitzudenken.

Als wäre das jetzt nicht schon schwer genug, sind diese Standards nicht international einheitlich und lassen manchmal auch ein bisschen Luft nach oben.

Gerade bei den so genannten kritischen Daten.

Denn diese sind es, die unbedingt erfasst, dokumentiert und archiviert werden müssen. Und natürlich mit den nächsten Standard ALCOA+. Was der alles beinhaltet, erklärt Christof dann auch im Detail.

Auch wenn allen klar sein sollte, dass es bei Pharmazie um Menschenleben geht, so haben doch viele der Regeln eines gemeinsam: Sie wurden festgelegt nachdem mal jemand ordentlich daneben gelangt hat. Ein trauriges Beispiel ist der Contergan-Skandal. Bei dem ungenügende Testung zu erheblichen Beeinträchtigungen und Fehlbildung bei ungeborenen Kindern führte.

Generell wird die Bedeutung von Daten im Arzneimittelbereich nochmal deutlich wenn wir sehen, dass 80% aller Warnbriefe der US Aufsichtsbehörde (FDA) auf mangelnden Umgang mit Daten zurückzuführen sind.

Das heißt die Anforderungen sind aus guten Grund so hoch. Und sie steigen ständig weiter, denn in GXP gilt oft das Gegenteil der DSGVO – Mehr Daten sammeln ist besser.

Klingt doch logisch, oder?

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Buchempfehlung von Christof: Der Schwarze Schwan - Nassim Nicholas Taleb

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00:00 Einführung in die Welt der Daten und Pharmazie

04:04 GXP und seine Bedeutung für Daten

10:05 Der Kontergan-Skandal und seine Auswirkungen auf die Regulierung

13:45 Die Rolle von Daten in der Pharmaindustrie

19:53 Kritische Daten und ihre Bedeutung in der Produktion und Distribution

25:07 Individualisierte Medizin und ihre Herausforderungen

31:38 Verantwortung der Hersteller und Datenintegrität

39:34 Fortschritt in der Datenanalyse und Rohdaten

44:40 Datenaufbewahrung und Datenschutz in der Pharmaindustrie

51:54 Kritische Daten und Qualitätsentscheidungen

56:20 Abschluss und persönliche Einblicke

Von NLP, LLMs, Prompts und Ground Truth - Wie Company GPTs zum Leben kommen | Sebastian Blank

Wed, 07 May 2025 00:00:00 +0200

Von NLP, LLMs, Prompts und Ground Truth - Wie Company GPTs zum Leben kommen | Sebastian Blank

Der Traum vom eigenen Unternehmens GPT, jetzt eine Sache von nur ein paar Klicks? Oder steckt doch mehr dahinter als die Marketingslides der Hersteller sagen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sebastian Blank Head of Natural Language Processing bei inovex.

Ohne Frage die Veröffentlichung von ChatGPT und freie Verfügbarkeit von großen Sprachmodellen (LLMs) hat den Zugang zu generativer KI unfassbar beschleunigt. Wo die Vorgängermodelle oft noch auf einzelne Anwendungsfälle mühsam trainiert werden mussten, bringe diese Modelle neben Sprachverständnis auch eine gewisse Menge an Wissen mit. Das heißt sie sind oft schneller einsetzbar. Manchmal allerdings bezahlt man diesen Wissenvorsprung mit einer gewissen Ungenauigkeit, denn die Modelle neigen zum halluzinieren.

Denn oft ist die „Ground Truth“ hier nicht richtig transparent. Also was ist die „Wahrheit“ oder das gewünschte Ergebnis. Diese musste früher, wie beispielsweise „Spam“ oder „nicht-Spam“ eben noch mitgegeben werden.

Wenn wir jetzt die Genauigkeit der „alten“ Modelle mit den Möglichkeiten der LLMs kombinieren könnten, dann wäre das doch richtig schick, oder?

Ein Ansatz der in diese Richtung geht ist RAG die „retrieval augumented generation“. Hier wird den LLMs zumindest ein Teil der Ground Truth mitgegeben. Nämlich die Dokumente auf die sich die Antwort beziehen soll.

So kann man den Ergebnisraum etwas besser abstecken und ermöglicht neue Anwendungen. Wie den Vergleich von Dokumenten, der Jurist*innen das Lesen langer Regularien ersparten kann.

Wichtig hierbei wie immer. Testen, Testen, Testen. Und Nutzer*innen Feedback einholen.

Denn während die Modelle immer mehr zur Commodity werden, können die Prompts hier den Unterschied machen.

Apropos prompting – ein wichtiger Skill, aber kein neuer Job?

Warum? Das verraten wir alles in dieser Folge!

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lAIer 8/9 zu ManusAI: https://open.spotify.com/episode/37MJNNnst1CoSXHaCPOnm8?si=27f82582f93c40b9

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Buchempfehlung von Sebastian: Allein zwischen Himmel und Meer – Boris Herrmann

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00:00 Einführung in KI und Unternehmensanwendungen

03:06 Die Rolle von Natural Language Processing

05:58 Generative KI und ihre Auswirkungen auf Unternehmen

09:07 Der Vorteil von Vorwissen in der KI-Nutzung

11:56 Ground Truth und ihre Bedeutung für KI-Modelle

15:11 Die Herausforderungen der Datenverarbeitung

17:55 Fiktionale Antworten und die Grenzen von KI

22:12 Ground Truth in Unternehmensanwendungen

24:11 Retrieval Augmented Generation: Ein neuer Ansatz

26:00 Praktische Anwendungen in regulierten Märkten

29:17 Die Bedeutung von Genauigkeit in der Textanalyse

32:01 Mitarbeiterentlastung durch KI

35:07 Der Einfluss von KI auf den Arbeitsmarkt

37:18 Implementierung und Zeitrahmen für KI-Projekte

39:36 Erwartungshaltung und KI-Use Cases

42:57 Prompt Injection und Sicherheitsmaßnahmen

46:37 Die Kunst des Prompting

49:59 Entwicklung von KI-Modellen und Prompt Engineering

52:37 Kennzahlen und persönliche Einblicke

55:08 Buch- und Musiktipps

Ist eine Actionfigur dein Ruf? Und wie nutzt man KI im Marketing richtig? | Mit Dina Brandt

Thu, 01 May 2025 00:15:00 +0200

Dein Ruf oder deine Marke ist das, was Menschen über dich sagen, wenn du nicht im Raum bist. Aber woran denken sie denn dann?

An KI-generierte Action-Figuren?

Jap, darum geht’s auch in dieser Folge von Unf*ck Your Data. Denn wie entsteht so ein Ruf? Und was machen so Menschen, die Marketing machen?

Host Christian Krug interviewt Dina Brandt, die ist sogar schon zum zweiten Mal im Podcast!

Sie nennt sich selbst „nicht noch so eine Social Media Tante“, früher war sie der „trotzige Millenial“. Dabei hilft sie Menschen, ihren Ruf ins Digitale zu übersetzen. Also eigentlich macht sie alles, was mit der Kernpositionierung des Angebots zu tun hat.

Auf der data:unplugged hat Christian einen Vortrag gehört über KI-generierte Podcasts. Und irgendwie passt das zum Hype der Actionfiguren, die aktuell auf LinkedIn kursieren.

Dina ist ganz stolz, denn keiner ihrer Kunden hat eine Action-Figur gepostet.

Aber lasst uns zur KI kommen. Die wird nämlich jetzt exorbitant viel im Marketing genutzt. Dabei muss man erstmal differenzieren: Da geht’s nämlich um GenAI und nicht um die KI, die Prozesse automatisiert oder Daten ausliest...

„KI im Marketing“ ist für Dina zurzeit ein Hype.

Bevor man das jetzt nutzt, sollte man sich aber fragen: Zählt das wirklich auf meine Strategie ein?

Sie vergleicht das mit einem Flugzeug: Fliegst du damit um des Fliegens willen oder um irgendwo hinzukommen? Weißt du überhaupt, wo du hinwillst? Und ist das Flugzeug das richtige Fortbewegungsmittel?

Nur weil man ein Bildchen mit KI generiert, ist das trotzdem keine gute Werbung.

Als erstes brauchst du eine Strategie.

Die zu erstellen erfordert jede Menge Kreativität.

Die beiden finden eine witzige Analogie zum Dating, denn auch da hilft es: Je genauer man weiß, was man will, desto selektiver kann man sein. Und auch da hilft es, strategisch nein sagen zu können.

Und wenn du keine Strategie hast – dann musste halt ne Actionfigur ausprobieren!

Dina erzählt dabei vom Korridor, den man abstecken sollte und indem man sich bewegt. In dem ist auch das Ziel definiert. In diesem Korridor ist es dann auch gar kein Problem, mal vor eine Wand zu laufen.

Hier hilft hypothesenbasiertes Arbeiten und strukturiertes Experimentieren.

Dafür gibt es ein paar Fragen:

Warum möchte ich damit jetzt arbeiten?

Kann ich dadurch den Zielkorridor formulieren, warum und wofür ich das mache?

Welche Schritte glaube ich, dass sie mich auf dem Weg zum Ziel unterstützen?

Warum unterstützen sie mich?

Wie kriege ich das validiert?

Das Learning zum Schluss: Es gibt keine Abkürzung. Auch Overnight-Erfolg braucht ein paar Jahre.

Und das letzte Statement (das dürfen wir euch nicht vorenthalten): Wir können so viel mehr, als wir uns zutrauen.

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IT to Value – Wie IT Innovation unterstützt und nicht hemmt | Sophie Seiwald-Hojer

Thu, 24 Apr 2025 00:00:00 +0200

IT wird oft assoziiert mit Laptops einrichten, Server betreiben oder Passwörter zurücksetzen. Selten hingegen mit Fortschritt, Innovation oder neuen Produkten. Aber warum ist das so und wie kann „die IT“ in die Wertschöpfung kommen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sophie Seiwald-Hojer, selbständige Beraterin für IT Strategie.

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00:00 Die Herausforderungen bei der App-Entwicklung in großen Unternehmen

10:00 Die Rolle der IT als Enabler

19:57 Prozesse der Hölle: Warum IT-Prozesse frustrierend sein können

29:48 Sicherheitsaspekte in der App-Entwicklung

39:51 Die Bedeutung von Kommunikation zwischen IT und Fachabteilungen

29:20 Risiko und Verantwortung im Produktmanagement

32:59 Mindset und Unternehmenskultur

36:45 Zusammenarbeit und Teamgeist in der IT

39:51 Verantwortung und Erfolg im Team

43:32 Prozesse und Innovation in der IT

46:27 Abschluss und persönliche KPIs

Stand the F*ck out - How to Balance Brand and Performance Marketing | Louis Grenier

Tue, 22 Apr 2025 00:00:00 +0200

Marketing often seems like the wild west of data & analytics. Made up Key figures, vendor-provided promises of quick and easy sales. But how do we really create a distinction? And why is marketing even important? In this week’s episode your host Christian Krug interviews Louis Grenier, freelance marketing coach and consultant. Author of the book – Stand the f*ck out.

A great product might be a good start for a new business. But if no one has ever heard of you and your shiny new thing, people probably won’t come and buy from you.

This is where a great marketing story begins.

Unfortunately, there are several things that can go wrong here. From an unclear offer to an unknown buying group or a vague branding. Things can terribly influence your performance in the market. Platforms like google or meta now offer to help you and by just inserting some dollars to their tools your product will sell itself. Well if something sounds too good to be true, most of the time it is.

While there is nothing wrong with putting ads online and performance marketing itself, it also is only one half of the truth. If people know you, then it becomes more likely that they buy from you than your unknown competitors.

A huge part of that is defining your Unique selling point. The one meaningful thing that sets you apart from all the others out there. It doesn’t need to be something groundbreaking. It can be unbundling a wrapped process or putting something new to an established product or service. Like a nice can with a skull around water.

As people tend not to buy thing with rational decision making. This means that marketing is even more important. Which feelings does your brand give them? Do you help them to present themselves in special way?

If you can answer those questions – you already made the most important steps into establishing your brand.

From then on you can take the next steps.

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00:00 The Importance of Branding and Marketing

03:26 Understanding Marketing: The Wild West of Data

10:55 The Balance Between Brand and Performance Marketing

15:46 Building Lasting Brands vs. Short-Term Gains

20:51 Foundations of Effective Marketing

27:40 Irrational Consumer Behavior and Market Differentiation

30:45 The Power of Packaging in Marketing

31:14 Understanding Irrational Consumer Behavior

32:29 The Fear of Losing Control in Decision Making

35:12 Navigating B2B Marketing Challenges

38:16 Perceived Risk in Purchasing Decisions

40:50 The Role of Pricing in Marketing

42:31 The Importance of Understanding Data

44:01 Trusting Your Gut in Marketing Decisions

46:56 Balancing Data and Intuition

51:20 Learning from Past Mistakes in Marketing

Vom POC in die Produktion - Wie KI- Und Datenprojekte in der Realität ankommen | Laura Hinsch

Wed, 16 Apr 2025 00:00:00 +0200

Auf den Marketingslides sieht es immer so einfach aus. Im PoC läuft das KI oder ML Projekt sauber durch. Aber in die wirkliche Integration in den Alltag und die Produktion schaffen es die wenigsten. Warum ist das so und wie bekommen wir das besser hin? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Laura Hinsch, Solution Architect bei der DB Systel.

Dass nicht alles glänzt was auf den Marketingfolien der Hersteller steht wissen wir. Allerdings dachten wir auch das PoCs (Proof of concept) jetzt der neue heiße Mist sind und wir damit schnell unsere Probleme lösen.

Leider versanden immer noch viele Projekte in der PoC Hölle und schaffen es nie das Licht der Produktion zu erblicken.

Manchmal weil das Konzept nicht aufgeht, dafür machen wir es ja. Leider aber auch oft wegen vermeidbarer Fehler. Denn nur einen PoC machen und alles so einfach wie möglich denken ist nur minimal besser als die Slides. Bereits bei der Planung des PoC sollte man die Umsetzung in der Produktion im Kopf haben, denn hier befinden wir uns dann in echten lebenden Organisationen. Damit sinkt auch die Fehlertoleranz. Im besten Fall verliert man nur Nutzerakzeptanz, im Schlimmsten sogar Menschen ihr Leben.

Und hier sollte man Ansetzen:

Was ist die Kritikalität des Projektes? Was kann ich verbessern und wie genau muss es sein? Manchmal reichen 75% Genauigkeit in einem Machine Learning Projekt aus. Ab und zu müssen es 99,99% sein. Dies muss man vorher beachten.

Wer nutzt das Tool am Ende? Wie sieht der Alltag dieser Menschen aus? Wo muss ich die Funktion integrieren, damit die Leute sie auch wirklich benutzen? Das Ganze wird natürlich dadurch erschwert, dass die Leute die Tool kaufen oder beauftragen oft nicht die sind, die sie auch wirklich benutzen.

Wo muss das Ding am Ende laufen und was darf es kosten? Der berühmte „It rund on my machine” Scherz darf eben nicht passieren. Die Anwendung muss eben auch möglichst einfach in die bestehenden Systeme integriert werden können. Gerade bei großen und gewachsenen Unternehmen ist das nicht zu unterschätzen. Natürlich muss es am Ende auch wirtschaftlich sinnvoll sein. Wenn du das zehnfach der Einsparung an monatlichen Kosten durchhaust ist auch keinem geholfen.

Macht das Thema jetzt irgendwie nicht so spannend. Aber am Ende des Tages ist das auch alles kein Hexenwerk. Einfach ein bisschen planen am Anfang und die richtigen Haken setzen. Dann klappts auch mit der Produktivsetzung.

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00:00 Einführung in die Welt der Eisenbahn und KI

05:01 Vom POC zur Produktion: Der Weg der KI-Projekte

09:57 Die Balance zwischen Genauigkeit und Geschäftsnutzen

14:46 Die Bedeutung der Nutzer in KI-Projekten

20:09 Anforderungsmanagement und MVP-Entwicklung

22:04 Von Proof of Concept zur Produktion

24:29 Herausforderungen bei der Skalierung von Projekten

26:50 Systemkontext und Integration in bestehende Systeme

29:01 Zielarchitektur und Entscheidungsfindung

32:02 Der Spagat zwischen Experimentieren und Planung

36:59 Die Herausforderungen bei der Implementierung von POCs

39:24 Entscheidungsfindung und Kriterien in der Architektur

41:40 Wirtschaftlichkeit und Kosten von Projekten

44:56 Branchen- und Unternehmensspezifische Anforderungen

48:45 Integration von Algorithmen in bestehende Systeme

51:29 Abschlussfragen und persönliche Einblicke

KI-Umsetzung - Wie wir die Theorie endlich in die Praxis bekommen| Daniela Rittmeier

Thu, 10 Apr 2025 00:00:00 +0200

Immer noch geistert das Buzzword KI durch die deutsche

Unternehmenslandschaft. Allerdings hinkt die echte Umsetzung dem theoretischen

Wissen weit hinterher. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts

„Unf*ck Your Data“ mit Daniela Rittmeier, Head of [Generative] AI Accelerator

bei CapGemini und selbständige Management Beraterin.

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00:00 Einführung in die KI-Diskussion

02:59 Daten als Überlebensfaktor für Unternehmen

05:48 Herausforderungen der KI-Transformation in Deutschland

09:02 Die Kluft zwischen Theorie und Praxis

12:09 Die Bedeutung von Datenqualität und Infrastruktur

15:12 Zukunft der Mobilität und KI-Anwendungen

17:56 Datenwertschöpfung und Unternehmensstrategien

21:48 Data Stupid und Datenwertschöpfung

24:29 Mensch-Maschine-Interaktion und KI

30:54 Herausforderungen im mittleren Management

35:44 Datenverfügbarkeit und -qualität in Unternehmen

43:17 Aufbau einer effektiven Datenabteilung

44:42 Die Rolle der CDO und der Datenabteilung

46:16 Langfristige Incentivierung und Unternehmensbeteiligungen

48:27 Verantwortung der Aufsichtsräte in der Digitalisierung

50:22 Nachhaltigkeit und KI-Entwicklung

52:31 Effizienz in der KI-Nutzung

56:48 Geopolitische Herausforderungen und technologische Strategien

Data Protection - How to navigate Data in the tides of GDPR | Siobhan Solberg

Tue, 08 Apr 2025 00:00:00 +0200

There few things that send (marketing) analysts shivers down their spine line the dreaded GDPR. The European archenemy of data people. But why is something like the GDPR even necessary and how can we handle it without burning our fingers? In this weeks episode your host Christian Krug interviews Siobhan Solberg, Data Protection Consultant at Raze on this hot topic.

Many people especially in Europe know this: You want to get something signed or book a service or an appointment and you get immediately handed a formular for giving consent to data storage. Let’s face it – it’s terribly annoying. Since the introduction of the GDPR those consent sheets are everywhere.

Interestingly, this wouldn’t always be required and was not intended by the regulation at all. This bill was made to protect people’s data from misuse and not to annoy them with more paperwork. Unfortunately, some people didn’t bother to read it properly or prefer to play it save, as written consent is the fallback solution.

But why is that data protection even necessary? Because businesses developed a habit of doing shady things with our data. And some data is so crucial that it’s protection is required to keep people save from dire consequences.

The not so dramatics things include personalized advertisements. Where this might be ok for adults, young people can be influences more easily and thus require more protection.

Also when crossing cultural borders, some data suddenly goes from harmless to life-threatening, if shared with the wrong people. If you live in a very liberal area orientation or ethnicity might not play a role. In certain regions all of a sudden people can face severe consequences if those information is shared all to openly.

And to protect people and their data from potential misuse the GDPR was designed. In itself it is nothing bad, and scaring people with huge fines surely didn’t help. So if we manage to get better grasp on the potential power of data and see why it should be protected we might see more manageable implementations of that bill.

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00:00 Understanding GDPR: The Basics

03:08 The Shift from BI to Data Protection

06:06 The Spirit of GDPR: Respecting User Data

08:56 Challenges in Data Respect and User Consent

11:49 Data Collection: Purpose and Legal Basis

14:53 Navigating Sensitive Data and Consent

18:00 The Misconceptions of Consent in Data Processing

20:59 Real-World Implications of Data Usage

24:06 The Balance of Benefits and Risks in Data Collection

29:15 Cultural Perspectives on Teenage Pregnancy

30:58 Data Profiling and Its Risks

32:22 The Intersection of Data Security and Privacy

34:21 The Impact of Targeted Advertising

36:21 Sensitive Data in the Adult Industry

38:59 Cultural Sensitivity and Data Privacy

40:46 Respecting Data and Privacy Regulations

42:31 The Privacy Paradox and Consumer Behavior

50:39 The Future of Data Protection and Respect

53:55 Final Thoughts and Recommendations

Data Feeling – Bauchgefühl und Datenkompetenz führen zum Erfolg | Roger Heckly

Thu, 03 Apr 2025 00:00:00 +0200

Data Feeling – Bauchgefühl und Datenkompetenz führen zum Erfolg | Roger Heckly

Wie versenkst du am schnellsten deine Datenthemen im Unternehmen? Aber vor allem was braucht es um Analytics und Data wirklich erfolgreich einzuführen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Roger Heckly, Customer Service Executive bei s-peers.

In einem Anstellungsgespräch (=Vorstellungsgespräch) hatte Roger es schon mal direkt gegenüber den Gesprächspartnern adressiert: Was ist eure Vision für die Rolle? Wo wollt ihr mit dem Thema Daten als Unternehmen hin.

Denn wenn diese Frage nicht sinnvoll beantwortet wird und die Vision fehlt, dann ist jede Rolle direkt zum Scheitern verurteilt.

Aber warum ist genau diese Vision so wichtig? Zum einen dient sie positiv dazu die Projekte zu priorisieren, die das Unternehmen voranbringen. In einer Zeit begrenzter Ressourcen und teurer Arbeitskraft aber auch dazu – Die Projekte oder Tätigkeiten eben nicht zu machen, welche das Unternehmen nicht voranbringen. Denn diese können Ressourcen unnötig binden. Das Ergebnis – Eine beschäftigte und überlastete IT, aber kein echter Fortschritt.

Dafür braucht es eben die Vision und die aktive Mitarbeit des C-Level, denn ein „macht ihr mal was mit Daten, ich druck mir das Dashboard aus“ funktioniert auch nicht.

Wieder einmal kommen wir an den Punkt, dass es da in Databereich eben genau darum geht diese Vision in Kooperation zusammenzubringen. Business, Data und IT. Denn große Migrationsprojekte bieten oft riesige Chancen, wenn sie Transformation verstanden werden. Dafür dürfen sie aber nicht als reine IT Projekte, wie das Update einer App einspielen gesehen werden, sondern es braucht echte Kooperation und Transformation und Analytics darf nicht zu Streichposten werden.

Aber wollten wir das Bauchgefühl nicht genau mit Analytics endlich ersetzen?

Ja und dabei können wir aber von genau diesem profitieren.

Denn Tool- und Datenkompetenz sind die Schlüssel zur erfolgreichen Arbeit. Und zu Datenkompetenz gehört eben auch ein Gefühl dafür zu haben, welche Daten plausibel aussehen und welche man sich genauer ansehen muss.

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Diese Folge Unf*ck Your Data wurde von s-peers unterstützt

Zur Homepage von s-peers: https://s-peers.com/

Analytics Beratung für das Management von s-peers: https://s-peers.com/leistungen/analytics-beratung-fuer-das-management/

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00:00 Die Bedeutung von Daten im Unternehmen

03:09 Der Weg vom Inhouse-Berater zum externen Consultant

06:13 Die Rolle der IT und der Datenstrategie

08:51 Die Notwendigkeit einer klaren Vision

12:00 Top-Down-Ansatz für erfolgreiche Datenprojekte

14:49 Die Herausforderung der Priorisierung in Datenprojekten

17:54 Interne Kommunikation und Marketing für Datenprojekte

21:06 Die Verantwortung der Führungsebene in der Datenstrategie

23:51 Die Balance zwischen Vision und operativer Umsetzung

26:56 Die Bedeutung einer Roadmap für Datenprojekte

28:31 Die Herausforderungen im Data Analytics

32:08 Die Bedeutung von Analytics in Unternehmen

35:59 Data Feeling: Bauchgefühl und Datenkompetenz

42:32 Die Rolle der IT und Kommunikation in der Datenanalyse

44:06 Persönliche KPIs und Wertschätzung im Berufsleben

Data Governance - Zwischen Datenqualität und betrieblicher Effizienz | Michael Prinner

Thu, 27 Mar 2025 00:00:00 +0200

Ein gutes Pferd, sagt man, springt nur so hoch wie es muss. Und Daten im Unternehmen, sind immer nur so gut wie sie es für eine bestimmte Anwendung sein müssen. Das nennt man Effizienz! Aber was passiert, wenn sich Anforderungen nun ändern und Daten immer wichtiger werden? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Michael Prinner, Leiter Data Governance bei Uvex Group.

Nun sagen wir mal so. Es wird dann zumindest spannend. Denn ganz oft ist es beim Satz „Datenqualität ist schlecht“ genau. Jemand betrachtet oder analysiert Daten für einen Zweck zu dem diese gar nicht gesammelt wurden. Wenig überraschend, dass diese dann eben den Anforderungen nicht genügen.

Denn Unternehmen sind meist auf maximale Effizienz getrimmt, gerade wenn dann noch ein Lean Manager alles was nicht direkt genutzt wird als „Verschwendung“ deklariert und abgeschafft hat.

Dann fängt eben oft der Ärger an.

Muss aber nicht. Denn wenn man sich diesen Umstand einmal zu Gemüte führt kann man an neue Datenprojekte genau so heran gehen. Über die neuen Anforderungen. Anhand dieser wird dann eine Aufstellung gemacht was schon vorhanden ist und was fehlt. So entsteht quasi ganz nebenbei der ersten Datenkatalog im Unternehmen (sollte der nicht schon da sein). Und dieser Katalog ist dann eben das Nachschlagewerk für die Daten im Unternehmen und so ein zentraler Bestandteil der Data Governance. Ein oft unbeliebtes, aber absolut notwendiges Thema.

Denn gerade wenn eben jede Person im Unternehmen Datenkonsument*in ist, treffen unterschiedlichste Anforderungen auf die Daten.

Wer jetzt allerdings versucht in einem großen Rutsch die Hausaufgaben der letzten Jahre oder Jahrzehnte in einem großen Data Governance Projekt abzuarbeiten, der läuft vermutlich erstmal ins Leere.

Nicht dass die Arbeit sinnlos wäre, ganz im Gegenteil. Das Problem ist, dass es nicht direkt einen Mehrwert sichtbar macht. Damit fehlt oft der Wille zum Funding durch das Management. Also klein anfangen. Mit einem kleinen begrenzenten Projekt starten, dort die Governance mitdenken und vor allem die Menschen mitnehmen.

Denn nur wenn die Mitarbeitenden den Data Catalog auch nutzen, dann ist er ein sinnvolles Werkzeug.

Dafür müssen die Mitarbeitenden natürlich auch entsprechend geschult werden und das ganze dokumentiert werden. (Oh jetzt hab ich das böse D-Wort geschrieben)

Klar kann uns dabei die KI schon helfen. Allerdings klappt das noch nicht ohne menschliches Verständnis, womit wir wieder bei der Schulung wären.

Hatte ich erwähnt, dass es keine KI Schulungspflicht gibt? Wirklich! Auch nicht im EU AI Act. Ohne den und Parallelen zum Reinheitsgebot können wir die Folge natürlich nicht beenden.

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00:00 Einführung in Data Governance und KI

02:59 Der Weg zur Data Governance

05:50 Die Rolle der Menschen in der Datenverwaltung

08:59 Effizienz und Datenqualität

12:13 Die Balance zwischen Governance und Flexibilität

14:58 Frameworks und deren Anwendung

18:03 Datenkonsumenten im Unternehmen

20:53 Die Bedeutung von Tools in der Organisation

24:30 Herausforderungen der Dokumentation und Schulung

26:36 Der Weg zu einem effektiven Datenkatalog

29:00 Daten als wertvolles Asset

32:05 Die Komplexität in großen Unternehmen

35:28 Die Rolle der KI in der Dokumentation

39:30 Die Rolle von KI in der Entwicklung

41:19 Kompetenz und Schulung im Umgang mit KI

44:51 Der AI Act und seine Herausforderungen

46:59 Chancen für Deutschland in der KI-Entwicklung

49:04 Tradition und Innovation in der deutschen Industrie

53:44 Abschlussgedanken und persönliche Einblicke

How to advance your data career – Learn to speak up in meetings or in public | Nausheen I. Chen

Tue, 25 Mar 2025 00:00:00 +0200

Ever wondered why some people climb up the career ladder seemingly effortless, while others are left speechless at the bottom? Well, it might actually have to do with exactly that! Speaking. How you present yourself. And how to bring your speaking game to the next level and rocket fuel your career – That’s what Christian Krug, Host of UNF#CK YOUR data is discussing with Nausheen I. Chen, 3x TEDx speaker and high profile speaking coach.

Have you ever been to a boring talk or presentation? Like that terrible you just got into something else, your mind slipped off or you even fell asleep? You don’t need to feel caught, we all were there at one point or the other. But there are also the other talks. The ones that just seem to catch you and follow the speaker, even if the topic itself isn’t the most interesting one to you.

The thing is, although it might seem as they are natural born speakers, they most probably aren’t. They just have a great toolset of speaking methods and a strong message to deliver. Paired with a certain level of confidence this gives you an almost unstoppable force to be reckoned with.

But why should you care about speaking, if you never want to be on a big stage?

Thing is, we are humans and in most of our jobs at one point or another we interact with other humans. To a different extend, but we all do. And when we engage with other we communicate. Always. Or as Paul Watzlawick put it: “We cannot not communicate”

We always communicate something, even by choosing not to speak up.

Especially in tech fields there is this image of the introvert expert who is too shy speak up and has to watch less proficient people climb the career ladder like a balloon of hot air.

Good news is, on the one hand those balloons tend to deflate and you have the choice of taking your career and your life in your hands.

By speaking up you reclaim control over your business life.

If you choose to remain silent, you let other take control. So as an expert it’s even your duty to speak up if someone is making a flawed call.

The interesting thing is that the very same techniques that make great speakers on stage make you great communicators in meeting. And those can be taught and learned, just like other skills as coding or using a digital tool.

So you don’t have to be silent and let others run the show, even if you consider yourself an introvert.

In this episode you will learn:

- How public speaking is a skill that can be learned

- Why learning to speak does not make you unauthentic

- Which tricks can help you level up your speaking skills

- How to reclaim your career by speaking up

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00:00 The Importance of Effective Communication

11:49 Overcoming Communication Barriers

24:06 The Role of Introversion in Public Speaking

25:20 Embracing Authenticity in Communication

29:27 The Power of Speaking Up

31:34 The Balance of Skills and Knowledge

36:30 Demystifying Effective Speaking

40:09 Building Confidence as a Speaker

44:34 Taking Responsibility for Your Growth

46:53 Inspiring Others Through Communication

Ethical AI - Warum es nicht reicht die KI Outputs fair gestalten zu wollen | Barbara Lampl

Thu, 20 Mar 2025 00:00:00 +0200

TRIGGERWARNUNG – Wir sprechen unmenschliche Arbeitsbedingungen und Menschen die mit unangemessene Inhalte sichten und prüfen müssen.

Wenn Daten doch die Grundlage von KI sind und wir eine ethical AI mal Ende zu Ende betrachten wollen, dann müssen wir doch eigentlich genau an der Quelle anfangen. Aber warum wird darüber so wenig gesprochen? Und was läuft hier schon alles falsch?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Barbara Lampl, Geschäftsführerin von Empathic Business.

Wenn es um das Thema Ethical AI geht, dann betrachten die meisten Menschen gerne die Outputs. Also dass hier eine faire und ausgewogene Mischung an Ergebnissen repräsentiert wird. Manchmal wagt man noch den Blick darauf wie die Daten für das Training zusammengestellt werden.

Aber wie genau diese Daten zugänglich gemacht oder erfasst wurden, darüber wird nur selten berichtet. Denn das ist ein Bereich, den die großen Tech Unternehmen oft nur zu gerne unsichtbar halten würden.

Barbara Lampl nimmt uns mit auf eine Geschichtsstunde durch das Datalabeling oder Dataannotation. Denn Daten und Informationen waren schon immer ein Wettbewerbsvorteil. In der digitalen vernetzten Welt wird dies besonders schnell sichtbar. Angefangen von Yahoo deren Surfer das frühe Internet kartografiert haben bis zu den heutigen Taskern, die die Grundlage für die modernen KI Systeme legen. Data is king!

Gut sortierte, kategorisierte und beschriftete Daten sind der entscheidenden Vorteil. Vom Labeling für KI Modelle bis zur Content Moderation auf den sozialen Medien. Wer die besten Daten hat, hat die zuverlässigsten Algorithmen.

Das Bizarre: Die Menschen die die Grundlagen dafür legen, dass andere Milliardäre werden, verdienen oft nur wenige Dollar die Stunde. Und das für Arbeit im Sekundentakt die oft unter prekären Bedingungen stattfindet und bei der die Menschen zum Teil ohne Ausbildung oder Betreuung mit extremen Inhalten konfrontiert werden.

Kein Wunder, dass diese Karawane immer weiter zieht, denn Ausbeutung ist nicht nachhaltig und viele der Tasker lernen schnell die Systeme die sie aufbauen selbst zu nutzen um ihre Arbeit zu erleichtern.

Doch auch dieser unbequemen Wahrheit müssen wir uns stellen, wenn wir KI Systeme nutzen. Und uns manchmal fragen – Warum sind die Ergebnisse so seltsam?

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00:00 Einführung in Ethical AI und Datenverantwortung

04:00 Die Rolle der Daten im KI-Training

09:51 Geschichte der Datenannotation und Crowdsourcing

15:46 Content Moderation und ihre ethischen Herausforderungen

24:03 Die Herausforderungen der Polizeiarbeit

26:59 Die Realität der Clickworker

30:14 Die ethischen Implikationen der Datenannotation

32:59 Die Problematik der Edge-Cases in KI

36:14 Die Rolle des Menschen im KI-Training

38:58 Die Herausforderungen der Textbewertung in KI

43:19 Kulturelle Wahrnehmung und Sprache

44:05 Absurdistan: Die Herausforderungen der Datenverarbeitung

45:50 Die Rolle von Clickworkern in der Datenlabeling-Welt

48:34 Die Dimensionen des Datenlabelings

51:45 Die Herausforderungen der Content Moderation

54:57 Die ethischen Implikationen von KI und Daten

57:32 Faire Bedingungen in der KI-Wertschöpfungskette

KI Use Cases - Von Strategie und Daten zur Einführung und Einarbeitung | Alex Ulbricht

Thu, 13 Mar 2025 00:00:00 +0200

Jeder will KI im Unternehmen einführen, aber die wenigsten schaffen es zum produktiven Mehrwert. Wie surfe ich die KI Welle erfolgreich ins Unternehmen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Alexandra Ulbricht Strategic Lead Data & AI bei Fujitsu.

Das neue Lieblingswerkzeug vieler CEOs ist Maslows KI Hammer. Mit diesem wird dann im Unternehmen auf jedes Problem eingedroschen, welches dann per Definition ein Nagel ist. Leider führt dies dann in der Regel nicht zu den gewünschten Ergebnissen, so dass die KI Projekte oft in der PoC Hölle schmoren und nie auch nur annähernd den gewünschten ROI erzielen. Gerade dann wenn man unter KI nur generative KI versteht.

Aber muss das so sein? Ist KI also wirklich nur ein schönes Hypemärchen, das keinen echten Mehrwert bringen wird?

Das muss eben nicht so sein. Denn zum einen ist KI mehr als nur generative KI wie ChatGPT und andere LLMs. Zum anderen gewinnt man unglaublich viel, wenn man sich erst einmal die Probleme anschaut und dann nach Lösungen sucht, die diese möglichst einfach lösen. Die Betonung liegt hier auf einfach und effizient. Denn oft gibt es schlanke und kostengünstige Lösungen, die bereits einen riesigen Mehrwert bieten.

Aber auch wenn es dann wirklich ein GenAI Modell ist, das zum Beispiel im Wissens- oder Dokumentenmanagement zum Einsatz kommt. Gibt es Möglichkeiten diese einzusetzen ohne gigantische Mengen an GPUs zu kaufen und die Stromrechnung durch die Decke zu jagen. Das Stichwort heißt RAG (mal wieder). Denn das geht schnell, sicher und zur Not auch on premise.

Das heißt es gibt wirklich wenig Ausreden jetzt nicht damit anzufangen KI einzusetzen.

Aber wie?

Dafür gibt Alex uns sechs einfache Fragen an die Hand mit denen wir genau diese Anwendungen im Unternehmen finden!

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Buchempfehlung von Alex: High on life - David J. P. Phillips

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00:00 Einführung in KI und ihre Herausforderungen

03:00 Traditionelle KI vs. Generative KI

06:12 Anwendungsfälle und der richtige Einsatz von KI

09:03 Sechs Fragen zur Evaluierung von KI-Projekten

11:58 Praktische Ansätze zur Identifizierung von Use Cases

15:11 Effizienzsteigerung durch KI in Unternehmen

20:00 Effizienzsteigerung durch KI im Vertragsmanagement

23:14 Datenschutz und Risiken bei KI-Anwendungen

25:48 Implementierung von GPT im Unternehmen

30:06 Retrieval Augmented Generation: Ein smarter Ansatz

34:11 Herausforderungen bei der Einführung von KI-Lösungen

38:01 Schrittweise Implementierung und Datenqualität

39:13 Wertschöpfung durch Datenmanagement

40:53 Effizienzsteigerung durch KI-Integration

43:12 Erwartungsmanagement und Mitarbeitereinbindung

45:43 Transformation zu einer KI-Company

49:25 Abschlussfragen und persönliche Einblicke

KI-Agenten: Revolution oder Evolution? Was erwartet uns? | Sebastian Henneberg

Thu, 06 Mar 2025 00:00:00 +0200

KI Agenten sind ja angeblich DAS große Thema in 2025. Aber sind sie wirklich die Zukunft oder doch nur heiße Luft? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „UNF#CK YOUR DATA“ mit Sebastian Henneberg, Gründer und Geschäftsführer von Synsugar.

Sind Agenten jetzt die nächste Sau, die durchs AI Village getrieben wird? Oder eine echte Hilfe?

Doch zunächst sollten wir mal klären, was Agenten eigentlich sind.

Ganz einfach gesagt übernehmen diese Systeme schon automon Aufgaben. Das heißt einen Schritt weiter als ChatGPT und seine Geschwister, die dir je nach Kontext und Prompt Antworten liefern gehen diese Systeme etwas weiter.

Sie müssen ihre Umgebung erkennen, bewerten und dann entsprechende Handlungen selbst vornehmen.

Da dies für ein einzelnes Modell oft etwas viel verlangt ist, arbeiten Agenten häufig mit Aufrufen anderer Systeme oder Funktionen. Das heißt sie werden durch die Hilfe anderer mächtiger in dem was sie bewirken können.

Und das macht das Anwendungsgebiet auf einmal so groß, dass wir in der Folge nur ein paar Highlights setzen können.

Beispiel Code-Erstellung: Hier können sich in Agenten unterschiedliche Systeme bereits gegenseitig bewerten und dadurch bereits verbessern, bevor der Mensch überhaupt das erste mal ein Ergebnis sieht.

Wenn wir an KI und Autonomie denken, dann kommt auch direkt das autonome Fahren in den Sinn. Bei der Anwendung von KI in dermaßen sicherheitskritischen Bereichen steigen natürlich die Anforderungen direkt mit. Denn hier bekommt auf einmal Ethik und Erklärbarkeit direkt eine viel größere Bedeutung!

So groß musst du für dich oder in deinem Unternehmen aber nicht unbedingt direkt denken. Bereits „einfachere“ Agenten haben das Potential dir hier viel Arbeit abzunehmen.

Sebastian hat auch direkt ein paar Tipps aus der Praxis dabei worauf du dabei achten solltest.

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Buchempfehlung von Sebastian: What the fact - Taddl & Ardy

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00:00 Einführung in KI-Agenten und deren Bedeutung

05:57 Die Evolution der KI-Agenten und ihre Anwendungen

12:10 Tool- und Function-Calling in der KI

17:53 Die Rolle von KI-Agenten in der Softwareentwicklung

21:21 Validierung durch KI-Agenten

23:03 Die Rolle des Menschen in der KI-Welt

24:01 Erklärungspflicht der KI

29:36 Die Entwicklung von KI-Agenten

30:05 Human in the Loop: Menschliche Kontrolle über KI

32:15 Ethische Dilemmata im autonomen Fahren

37:41 Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Agenten

40:10 Herausforderungen der KI-Implementierung

42:47 Innovationen und Effizienz in der KI

46:12 Die Zukunft der KI-Agenten

48:54 Persönliche KPIs und Lebensfreude

51:59 Abschlussfragen und Buchempfehlungen

Marketingautomatisierung - Gute KI braucht gute Daten | Albert Pusch

Thu, 27 Feb 2025 00:00:00 +0200

Gefühlt träumen alle Marketer doch von der vollautomatisierten Kundenversorgung per KI. Rundum immer alle relavent überall ansprechen. Aber warum stehen viele Unternehmen da noch komplett am Anfang? Und wie gehen wir die wichtigen ersten Schritte? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Albert Pusch, Geschäftsführer bei Omikron Data Solutions.

Mit einen so oder so ähnlich gelagerten Wunsch sind viele Unternehmen nicht allein. Seit dem der KI-Hype einfach nicht enden will trendet das Thema Agenten spätestens in 2025. Doch wenn man dann diese Projekte erstmal anfängt anzugehen gerät man in vielen Unternehmen schnell ins Schwimmen.

Denn bereits die ersten Fragen führen dann zu Schweißperlen auf der Stirn: Wo bekommen wir denn die Daten her?

Dabei ist es egal an welche Workflows, Prozesse oder neuen Produkte man denkt. KI kommt nicht ohne Daten aus. Auch eine recht banale App oft nicht. Und genau hier fangen dann oft schon die Herausforderungen an. Welche Daten brauche ich für meine Anwendung? Wo bekomme ich die her? Und wie kann ich diese zugänglich machen?

Bei jungen E Commerce Unternehmen wurde hier oft digital- oder data-first gedacht und der Start fällt leichter. Weist das Unternehmen aber eine längere Geschichte auf, so sind die Daten mitunter auf älteren schwer zugänglichen Systemen. Bei gewachsenen Gruppen liegen gleiche oder ähnliche Daten auf auch auf unterschiedlichen Systemen. Dann mit leicht unterschiedlichen Ausprägungen.

So wird aus dem kleinen KI Agenten dann ganz schnell ein Politikum. Denn wenn wir näher an den Kunden wollen und sein Erlebnis komplett nachzeichnen, dann überschreiten wir die Grenzen unserer internen Abteilungen. Und hier will nicht jeder seinen Datenschatz gerne teilen.

Aber dennoch lohnt es sich all diese Hürden anzugehen. Wenn am Ende eine tolle Geschichte steht. Wie eine Loyalty-App. Hier gibt Albert ein tolles Beispiel wie Omikron diese mit dem Kunden gemeinsam entwickelt hat und wo hier unerwartete Hindernisse lagen.

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Diese Folge Unf*ck Your Data wurde von Albert und Omikron Data Solutions unterstützt

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Buchempfehlung von Albert: Die Abschaffung des Todes – Andreas Eschbach

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00:00 Einführung in die Marketing Automatisierung

02:50 Die Bedeutung von Daten im Marketing

05:46 Herausforderungen der Datenintegration

09:51 Fehlertoleranz und Datenqualität

12:20 Silo-Denken in Unternehmen

15:10 Loyalty-Programme und Kundendaten

19:32 Relevanz von Werbung und Kundenbindung

23:49 Die Rolle von Daten in der Unternehmensstrategie

30:40 Herausforderungen in der Post-Merger-Integration

33:40 Globale Vertriebsstrategien und lokale Anpassungen

37:51 Daten als Schlüssel zur Innovation und Monetarisierung

42:55 Die Rolle von KI in der Datenverarbeitung

48:54 Optimismus und Ängste in der Technologieentwicklung

Das Controlling - Zentrale Steuerungseinheit oder Trolle mit Daten? | Oliver Ulbrich

Thu, 20 Feb 2025 00:00:00 +0200

Man kann Controlling ja nicht ohne Troll buchstabieren! Aber steckt denn wirklich in der Controllerin ein kleiner Troll, wenn sie dich mal wieder wegen cent Beträgen an die Wand nageln wollen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Oliver Ulbrich, Head of Reporting Excellence bei Teamplayers.

𝗪𝗮𝗿𝘂𝗺 𝘁𝗿𝗼𝗹𝗹𝗲𝗻 𝘂𝗻𝘀 𝗱𝗶𝗲 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹𝗹𝗲𝗿 𝗲𝗶𝗴𝗲𝗻𝘁𝗹𝗶𝗰𝗵 𝗷𝗲𝗱𝗲𝘀 𝗲𝗶𝗻𝘇𝗲𝗹𝗻𝗲 𝗠𝗮𝗹?

Aber tun sie das wirklich? Da gehen die Meinungen von @Oliver Ulbrich (he/him) und mir dann doch ein bisschen auseinander. Oder scheint das nur so?

Das Controlling versteht sich in seiner Selbstwahrnehmung oft als zentrale Steuerungseinheit des Unternehmens. Sie macht Dinge transparent und belegt das Bauchgefühl mit Daten. Dabei soll es nicht wie in der Buchhaltung um absolute Genauigkeit und cent Beträge gehen, sondern das Gesamtbild dargestellt werden und auf Grund der Sachlage Entscheidungen getroffen werden.

Und genau da kommen die Spannungen auf.

Denn zum einen sind nicht alle an Transparenz interessiert. Gerade dann wenn diese bei Manager*innen zu unangenehmen Erkenntnissen führen würde, die dann vielleicht den Bonus negativ beeinflussen. Dann müssen die Controller*innen die Zahlen rechtfertigen. Daher treten sie oft der IT oder dem Data Team auf die Füße, bis diese wirklich stimmen. Denn die Controller*innen sind dann in erster Linie für die Zahlen die sie präsentieren verantwortlich.

Zum anderen sind Controller*innen oft als Kassandrarufer verdammt. Denn sie können zwar alle Informationen auf den Tisch bringen. Szenarien durchrechen und Prognosen wagen. Aber am Ende des Tages bereiten sie oft Entscheidungen vor, treffen sie jedoch nicht selbst. Das heißt auch mit der besten Vorlage und Handlungsempfehlung sind Controller*innen oft zu zuschauen verdammt, wenn dann falsche Entscheidungen getroffen werden.

All das kann natürlich für Frust sorgen.

Und wäre das nicht schlimm genug, wird oft durch das Controlling auch die mangelnde Digitalisierung und Automatisierung schonungslos offengelegt. Nämlich genau dann, wenn die Controller*innen wieder mal manuell adhoc Analysen basteln müssen oder in Excel Standardberichte per Hand zusammenführen. Dann macht der Job meistens noch weniger Spaß. Denn eigentlich wollen die meisten selbst mit den Endergebnissen arbeiten und nicht diese in Excel cruchen.

𝗔𝗹𝘀𝗼 𝗹𝗶𝗲𝗯𝗲 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹𝗹𝗲𝗿*𝗶𝗻𝗻𝗲𝗻: 𝗡𝗮𝘁𝘂̈𝗿𝗹𝗶𝗰𝗵 𝗲𝗻𝗱𝗲𝗻 𝘄𝗶𝗿 𝗺𝗶𝘁 𝗲𝘂𝗰𝗵 𝗮𝘂𝗳 𝗲𝗶𝗻𝗲𝗿 𝘃𝗲𝗿𝘀𝗼̈𝗵𝗻𝗹𝗶𝗰𝗵𝗲𝗻 𝗡𝗼𝘁𝗲. 𝗪𝗶𝗿 𝘃𝗲𝗿𝘀𝘁𝗲𝗵𝗲𝗻 𝗲𝘂𝗿𝗲𝗻 𝗦𝗰𝗵𝗺𝗲𝗿𝘇 𝘂𝗻𝗱 𝘄𝗼𝗹𝗹𝗲𝗻 𝗲𝘂𝗰𝗵 𝗷𝗮 𝗵𝗲𝗹𝗳𝗲𝗻.

Denn wenn eure Berichte automatisiert laufen hat das Data Team eine der schönsten Success Stories und Fachanwender*innen mit extrem hoher Datenkompetenz.

An dieser Stelle Grüße an alle Controller*innen.

Wir schaffen das zusammen!

Ach ja und wir machen noch einen Abstecher ins HR. Was müssen die Damen und Herren bei Volkswagen jetzt bei der Gehaltsinventur genau machen? Und warum geht das nicht auf Knopfdruck?

Mit dem VW ID.5 ende ich nicht auf einer versöhnliche Note ;) Aber das ist eine andere Geschichte.

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Buchempfehlung von Oliver: Die Mäusestrategie für Manager - Spencer Johnson

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00:00 Die Rolle des Controllings im Unternehmen

10:10 Herausforderungen und Missverständnisse im Controlling

19:49 Die ideale Zusammenarbeit zwischen Controlling und Fachabteilungen

22:57 Die Rolle des Controllings in der Kommunikation

25:40 Controlling: Kontrolle oder Unterstützung?

27:04 Entscheidungen und Verantwortung im Controlling

30:26 Unangenehme Wahrheiten und die Rolle des Controllers

34:08 Standardisierung und Effizienz im Controlling

39:18 Analytische Ansätze im Controlling

42:29 Entscheidungsfindung und Fehlerkultur

45:03 Die Rolle des Controllings in Unternehmen

45:53 Gehaltsinventur bei VW: Ein notwendiger Schritt?

55:05 Kennzahlen und persönliche Ziele im Controlling

KI und Digitalwirtschaft - Wie Zukunft in Deutschland und Europa aussehen kann | Maik Außendorf

Thu, 13 Feb 2025 00:00:00 +0200

Für KI und Digitalisierung sind global andere Regionen bekannt als Deutschland oder Europa. Aber warum ist das so? Haben wir mehr hidden Champions als wir denken? Und wie müssen wir die Weichen stellen, damit wir hier für die Zukunft gut aufgestellt sind? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Maik Außendorf, Mitglied des Bundestages und Digitalpolitischer Sprecher der Bundestagsfraktion von Bündnis 90 / Die Grünen.

Ja die USA sind in der Innovation besser als Europa, denn Innovation heißt die Erfindungen an den Markt zu bringen. Aber oft stammen diese Erfindungen dann aus Deutschland. Das war in den 90er Jahren mit MP3 schon so. Unsere Erfindungskraft und auch die kostenfreie Ausbildung sind der Grundstein unserer Wettbewerbsfähigkeit. Damit aber diese weiter hier bleiben und nicht ins Ausland gehen und dort groß werden, müssen wir in einigen Bereichen nachlegen.

Ein Schlüssel kann hier paradoxerweise der EU AI Act sein. Denn während viele sich öffentlich beklagen über die „Fessel“ und Überregulierung, könnte dieses Regelwerk tatsächlich ein Vorteil sein. Gerade zeigt sich in den USA nämlich, dass KI Startups sich gezielt in den Bundesstaaten ansiedeln, die eben eine Regulierung haben. Denn so entsteht eine Rechtssicherheit, wenn Unternehmen innerhalb dieser Grenzen entwickeln.

Natürlich ist nicht immer als Gold, was aus Brüssel kommt und ein Konstrukt wie die Europäische Union lebt auch von Kompromissen. So mussten auch beim EU AI Act einige Kompromisse eingegangen werden. Bei der biometrischen Erfassung im öffentlichen Raum zum Beispiel. Während Deutschland hier vehement gegen eine Generalüberwachung ist, so haben unsere französischen Nachbarn eine andere Ansicht und wollen KI genau dafür einsetzen. Auch das Thema Nachhaltigkeit kam Maik im EU AI Act etwas zu kurz.

Eines ist jedoch sicher, wenn wir mit den USA oder China mithalten wollen, so kann uns dies nur auf europäischer Ebene gelingen und nicht als Deutschland. Dafür braucht es eine echte Zusammenarbeit bei der KI Infrastruktur und Digitalisierung in Europa.

Auch wenn der Föderalismus in Deutschland an sich ein gutes Ziel und Vorteile hat, so steht er uns hier im Weg. So lange eben jedes Bundesland nur sich selbst das Nächste ist, wird es schwer übergreifende Initiativen voranzubringen.

Hier sind wir alle gefragt, auch die Politik, jetzt anzupacken und auf den gelegten Grundlagen schnell auf- und auszubauen.

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Foto von Maik: Heide Prange

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Buchempfehlung von Maik: Horst Evers - Zu faul zum Nichtstun.

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00:00 Einführung in die digitale Politik Deutschlands

03:04 Die Rolle von KI in der deutschen Wirtschaft

05:58 Herausforderungen der deutschen Innovationskraft

08:49 Die Notwendigkeit einer europäischen KI-Infrastruktur

11:54 Der EU AI Act und seine Auswirkungen

18:11 Biometrische Überwachung und gesellschaftliche Werte

23:34 Menschenrechte und nationale Unterschiede

24:46 Digitalisierung und Nachhaltigkeit

27:51 Herausforderungen der KI-Entwicklung

30:48 Digitalisierung in der öffentlichen Verwaltung

36:54 Föderalismus und Digitalisierung

41:13 Wahlaufruf und digitale Zukunft

Data Science in Wirtschaft und Wissenschaft - Wie sieht die Zukunft hier aus? | Jochen Müller

Thu, 06 Feb 2025 00:00:00 +0200

Der Begriff Data Science, heißt ja eigentlich Datenwissenschaft, aber wie viel echte Wissenschaft steckt noch der angewandten Data Science? Und was können Wirtschaft und Wissenschaft vielleicht noch voneinander lernen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Jochen Müller, Director Strategy Digital & Data bei Biontech.

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Buchempfehlung von Jochen: Erneuerbare Energien zum Verstehen und Mitreden

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00:00 Einführung in die Welt der Datenwissenschaft

04:53 Die Definition von Data Science

09:51 Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Wissenschaft und Data Science

14:59 Der experimentelle Charakter in Data Science

20:02 Die Rolle von Data Scientists in Unternehmen

25:05 Zukunftsperspektiven für Data Science und KI

31:38 Die Rolle des Data Scientists

32:44 KI und ihre Auswirkungen auf Programmierung

34:45 Effizienzsteigerung durch KI in der Wissenschaft

36:13 Die Notwendigkeit menschlicher Expertise

39:41 Datenqualität als entscheidender Faktor

41:50 Transparenz und Effizienz in Unternehmen

42:51 Der Mensch im Zeitalter der KI

43:15 Persönliche KPIs und Lebensqualität

46:45 Buchempfehlung: Erneuerbare Energien

Die Data-Driven Verwaltung - Wo steht die Digitalisierung im öffentlichen Sektor?| Nina Böhm

Thu, 30 Jan 2025 00:00:00 +0200

Die faulen Beamten haben ja gar keinen Bock auf Digitalisierung und wollen nichts verändern! So ein gängiges Vorurteil. Doch was ist wirklich dran und warum sind unseere Verwaltungen, wie die der Stadt München nicht schon längst digitaler? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Nina Böhm Digitalisierungsstrategin der Landeshauptstadt München.

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00:00 Einführung in die Digitalisierung im öffentlichen Dienst

02:54 Die Rolle der Stadtverwaltung und ihre Aufgaben

06:04 Herausforderungen der Digitalisierung im öffentlichen Sektor

09:00 Strategien zur digitalen Transformation

11:56 Digitale Souveränität und Abhängigkeiten

15:05 Der Wandel im Mindset der Mitarbeiter

17:58 Zukunftsperspektiven und der Einsatz von KI

20:49 Einfache Sprache und KI

22:11 Übersetzungssysteme und ihre Bedeutung

23:51 Künstliche Intelligenz im Wohngeldprozess

26:42 Herausforderungen der Digitalisierung in der Verwaltung

30:52 Politische Rahmenbedingungen und Digitalisierung

34:52 Mindset-Shift für digitale Transformation

39:40 Reformbedarf in der öffentlichen Verwaltung

40:38 Daten und Anwendungsfälle

44:55 Digitale Identität und Verwaltung

46:51 Digitalisierung und Inklusion

49:46 Soziale Verantwortung der Verwaltung

54:00 Emotionale Aspekte der Verwaltung

56:05 Persönliche KPIs und Lebensqualität

Die digitale Schiene - Wie Daten und KI die Eisenbahn transformieren | Melanie Kleinpötzl

Thu, 23 Jan 2025 00:00:00 +0200

Warum sind Daten im Bereich Bahnverkehr eigentlich besonders kritisch? Und warum brauchen wir hier dringend einen Schub in der Digitalisierung? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Melanie Kleinpötzl, Chief Digital Officer und Head of Innovation bei Frauscher Sensortechnik.

Ein Stück Metall, das in einer Wiese liegt? Was hat das mit Daten zu tun und wie kann man das digitalisieren? Und warum sollte man das überhaupt machen?

Nun wenn es sich bei dem Stück Metall um eine Schiene handelt, dann laufen da schon ganz viele Daten durch. Es könnten natürlich gerne noch mehr sein oder besser genutzte.

Zum einen beschränkt sich der Eisenbahnverkehr ja nicht nur auf Züge die über die Wiese rauschen mit Menschen drin. Denn zum einen werden auch Güter über mit Zügen transportiert. Zum anderen sind die Menschenmengen in Großstädten nur mit einem Auto nicht zu stemmen. Nehmen wir noch die Auswirkungen auf die Umwelt hinzu, dann wird schnell klar, dass der Eisenbahnverkehr eine tragende Rolle in der Mobilität der Zukunft spielt.

Doch schon jetzt fliesen dort Daten. Zum Beispiel die von Sensoren der Firma Frauscher. Denn diese sorgen dafür, dass Züge sicher fahren können. Dafür sollte man sich nämlich nicht nur recht sicher sein, dass eine Strecke frei ist. Sondern extrem sicher! Sonst stehen Menschenleben auf dem Spiel.

Damit dieser Ablauf sicher und reibungslos auch in Zukunft mit einer erhöhten Taktung, mehr Strecken, mehr Zügen, mehr Waren und mehr Menschen läuft braucht es eben digitale Innovationen.

Wie kann ich die Wartung der Strecken verbessern? Oder mehr Weichen sicher gleichzeitig einstellen?

Eigentlich nur mit Daten!

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00:00 Einführung in die Digitalisierung der Eisenbahn

02:51 Die Rolle von Daten im Eisenbahnbetrieb

06:07 Technologie und Sicherheit im Schienenverkehr

08:46 Mechanische vs. digitale Stellwerke

12:07 Kapazitätserhöhung durch Digitalisierung

14:53 Predictive Maintenance und Wartungsoptimierung

20:25 Herausforderungen der nächtlichen Wartungsarbeiten

21:47 Zunahme des Schienenverkehrs und Umweltbewusstsein

26:02 Digitalisierung in der Bahnindustrie

32:06 Güterverkehr auf der Schiene

36:17 Abschlussrunde und persönliche Einblicke

Alles über „UNF#CK YOUR DATA“ - Daten | KI | Podcasts | Euer Host | Geniale Gäste | Christian Krug

Thu, 16 Jan 2025 00:00:00 +0200

100 Wochen, 100 Folgen. Wie hält man das durch und was bringt das überhaupt? Dazu interviewt Claudia Pohlink Director Data & AI bei FIEGE Christian Krug, den Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“

Nach knapp zwei Jahren Podcast ist es an der Zeit auch mal zu feiern und zu reflektieren. Der Marathon aus 100 wöchentlichen Folgen hat dazu ein Highlight parat. Christian nimmt auf dem heißen Stuhl platz und Claudia kapert den Podcast.

Wie kam Christian eigentlich von der Biologie in die Datenwelt und wie denkt er das Thema Daten und KI? Ist eine Datenstrategie immer notwendig und wichtig? Warum akzeptieren wir, dass unser PC einfach funktioniert, aber verlangen dass KI erklärbar bleibt?

Um die Folge noch etwas aufregender zu gestalten hat sich Claudia etwas Verstärkung geholt. Andere Gäst*innen und Wegbegleiter*innen von Christian kommen zu Wort über „UNF#CK YOUR DATA“ und euren Host. Plus sie haben alle verschiedene Fragen im Gepäck!

Eine spannende Frage wurde aber nicht gestellt:

Ist nach 100 Folgen jetzt Schluss? Oder wie geht es weiter mit UYD?

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00:00 Einführung in den Podcast und die Datenwelt

02:51 Claudia Pohlink interviewt Christian Krug

05:46 Der Werdegang von Christian Krug

09:06 Karriereberatung für junge Menschen

11:48 Persönliche Vorlieben und Einblicke

14:56 Reflexion über den Podcast und seine Bedeutung

18:01 Die Bedeutung von Teamarbeit in Projekten

20:49 Philosophische Fragen zur Lebensgestaltung

26:28 Die Bedeutung von KI und Datenkompetenz

29:08 Aufklärung und Bildung in der digitalen Welt

33:19 Datenstrategien in Unternehmen

38:10 Die Rolle der Unternehmensstrategie

43:15 Reflexion über den Podcast und persönliche Entwicklung

52:05 Die Bedeutung von KPIs im Leben

54:01 Lernen aus 100 Folgen Podcast

56:13 Die Kunst der Gästeansprache

58:31 Chaotische Erlebnisse im Podcasting

01:04:10 Monetarisierung und persönliche Motivation

01:10:16 Tipps für angehende Podcaster

Die Kunst des Data-Pitch: Kurz und prägnant - wie ein TikTok Video | Asmaa Hechenberger

Thu, 09 Jan 2025 00:00:00 +0200

Die Präsentationen von Datenprojekten, egal ob am Anfang oder dann die Ergebnisse, enden häufig in ewigen Folienschlachten und ganz viel Fachjargon. Aber eigentlich sollte hier ein kurzer und knackiger Pitch stehen. Am besten einer der in ein TikTok Video passt. Warum das so ist und was du dir von TikTok abschauen kannst, darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Asmaa Hechenberger Data Engineer Lead bei der WWK Versicherungsgruppe.

Vermutlich ist kaum jemand der in Data Bereich arbeitet ist unschuldig. Wir alle haben wohl schon den ein oder anderen Data Pitch oder Projektpräsentation versemmelt.

Das Sponsoring für das Projekt nicht bekommen, weil die Entscheider*innen die Message nicht verstanden haben. Den Fachbereich nicht zur Mitarbeit bewegt, weil sie nicht erkannt haben, was Ihnen das Projekt bring und so weiter.

Ausgerechnet dabei kann uns jetzt die vermeintliche Teenie Plattform TikTok helfen?

Keine Angst niemand sollte jetzt seine vertraulichen Projektdaten dort hochladen.

Aber wir können uns einiges davon abschauen wie wir Inhalte präsentieren.

Nicht nur die Aufmerksamkeitsspanne der Gen Z wird immer kürzer, auch unsere Kolleg*innen können sich immer weniger Zeit nehmen für zusätzliche Aufgaben. Wenn wir sie also langweilen, sind sie weg.

Und genau da setzt Asmaa mit ihren Pitches an. Lerne von TikTok und übertrage es auf deinen Pitch. Kurz, prägnant, zielgruppengerecht!

So klappts auch mit dem Projekterfolg.

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Buchempfehlung von Asmaa: Humanizing Data Strategy – Tiankai Feng

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00:00 Datenprojekte und TikTok: Ein unerwarteter Zusammenhang

02:53 Die Kunst des Data-Pitch: Kurz und prägnant

05:45 Zielgruppenansprache: Die Sprache der Zuhörer verstehen

09:01 Interaktivität und Call to Action: Die Zuhörer einbeziehen

12:05 Komplexe Themen einfach präsentieren: Storytelling als Methode

14:55 Die Herausforderungen der Datenqualität: Ein kritisches Thema

18:09 Fazit: Datenstrategie und TikTok - Ein neues Paradigma

28:43 Die Bedeutung von Data Storytelling

32:05 Erfolgreiche Data Pitches und deren Umsetzung

36:42 Herausforderungen bei der Migration von Data Warehouses

42:46 Live-Daten vs. Near-Real-Time-Daten

50:45 KPI-Definition und deren Relevanz im Business

Der EU AI ACT - Aus Sicht des Engineering: Es ist eigentlich nur Doku | Larysa Visengeriyeva

Thu, 02 Jan 2025 00:00:00 +0200

Reguliert sich die EU mit dem AI Act selbst kaputt? Oder was bedeutet diese neue Richtlinie jetzt für KI in Europa? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Larysa Visengeriyeva der „Godmother of ML Ops“

USA innoviert. China kopiert. Europa reguliert. So das bekannte Meme. Denn mit dem AI ACT der EU tritt jetzt eine Verordnung in Kraft bei der viele sich fragen was diese mit uns machen wird. Denn es gibt ganz viele Aspekte unter denen man diese Verordnung betrachten kann.

Jetzt der Spoiler: Wenn man aus einer Engineeringsicht darauf schaut stellt der AI ACT höhere Anforderungen an die Doku. Was gute Programmierer*innen vom Coding in regulierten Umfeldern kennen wird hier eine Stufe weiter gebracht. Neben dem Code müssen mehr Details offen gelegt werden. Zum Beispiel auch – Welche Daten wurden für das Training verwendet.

Eigentlich recht einfach, wer seine Hausaufgaben gemacht hat, ist sicher. Für alle anderen heißt es nachdokumentieren.

Aber so einfach dieser Teil scheint, liegt natürlich hier einiges an Arbeit verborgen. Und auch die anderen Aspekte der Richtlinie verdienen Beachtung. Denn wie so oft steht dahinter ein an sich guter Grundgedanke. Der AI ACT soll die Bürger*innen Europas schützen. Aber wovor genau?

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Buchempfehlung von Larysa: Richard Hamming - The Art of Doing Science and Engineering

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00:00 Einführung in den EU AI Act und seine Bedeutung

12:03 Regulierung von KI-Systemen: Risiken und Schutzmaßnahmen

24:03 Compliance und Dokumentationspflichten für KI-Entwickler

30:53 Datenmanagement und KI-Systeme

35:30 Compliance und Dokumentationspflichten

41:40 Herausforderungen und Best Practices im KI-Engineering

44:58 Komplexität im KI-Lifecycle

51:20 Transparenz und Nachvollziehbarkeit in KI-Systemen

54:57 Hausaufgaben für die KI-Entwicklung

Das Marketing, die Daten und der ganze Rest | Stephanie Verch & Viviane Wilde-Skibicki

Thu, 26 Dec 2024 00:00:00 +0200

Wie kommt man von Marketingberatung zu digitaler Transformation? Und warum klappt mal eben so schnell Social machen nicht? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Stephanie Verch Selbständige Beraterin und Viviane Wilde-Skibicki Geschäftsführerin von Via Alpha

Aus der Welt der Agenturen hin zur Selbständigkeit. Vor Marketing und Social zur gesamten digitalen Transformation ihrer Kunden. Viviane und Stephanie sind beide unabhängig voneinander, aber mit gewissen Kreuzungen, diesen Weg gegangen.

Denn in vielen Unternehmen besteht der Wunsch nach mehr digitaler Sichtbarkeit und Präsenz in den sozialen Medien. Allerdings bleibt dieser Wunsch ein Traum, wenn nichts da ist was man dem Markt auch digital zeigen kann. Oder kein Plan besteht, was man überhaupt erzählen will.

Dabei fällt eine gewisse Spannbreite auf. Zwischen falscher Bescheidenheit der Ingenieure bis zur Selbstdarstellung von Gründern ohne Produkt.

Der „sweet spot“ liegt irgendwie dazwischen. Ein gutes Produkt das ohne falsche Bescheidenheit auch präsentiert werden darf.

Aber so leicht ist das oftmals nicht. Gerade im Mittelstand.

Aber diese Folge wäre kein Crossover, wenn es so bei einem Thema bliebe.

Wir wagen einen wilden Ritt durch die digitale Welt, den Wahnsinn mancher politischer Besetzung und wagen auch einen persönlichen Blick auf unsere Daten.

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Buchempfehlung von Viviane: Das Klugscheißerchen – Marc-Uwe Kling

Buchempfehlung von Stephanie: Bullshit Jobs - David Graeber

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00:00 Einführung in die Welt des Marketings

04:14 Von Marketing zur digitalen Transformation

09:31 Herausforderungen der deutschen Unternehmen

12:58 Incentive-Modelle und ihre Auswirkungen

19:10 Die Bedeutung von Sichtbarkeit im Marketing

23:08 Die Herausforderung der Sichtbarkeit für Ingenieure

28:24 Die Balance zwischen Bescheidenheit und Selbstvermarktung

35:12 Daten und deren Einfluss auf Marketing und Gesellschaft

45:18 Die Verantwortung von Führungskräften in Unternehmen

46:12 Herausforderungen in großen Unternehmen

49:01 Die Bedeutung von Daten im Marketing

52:40 Ego und Verantwortung im Marketing

55:58 Der Einfluss von Daten auf Entscheidungen

01:00:26 Persönliche KPIs und deren Bedeutung

Datenkultur oder Datenstrategie - Wer frisst wen? Oder wo anfangen? | Marco Geuer

Thu, 19 Dec 2024 00:00:00 +0200

Frisst die Datenkultur auch die Datenstrategie zum Frühstück? Oder spielen die beiden vielleicht zusammen? Und was verbirgt sich hinter diesen Buzzwords? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Marco Geuer, Head of Global Data Strategy & AI Solutions bei FIEGE.

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Buchempfehlung von Marco: KI 2041 - Kai-Fu Lee, Qiufan Chen

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00:00 Kultur und Strategie: Ein untrennbares Duo

03:08 Datenkultur und ihre Bedeutung für Unternehmen

06:01 Die Rolle der Führung in der Kulturprägung

08:50 Transformation und Reifegrad: Kultur im Fokus

12:08 Zielsysteme und ihre Auswirkungen auf die Kultur

14:55 Der Einfluss von Machtstrukturen auf die Unternehmenskultur

18:12 Vertrauen und Offenheit: Schlüssel zur erfolgreichen Transformation

21:00 Strategische Entscheidungen und ihre kulturellen Implikationen

24:08 Der Weg zur datengetriebenen Innovation

27:34 Die Bedeutung von Offenheit in der Unternehmenskultur

30:24 Führung und Mitarbeiterbindung

32:45 Lernkultur vs. Fehlerkultur

36:40 Menschlichkeit in der Unternehmenskultur

40:34 Kultur und Strategie im Unternehmen

43:59 Entscheidungstransparenz und Datenkultur

AI ohne Bias? Warum ausgewogenen und saubere Daten so wichtig sind | Elisabeth l‘Orange

Thu, 12 Dec 2024 00:00:00 +0200

Hast du dich schon mal gewundert, dass eine KI ein seltsames Ergebnis geliefert hat? Lag es vielleicht nicht am Prompt, sondern an den Daten dahinter? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Elisabeth l’Orange Gründerin und CCO bei Oxolo.

Die CEOs auf GenAI Bildern – Nur Männer. Die Krankenschwestern – Nur Frauen. Und dann rennt die Braut im generierten Video zum Altar wie ein Businesstyp der über den Flughafen sprintet. Der IQ in einem Land ist angeblich deutlich niedriger als bei den Nachbarn?

Wirkt seltsam im ersten Moment, aber nur wenn man KI mal wieder magische Fähigkeiten unterstellt. Denn oft werden die Ergebnisse klar, wenn wir einen Blick in die Daten wagen, mit denen die KI Modelle trainiert wurden.

Maschinelles Lernen funktioniert auf Basis von Mathematik und eben nicht Magie. Und so kommt es, dass alle Verzerrungen oder Ungleichheiten, die wir im Training dem System beibringen sich in den Ergebnissen widerspiegeln.

Bei einigen Bereichen mag dies kritischer sein als bei anderen. Manchmal verstößt es gegen unsere Werte in der Gesellschaft, manchmal aber hängen auch direkt Menschenleben daran. Zum Beispiel in medizinischen Modellen, die ernste Krankheiten frühzeitig erkennen können.

Je genauer diese Modelle auf unsere spezifischen Gegebenheiten angepasst werden, desto besser die Ergebnisse.

So wird das Rennen um die KI auch ein Rennen um die Daten.

Denn es ist gar nicht so leichte gute und saubere Daten zu bekommen. Wer hier jetzt die Nase vorne hat kann auch im Rennen mit KI sicher punkten.

Doch wie kommen wir dann jetzt zu besseren Ergebnissen und Guardrails, die dafür sorgen, dass die Systeme entsprechend verantwortungsvoll trainiert und eingesetzt werden?

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Buchempfehlung von Elisabeth: Lean In - Sheryl Sandberg

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00:00 Einführung in die Welt der KI und Daten

05:06 Die Herausforderungen von Bias in KI-Daten

09:49 Die Bedeutung von Datenqualität und Diversität

14:51 Die Rolle von Human-in-the-Loop in KI-Modellen

20:12 Die ethischen Implikationen von KI und Bias

22:02 Regulatorische Herausforderungen in der KI-Entwicklung

25:18 Die Rolle von Bias in KI-Modellen

30:24 Gesellschaftliche Verantwortung und regionale Unterschiede

34:10 Die Notwendigkeit staatlicher Intervention in der KI

39:51 Kritische Anwendungen von KI in der Gesellschaft

44:04 Die Bedeutung von Zweitmeinungen in der Medizin

47:25 Früherkennung und KI in der Diagnostik

50:14 Bias in medizinischen Studien und deren Auswirkungen

53:52 Verantwortungsvoller Umgang mit Daten und KI

01:00:36 Persönliche Einblicke und Buchempfehlungen

Data-driven zur Essstörung - Wenn der Umgang mit Daten ungesund wird | Medea Lorenzen

Thu, 05 Dec 2024 00:00:00 +0200

Ist super genaues Tracking wirklich immer gut? Oder sollten wir gerade wenn es um unseren Körper geht vielleicht doch öfter mal auf unseren Körper hören? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Medea Lorenzen Gründerin von Gain Kitchen.

Die Grundlage von Data ist Ziele zu setzen und dann die richtigen Zahlen messen um sicherzustellen, dass man diese Ziele auch erreicht. Gepaart natürlich mit der Umsetzung von entsprechenden Maßnahmen. Medea hat nach einem USA Urlaub angefangen ihr Essen zu tracken. Leider kippte es irgendwann von einem „ich will die Urlaubspfunde wieder los werden“ zu einem ungesunden Umgang mit Essen. So weit, dass die eine Bulimie entwickelte und sich mit ihrer Mitbewohnerin beim Essen unterbot. Alles andere als ein gesunder Bezug zu Essen oder Daten.

Seitdem ist sie in vielerlei Hinsicht sehr kritisch was das Thema Daten im Bereich Essen und Körper angeht. Denn über lauter Tracking und Daten können wir wirklich den Bezug zu uns verlieren.

Aber wie kann dann ein gesunder Umgang mit Daten in diesem Bereich aussehen? Denn ohne ihr Wissen, das sie sich in der Zeit angeeignet hat, würde sich Medea auch nicht so leicht bewusst ernähren können.

Denn in vielen Lebensmitteln sind nicht unbedingt nur Inhaltstoffe die uns gut tun oder hochwertig sind.

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Psycoon: https://psycoon-beratung.de/

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Buchempfehlung von Medea: Anything you want - Derek Sivers

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00:00 Triggerwarnung und Einführung in das Thema Essstörungen

03:04 Daten und deren Einfluss auf Ernährung und Fitness

05:52 Der Weg von intuitivem Essen zu Daten-Tracking

09:02 Die negativen Auswirkungen des Trackings auf das Essverhalten

11:51 Entwicklung einer Essstörung durch Datenabhängigkeit

14:47 Die Suche nach einem gesunden Umgang mit Daten

17:55 Bewusstsein für Ernährung und die Rolle der Lebensmittelindustrie

20:46 Die Balance zwischen Daten und Körpergefühl

26:11 Lebensmittelkennzeichnung und Nährwertberechnung

29:09 Bewusster Einkauf und Zutatenlisten

32:30 Zucker und seine Auswirkungen auf die Ernährung

35:49 Hunger vs. Appetit: Ein gesundes Essverhalten

38:22 Der Einfluss von Sport auf das Wohlbefinden

43:41 Das Streben nach Glück und innerem Wohlbefinden

Data Consulting – Stiftet Beratung Mehrwert? Freelancer oder Agentur? | Tim Wiegels

Thu, 28 Nov 2024 00:00:00 +0200

Beraten kommt doch von betrügen und verraten, oder? Aber warum wechselt jetzt jemand, der gegenüber Beratern immer skeptisch war jetzt die Seiten? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Tim Wiegels, Freelance CDO.

Berater können in beide Extreme ausschlagen. Ein absoluter Cheat Code für dein Projekt/Unternehmen. Oder eine lästige Kostenfalle die du nicht mehr los wirst.

Tim und Christian haben beides erlebt und sind sich an der Stelle mal einig.

Wenn du es gut aufsetzt und korrekt planst, dann können Beratungen einen echten Mehrwert in deinem Projekt liefern und dich mit dem Know How voran bringen. Dafür muss aber das Offboarding von Anfang an geplant werden. Denn Beratungen auf Dauer im Haus zu halten, weil sie unwartbare Lösungen bauen bringt niemandem etwas. (Außer der Beratung Umsatz).

Leider ist es oft mit zunehmender Unternehmensgröße wichtig die Berater*innen auszulasten. Ob Tim ist daher Freelancer und genießt die Freiheit seine Tage sehr individuell gestalten zu können, vielleicht steht aber auch irgendwann die Gründung an.

Christian hingegen ist jetzt den anderen Weg gegangen und baut jetzt das Datenthema inhouse auf.

Aber sind Datenrollen immer transient? Also überholt sich die Rolle der Person, die ein Unternehmen in Data voranbringt irgendwann selbst?

Oder sind die CDOs gekommen um zu bleiben.

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Buchempfehlung von Tim: Leider keine ☹

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00:00 Vorurteile über Berater und persönliche Erfahrungen

02:50 Der Unterschied zwischen Strategie- und Technologieberatung

06:11 Die Herausforderungen der Selbstständigkeit und Teamarbeit

09:02 Kundenperspektive und die Rolle von Beratern

12:10 Die Freiheit der Selbstständigkeit und persönliche Motivation

15:03 Die Balance zwischen Freiheit und Wachstum

17:46 Erfahrungen als Quereinsteiger in der Datenwelt

21:09 Die Bedeutung von Teamkonstanz in der Beratung

26:21 Die Herausforderungen der Selbstständigkeit

29:15 Die Zukunft der Datenberatung

32:32 Strategische Positionen und deren Bedeutung

36:49 Die Evolution der Datenrollen

41:04 Erleuchtungsmomente in der Datenwelt

46:00 Abschlussgedanken und persönliche KPIs

Xing ist tot? LinkedIn die Zukunft? Was sagen die Daten einer Headhunterin?| Ika C. Amonath

Thu, 21 Nov 2024 00:00:00 +0200

Xing ist tot? LinkedIn die Zukunft? Was sagen die Daten einer Headhunterin? | Ika C. Amonath

Warum schreiben Headhunter eigentlich so miese Nachrichten? Und sind das wirklich alles Diebe, die deinem Unternehmen die Mitarbeiter klauen? Und ist die open to work badge jetzt gut oder schlecht? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Ika C. Amonath Headhunterin bei deine Karrierekomplizen.

Vielleicht kennst du es, dass die Anschreiben gewisser Headhunter qualitativ eher mies sind. Das große Problem: Es lohnt sich trotzdem! Selbst mit einer miesen Antwortquote machen die noch ein großes Geschäft.

An sich sind sie wegen genau dieser „Kollegen“ bei vielen ja auch verschrien als Betrüger oder Mitarbeiterdiebe. Aber wie Ika sagt, wenn du deine Mitarbeitenden gut behandelst, dann kann sie auch der beste Headhunter nicht klauen.

Aber zurück zu den Daten. Weil diese oft auf beiden Seiten Interessenten wie Jobanzeigen nicht so geil gepflegt sind, kommt es eben zu Missverständnissen.

Und jetzt die Tricks: Trackt einfach mal mehr!

Wen stelle ich ein und warum?

Wer bleibt und warum?

Welche Anschreiben klappen, welche nicht?

Und dann besser nach. Damit seid ihr dann schon richtig weit vorne.

Auch die in letzter Zeit verschriene Open to work badge nehmen wir unter die Lupe. Ist sie erlaubt oder nicht? Bildet euch selbst euer Urteil!

Was gibt’s noch:

Die geilsten Fails aus dem Headhunting?

Xing oder LinkedIn? Wo findest du wen?

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Buchempfehlung von Ika: Leviathan - Thomas Hobbes

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00:00 Einleitung: Die Realität des Headhuntings

02:33 Daten und HR: Die Herausforderung der Rekrutierung

06:36 Die Bedeutung von Daten im Headhunting

10:39 Die Rolle von LinkedIn und Xing im Rekrutierungsprozess

14:46 Response Rates und ihre Bedeutung für die Rekrutierung

19:16 Die Herausforderungen und Chancen im Headhunting

27:01 Anekdoten aus der Welt des Headhuntings

28:12 Die Tücken der Kontaktaufnahme

30:36 Humorvolle Missverständnisse in der Personalvermittlung

32:32 Die Bedeutung von Daten und Profilen

34:10 Emotionen und Jobwechsel

36:55 Meinungen über das 'Open to Work'-Badge

39:54 Die Kosten von InMails und deren Bedeutung

42:45 Profiloptimierung für den gewünschten Job

46:31 Quereinstieg und Selbstbewerbung

50:45 Persönliche KPIs und emotionale Reflexion

ROAS gets roasted - Wie Performance Marketing schlechte Werbung macht | Philipp Loringhoven

Thu, 14 Nov 2024 00:00:00 +0200

Warum rennen alle Marketer plötzlich dem ROAS wie dem heiligen Gral hinterher? Und wie sorgt das indirekt dafür, dass wie immer schlechtere Werbung zu sehen bekommen?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Philipp Loringhoven, Selbständiger Marketingberater bei Team Advertico.

Der AIDA Funnel ist tot. Lang lebe der ROAS.

Denn auf google, meta oder andere Plattformen sind deine Kunden mehr als bereit direkt zu kaufen, wenn du dem Anbieter nur genug Werbebudget zur Verfügung stellst.

So das Heilsversprechen des Online Performance Marketing.

Aber sind jetzt alle Marketer auf das Marketing von Google und Konsorten hereingefallen und kaufen unreflektiert dort Werbeplätze? Und optimieren sogar ihre Werbung darauf auf welchen Kanal was wie geht?

Willkommen im Channel Madness.

Denn so lange 80% des Werbebudgets in Performance Marketing gehen wird es schwer bessere Werbung machen. Denn mit 20% der Kohle wird es hier einfach knapp.

Dabei ist der lustige Effekt, dass eigentlich schon öfter nachgewiesen wurde – Die Werbewirkung hängt zum Großteil am Creative.

Also mit viel Geld schlechte Werbung zu machen ist eigentlich total ineffizient und widerspricht dem Gedanken von Performance Marketing. Irgendwie bizarr. Aber genau das was derzeit viel gemacht wird.

Denn du kannst nur ernsten was du säst. Und so kloppen sich jetzt viele Marketer um die wenigen Äpfel auf dem Baum. Anstatt neue Bäume zu pflanzen und dann die Ernte für sich zu haben..

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Buchempfehlung von Philipp: Begleitbuch Radical Advertising

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00:00 Intro und die Problematik im Marketing

02:45 Die Rolle von Daten im Marketing

06:06 Die Bedeutung von Werbung und Kreativität

09:11 Performance Marketing und seine Herausforderungen

12:00 Die Psychologie hinter Kaufentscheidungen

14:53 Die Zukunft des Marketings und der Werbewirkung

22:32 Die Suche nach Lösungen und Werbekontakten

25:34 FMCG und die Bedeutung von Werbekontakten

27:24 Der AIDA-Funnel und seine Relevanz

30:49 Return on Ad Spend (ROAS) und seine Fallstricke

34:08 Die Herausforderung der Werbewirksamkeit

37:30 Strategische Ausrichtung und Budgetverteilung

39:36 KPI-Definition und konstruktive Dialoge

Mit Datenqualität gewinnen - Von Data Contracts bis Data Democracy | Steffi Kostorz

Wed, 06 Nov 2024 00:00:00 +0200

So viele predigen, dass die Datenqualität oft ein Hindernis ist und ein vorankommen verhindert. Aber warum ist das so? Und wie kann man diese Datenqualität denn überhaupt steigern? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Steffi Kostorz, Data Governance Expertin bei der Deutschen Bahn.

Wenn Steffi ihr Data Quality Wonderland bauen könnte, dann würde sie mit den Prozessen anfangen und daran die Daten aufbauen.

Denn so ergibt sich eigentlich der Rest dann (fast) von selbst.

Naja gut. So einfach ist es nicht, aber wenn alle Prozesse reibungslos laufen, dann ist zumindest schon mal eine gewisse Qualität in den Daten.

Aus diesem Bild würde sich dann auch vieles direkt ergeben. Wer sind die Data Owner, die für die Qualität der Daten in dem Prozess veranwortlich sind? Und wer die Data Stewards, die dabei gezielt helfen diese hoch zu halten?

Leider ist es in vielen historisch gewachsenen Unternehmen nicht ganz so einfach. Denn hier sind die Dinge oft nicht so klar. Verantwortlichkeiten müssen zuerst geklärt werden und dann die nächsten Schritte umgesetzt werden. Nicht immer ganz trivial.

Aber wenn es an der Datenqualität noch hapert, kann uns da nicht einen KI helfen?

Blöde Antwort: Kommt drauf an!

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Buchempfehlung von Steffi: People Pleasing – Ulrike Bossmann

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00:00 Intro: Der KI-Hype und Datenqualität

02:45 Data Governance und Datenqualität

05:57 Rollen im Datenmanagement: Data Owner und Data Steward

08:57 Datenverantwortung und Data Contracts

12:13 Data Democracy und Datenzugang

14:51 Datenqualität und Fachbereichsinteraktion

18:05 Herausforderungen in großen Unternehmen

20:59 Technische vs. fachliche Datenqualität

23:57 Data Business ist People Business

26:48 Der Mehrwert von Datenmanagement

28:13 Datenqualität und Strukturen im Unternehmen

29:54 Prozesse und deren Bedeutung für Daten

32:27 Verantwortlichkeiten und Datenmanagement

34:24 Daten als Blut des Unternehmens

37:19 Effizienzgewinne durch Daten

40:50 KI und Datenqualität

45:11 Die Herausforderungen der KI-Implementierung

52:24 Abschlussfragen und persönliche Empfehlungen

Digitalisierung und Daten in der Sicherheitstechnik - Data-driven und Innovativ | Merle Sandersfeld-Kelm

Thu, 31 Oct 2024 00:00:00 +0200

Hausnotruf, Feueralarm, Einbruchalarm oder auch ein Bankautomat den jemand knacken möchte. Alles Fälle in denen schnell reagiert werden muss. Gut wenn dann alle relevanten Daten sofort korrekt verfügbar sind. Doch wie sieht das im Alltag aus? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Merle Sandersfeld-Kelm, CEO von Sandersfeld Sicherheitstechnik.

Der Ursprung der Sandersfeld Gruppe geht auf einen Visionär zurück, der sich selbständig machte und einen Schlüsseldienst eröffnete. Heute betreut die Sandersfeld Gruppe mit 183 Mitarbeitenden viel mehr Kunden und das mit einem größeren Portfolio.

Im wesentlichen sind das mittlerweile Geschäftskunden also B2B. Das heißt Zugangskontrollen um die Anlagen zu schützen und Alarmsysteme für Einbruch oder Feuer. Im privaten Bereich bleibt der Hausnotruf, also wenn Menschen zu Hause schnell Hilfe brauchen.

Was diese Bereiche gemeinsam haben? Es muss schnell gehandelt werden und die richtigen Maßnahmen eingeleitet werden. Das geht nur mit den korrekten Daten sofort im Zugriff. Denn stell dir vor der Krankenwagen oder die Feuerwehr fahren an die falsche Adresse. Oder kennen gewisse Gegebenheiten nicht, wie Medikamente oder Gefahrstoffe. Das kann dann sehr drastische Konsequenzen haben.

Daher ist hier eine gute Datenpflege der Schlüssel, die beginnt mit der Dokumentation. Denn nur wenn alle relevaten Informationen richtig verknüpft und abgelegt sind, dann kann schnell gehandelt. Sprich abgearbeitet werden.

Natürlich ist dies in manchen Bereichen kritischer als in anderen und so gibt es Bereich in denen Merle als Geschäftsführerin am liebsten noch mehr Daten sammeln und messen würde. Aber wenn man ein Unternehmen in dieser Größe skaliert, dann ist das ein Prozess. Und so entwickelt sich die Sanderfeld Gruppe stetig weiter.

Apropos Weiterentwicklung – Zum Thema Innovation gibt Merle meine Traumantwort, wie Innovation und Daten richtig zusammenhängen.

Was die ist? Dazu müsst ihr die Folge anhören.

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Buchempfehlung von Merle: Big 5 for Life – John Strelecky

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00:00 Intro und Vorstellung

01:32 Die Bedeutung von Daten im Sicherheitssektor

03:14 Die Entwicklung der Sandersfeld Gruppe

06:01 Sicherheitslösungen für Unternehmen

08:45 Datenmanagement im Notfall

12:06 Die Rolle der Dokumentation in der Sicherheitstechnik

14:56 Führung und Teamdynamik in der Sandersfeld Gruppe

17:46 Die Bedeutung von CRM und Datenmanagement

23:22 Innovationsmanagement und Datengetriebenheit

30:23 Kulturelle Kennzahlen und persönliche Einblicke

Shaping Your Data Career - Which skills to learn and how to develop | Eva Murray

Tue, 29 Oct 2024 00:00:00 +0200

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

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

But what does it take to make such a career.

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

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

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

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

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

So reclaim the seat!

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Eva’s book recommendation: The Perfectionist's Guide to Losing Control - Katherine Schafler

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00:00 Intro

02:45 The Rise of Data Careers

06:09 Navigating the Data Landscape

11:46 Technical Foundations for Data Careers

18:05 The Importance of Communication in Data

23:50 Managing Up and Anticipating Needs

27:09 Bringing Solutions to Problems

29:07 Cultural Communication in the Workplace

31:58 The Importance of Soft Skills

34:46 Navigating Career Paths in Data

39:50 Exploring New Opportunities

44:59 Finding Your Place in the Job Market

48:50 The Art of Asking Questions

Conversational AI, Virtuelle Assistenz - Gute Chatbots - Keine Warteschlangen | Sarah Rojewski

Thu, 24 Oct 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

Und wir sind auch schon auf dem Weg dahin.

Die Stichwörter heißen virtuelle Assistent oder Conversational AI oder Chatbot.

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

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

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

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Buchempfehlung von Sarah: Die Mitternachtsbibliothek – Matt Haig

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00:00 Intro

03:05 Die Entwicklung von Chatbots zu virtuellen Assistenten

06:09 Die Rolle von KI in der Kommunikation

09:02 Zukunftsvisionen für persönliche Assistenz

11:47 Virtuelle Assistenten im Unternehmenskontext

19:55 Die Herausforderungen der virtuellen Assistenz

22:43 Sprache vs. Text: Strategien für Unternehmen

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

28:47 Emotionale Intelligenz in der Kundenkommunikation

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

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

40:20 Druck im Kundenservice

43:37 Menschliche Intelligenz im Kundenservice

46:47 Die Rolle von Chatbots und KI

49:58 Generationenwechsel und Technologieakzeptanz

53:06 Personalisierung im Kundenservice

KPI Management oder wie du Ordnung ins Kennzahl Chaos bringst | Ralph Ginzinger

Wed, 16 Oct 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

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

Spoiler – DMS ist der magische Schlüssel

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Buchempfehlung von Ralph: KPI Checklists – Bernie Smith

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00:00 Ende

02:08 Kennzahlenmanagement und KPI-Management

12:34 Die Bedeutung eindeutiger Definitionen

22:15 Harmonisierung von Kennzahlen in dezentralen Strukturen

32:35 Kulturwandel und die Rolle des BI-Teams

42:32 Fazit: Die Wichtigkeit von Kennzahlenmanagement

AI and The Data Revolution - How to really leverage the tools and stop AI-washing | Laura Madsen

Tue, 15 Oct 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

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

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

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

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

But don’t worry, we are here to help!

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00:00 Introduction and Background

01:44 The Challenges of AI and Large Language Models

04:36 Bridging the Gap Between Structured and Unstructured Data

07:59 Defining AI Within the Context of Each Company

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

21:30 The Importance of Data Quality in AI

23:16 Understanding AI and Data Governance

25:18 The Potential Benefits and Risks of AI

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

KI, Chatgpt, LLMs - Zwischen Hype und Hangover zur erfolgreichen Umsetzung | Josef Seibl

Thu, 10 Oct 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

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

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

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

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00:00 Hype und Hangover: Die Realität der KI

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

14:08 Der KI-Hype: Ursachen und Auswirkungen

21:58 Prototypen und Produktivität: Der Weg zur Umsetzung

28:29 Die Herausforderungen beim Testen von KI-Systemen

31:44 Machbarkeitsstudien und deren Bedeutung für Unternehmen

34:40 Der Einfluss von KI auf repetitive Aufgaben

39:32 Vertrauen in KI-Systeme und deren Implementierung

46:30 Zukünftige KI-Anwendungen und deren Potenzial

Quereinstieg in die Data Welt – Welche Skills brauchst du? Und wo gelingt er? | Christoph Hein

Thu, 03 Oct 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

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

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Fixing Dirty Data - How to clean Data by classification and Normalization | Susan Walsh

Tue, 01 Oct 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

So data quality is a process and mantra.

Find in this episode:

- Why data sometimes is so dirty

- How a COAT method can help you clean data

- Why data quality is not an AI topic

- Susans plans on a new framework

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00:00 Introduction and Welcome

01:13 Susan's Background and Expertise

03:03 Types of Dirty Data

04:01 The Impact of Dirty Data

06:12 Cleaning Data and the Role of Excel

07:34 The Limitations of AI in Data Cleaning

09:26 Automating Supplier Name Normalization

11:03 Data Classification and Context

13:52 The Importance of Business Understanding

16:26 The Role of Human Expertise in Data Work

19:32 Data Normalization and Classification

22:33 The Importance of Clean and Organized Data

27:19 The 'Data Coat' Methodology

31:26 The Value of Humor in Business

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

Innovation, Transformation und Vokabular - Natürlich mit Daten! | Katharina Breme

Thu, 26 Sep 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Und wie diese überhaupt entstehen.

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00:00 Intro

02:49 Daten als Überlebensfaktor für Unternehmen

06:07 Innovations- und Digitalisierungsstrategien in der Lebensmittelindustrie

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

12:07 Digitale Transformation und ihre Herausforderungen

14:55 Die Rolle der Mitarbeitenden in der Digitalisierung

18:10 Der Mensch im Mittelpunkt der digitalen Transformation

21:04 Die Gefahren des datengetriebenen Entscheidens

23:57 Datenqualität und deren Wert für Unternehmen

26:46 Vokabular und Kommunikation in der Datenwelt

30:05 Zwei Fragen an Katarina

Podcast-Daten und Monetarisierung – kann man mit einem Podcast reich werden? | Vanessa Schäfer

Thu, 19 Sep 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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00:00:00 Intro in die Folge

00:01:50 Vorstellung Vanessa Schäfer

00:03:39 Podcast-Daten

00:07:33 Plattform-Daten

00:10:53 Die wichtigste Kennzahl

00:13:15 Wie viel ist das Netzwerk wert?

00:15:17 Influencer

00:19:04 Podcast-Werbung

00:24:26 Vertrauen zum Podcast-Host

00:32:51 Monetarisierungsarten

00:34:39 Passende Werbepartner finden

00:39:15 Podcast-Charts

00:42:40 Streams kaufen

00:47:01 Nischen-Podcasts

00:53:29 Mit dem Podcasten aufhören

01:01:47 Vanessa’s Song und Buch

Data Use Case oder Datenstrategie - Wo und wie starten wir die Journey | Lisa Nagel

Thu, 12 Sep 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

Also ohne Unternehmensstrategie keine Datenstrategie!

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

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

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

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

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

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

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Buchempfehlung von Lisa: Unsichtbare Frauen - Caroline Criado-Perez

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Daten- und KI-Projekte - Wie man scheitert und wie es richtig geht | Barbara Lampl

Thu, 05 Sep 2024 00:00:00 +0200

In 25 Jahren Projektarbeit im Data und AI Umfeld kommt doch ein bisschen was zusammen. Aber welche Faktoren bringen dich sicher zum Scheitern und was macht erfolgreiche Projekte aus? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Barbara Lampl, Verhaltensmathematikerin und Gründerin bei empathic business.

Wenn man über fehlgeschlagene Projekte redet, dann hört man sehr oft ähnliche Gründe. Budget, Use Case, Stakeholderinvolvement, keine Zusammenarbeit, etc.

Was man selten hört sind: Mathematische Nebenbedingungen!

Wenn man mit Barbara spricht, die Mathematik lebt und atmet wie kaum eine zweite, dann fallen die auf einmal sehr oft.

Denn sehr oft wird Barbara gerufen, wenn eben diese mathematischen Nebenbedingungen nicht beachtet wurden und dadurch das Projekt bereits in Schieflage geraten ist. Dann ist die liebevoll „AI-Babsi“ genannte Managerin zu Stelle und arbeitet die Altlasten auf. Damit am Ende das Projekt dann doch noch ein Erfolg wird.

Eine ihrer Lieblingsaufgaben ist es dann eben auf mathematische Fehler hinzuweisen. Aber auch andere Faktoren können dazu führen, dass die Umsetzung der Idee in eine Sackgasse gerät.

Welche das sind, aber auch welche Faktoren Barbara für ein erfolgreiches Projekt ausmacht und wenn möglich vom Start weg festlegt. Das gibt’s in dieser Folge!

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Buchempfehlung von Barbara: Algorithms to live by – Brian Christian

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Digitale Achtsamkeit - Mit einem Spieleframework weg von Handy | Markus Utomo

Thu, 29 Aug 2024 00:00:00 +0200

Diesmal eine ganz besondere Folge UNF#CK YOUR DATA und ein echtes Experiment. Unser erster Live Podcast. Lokal vor Ort in Nürnberg im Afterwork. Der Gast natürlich ein Bekannter. Markus Utomo, der Rockstar der deutschen Spieleszene.

Markus entwickelt vornehmlich analoge Spiele. Deren Daten stellen für die Auswertung oft ein Problem dar. Mit seinem neuen Framework schafft er hier die Brücke zwischen analoger und digitaler Welt. Ein analoges Spieleframework mit hohem Wiederspielwert, das auch noch Inhalte vermittelt. Also spielerisch lernen.

Und der digitale Teil?

Das Wissen, das auf den Karten vermittelt wird ist digital tiefer verfügbar und so wird auch das Interesse der Spieler*innen erfasst. Welche Inhalte ziehen, welche eher nicht.

So kann das Spiel Stück für Stück besser gemacht werden.

Wie jeder gute Test wird das neue Framework erstmal mit einem Thema verprobt. Und der hat es diesmal richtig in sich! Digitale Achtsamkeit. Wie kann uns eine bessere Balance gelingen zwischen echter Welt und der fortschreitenden Digitalisierung, in der wir von Emails bombardiert werden und unser Nacken unter der Last des gesenkten Blickes ächzt?

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Zur Homepage von Markus: https://markusutomo.de/

Geile Shirts von Markus: https://wewantprints.com/

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Buchempfehlung von Markus: Alan Moore – Swamp Thing

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Braucht man wirklichen einen CDO? Und was macht der eigentlich? | Michael Zimmer

Thu, 22 Aug 2024 00:00:00 +0200

Der CDO, also der Chief Data Officer, wird oft als der neue wichtigste C-Level gehandelt. Andere sehen dir Rolle als komplett überbewertet an. Was stimmt denn und was macht so ein CDO überhaupt im Alltag? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dr. Michael Zimmer, Chief Data & AI Officer bei der W&W-Gruppe.

Der Spoiler vorab: Man braucht nicht unbedingt eine/n CDO. Man kann die Rolle auch anders nennen. Aber wenn man es als Unternehmen mit Daten ernst meint, dann muss sich jemand genau dieses Themas annehmen.

Und zwar jemand, der dann im Unternehmen diese Themen auch durchsetzen und vorantreiben kann.

Genau das hat Michael jahrelang erst als Berater, dann bereits als CDO bei einer großen Versicherung getan.

Und das setzt er jetzt direkt in der neuen Rolle als CDO bei der W&W-Gruppe weiter um.

Doch bevor es ans umsetzen geht, heißt es natürlich sich einen Überblick verschaffen. Denn auch wenn Michael aus seiner Vergangenheit einige best practices mitbringt und seine eigenen Meinungen zu Daten hat, so gilt es diese auf die Anforderungen der W&W abzustimmen.

Denn damit Daten im Unternehmen sinnstiftend genutzt werden können müssen alle mitspielen.

Fachbereiche, Datenteams und natürlich auch die IT. Genau so wie die Bereiche nicht getrennt effizient agieren können sollte man daher auch Daten, Prozesse und KI nicht getrennt denken. Nur so ergibt sich im Zusammenspiel die ganze Kette der Datenwertschöpfung.

Was es noch braucht um als CDO erfolgreich durchzustarten, damit du dir nicht eine blutige Nase nach der anderen holst. Auch das legt Michael in dieser Folge auf den Tisch!

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Buchempfehlung von Michael: Meine Freundin Roxy –Kenza Ait Si Abbou

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data:unplugged - Podcast, Community, Creator Economy und Events - neu gedacht! | Dr. Bernard Sonnenschein und Marcel Windau

Thu, 15 Aug 2024 00:00:00 +0200

Wie kommt man dazu einfach mal das Thema Data-Events neu zu denken? Und was braucht es um damit erfolgreich zu sein? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dr. Bernard Sonnenschein und Marcel Windau, den Gründern von data:unplugged.

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Buchempfehlung von Bernard: Keinhorn – Julian Leitloff

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Besser Lernen durch AI - Wie man KI-Skills richtig verankert | Dominic von Proeck

Thu, 08 Aug 2024 00:00:00 +0200

Besser Lernen durch AI - Wie man KI-Skills richtig verankert|

Dominic von Proeck

Mit der KI-Welle wird auch der Bedarf nach neuen Fähigkeiten

in diesem Bereich größer. Doch wie lernen wir eigentlich am Besten? Und können

uns KI und Daten vielleicht dabei helfen besser zu lernen? Darüber spricht

Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dominic von

Proeck, Gründer von Leaders of AI.

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Buchempfehlung von Dominic: Und wenn es die Zeit nicht gäbe – Carlo Rovelli

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Data Company - Wie North Data die Wirtschaftsauskunft revolutioniert | Natascha Priemel

Thu, 01 Aug 2024 00:00:00 +0200

Unternehmen mit Daten als Geschäftsmodell sind doch nur in den USA erfolgreich! Weit gefehlt. Es gibt sie auch hier in Deutschland. Wie so ein datenbasiertes Geschäftsmodell aussehen kann, darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Natascha Priemel, Sales Director bei North Data.

Nur mehr oder weniger öffentlich verfügbare Daten nehmen. Etwas aufbereiten. Ein bisschen anreichern. Und dafür zahlen dann Menschen und das soll ein Produkt sein?

Ja und sogar ein erfolgreiches!

Denn auch wenn man über viele Suchen und Seiten sich die wirtschaftlichen Informationen zu Unternehmen und deren Eigentümer*innen und Geschäftsführer*innen selbst zusammen suchen könnte, so ist dies oft unübersichtlich und mühsam.

Viel bequemer ist es doch alle diese Informationen auf einen Blick zu haben.

Also wem gehört was und wer ist mit wem verbandelt.

Genau das liefert North Data. Wirtschaftsauskunft auf einen neuen Level und das made in germany.

Aber wozu brauche ich das? Zum Beispiel um zu checken ob dein Ferienflieger auch wieder nach Hause geht. Denn vielleicht gibt es die Firma bald nicht mehr.

Oder rauszufinden warum dein Hausarzt dich immer zu gleichen Physiotherapie schickt. An der er eben auch Anteile hat.

Genau so etwas ist für Krankenkassen interessant, wenn ein Verdacht von Missbrauch oder Vorteilnahme vorliegen kann.

Für wen das noch spannend ist und wie die Reise von North Data weitergehen kann, das gibt’s in der aktuellen Folge!

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Buchempfehlung von Natascha: Stephen Hawking - Eine kurze Geschichte der Zeit

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UI und UX in Zeiten von KI - Wie gelingt die Interaktion mit echten Usern? | Alina Döring

Thu, 25 Jul 2024 00:00:00 +0200

Warum stellt eine KI Anwendung die bisherigen Regeln und Modelle von UI und UX Design vor neue Herausforderungen? Und wie kann hier eine mögliche Lösung aussehen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Alina Döring UI/UX Designerin und Sprecherin zum Thema KI Interaktion.

Die bestehen UI/UX Modelle und Konzepte wurden im digitalen Bereich für unsere bisherigen Systeme entwickelt. Sehr deterministisch. Wenn ich A drücke, dann passiert B.

Das Ganze noch so intuitiv wie möglich.

Eine Mülltonne ist (fast) immer Löschen.

Das Menü finde ich in der Regel links oben.

Aber was passiert jetzt, wenn durch KI diese Systeme nicht mehr komplett vorhersehbar arbeiten? Wenn eben etwas sehr wahrscheinlich passiert oder eine Information bei einer Recherche sehr wahrscheinlich richtig ist?

Denn bei einer KI können viele Faktoren das Ergebnis beeinflussen und diese Faktoren können sich im Laufe der Zeit ändern.

Das heißt wir brauchen einen neuen Umgang mit diesen Systemen um den Nutzer*innen zu zeigen, dass es hier mit Wahrscheinlichkeiten einhergeht.

Derzeit verwenden viele Systeme „Sparkles“, „Zauberstäbe“ oder „Magic“ als Wort um die KI Funktionen zu bewerben.

Doch dies kann leider kontraproduktiv sein. Denn Magie entzieht sich dem menschlichen Verständnis. Und Vertrauen erlangen wir leichter durch genau das: Verständnis.

Doch wenn Magie nicht die Lösung ist, sondern Mathematik. Wie kann dann ein gutes User Interface dafür aussehen?

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Buchempfehlung von Alina: Wie man Freunde gewinnt - Dale Carnegie

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Agilität und Resilienz - Was bringt es wirklich und wie messe ich es? | Tim Robert Zander

Thu, 18 Jul 2024 00:00:00 +0200

Die Buzzwords „Agilität“ und „Resilienz“ kommen scheinbar nicht aus Mode. Doch was versteckt sich wirklich hinter diesen Begriffen und wie kann ich den Mehrwert für mein Unternehmen beziffern? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Tim Robert Zander, Mitgründer von Resilienz Consulting und Agilität Consulting.

Nach der Definition von Tim bedeuten Agilität und Resilienz eigentlich scheinbar gegensätzliche Dinge.

Während Agilität die Anpassungsfähigkeit beschreibt, ist Resilienz die Widerstandsfähigkeit. Also eigentlich widersprüchlich beides anzustreben.

Nein.

Denn der Kontext und die Mischung machen es. Oder frei nach Paracelsus – Die Dosis macht das Gift.

Denn ein Übermaß an Anpassung macht dich zum Fähnchen im Wind. Während zu viel Starrheit dich zwar vor Einflüssen schützt, aber du am Ende von der Zeit überholt wirst.

Also wie immer nicht so einfach.

Was hat das Ganze jetzt aber mit Daten zu tun?

Klar wenn ein Unternehmen oder eine Person in ein Thema investiert, das muss das irgendeinen Mehrwert schaffen. Und dieser sollte am Ende auch quantifizierbar.

Denn nur dann sind solche Projekte am Ende ein Erfolg.

Jetzt ist dies bei einigen Dingen leichter, wie einer Steigerung eines Umsatzes. Hier kann ich Euro oder Dollar direkt zählen. Bei anderen Themen, wie Agilität und Resilienz, ist das schwerer. Hier gibt es nicht den einen direkten Wert. 1 Agi oder 1 Resi.

Ich brauche Proxies. Also Werte die ich als hinreichend gute Indikatoren sinnvoll messen kann und die mir dann zumindest eine gewisse Quantifizierung des Mehrwerts liefern.

Und wie kann das jetzt für die beiden Themen aussehen?

Im persönlichen Bereich hat sich hier in den letzten Jahren die HRV – die Herzratenvariabilität als eine gute Kennzahl ergeben. Zeigt an, wie stark wir zwischen den Stressphasen „runterkommen“ also in einen entspannten Modus schalten.

Aber was ist jetzt die HRV in deinem Unternehmen?

Und wie kann ich von Burn-Down-Chart im Scrum sehen, was mir Agilität bringt?

Das alles im Detail im Nürnberg-Berlin-Match.

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Buchempfehlung von Tim: Bibel, Koran oder Thora

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Unf*ck your AI - Das richtige Modell für den richtigen Use Case | Maximilian Beinhofer

Thu, 11 Jul 2024 00:00:00 +0200

Mit GPT4o kann das Ding doch jetzt alles, oder? Leider nicht ganz. Und manchmal geht es eben auch schneller und günstiger. Wie genau? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Maximilian Beinhofer, selbständiger KI Berater bei Beinhofer Deep Tech.

Zu allererst müssen wir einmal wieder über die Definition der KI sprechen. Denn schon in der Wissenschaft gibt es mehrere Definitionen. In der Populärwissenschaft dann erst recht eine Andere als in der Akademischen.

Aber wir gehen hier einmal den wisschenschaftlichen Weg und sagen, dass KI Systeme sind, die eine bisher menschliche Tätigkeit maschinell erledigen.

So weit so gut. Und natürlich in Zeiten von Fachkräftemangel ist Automatisierung für Unternehmen ein wünschenswertes Ziel. Und irgendwie versucht jeder jetzt schnell nicht die KI Wende zu verpassen.

Doch wie bei jedem Hype wird da ganz oft, ganz schnell, ganz viel Geld verbrannt.

Denn leider kommt die KI dann manchmal nicht da an wo sie im Unternehmen hin soll.

In der Wertschöpfung.

Oder wenn sie ankommt stellt man fest, dass eigentlich gar nichts gespart wird am Ende. Sondern das Training und der Betrieb des Systems am Ende doch wieder sehr teuer kommen.

Gerade wenn man LLMs also Large Language Models einfach mal auf ein Problem wirft.

Diese Dinger sind wirklich gut, aber vor allem auch groß. Darum heißen die auch LARGE.

Aber wie geht es denn jetzt besser:

Dafür brauchst du eigentlich nur zwei Kniffe bei der Auswahl.

Der richtige Use Case.

Also schauen wo dein Unternehmen wirklich Geld verdient und wie hier KI weiterhelfen kann. Damit direkt rein in die Wertschöpfung.

Das richtige Modell

Welches KI Modell passt wirklich zu deinem Use Case? Vielleicht ist es ein LLM, vielleicht geht aber auch was kleineres.

Und dann

Ab in die Umsetzung.

Dann gibt’s auch keinen KI Hangover!

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Buchempfehlung von Max: Loonshots - Safi Bahcall

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Erfolgreiches Projektmanagement im Data Bereich | Wiebke Apitzsch

Thu, 04 Jul 2024 00:00:00 +0200

Dass Projekte selten an der Technik scheitern weiß fast jeder. Der Dauerbrenner Kommunikation taucht immer wieder auf. Aber warum schaffen wir es nicht dieses Mit einander sprechen Thema mal auszuräumen. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Wiebke Apitzsch Chief Transformation Officer bei AI.IMPACT.

Oft entstehen in Projekten mit mehren beteiligten Bereichen schnell Gräben. Die IT will das Lieblingstool des Fachbereichs nicht kaufen. Der Fachbereich versucht irgendwelche unsicheren Kanäle aufzumachen. Und so weiter.

Selten ist wirklich die Technik das Problem. Auch in technisch getriebenen Projekten. Denn auch AI oder KI ist nur ein weiteres Werkzeug in der Kiste und nicht die magische Lösung für alle Probleme. Meist scheitert es an den Menschen und der Kommunikation.

Quasi der Klassiker.

Aber wie kann denn ein gutes Projektmanagement gelingen?

Fachverständnis, Technische Expertise und etwas Geschick im Gespräch.

Dann kann es gelingen alle Personen wieder an einen Tisch zu bekommen und die Konflikte wirklich aktiv zu lösen und auch auszuleben. Nicht nur Händchenhalten und etwas Mediation.

Ganz entscheidend ist hier aber auch das Verständnis, dass manche Projekte quasi nie enden. Sie sind eine Reise zum Horizont. So lange man in die richtige Richtung geht ist es gut. Auch wenn wir nie wirklich ankommen, so erreichen wir doch unterwegs wichtige Meilensteine.

Die Grundlage dafür? Deine Strategie! Sie ist der Nordstern die dir zeigt ob du noch auf dem richtigen Weg bist.

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Buchempfehlung von Wiebke: Mut zur Zuversicht – Dr. Katharina Roos und Vera Starker

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▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

00:00 Intro

01:45 Wiebke stellt sich vor

04:28 Risiken in technischen Datenprojekten

06:12 Der Klassiker – fehlende Kommunikation

09:12 Fachwissen ist notwendig neben Kommunikation

12:32 Konflikte aktiv angehen nicht Händchenhalten

15:21 KI Projekte als Selbstzweck

18:45 Strategie ist der Kompass, KI ein neues Werkzeug

22:23 Endlich mal was mit Daten – Der Lake

26:26 Staplerfahrer Klaus als Gast

26:58 Von der Strategie zum Use Case

29:47 Influencermarketing auf C Level Ebene

32:02 IT sind nicht die bad guys!

36:34 Geständnisse aus dem Berateralltag

38:46 Zwei Fragen an Wiebke

Personalisierte Werbung - Ohne Daten wird es schlecht, trotz KI und Segmentierung | Thorsten Hamann

Thu, 27 Jun 2024 00:00:00 +0200

Warum hat Werbung eigentlich einen so schlechten Ruf? Und wie können wir mit den richtigen Daten dazu beitragen wieder bessere Werbung zu machen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Thorsten Hamann Stv. Abteilungsleiter Consulting bei Laudert.

Ob Papier, digital, Radio oder Fernsehen. Werbung empfinden wir oft als lästiges über oder sogar störend. Online geht das so weit, dass viele Menschen sich adBlocker installieren um weniger Werbung auf Webseiten zu sehen.

Doch woher kommt dieser schlechte Ruf der Werbung?

Ganz einfach – fehlende Relevanz. Wenn ich ein Produkt beworben bekomme, das für mich nicht relevant ist, dann empfinde ich das als störend.

Eigentlich ein trauriges Ergebnis, wenn man bedenkt welchen Aufwand, zeitlich und monetär Marketer betreiben um die Werbung besser anzubringen.

Von Segmentierungen, Algorithmen oder KI wird jedes Werkzeug angepackt um die Nachricht an die richtigen Empfänger*innen zu bringen.

Doch leider scheitert es oft an der Grundlage: Den Daten!

Denn diese Tools nehmen jeden Bias mit auf und verstärken ihm im schlimmsten Fall sogar.

Die Lösung:

Weniger Daten, diese aber besser nutzen!

Dann wird Werbung weniger laut und mehr relvant.

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▬▬▬▬▬▬ Links aus dem Talk: ▬▬▬▬

Ohrwurm: https://open.spotify.com/track/1EALdiz2mGgHpZjR1s0bbI?si=0410fea3ad46499a

Discord Gender Guess: https://infosec.exchange/@0xabad1dea/112539973036686033

▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬

Buchempfehlung von Thorsten: Weltuntergang fällt aus – Jan Hegenberg

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00:00 Intro

01:55 Thorsten stellt sich vor

03:10 Werbung in Zeiten des Internets

04:43 Personalisierte Werbung und schlechte Empfehlungen

10:35 Daten – Segmentierung und Zielgruppe 1

12:31 Programmatic Printing – Personalisierung auf Papier

15:02 Empfehlungen hängen an den Daten – Biase machen es schlechter

17:24 Genauigkeit von 3rd Party Daten durch Cookies

24:42 Was du von Hörgeräten über Daten und Werbung lernen kannst

26:51 Lieber die richtigen Daten sammeln, als Viele. First Party ist der Schlüssel

28:12 KI schlägt derzeit einen einfachen Algorithmus nicht. Ist nur teurer.

31:51 Performance Messung und Vergleich heißt data-driven

35:37 Wie kommen wir zu besserer Werbung?

41:00 Zwei Fragen an Thorsten

Die balanced Scorecard -Schnell zur ausgeglichenen Unternehmenssteuerung| Herbert Pataky

Thu, 20 Jun 2024 00:00:00 +0200

Es gibt tausende verschiedene Systeme die eine gute Unternehmenssteuerung versprechen. Ein eher älteres ist die Balanced Score Card. Ist dieses Werkzeug noch aktuell und wie funktioniert es eigentlich? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit `Herbert Pataky, CEO von PASO Solutions.

Die meisten Kennzahlsysteme zur Unternehmenssteuerung fokussieren sich auf einen Bereich – oft den finanziellen- um den Unternehmenserfolg zu messen und letztlich auch das Unternehmen zu steuern. Auch wenn hier kurzfristig Erfolge erzielt werden, so kann es langfristig zu einer Fehlsteuerung des Unternehmens kommen, wenn zu einseitig agiert wird.

Daher sollten effektive Steuerungssysteme mehr als einen Bereich abdecken. Idealerweise auch die Balance schaffen zwischen den unterschiedlichen Perspektiven.

Mit dieser Intention wurde die Balanced Scorecard (BSC) entwickelt.

In diesem Steuerungskonzept wirft man aus vier Perspektiven einen Blick auf das Unternehmen: Finanzen, Prozesse, Potentiale, Kunden

Für jede dieser Perspektiven werden Kennzahlen, Metriken sowie Vorgaben und Ziele festgehalten. Anschließend deren Erreichung gemessen und festgehalten.

Das spannende ist, dass die verschiedenen Bereiche interagieren.

Will ich beispielsweise ein Potential realisieren, so benötigt dieses einen Invest. Den sehe ich auf der Seite der Finanzen wieder und kann dann entscheiden, ob dieser sinnvoll ist.

Durch genau diese Balance soll eine einseitige Fehlsteuerung vermieden und der langfristige Unternehmenserfolg gesichert werden.

Klingt simpel, doch warum gelingt es oft nicht? Und was muss passieren, damit es eben ein Erfolg wird?

Dazu steht Herbert in dieser Folge Rede und Antwort.

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▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬

Buchempfehlung von Herbert: A Pattern Language – Christopher Alexander

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00:00 Intro

02:02 Herbert stellt sich vor

06:19 Die Balanced Scorecard als konzeptorientiertes System

11:33 Die Bedeutung der Finanzperspektive

12:01 Die Potentialperspektive für langfristigen Erfolg

15:28 Die Ausrichtung an der Unternehmensstrategie

20:39 Die Bedeutung von Storytelling in der Kommunikation von Daten

21:08 Die Balanced Scorecard als Steuerungsinstrument

22:15 Die Gefahr von falschen Zielen

23:30 Die Bedeutung der strategischen Ausrichtung

25:27 Die Umsetzung der Balanced Scorecard in Unternehmen

27:11 Die Auswirkungen von Maßnahmen auf verschiedene Bereiche

28:36 Die Bedeutung der Geschichte hinter den Zahlen

30:24 Die Gefahr der Überplanung

35:34 Die kontinuierliche Kommunikation der Balanced Scorecard

36:18 Zwei Fragen an Herbert

Citizen Developer Approach – Endlich gute Prozessautomatisierung | Corina Zilch-Schuler

Thu, 13 Jun 2024 00:00:00 +0200

Wenn jemand Prozesse automatisieren kann, dann doch eigentlich die Menschen die sie täglich ausführen. Doch wie kann es gelingen diesen Menschen dafür die richtigen Werkzeuge an die Hand zu geben? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Corina Zilch-Schuler, Chief of Staff und Transformation Manager bei Teva Pharmaceuticals.

Ein großes Thema der digitalen Transformation sind auch Prozesse in Unternehmen. Damit natürlich auch deren Digitalisierung, Verbesserung und im besten Falle sogar deren Automatisierung. Doch sehr oft stellt hier der Mangel an IT Fachkräften ein Hindernis. Die It Mitarbeitenden haben diese Aufgaben oft neben ihren anderen Aufgaben zu erledigen und müssen sich dann in Prozesse eindenken, die ihnen nicht täglich begegnen.

Das kann für viel Frust und Zeitverlust sorgen.

Idealerweise würden ja die Menschen, welche die Prozesse täglich ausführen daran arbeiten diese zu Automatisieren.

Allerdings fehlte diesen bisher oft das technische Know-How dies umzusetzen.

Eine technische Wende können hier low-code oder no-code Lösungen bringen. Diese Tools erlauben es auch technisch interessierten, aber nicht voll ausgebildeten Kräften selbst Anwendungen zur Prozessautomatisierung zu bauen.

Aber: A fool with a tool is still a fool.

Das heißt nur das Werkzeug hinzuwerfen und zu hoffen, dass die Mitarbeitenden sich dann schon selbst helfen, wird nicht funktionieren. Es macht das Ganze vielleicht sogar noch schlimmer.

Corina erklärt wie es besser geht.

Mit dem Citizen Developer Approach.

Durch gezielte Schulungen, eine starke Community und vor allem eine gute Kooperation mit der IT kann der Wandel gelingen.

Denn auch die IT muss hier einen wichtigen Beitrag leisten, damit eben nicht in den Fachbereichen eine Schatten-IT entsteht und möglicherweise sicherheitsrelevante Probleme entstehen.

Mit einen starken Center of Excellence und ausgewählten ersten Freiwilligen aus IT und Business kann so die Transformation gelingen.

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00:00 Intro

01:20 Corina stellt sich vor

02:59 Der Citizen Developer Approach und seine Bedeutung

09:55 Ziele und Vorteile des Citizen Developer Approach

15:52 Wer kann ein Citizen Developer sein?

22:35 Die Rolle der IT beim Citizen Developer Approach

24:23 Vermeidung von Shatten-IT durch den Citizen Developer Approach

26:16 Herausforderungen beim Citizen Developer Approach

29:12 Die Bedeutung von Centers of Excellence beim Citizen Developer Approach

36:06 Zwei Fragen an Corina

Wie man BI Tools in die Nutzung bekommt - Mehr als nur Lizenzen kaufen| Dennis und Oliver

Thu, 06 Jun 2024 00:00:00 +0200

Wie bekommt man ein neues Datentool im Unternehmen wirklich in die Nutzung? Und warum reicht es eben nicht einfach ein paar Lizenzen zu kaufen und Nutzer*innen zu benennen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dennis Hoffstädte und Oliver Ulbrich von den Datenpionieren.

Einführungsprojekte von BI Tools oder Datenplattformen haben oft einen sehr technischen Charakter. Doch leider reicht Lizenzen ausrollen und ein paar Standardschulungen geben nicht aus um die echten Nutzer*innen von Dashbaords wirklich zu erreichen.

Gerade die Komponenten Veränderung und Kultur kommen in diesen Projekten oft zu kurz.

Dabei sind es gerade die Fachbereiche mit ihren Businessanforderungen bei denen ein Dashboard wirklich zu einem Mehrwert für das gesamte Unternehmen führt.

Doch wie geht es denn dann besser? Und was muss ich tun, damit das teure Tool dann auch richtig genutzt wird?

Eigentlich ganz einfach: Mit den echten Zielpersonen sprechen! Und zwar richtig und ausführlich.

Denn wenn man die Probleme der Fachbereich versteht und sie gemeinsam lösen will, dann erkennen die Nutzer*innen auch schnell den Mehrwert eines neuen Tools. So wird es dann zur echten Erleichterung und nicht zu lästigen Projekt on top.

Wie genau die diese Leute erreichst. Warum es das eine Dashboard ohnehin nicht gibt. Und wie eine gute Schulung aussehen kann.

Das gibt’s in dieser Folge „Unf*ck Your Data“

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Buchempfehlung von Dennis: Michael Ebert – Nicht von dieser Welt

Buchempfehlung von Oliver: David McCandless - Das Bilderbuch des nützlichen und unnützen Wissen

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Leadership in Data - Wie wird man zu einer guten Führungskraft | Michael Streit

Thu, 30 May 2024 00:00:00 +0200

Sollte die beste Data-Fachkraft auch da Datenteam führen? Falls nicht was macht dann eine gute Führungskraft aus und wer sollte so eine werden? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Michael Streit ehemaliger Head of Data Strategy & Analytics bei Novartis Deutschland und aktueller Business Angel und digital Nomad.

Oft sehen wir, dass junge Führungskräfte ins kalte Wasser geworden werden, oder dass die beste Fachkraft dann um voran zu kommen in eine Führungsrolle geht. Zum einen ohne die richtig zu wollen, zum anderen ohne echte Vorbereitung darauf.

Das Ergebnis ist dann oft keine gute Führung.

Michael kam im jungen Alter von 24 Jahren das erste Mal in eine Führungsrolle. Sein Team aus sieben Menschen, die alle erfahrener waren als er.

Im Nachhinein keine gute Idee.

Denn er versuchte die Führungsstile, die er kennengelernt hatte zu kopieren. Dadurch war er zum einen unauthentisch zum anderen versuchte er immer noch vieles selbst zu machen und überall besser zu sein, als seine Mitarbeitenden.

Aber wie geht es besser?

Nach einen Schritt zurück und einem Reifeprozess lief die nächste Führung besser. Denn sie war zu einen authentischer im Stil. Orientiert an den Werten.

Zum anderen war sich Michael jetzt sicher eine Führungskarriere wirklich zu wollen. Für sich und für seine Mitarbeitenden.

Aber was macht denn eine gute Führungkraft jetzt aus?

- Lust auf Führung um der Menschen Willen nicht für dein Ego.

- Genau dieses Ego muss hinten anstehen.

- Wenn andere erfolgreich sind muss dich das glücklicher machen als wenn du erfolgreich bist.

Dann kann dir gute Führung gelingen. Auch in rauen Zeiten. Denn nur wenn dir auch die harten Momente der Führung nichts ausmachen und du gerne auch kritische Interaktionen führst, dann bist du wirklich zur Führung berufen.

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Buchempfehlung von Michael: Range – David Epstein

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Daten als Wertgegenstand - Wer gewinnt das Rennen um den neuen Rohstoff | Günther Tschabuschnig

Thu, 23 May 2024 00:00:00 +0200

Da war neulich wieder dieses unglaublich günstige Angebot online, das du geschossen hast. Und du hast dich gefragt wie die damit überhaupt Geld verdienen? Dann vielleicht mit den deinen Daten! Wie das geht Daten zu Geld zu machen, darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Günther Tschabuschnig, Präsident der Data Intelligence Offensive.

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Buchempfehlung von Günther: Zurück an die Arbeit – Lars Vollmer

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Erwartungsmanagement in AI Projekten - Wie bekommen wir Realismus? | Julia Zukrigl

Thu, 16 May 2024 00:00:00 +0200

Immer mehr Firmen und Menschen versuchen sich an AI Tools für die verschiedensten Zwecke. Doch Erwartung und Ergebnis klaffen oft weit auseinander. Aber warum ist das so und wie kommen wir zu realistischeren Bildern? Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Dr. Julia Zukrigl, Data Storytelling Trainerin bei Data Story Lab.

Wenn es um KI und andere Zukunftstechnologien geht, dann kennt unser Gehirn leider nur schwarz oder weiß. Allmacht oder Ohnmacht. Die KI erleichtert uns das Leben oder tilgt uns alle vom Planeten.

Nicht gerade die idealen Voraussetzungen, wenn man in ein Projekt starten will um eine AI Lösung einzuführen.

Denn bei beiden Szenarien kannst du eigentlich nur verlieren. Hat der Stakeholder oder Anwender Angst von der KI ersetzt zu werden, so wird es schwer Unterstützung für dein Projekt zu bekommen. Erwarten die Leute die absolute Erleichterung, kannst du sie fast nur enttäuschen.

Doch wie kommen wir aus diesem Dilemma heraus? Und können realistische Erwartungen schaffen?

Dafür müssen wir an zwei „Türstehern“ im Gehirn vorbeikommen, dem Stammhirn und dem limbischen System.

Und das geht am besten mit Geschichten.

In diesem Falle natürlich realistische Erfolgsgeschichten. Wie sieht das (Arbeits-)leben der Stakeholder nach dem Projekt aus? Was hat sich zum Positiven verändert.

Dabei ist es dann an uns Datenexperten, realistisch zu bleiben. Nicht zu übertreiben und eben ein gutes und nachvollziehbares Bild der Zukunft zu zeichnen.

Was noch besser klappt: Andere Leute, die schon erfolgreich etwas umgesetzt haben, die Geschichte erzählen zu lassen.

Daher Augen auf bei der Auswahl der Beta-Tester und early Adopter. Wenn du hier Menschen findest, die authentisch sind und dann gerne von ihren Erfolgsgeschichte anderen berichten, dann bekommt dein Projekt richtig Schwung.

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Gerd Gigerenzer – Bauchentscheidungen

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Von Datenkultur und Tigern - Wie Data Community und Data Culture wachsen können| Thomas Gengler

Thu, 09 May 2024 00:00:00 +0200

Wie bekommt man die Datennutzung im Unternehmen in die Breite getragen? Und was hat ein Tiger damit zu tun? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Thomas Gengler Head of Reporting & BI Solutions bei Phoenix Group.

Damit Daten und deren Nutzung wirklich in einem Unternehmen ankommen

und der Mehrwert entsteht müssen möglichst viele Menschen damit arbeiten.

Bei der Phoenix Group geschieht dies aktuelle schon sehr gut

und immer noch besser.

Die Erfolgsfaktoren:

Rückhalt und Unterstützung von C-Levels

Eine gute Basis durch ein bestehend Data Warehouse

Ein eingespieltes BI Team

Aktives Community Building inkl. Events

Auch wenn die Kultur einer der eher schwer zu messenden Aspekte

einer datengetriebenen Organisation ist, stellt sie einen nicht zu

unterschätzenden Anteil des gesamten Bildes dar.

Denn nur wenn viele Mitarbeitende den Wert der Daten für ihre

Arbeit erkennen fließen diese auch. Von der Erfassung über die Auswertung in

Maßnahmen.

Was noch dazu gehört eine gute Datenkultur aufzubauen und zu

pflegen und welche Tiere in einem datengetriebenen Dschungel noch eine wichtige

Rolle spielen, das hörst du in der aktuellen Folge.

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Buchempfehlung von Thomas: Shogun – James Clavell

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Power to the Data – Wie gute Datenprojekte auch als Erfolg ankommen | Stefanie Fröhner

Thu, 02 May 2024 00:00:00 +0200

Du hast ein tolles Dashboard gebaut oder Datenprojekt abgeschlossen, aber irgendwie interessiert es keinen? Warum kann das so sein und wie kannst du deine Datenprojekte auch als Erfolg verkaufen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Stefanie Fröhner, Gründerin von enconcoaching.

Datenprofis kommen in deutschen Unternehmen oft aus der technischen Richtung. Doch die wichtigen Entscheidungen fürs Unternehmen werden nicht immer technisch getroffen. Sondern von Menschen, die wenig Zeit haben und schnell den Mehrwert von Daten erkennen müssen. Diese Stakeholder sind ähnlich wie Kunden. Sie haben in Problem und wollen eine Lösung. Diese kann ein Dachboard sein, aber wichtiger ist die Aussage die dieses Dashboard vermittelt.

Denn Daten müssen eine Business Mehrwert schaffen und auch als Unternehmensfunktion wahrgenommen werden die alle voran bringt.

Wenn die Frage „What’s in for me?“ in einem Projekt nicht beantwortet wird, dann findet sich auch kein Sponsor.

Somit sind neben den technischen Skills, die im Datenbereich auch immer eine Grundalge sind, auch Kommunikations- und Einfühlungsvermögen gefragt.

Klare Argumentation + Klarer Mehrwert + Klare Daten = Erfolgreiches Projekt.

Aber wie kommen Daten dann an den Entscheidertisch?

Und muss ich der beste Datenexperte sein um das Datenteam zu führen?

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Buchempfehlung von Stefanie: 4000 Weeks - Oliver Burkeman

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Business Value durch Daten - Wie findet man die wirklich guten Cases| Rocky Khan

Thu, 25 Apr 2024 00:00:00 +0200

Alle reden über den Wert von Daten? Aber wie kann man denn messen welchen Impact ein Datenprojekt wirklich hat? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Rocky Khan selbständiger Sales Advisor.

Am Ende jeden Datenprojektes musst du den Mehrwert nachweisen den du damit für das Business geschaffen hast. So weit so klar. So weit einfach? Mitnichten.

Denn oft steht am Ende des Datenprojektes gar nicht der erwartete Mehrwert, obwohl wir uns doch eigentlich alle einig waren, dass das super wertvoll sind.

Sind sie auch, aber nur wenn man sie eben richtig einsetzt.

Und um zu verstehen, wie du Daten richtig für dein Business einsetzt musst du eben dieses richtig gut verstehen.

Hier kommen wir dann genau an die Schnittstelle und das Problem. Die Businessmenschen verstehen Daten nicht richtig und die Datenmenschen das Business nicht.

Also übersetzen und die Schnittstelle schließen.

Im Zusammenarbeit das Business verstehen und prüfen welche Daten können dir dabei helfen genau das zu verbessern.

Rocky gibt aus zwei seiner vergangenen Projekte einen Einblick wie das gelingen kann.

Wie kann ein Kochboxenherstellern lernen was er dir noch alles schönes verkaufen kann?

Und wie kann eine Hotelkette Geld sparen und dabei sogar die Umwelt schonen?

Klingt spannend? Ist es auch. Hör rein.

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Buchempfehlung von Rocky: Be useful – Arnold Schwarzenegger

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Den Kern einer Marke messen - Wie du die Grundlage für KI und Performance legst | Christian Land

Thu, 18 Apr 2024 00:00:00 +0200

Was macht eigentlich eine Marke aus? Und kann ich Marke überhaupt mit Daten belegen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Christian Land Executive Board Member & Senior Account Executive bei Performance One

Das Wort Marketing beinhaltet ja irgendwo auch „Marke“, also direkt in seinem Kern. Doch was ist eigentlich eine Marke?

Natürlich ist das mehr als nur ein Logo oder eine schöne Homepage, denn sie repräsentiert ein Unternehmen nach außen. Was aber viele vergessen: Ich kann nur nach außen transportieren was im innen auch da ist.

Denn meine Mitarbeiter sind die besten Markenbotschafter. Im Guten wie im Schlechten. Die tragen das Innen nach außen.

Das heißt auch, wenn du dich nach außen deinen Kunden gut darstellen willst, dann muss du bei dir und deinen Mitarbeitenden anfangen.

So baust du das Fundament auf dem deine Marke fußt.

Aber was hat das mit Daten zu tun?

So viel sei verraten – auch eine KI kann nur verstärken oder aufdecken was an Marke schon da ist.

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Buchempfehlung von Christian: Karin Lausch – Trust me

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Data Jobs - Was brauchst du um im Datenbereich richtig Karriere zu machen?| Benjamin Aunkofer

Thu, 11 Apr 2024 00:00:00 +0200

Der Data Scientist war lange Zeit eine der meistgesuchten, begehrtesten und sehr lukrative Stellenanzeige. Aber wie werde ich Data Scientist und was brauche ich im in einer Karriere im Datenbereich richtig voran zu kommen?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Benjamin Aunkofer, Gründer von Datanomiq und Audavis

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Buchempfehlung von Benjamin: Data Science for Business - Foster Provost

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Besseres Marketing durch KI Wo liegt der echte Mehrwert von AI?| Michael Knapp

Thu, 04 Apr 2024 00:00:00 +0200

Besseres Marketing durch KI Wo liegt der echte Mehrwert von AI?| Michael Knapp

Der Einsatz von KI im Marketing birgt ein riesiges Potential. Doch wo liegen die echten Mehrwerte und was musst du tum um mit AI dein Marketing auf das nächste Level zu bringen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Michael Knapp freiberuflicher Marketing Consultant und Gründer von We Know Things Marketing.

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GenAI im Business - Wie du wirklich Mehrwert mit generativer KI schaffst | Julian Kurz

Thu, 28 Mar 2024 00:00:00 +0200

Kann man mit Midjourney und ChatGPT nur die Geburtstagseinladungen schneller und besser gestalten? Oder taugen die Tools wirklich für die Anwendung im Business und falls ja wie genau? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Julian Kurz Lead Machine Learning Engineer bei HMS Analytical Software.

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Buchempfehlung von Julian: Buchempfehlung von Julian: Wer bin ich - und wenn ja, wie

viele – Richard David Precht

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Ethical AI - Regulation, Kommunikation und unser Untergang? | Johannes Lierfeld

Wed, 20 Mar 2024 00:00:00 +0200

Wenn zwei Menschen sich schon nicht unterhalten können ohne Raum für Missverständnisse zu lassen, wie soll es dann zwischen Mensch und Maschine klappen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Johannes Lierfeld CIO der ESTONTECO.

Mit den beginnenden Veränderungen, welche die KI in unseren Alltag bringt wachsen natürlicherweise auch die Hoffnungen wie die Sorgen mit der neuen Technologie.

Aber welche ethischen Herausforderungen und Fragen stellen sich mit einer solchen neuen Technik. Denn der kategorische Imperativ von Kant reicht in einer modernen Gesellschaft nicht aus um die Regeln für eine KI festzulegen.

Denn die Bedrohung, dass KI Systeme unsere menschliche Existenz bedrohen besteht. Allerdings nicht so wie die meisten vielleicht denken. Den Ansporn die Menschheit auszulöschen wird eine künstliche Intelligenz nicht entwickeln, aber durch einen Bedienfehler kann dies durchaus passieren.

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Buchempfehlung von Johannes: Our Final Invention – James Barrat

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Farbenblind durch die S/4 Migration? Wie kann die digitale Transformation gelingen | Georg Kästle

Thu, 14 Mar 2024 00:00:00 +0200

Warum sind ERP Einführungs- oder Upgradeprojekte immer so riesig? Und welche Chancen verpassen viele Unternehmen dabei? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Georg Kästle CIO und CDO bei Vollmer Maschinenwerke.

Wenn in Unternehmen die Migration oder das Upgrade eines ERP Systems anstehen, dann sind dies oft jahrelange Projekte, die das ganze Unternehmen binden. Am Beispiel des Herstellers SAP, der mit dem Produkt S/4 HANA wesentliche Features am System ändert, erläutern wir die Optionen bei der Migration.

Denn nur dann werden auch die Chance, die eine solche Änderung bietet sichtbar.

Wer eine Migration als reines Upgrade versteht, verpasst hier die Gelegenheit für den echten digitalen Wandel.

Denn ein ERP System bildet die wesentlichen Prozesse eines Unternehmens ab.

Wenn ich ohnehin schon das System anpassen muss, dann kann in diesem Zuge auch die Digitalisierung wesentlich vorantreiben.

Aber dafür braucht es eben mehr als nur ein Softwareupgrade. Alle Prozesse im Unternehmen müssen geprüft werden. Dann kann das volle Potential einer solchen Migration in der Transformation gehoben werden.

Aber welche Farbe darf es denn jetzt sein?

Brown-, Green-, Blue-, oder Orangefield?

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Buchempfehlung von Georg: Produkte als Dienstleistung verstehen – Felix Wortmann

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Predictive Maintenance – Wie die Gleise effizient in Schuss bleiben | Markus Thäter

Thu, 07 Mar 2024 00:00:00 +0200

Was verbirgt sich hinter dem Buzzword „Predictive Maintence“? Und vor allem wie kann ich das gewinnbringend einsetzen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Markus Thäter, Product Owner Data Analytics bei der DB Netz AG.

Wartungsarbeiten kosten Zeit und Geld. Sie sind aber notwendig, denn sonst drohen Ausfälle die noch teurer sein können. Durch entstehende Schäden oder weil ungeplante Wartungen noch mehr Aufwand verursachen.

Wenn ich jetzt aber diese potentiellen Ausfälle durch geschickte Auswertung von Daten vorhersagen kann, dann kann ich meine Wartungsintervalle besser planen und anpassen. Was heißt ich spare Zeit und Geld.

Aber warum ist das in der Realität so schwer umzusetzen? Liegt es an den fehlenden Daten?

Und was wiegt schwerer: Ein Ausfall der nicht vorhergesagt wurde oder eine unnötige Wartung weil das Teil nicht ausgefallen wäre.

Am Beispiel von Schiene und Weiche zeigt Markus bildhaft auf worauf es ankommt, wo die Stolpersteine liegen und wann sich eine predictive Maintenance lohnen kann.

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Buchempfehlung von Markus: Steven King – Der Dunkle Turm

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Patentdatenbanken - Mit guter Recherche viel Zeit und Geld sparen | Christian Metzger

Thu, 29 Feb 2024 00:00:00 +0200

Sind Patente überhaupt noch zeitgemäß? Und was sind Patente denn genau und wie kann man die daten dahinter effektiv nutzen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Christian Metzger, Patentanwalt bei Grättinger Möhring von Poschinger Patentanwälte Partnerschaft mbB.

Das Wort „Patent“ löst vermutlich bei fast allen von uns ein Gefühl aus. Vom Aufdruck auf einem Produkt, bis zum Sprichwort „Das ist auch so ein Patent“.

Was genau steckt eigentlich hinter so einem Patent?

Erstmal ein Vertrag in dem eine technische Lösung allen Menschen zur Verfügung gestellt wird, allerdings mit der Einschränkung, dass die Person die es erfunden hat das Recht hat diese Lösung zu nutzen.

Aber selbst wenn du nicht selbst etwas erfinden willst, dann lohnt sich oft ein Blick in die Datenbanken der Patentämter.

Denn hier findest du alle angemeldeten Patente.

Das heißt wenn du nach einer Lösung für ein Problem suchst, das jemand anders vielleicht schon gelöst hat, dann wirst du hier vielleicht fündig.

Aber gerade wenn du selbst eine Idee hast, die du für bahnbrechend hältst. Dann lohnt sich der Blick, ob du wirklich die erste Person bist die darauf kommt.

Denn wenn nicht, dann sparst du dir viel Zeit und potentiellen Ärger, wenn du deine Recherche machst, bevor du viel Geld investierst.

Aber wie nutzt du diese Datenbanken richtig? Und worauf musst du achten, wenn du diese Daten dann nutzt?

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Buchempfehlung von Christian: Factfulness – Hans Rosling

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Data-Driven oder Data-Inspired? Wie sollten Unternehmen Daten denken? | Sebastian Wernicke

Thu, 22 Feb 2024 00:00:00 +0200

Ist „Data-Driven“ das höchste der Gefühle wenn es um Daten geht? Und wollen wir uns dabei von den Daten wirklich treiben lassen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sebastian Wernicke Autor des Buches „Data-Inspired – Erfolgskonzepte für die datengetriebene Organisation.

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Buchempfehlung von Sebastian: Good Strategy bad Strategy - Richard P. Rumelt

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IT und Data – Gemeinsam zurück in die Wertschöpfung | Reinhold Nawroth

Thu, 15 Feb 2024 00:00:00 +0200

Podcast:

IT und Data – Gemeinsam zurück in die Wertschöpfung | Reinhold Nawroth

Warum ist das Verhältnis zwischen IT und Fachbereich eigentlich oft so belastet und wie kann hier ein Übersetzer helfen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Reinhold Nawroth dem IT Socializer und Veranstalter des DSLAM.

Mittlerweile gibt in Unternehmen kaum noch Projekte an denen die IT nicht beteiligt ist. Wobei IT ein sehr weiter Begriff ist und eigentlich auch noch einmal aufgeteilt werden muss. Denn in einer digitalisierten Welt ist die gesamte IT und inbesondere die Operative ein zentraler Enabler der Wertschöpfung.

Und genau bei diesem Verständnis hakt es. Oft auf beiden Seiten.

Zum einen darf IT nicht als Sklave oder Handlanger angesehen werden, sondern muss frühzeitig eingebunden werden. Andererseits müssen die Businessanforderungen, die dazu dienen Kunden glücklich zu machen, im Vordergrund stehen. Und nicht interne Befindlichkeiten.

Genau hier liegen ja oft die großen Probleme. Denn die IT muss auch ein Enabler mit Blick auf die Wertschöpfung sein. Ebenso wie die Data Abteilung (die nicht IT sein sollte).

Denn auch diese Beziehung ist nicht immer ein „perfect match“ denn zwischen legitimen und sicherheitsrelevanten Bedenken und Stillstand wegen interner Prozesse und Beschäftigungstherapie liegt ein weites Feld.

Auch hier sollte der Grundsatz gelten, dass Energie die intern „verschwendet“ wird, außen beim Kunden oder in der Abwehr von böswilligen Individuen, sinnvoller investiert sein kann.

Das gilt auch, oder gerade, für die IT und Daten Sicherheit. Viel schlimmer als wenn Abteilung A die Daten von Abteilung B sieht ist der Fall, dass ich auf diese Daten gar nicht mehr zugreifen kann, oder unternehmensfremde Personen den Zugriff erhalten.

Hierzu gibt es dann direkt noch einen Hack von Reinhold wie du mit wenig Aufwand schon einen großen Sicherheitshebel bewegst.

Spoiler: Und nebenbei in Richtung data-driven weiter vorrückst.

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Buchempfehlung von Reinhold: Grundgesetz für die Bundesrepublik Deutschland

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00:00 Intro

01:44 Reinhold stellt sich vor

04:45 Das schwierige Verhältnis von IT zu Fachbereich

08:37 IT hat ein sehr breites Spektrum von Infrastruktur bis Softwareentwicklung

11:47 Die IT rechtzeitig einbinden

17:28 Zurück zur Wertschöpfung – Am Ende wieder für die Kunden arbeiten

23:27 Wir verschwenden zu viel Energie im Unternehmen

27:16 Am Ende ist es egal wo der Fehler passiert ist, so lange es beim Kunden dann läuft

28:21 Warum quält die IT-Sicherheit die Data Projekte?

31:15 Schutz der Daten vor Externen sollte wichtiger sein als vor Internen

35:19 Social Engineering nutz die menschliche Hilfsbereitschaft aus

37:12 Quick Hack Datensicherheit: Fileserver abschaffen

41:31 Zwei Fragen an Reinhold

NLP – Wie eine Maschine menschliche Sprache lernt | Verena Weber

Thu, 08 Feb 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

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

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

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Buchempfehlung von Verena: Mindset – Carol Dweck

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00:00 Intro

01:41 Verena stellt sich vor

03:20 NLP heißt dass Maschinen natürliche Sprache verstehen

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

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

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

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

16:34 Der Encoderteil macht aus sinnvollen Daten gute Vektoren

19:46 Decodermodelle geben dann individuellen Output an die User

20:35 Datengrundlage und Feintuning für das beste Ergebnis

28:05 Supervised und unsupervised Learning

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

32:26 Zwei Fragen an Verena

Daten im Kanban oder durch Transparenz Sicherheit beim Kunden schaffen | Joachim Janz

Thu, 01 Feb 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

Mit absoluter Transparenz, die Joachim hier herstellt.

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

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

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

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Buchempfehlung von Joachim: Ken Follett – die Waffen des Lichts

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00:00 Intro

01:37 Joachim stellt sich vor

02:53 Thomann – Stahl nicht Instrumente

05:42 Weg vom Excel Export hin zu Excel

07:41 BI bahnt sich den Weg durchs ganze Unternehmen

08:25 Permanente Inventur als datengestützter Prozess

11:25 Kanban ist mehr als ein agiles Board

14:58 Durch Daten wird Kanban noch transparenter

20:01 Eskalationen frühzeitig vermeiden

20:05 Bei vergleichbaren Produkten muss der Mehrwert anders entstehen

25:25 Von Kanban in weiteren Systemen Transparenz herstellen

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

32:02 Zwei Fragen an Joachim

Data Footwork 2.0 - Datengrundlagen in Zeiten von AI und Algorithmen | Christoph Hein

Thu, 25 Jan 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

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

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

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Buchempfehlung von Christoph: Cardiology for Kids – Betty Nguyen

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Mit AI den Jahresabschluss richtig prüfen - Wie moderne Prüfung aussieht| Benjamin Aunkofer

Thu, 18 Jan 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

Das klingt nach viel trockener Arbeit und wird noch schlimmer.

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

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

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

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

Richtig! AI.

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

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

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

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

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

Das hörst du in dieser Folge!

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Diese Folge Unf*ck Your Data wurde von Benjamin unterstützt

Zur Homepage von Datanomiq: https://www.datanomiq.de/

Zur Homepage von Audavis: https://audavis.ai/

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Buchempfehlung von Benjamin: The Zombie Survival Guide – Max Brooks

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

Thu, 11 Jan 2024 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

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

Link zum Paper

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

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

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Data Mesh - Die neue Ordnung im Datenchaos? | Frank Stadler

Thu, 04 Jan 2024 00:00:00 +0200

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

Head of digatus.ai und Division Lead AI digatus.

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

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

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

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

Wer übernimmt die Verantwortung für gewisse Daten?

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

Dafür bietet sich Data Mesh als Lösung an.

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

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

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

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Forecasting - Mit Daten, Algorithmen und Verstand die Zukunft vorhersagen| Thomas Christ

Thu, 28 Dec 2023 00:00:00 +0200

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

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

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

Doch der Reihe nach.

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

Und warum das Ganze?

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

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

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

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

Daten!

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

Darüber hinaus: noch mehr Daten.

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

Und dann ganz viel Statistik und Algorithmen?

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

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

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Graphic Data Storytelling oder Daten durch Bilder erlebbar machen | Sabine Schwenninger

Thu, 21 Dec 2023 00:00:00 +0200

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

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

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

Hier hilft Sketchnoting.

Bilder bleiben besser im Kopf als reiner Text.

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

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

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

Die Antworten gibt Sabine in dieser Folge.

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00:00 Intro

01:35 Sabine stellt sich vor

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

10:35 Komplexe Sachverhalte auf das wesentliche reduzieren

13:25 Grafiken machen Datenthemen weniger trocken

17:25 Data Storytelling erweitert die Visualisierung

19:36 Man muss nicht super zeichnen können für Sketchnoting

23:12 Eine gewissen Ahnung von Daten ist unablässig

27:56 Mit Graphic Data Storytelling kannst du dich abheben

31:50 Zwei Fragen an Sabine

Wie du mit Qlik deine Daten so gut nutzt, dass deine Kunden danach fragen | Achim Gnadt & Sebastian Nädkte

Wed, 13 Dec 2023 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

Denn in jedem Nachteil, steckt auch ein Vorteil.

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

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

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

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

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Diese Folge Unf*ck Your Data wurde von Leitart unterstützt

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Buchempfehlung von Achim: Big 5 for Life – John Strelecky

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

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00:00 Intro

01:50 Sebastian stellt sich vor

04:45 Excel kommt dann einfach an die Grenzen

06:55 Controlling als Keimzelle des BI

08:55 Achim stellt sich vor

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

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

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

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

34:48 Kundenaudits wurden zu BI Roadshows

39:04 Daten verändern deinen Blick auf die operativen Systeme

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

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

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

Wie du mit LinkedIn die richtigen Menschen kennenlernst | Dina Brandt

Thu, 07 Dec 2023 00:00:00 +0200

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

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

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

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

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

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

Nicht mit Followerzahlen und Impressionen allein.

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

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

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

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Podcast von Dina: https://open.spotify.com/show/1SXDSud7QgL4mqZ7c7uklt?si=5f78c978d47f4860

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Buchempfehlung von Dina: Eugene Schwarz – Breakthrough Advertising

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00:00 Intro

02:01 Dina stellt sich vor

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

05:32 Manchmal braucht man auch gar kein Marketing

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

09:30 Eine realistische Zielsetzung ist der Schlüssel

12:10 Wie misst du deine LinkedIn Ziele

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

19:25 Du musst auch über dein Angebot sprechen

23:35 Viral muss nicht immer substanzfrei heißen

24:55 Wer besucht dein Profil? Eine superwichtige Frage

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

29:05 Der Mythos SSI – Gamification für Content Creator

36:21 Kontextwissen und Betriebsblindheit

40:20 Zwei Fragen an Dina

Daten und Wissenschaft, Richtig messen und belegen, Manipulationen erkennen | Jan Dörrie

Wed, 29 Nov 2023 00:00:00 +0200

Wie komme ich durch messen von der Philosophie in die Wissenschaft? Und was hat die Guinness Brauerei mit Statistik zu tun? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dr. Jan Dörrie, Privatdozent an der Hautklinik des Universitätsklinikum Erlangen.

Wirtschaft oder Wissenschaft heißt es oft in vielen Gegenüberstellungen. Doch können die beiden Felder viel von einander lernen und haben dies auch schon getan. Stammt beispielsweise einer der am häufigsten verwendeten Statistiktests in der Wissenschaft, aus der Wareneingangskontrolle der Guinness Brauerei.

Erstellt um Aussagen über die Qualität des Getreides zu machen, ohne jedes einzelne Korn analysieren zu müssen.

Und genau da kommt schon ein Grundsatz der redlichen Wissenschaft durch. Messen und interpretieren. Und zwar mit geeigneten Messungen.

Das unterscheidet die Wissenschaft von der Pseudowissenschaft. Es gibt keine unumstößlichen und nicht widerlegbaren Aussagen oder Theorien. Diese sind den Religionen vorbehalten.

Während es bei Wissenschaftler dann oft nur um das widerlegen anderer Theorien geht, wenn Daten nicht korrekt genutzt werden, so bekommt es in der wirtschaftlichen Nutzung eine andere Dimension.

Mit Daten die Aussagen gezielt stützen oder der Verwendung von Daten für einen anderen als den angedachten Zweck, kann ich im Verkauf gezielt manipulieren.

Denn oft schlägt hier Vertrauen die kritische Prüfung der zu Grunde liegenden Daten.

Was brauchen wir jetzt aber von der Wissenschaft um wieder mehr Vertrauen in Daten zu bekommen? Erklärbären, die in der Kommunikation helfen.

So können wir uns besser gegen Manipulation wehren und unsere Biase gezielt auflösen.

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Buchempfehlung von Jan: Der Splitter im Auge Gottes - Larry Niven und Jerry Pournelle

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00:00 Intro

01:55 Jan stellt sich vor

03:22 mRNA Impfung bevor es cool war

04:52 Ohne Daten ist es Philosophie und nicht Wissenschaft

09:10 Hypothesen und Annahmen sind zwei verschiedene Begriffe

13:14 Auch Wissenschaftler*innen sind vor Biasen nicht gefeit

17:45 Daten aus der Wissenschaft werden oft nicht verständlich übersetzt

18:13 Wissenschaft versus Pseudowissenschaft

25:05 Daten können leicht manipulativ eingesetzt werden

31:25 Oft wird mit wissenschaftlich nicht haltbaren Aussagen verkauft

35:25 Zwei Fragen an Jan

Gamification und Game-Design was macht ein gutes Spiel aus und wie misst man es | Markus U

Wed, 22 Nov 2023 00:00:00 +0200

Gamification und Game Design, was macht ein gutes Spiel aus und wie misst man es | Markus Utomo

Warum spielen wir manche Spiele immer wieder gerne und andere nicht? Wie kann ich diese Erkenntnis für die Gamification nutzen und mehr Spaß an spielfremden Aufgaben vermitteln? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Markus Utomo, Spielzeugdesigner in Nürnberg

Gamification versucht die Aspekte die Spiele erfolgreich machen auf spielfremde Bereiche zu heben. Doch um dies leisten zu können muss ich natürlich verstehen was ein gutes Spiel ausmacht.

Was liegt da näher als jemanden zu fragen, der Spiele entwickelt?

Wie in vielen Datenprojekte hängt der Erfolg auch hier von deiner Zielgruppe ab. Wenn du diese verstehst was diese antreibt, dann kannst du auch ein Spiel erschaffen, das sie gerne spielen.

Doch welche Fragen im Test sind entscheiden dafür, dass du das Spiel als Erfolg siehst?

Natürlich wenn man nochmal spielen will.

Wenn du dies berücksichtigst öffnen sich viele Türen.

Denn diese Aspekte dann zu verwenden um Begeisterung in spielfremden Bereichen Begeisterung zu wecken ist die Kunst.

Aber auch ein anderer Bereich ist natürlich spannend. Welche Daten fallen eigentlich bei Spielen an? Und wie kann ich diese nutzen um meine Spiele weiter zu verbessern?

Denn auch Firmen die eigentlich keine Spielehersteller sind, können diese verwenden.

Eine Geistertour durch ein Hotel? Oder ein Logistikspiel beim Flugverkehr?

Alles Elemente die auf deine Brand einzahlen. Aber damit sie wirken müssen sie natürlich gerne gespielt werden.

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Buchempfehlung von Markus: Warren Ellis - Planetary

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Mit PowerBI zu einem guten und bezahlbaren Reporting im Mittelstand| Dennis Hoffstädte

Thu, 16 Nov 2023 00:00:00 +0200

Wie kannst du mit PowerBI schnell Mehrwerte darstellen, ohne Quick and Dirty Lösungen zu bauen die niemand mehr warten kann?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dennis Hoffstädte Geschäftsführer der Datenpioniere.

Gerade im deutschen Mittelstand bietet sich MS PowerBI durch die hohe Präsenz anderer Microsoft Produkte als Einstieg in die Analytics an.

Mit nur circa acht Stunden Schulung kann jede Person im Unternehmen, Dashboards bauen und Erkenntnisse aus den Daten ziehen.

Manchmal ein zweischneidiges Schwert. Denn so entstehen oft auch Insellösungen, die später nicht mehr zu warten sind oder es fehlen die Funktionalitäten eines „echten“ Data Warehouse.

Doch wie kannst du dieses Chaos verhindern, ohne die Datenreise deines Unternehmens auszubremsen.

Unter anderen über Leuchtturm Projekte. Schnell einen Mehrwert schaffen, dann den nächsten. Wenn alles erfüllt ist und läuft, dann kannst es bei Bedarf in ein Data Warehouse umziehen. Falls du überhaupt eines brauchst.

Genau diese Reise und Pionierarbeit auf der Datenseite machen Dennis und seine Kolleg*innen mit ihren Kunden.

Wie genau? Das erfährst du in dieser Folge.

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Diese Folge Unf*ck Your Data wurde von der Datenpioniere GmbH unterstützt

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Buchempfehlung von Dennis: Sebastian Fitzek – Passagier 23

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Generative AI im Gesundheitswesen wieder mehr Zeit für Patienten | Miriam Rauch

Thu, 09 Nov 2023 00:00:00 +0200

Wie sieht der Klinikalltag deutscher Ärzt*innen derzeit aus? Und wie kann das vermeintliche Wundermittel AI hier untterstützen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Miriam Rauch, Psychologin und Ärztin am Klinikum Neumarkt.

Auf das deutsche Gesundheitswesen rollen zwei riesige Herausforderungen zu. Bis 2030 werden 20% der Belegschaft in Rente geht. Also jede fünfte Fachkraft. Die Zahl der Patient*innen steigt hingegen durch die demographische Entwicklung.

Spätestens die Corona Pandemie legte schonungslos offen, dass das Fachpersonal in den Krankenhäusern bereits jetzt am absoluten Limit arbeitet.

Doch wodurch genau entsteht diese Last? Ein großer Teil ist den rechtlichen Veränderungen und der damit einhergehenden Dokumentationspflicht geschuldet. Diese trifft auf Kliniken, die in der Digitalisierung noch sehr weit hinten liegen.

Das Resultat: Viele Ärzt*innen verbringen täglich bis zu vier Stunden mit Dokumentations-, Schreib- und Administrationsaufgaben. Also 50% der regulären Arbeitszeit. Als studierte Fachkräfte.

Dass dies alles am Ende zu Lasten der Ärzt*innen, Pfleger*innen und Patient*innen geht liegt auf der Hand.

Dabei bieten moderne Tools bereits jetzt die Möglichkeit hier Abhilfe zu schaffen. Alleine durch die Digitalisierung und Optimierung könnte viel Zeit gespart werden. Bringt man nun noch AI ins Spiel, wird es richtig spannend.

Im Podcast beleuchten wir einige mögliche Beispiele wie eine KI hier echten Mehrwert stiften kann, aber auch warum es bisher noch nicht so weit ist.

Welche Hürden stehen im Weg hier endlich den langersehnten Durchbrauch zu schaffen.

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Buchempfehlung von Miriam: Andy Field – Discovering Statistics with SPSS

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Daten in der Psychologie von Statistik, Forschung und Trend-Erkrankungen| Christoph Fuchs

Thu, 02 Nov 2023 00:00:00 +0200

TRIGGERWARNUNG – Depression

Warum steht in den ersten Semestern des Psychologiestudiums erstmal ganz viel Statistik? Und wie helfen uns Daten auch im psychologischen Kontext Debatten inhaltlicher zu gestalten? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Christoph Fuchs, Gründer und Geschäftsführer von Psycoon.

Wie viele andere studierte Christoph wegen der Inhalte Psychologie und fand sich dann ganz tief in der Statistik und den Zahlen wieder. Denn auch wenn die Aspekte der psychologischen Betreuung, Hilfe und Verständnis, der zentrale Punkt für ein Studium sind, ganz ohne Zahlen geht es nicht.

Empirische Forschung und belegbare Untersuchungen sind wie in anderen Disziplinen der Kern der Wissenschaft. Denn sie helfen uns von Meinungen zu Aussagen zu kommen. Von dort können wir dann die wichtigen „Warum“ Fragen stellen.

Zum Beispiel: Warum macht uns ein Psychologiestudium nicht resilienter gegen Einflüssen, wenn wir doch alles über unseren Verstand wissen?

Nur wenn diese Aussage vorher belegt wurde, dann können wir uns dieser Frage nähern.

Gerade die Psychologie und Hilfe bei psychischen Erkrankungen sind derzeit präsenter als je zuvor. „Jede Zeit hat ihre Krankheit“ und so sehen wir den Spiegel unserer Gesellschaft. Doch warum dies so? Weil wir mehr messen und darüber sprechen? Haben wir hier vielleicht ein Huhn-Ei-Thema? Vermutlich beides.

Dennoch bleiben psychische Erkrankungen im Gegensatz zu physischen mit einem Stigma behaftet. Visitenkarten von Psychologen oder Therapeuten werden weiter nur unter der Hand getauscht.

Und an dieser Stelle wollen Chris und ich auch darauf aufmerksam machen. Die muss und darf nicht so bleiben!

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00:00 Intro

02:07 Christoph stellt sich vor

03:34 Statistik und Zahlen in der Psychologie

07:18 Menschen helfen und das belegen können

08:31 Einflussfaktoren auf die Resilienz messen

09:30 Daten erzählen dann die Wahrheit, auch wenn dir nicht gefällt

13:04 Buzzword Resilienz aufgelöst

16:17 Mental Health – Mehr Probleme oder nur mehr Aufmerksamkeit?

21:03 Schnittmengen bei Diagnosen erschweren die Messung

22:45 Globale Aufmerksamkeit als möglicher Door-opener

25:20 Das Stigma psychischer Erkrankungen

31:10 Es bleibt immer noch hinter verschlossenen Türen was im Kopf passiert

35:14 Coaches als niederschwellige Angebote?

40:55 Zwei Fragen an Christoph

42:30 Kleine Bitte an euch

High Ticket Closing Warum die klassischen Sales KPI hier versagen | Paul Dickau

Thu, 26 Oct 2023 00:00:00 +0200

Wenn jeder einzelne Abschluss für dich und deine Kunden richtig ins Gewicht fällt, weil deine Produkte oder Leistungen richtig Impact haben und große Summen kosten. Kannst du dann mit den klassischen Werkzeugen und Kennzahlen deinen Erfolg messen und steuern?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Paul Dickau, CEO bei HITICCO und selbständiger Interim CSO.

Das Buzzword High Ticket Closing war die letzten Jahre in der Salesbubble total en vogue. Doch war verbirgt sich dahinter? High Tickets, das sind Projekte, Produkte oder Dienstleistungen beiden denen erhebliche Summen im Spiel sind. Für die Verkäufer*innen und Kund*innen. Also nichts, was du auf dem Marktplatz oder Instagram im Vorbeigehen kurz mal kaufst. Sondern du überlegst bei dem Kauf lange und gründlich ob du ihn tätigst. Privat ist das vielleicht ein Auto oder eine eigene Immobilie. Im Business eine teure Software oder Maschine.

Hier findet ein Abschluss nur dann statt, wenn nahezu alle Zweifel ausgeräumt sind. Bekomme ich für mein Geld, das was ich erwarte und auch benötige. Also stimmt die Gegenleistung für meine Investition.

Was für die Kund*innen eine schwere Entscheidung ist, kann für die Verkäufer*innen zur Geduldsprobe werden.

Du musst wissen, was brauchen die Kund*innen und vor allem wie nehme ich Ihnen die Zweifel? Sind es technische Personen, die Details wollen? Oder Praktiker*innen die einmal etwas testen müssen? Und welches Problem löst mein Produkt?

Aber Moment. Das sind ja nicht die Fragen und Zahlen die Vertriebsleiter*innen oft zur Steuerung des Sales nutzen. Hier geht es oft im Quartalsabschlüsse, Zielerreichung, Conversion Rates und Deal Cycles.

Nichts was die Kund*innen beinhaltet. Und diese Kennzahlen funktionieren oft im Mitnahmebereich, wo eine große Zahl an Verkäufen für eine statistische Glättung sorgt.

Wenn du jetzt aber nur 5 wichtige Tickets pro Jahr hast, kannst du nichts glätten.

Daher zeigt Paul dir in dieser Episode auf worauf es im High Ticket Closing wirklich ankommt und wie die hier erfolgreich wirst.

Spoiler: Etwas Gelassenheit beim Quartalsabschluss zahlt sich für dich später aus.

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Data-driven Marketing im Finanzwesen moderne Arbeit in der Traditionsumgebung | Dominik Meetz

Thu, 19 Oct 2023 00:00:00 +0200

Sind wie Henry Ford sagte wirklich 50% des Marketingbudgets verschwendet? Und wie kann ich vielleicht besser messen welche 50% das sein könnten?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dominik Meetz, Head of Marketing & Corporate Communications bei HAUCK AUFHÄUSER LAMPE.

Es gibt Entscheidungen die trifft man nur selten im Leben. Wer ist deine Partner*in fürs Leben oder wen heiratest du? Wem vertraue ich mein Geld an? Wer berät mich bei meiner finanziellen Vorsorge?

Wenn dann bei einem potentiellen Neukunden einmal so eine Entscheidung ansteht, dann ist es um so wichtiger die Chance zu nutzen.

Ein entscheidender Faktor hierfür kann auch deine Marke sein. Kennen dich deine Kund*innen mit dem Image, das du bei Ihnen erzeugen möchtest? Und wie kannst du dieses erzeugen.

Ganz entscheidend ist hier zum einen deine Zielgruppe und deine Angebote an diese zu kennen. Vertrauensvolle Verbindungen und hochwertige Dienstleistungen kann ich nicht wie Socken im e-Commerce von der Anzeige innerhalb von Minuten in den Warenkorb und auf den Postlaster zur Auslieferung bringen. Aber ich kann die gleichen Werkzeuge nutzen.

Gutes Performancemarketing kann ein wichtiger Baustein in deinem Mix sein. Auch wenn die Versuchung groß ist diese neuen und gut messbaren Methoden bevorzugt einzusetzen, da die Messbarkeit einfach erscheint. Vernachlässige nicht die traditionellen Kanäle wie Presse oder Print.

Aber wie kann ich diese vielleicht doch messbar machen? Und wie sieht ein gelungener Mix an Werkzeugen aus? Gerade in einer eher traditionellen und sicherheitsbewussten Branche?

Und vor allem wie nah sitzt das Marketing am Vertrieb und dem Kunden?

Das mit den Fähnchen: https://www.youtube.com/watch?v=nNjB2_tj0lw&ab_channel=IchmagWerbung

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AI und Trusted Data ohne Transparenz und Expertise kein Vertrauen | Jessica Fritz

Wed, 11 Oct 2023 00:00:00 +0200

Wie können wir aus einem KI Tool gute Ergebnisse bekommen die transparent die Datengrundlage aufzeigen? Und wie kann ein gelungener Einsatz von AI als Werkzeug aussehen.

Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcast „Unf*ck Your Data“ mit Jessica Fritz, Ingenieurin und Managerin Digitale Technologien beim VDE.

Dass KI ein mächtiges Werkzeug ist haben viele schon oft gehört. Aber richtig vorstellbar ist es noch nicht. Daher hat Jessica mal den Beweis angetreten und es Ihrem Publikum nicht erzählt, sondern gezeigt.

Ein Vortrag über 30 Minuten auf einer großen Bühne. Normalerweise mit viel Fachwissen eine Arbeit von knapp 10 Tagen, bis alles sitzt und flüssig läuft.

Was ist wenn ich das durch AI Tools machen lasse? ChatGPT schreibt den Text. Parker liest ihn vor. Für Jessica drei Stunden Arbeit und ein WOW Effekt.

Doch die drei Stunden Arbeit sind die entscheidenden.

Sind die Resultate, die mir die AI gibt plausibel? Enthalten sie sensible oder veraltete Informationen? Welches Tool nutze ich für welchen Zweck?

Ohne dieses Wissen kannst du KI nicht meistern. Deinen Job kannst du nicht verlieren, wenn du dich mit den neuen Tools auseinander setzt. Aber er kann viel mehr Spaß machen, weil du dich auf die spannenden Aufgaben konzentrieren kannst.

Und genau dieses Wissen im KI und die verwendeten Daten wird immer wichtiger. Gerade wenn wir von immer mehr Fälschungen in einer digitalen Welt umgeben sind.

- Wer hat einen Text oder ein Bild mit welchem Tool erstellt?

- Wurde dieses Werk geprüft? Falls ja von wem?

- Gibt es vielleicht ein Wasserzeichen?

- Wie ordne ich die neue Information ein?

All diese Fragen müssen wir uns in Zukunft stellen. Denn nur wenn wir den Ergebnissen einer AI vertrauen können, dann können wir sie in kritischeren Bereich einsetzen.

Wie jedes Werkzeug zum Guten aber auch zum Schlechten.

Wie das Aussehen kann und welche spannenden Felder noch auf uns waren, das gibt es in der bisher morbidesten Episode „unf*ck Your Data2

Die Robotergesetze von Isaac Asimov: https://de.wikipedia.org/wiki/Robotergesetze

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Buchempfehlungen von Jessica: Reden, die unsere Welt veränderten - Michael Bischoff

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00:00 Intro

01:50 Jessica stellt sich vor

03:07 Von der „trockenen“ Normierung zur Mensch-Maschine-Interaktion

05:02 Vertrauen in Zeiten von AI generierten Deep Fakes – Trusted Data / Information

09:10 Show don’t tell! Wie eine KI einen Vortrag über KI schreibt und hält

13:50 Der Touring Test wird immer herausfordernder

17:03 Auch bei KI Tools sollte am Ende eine menschliche Instanz eine Prüfung vornehmen

19:45 KI killt nicht alle Jobs, aber lebenslanges Lernen ist essentiell

22:56 KI basiert immer auf Wahrscheinlichkeiten, das ist nicht immer angemessen

25:51 Wie jedes Werkzeug gibt es Möglichkeiten KI falsch zu nutzen

27:53 Menschen können sehr manipulativ sein. Auch um KI „auszutricksen“

30:45 Ein potentielles Zusammenspiel KI-Mensch / Mensch-KI

35:25 Zwei Fragen an Jessica

The State of Process Automation - Ohne Daten geht es nicht | Christoph Pacher

Fri, 06 Oct 2023 00:00:00 +0200

Was bringt eine Prozessautomatisierung meinem Unternehmen überhaupt? Und wo fange ich eigentlich damit an? Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcast „Unf*ck Your Data“ mit Christoph Pacher, Prozessautomatisierungsguru und Host von „The State of Process Automation“.

Um als Unternehmen effizienter und effektiver zu arbeiten sind stabile und verlässliche Prozesse notwendig. Die Königsdisziplin ist dann diese Prozesse zu automatisieren und so die maximale Effizienzsteigerung zu erzielen.

Doch wo fange ich damit überhaupt an? Und wie kann ich aus meinen Prozessen das maximale herausholen? Wie messe ich dann den Erfolg?

Auch hier gilt wie so oft, dass Daten der entscheidende Faktor sind.

Bei Prozessen müssen die Abläufe und Ziele genau definiert sein. Diese kann ich dann messen also Daten erfassen. Anhand dieser Daten sehe ich dann Potentiale den Prozess zu verbessern. Ihn möglicherweise sogar weitestgehend oder komplett zu automatisieren. Das heißt, dass gewisse Abläufe ohne menschliches Eingreifen ablaufen.

Hier für ist viel Augenmaß und Expertise notwendig um das volle Potential zu erkennen und auszuschöpfen.

Wie genau das geht erfahrt ihr in dieser Episode und in Christophs Podcast mit spannenden Gästen und weiteren Tipps aus der Praxis.

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The State of Process Automation Podcast: https://www.stateofprocessautomation.com/

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Buchempfehlungen von Christoph: A new way to think - Roger L. Martin //

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Von der Datenspende zum Data Act oder warum Daten nicht das neue Gold sind | Günther Tschabuschnig

Fri, 29 Sep 2023 00:00:00 +0200

Das neue Gold, das neue Öl oder doch etwas ganz anderes? Warum hinken viele der Datenvergleiche auf mehr als zwei Beinen und wie bringt man die Datenökonomie wirklich voran. Gemeinsam mit Günther Tschabuschnig Präsident der Data Intelligence Offensive wagt Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ einen Blick nach Österreich, wie es dort voran geht mit der Datennutzung.

Die DSGVO jagt den meisten Menschen im Datenbereich einen Schauer über den Rücken. Bürokratisch, kompliziert, unsinnig, ineffektiv. So lauten die gängigen Vorurteile. Nicht so jedoch Günther Tschabuschnig. Für ihn bildet die DSGVO einen Rahmen in den sich die einzelnen Länder und Unternehmen bewegen können.

Gerade sind in Österreich der Data Act und Data Governance Act die bestimmenden Themen um der Datenwirtschaft Richtlinie und Hilfestellungen anzubieten. So soll der Austausch und die Nutzung von Daten einfacher, transparenter und sicherer gestaltet werden. Ohne dabei zu hohe Hürden für die Unternehmen zu stellen.

Als Schnellboot in Europa kann Österreich hier Vorreiter sein und Dinge verproben. Die Erfolgreichen können dann den Weg in die anderen Länder finden.

Dafür ist es aber notwendig, dass wir die Daten und vor allem deren Wert erkennen. Nicht nur den monetären Wert, sondern weit darüber hinaus.

So gab es in Österreich für gesundete Coronapatienten ihre Daten zu spenden. Für die Forschung um anderen Menschen zu helfen und die Forschung und Medizin voran zu bringen. Wie eine Blutspende, ein kleiner altruistischer Akt.

Hier zeigt sich auch der große Unterschied zu Gold. Daten sind keine endliche Ressource.

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Buchempfehlung von Günther: Innovation through Cooperation - Georg Weiers

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Data-driven Business von der Tradition in die Transformation | Eva Kodisch

Thu, 21 Sep 2023 00:00:00 +0200

Welchen Nutzen kann ein traditionelles Pharmaunternehmen im deutsche Mittelstand aus seinen Daten ziehen? Und wie gehe ich die Reise aus der Tradition in die Transformation. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Eva Kodisch Head of data-driven Transfomation bei Dr. Pfleger Arzneimittel.

Gerade in vielen mittelständischen Unternehmen, die auch regulierte Bereiche haben, liegen Daten oft in Silos. Alles was für eine kleine Anwendung gebraucht wird, wird genutzt. So entstehen Daten-, Informations- und Logiksilos.

Für die Idee eines datengetriebenen Unternehmens ist dies absolut hinderlich. So begann auch Evas Arbeit beim Datenbereich von Dr. Pfleger mit einem Zentralisierungsprojekt. Einmal einen einheitlichen Blick auf Daten aus mehreren Silos werfen und Erkenntnisse gewinnen.

Schnell war klar, dass dies mit den bestehenden Systemen nicht so leicht möglich war. Mit einem kurzen Blick auf mögliche Anbieter und einem modern Data Warehouse plus state-of-the-art Frontend wurde dann eine Grundlage geschaffen um den ersten Use Case umzusetzen.

Wesentlich für den Erfolg der Reise waren die Entscheidungen die Data Abteilung von der IT zu lösen um genug Freiraum zu schaffen die Themen richtig und ohne Ablenkung anzugehen. Des weiteren der absolute Rückhalt der Geschäftsführung für die Vision und auch deren Mitwirkung als Pioniere im Dashboard.

Sowie natürlich viel Betreuung und Hilfe für die Mitarbeitenden im Changeprozess.

Durch diese Elemente konnten durch die ersten Erfolge weitere gefeiert und ein regelrechter Sog zu den Daten erzeugt werden.

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Buchempfehlung von Eva: Simon Beckett – Die Chemie des Todes

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00:00 Intro

01:50 Eva stellt sich vor

03:45 Ein Zentralisierungsprojekt stößt die Reise zu data-driven an

07:03 Mit einem modern Data Warehouse werden die technischen Grundlagen gelegt

11:42 Gute Betreuung im Change Management war ein Schlüssel

14:36 Die Trennung von Data und IT war ein wesentlicher Erfolgsfaktor

17:02 Von der one-woman Stabstelle zum 4-köpfigen Team

19:43 Data übernimmt das Prozessmanagement

22:51 Nach dem Sales Use Case kam der Data Catalog und weitere Berichte

25:31 Silos und Logiken darin aufzubrechen ist eine der größten Herausforderungen

29:04 Die Mitwirkung der Geschäftsführung ist unerlässlich

33:05 Resumee nach 4 Jahren Transformation

35:58 Die Top Schlüssel zur Transformation im Mittelstand

36:45 Zwei Fragen an Eva

ChatGPT und LLM einfach erklärt wie lernt eine KI sprechen| Martin Schmitt

Thu, 14 Sep 2023 00:00:00 +0200

Wie hat ChatGPT eigentlich sprechen gelernt? Und was ist heute schon möglich mit den Large Language Models?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Martin Schmitt, AI Evangelist bei Impel.

Der Hype von ChatGPT hat neben anderen Tools wie Midjourney das Thema AI in der öffentlichen Wahrnehmung drastisch beschleunigt. Aber eigentlich es ja fast schon ein alter Hut. Geboren aus den frühen regelbasieren Expertensystemen, die Entscheidungen getroffen haben, hat KI eine riesige Entwicklung hingelegt.

Mit einem Fokus auf Autos und deren Hersteller so wie Händler, setzt Martin AI seit über sieben Jahren ein. Die KI-basieren Chatbots sind nicht länger rein auf Schrift unterwegs. Neben Lesen haben sie auch sprechen und zuhören gelernt. Dadurch helfen sie dir oder deinen Kunden gewisse Probleme zu lösen. Zum Beispiel in dem sie deinen Kundenservice skalieren. Immer freundlich, stets erreichbar, allerdings im Moment auch etwas „plain vanilla“.

Aber wie haben diese AIs eigentlich sprechen gelernt und wie können sie Objekte verstehen ohne diese mit mehreren Sinnen wahrnehmen zu können?

Ganz simpel: Über Beziehungen. Wie verhalten sich gewisse Wörter zu einandern. Tisch zu Stuhl. Mann zu Frau. König zu Königin.

All das in einem riesigen Koodinatensystem.

Ausgestattet mit diesem Grundverständnis musst du für dich und dein Unternehmen „nur“ noch onboarden, wie einen Menschen auch.

Was du dazu brauchst? Natürlich Daten! Was macht dein Unternehmen besonders? Welche Ressourcen hast du?

In einem spannenden Gespräch erklärt Martin all das und zeigt auch auf, wie sich die modernen AIs von ihren Vorfahren den Expertensystemen unterscheiden. Bei Features, Performance, aber auch der Reproduzierbarkeit und Erklärbarkeit von Ergebnissen.

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Buchempfehlung von Martin: Secular Buddhism – Noah Rasheta

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00:00 Intro

02:09 Martin stellt sich vor

05:06 Large Language Models sind KIs die trainiert werden um zu sprechen

10:37 Es gibt bei LLMs sind nicht immer zu 100% erklärbar

16:25 LLM/Chatbot skalieren den Kundenservice und werde wahre Experten

20:35 Engere Anwendungen erfordern weniger Daten, das macht es leichter

25:06 Eine AI muss wie ein neuer Mitarbeitender ein onboarding bekommen

26:45 Chatbots bekommen jetzt auch Stimmen

30:37 Die LLM speichern Sprache in einem Koodinatensystem

39:15 Der nächste Meilenstein bei LLM wird Reinforcement Learning

43:24 Zwei Fragen an Martin

Use-case first oder Data first? Wo fängt erfolgreiche Datenarbeit an? | Dr. Tim Wiegels

Thu, 07 Sep 2023 00:00:00 +0200

Henne oder Ei? Use-Case oder Daten? Was ist zuerst da und wo fange ich mit erfolgreicher Datenarbeit an? Gibt es da eine klare Antwort?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dr. Tim Wiegels, selbständiger Data Leader und Consultant.

Wenn ich mit der Datenarbeit und dem Weg zum Data-driven business starten will, stellt sich oft die Frage wo fange ich an? Suche ich Probleme (Use-Cases) und versuche diese Fragen durch Daten zu lösen. Oder werfe ich einen Blick in die Daten die bereits ohnehin im Unternehmen sammle und versuche zu sehen welche Probleme ich damit beheben kann.

Nach Tims Meinung ganz klar: Daten die man nicht zur Lösung eines Problems nutzt sollte man nicht erheben und verarbeiten.

Die Kunst ist es die Anwendungsfälle zu finden, die wirklich einen Impact im Geschäft erzeugen. Also einen positiven Beitrag zum Unternehmenswert liefern, aber auch durch Daten lösbar sind. Dabei müssen die Daten natürlich verfügbar oder erhebbar sein.

Denn Data darf nicht um der Data Willen gemacht werden. Auch wenn wir Techniker oft dazu tendieren möglichst tolle Lösungen zu bauen. Es muss sinnvoll und mit Augenmaß geschehen. Manchmal hilft eine einfache Entwicklung schneller weiter und unterstützt eine Entscheidung, als die technisch anspruchsvollere.

Stelle ich nicht den Use Case sondern die Daten in den Mittelpunkt laufe ich nämlich Gefahr genau das Gegenteil zu bewirken. Sinnloses Wachstum der Datenabteilung ohne positiven Mehrwert für mein Geschäft.

Doch gemeinsam, Fachbereich UND Datenabteilung, kann die Transformation gelingen. Jede*r leistet seinen Teil und bringt sein Wissen ein um zusammen erfolgreich zu sein.

Big Data und Teenage Sex:

https://twitter.com/OBSERVER1896/status/725596722257367040

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Buchempfehlung von Tim: The Effectice Manager – Mark Horstman

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00:00 Intro

01:35 Tim stellt sich vor

08:40 Tracke und verarbeite nur Daten für die es eine Anwendung gibt

12:51 Der Use Case muss von Team lösbar sein und die Daten müssen verfügbar sein

17:47 Use Case - Data – Impact, nicht wie Big Data als Teenage Sex

19:46 Daten sammeln ohne Use Case führt zu sinnlosem Wachstum

22:26 Kein Datenprojekt klappt ohne Fachexpertise

26:35 Die Datenabteilung muss sich wandeln zum Business Advisor

30:47 Überlastung hemmt die Digitalisierung und den Weg zum Data driven business

33:33 Effektive Datennutzung fängt mit Leitkennzahlen an

39:44 Zwei Fragen an Tim

Inventur muss nicht langweilig sein – Inventar-Verwaltung und -Daten als Asset | Alexander van der Steeg

Thu, 31 Aug 2023 00:00:00 +0200

Wenn die meisten an Inventur denken, dann denken sie an langweiliges Zählen und Studenten-Jobs. Doch hinter Inventar-Verwaltung steckt so viel mehr!

Alexander van der Steeg von EntekSystems GmbH erzählt dem Host Christian Krug in der neuen Folge von UNF*CK YOUR DATA, was hinter IT Assetmanagement steht. Kurz zusammengefasst ist es „alles verwalten, was `nen Stecker hat“. Die Fragen, die sich dahinter stellen, sind: Welche IT Assets habe ich überhaupt? Welchen Nutzen kann ich daraus ziehen? Und wie kann ich Daten auf meine anderen Geschäftsprozesse ziehen, um data driven zu werden?

Alexander findet in Unternehmen heraus, welche Hardware-Gegenstände und auch Software vorhanden ist, in welcher Ausprägung und mit welchen Einzeldaten. Danach geht er den Prozessen dahinter auf die Spur: Was passiert mit Geräten, die nach einer Versetzung oder Kündigung „übrig bleiben“? Wie sieht der Lebenszyklus eines Gegenstandes aus? Und wann muss er gewartet werden?

Durch zielgerichtetes Assetmanagement kann die Effizienz eines Unternehmens gesteigert werden: Von der Einsparung durch den Kauf von weniger Geräten, über geringere Wartungskosten bis hin zur Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit, was Christian besonders spannend findet. Denn Alexander berichtet, dass schlechtes oder unpassendes Equipment teilweise sogar ein Kündigungsgrund sein kann!

Ein weiteres Ziel von Alexander: Die Mitgestaltung zwischen den Abteilungen verbessern – auch zwischen denen, die sonst nicht miteinander arbeiten. Dadurch spart man Geld, hat weniger Stress und Zeit, um IT Service Management zu beginnen!

Natürlich sprechen die beiden Daten-Experten auch über die Digitalisierung und darüber, wie hoch der Reifegrad von Unternehmen in Deutschland ist. Alexander kann dabei berichten, dass es nicht auf die Größe des Unternehmens ankommt, wie weit diese in der digitalen Entwicklung sind! Das gilt übrigens genauso für Handwerksbetriebe – denn auch für die ist das Management von Geräten eine Herausforderung, dabei geht es dann weniger um ein günstiges Headset, sondern um einen Bagger für 25.000 €. Und wird der Verleih-Prozess von großen Ausrüstungsgegenständen nicht richtig geplant, dann kriegt man die Baustelle eventuell nicht fertig...

Am Ende geht es natürlich auch um die Künstliche Intelligenz und darum, wie diese in der Inventar-Verwaltung unterstützen kann.

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Buchempfehlung von Alexander: Steve Jobs: A Biography - Walter Isaacson

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00:00:00 Intro

00:02:05 Vorstellung Alexander van der Steeg

00:03:26 Was bedeutet Inventur?

00:06:51 Inventar-Verwaltung

00:09:06 Zusammenarbeit mit dem Einkauf

00:10:37 Asset-Management

00:11:29 Kosten sparen und Effizienz

00:14:39 Automatisierung von Prozessen

00:16:44 Reifegrad von Unternehmen

00:20:00 Es braucht eine Datengrundlage

00:22:59 Inventar-Verwaltung für Handwerksbetriebe

00:25:00 Inventar ist wichtig für die Mitarbeiterzufriedenheit

00:27:00 Kommunikation mit Herstellern verbessern

00:29:28 Du braucht Daten!

00:29:59 Einsatz von Künstlicher Intelligenz

00:32:16 Excel ist nicht gleich Excel

00:33:33 Zwei Fragen an Alexander

Die Daten hinter erfolgreichem Content – Youtube, Twitch oder Podcast | Julian Schmitt

Thu, 24 Aug 2023 00:00:00 +0200

Warum begibt sich ein erfolgreicher Streamer eines Tages hinter die Kamera und macht andere erfolgreich? Und wie messen wir eigentlich Erfolg bei Streaming und anderen Formaten? Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Julian Schmitt, Geschäftsführer bei Podcastpiraten und ehemaliger Gaming Streamer.

Nachdem Julian erfolgreich seinen Twitch und Youtube Kanal im Gaming aufgebaut hatte, beschloss er anderen dabei zu helfen genau das gleiche zu schaffen. Den Abschluss seiner erfolgreiche Karriere konnte er noch mit einem Host von Montana Black als quasi Ritterschlag beenden.

Doch was heißt eigentlich Erfolg auf diesen Plattformen? Wie immer kommt es auf dein Ziel an. Wenn du direkt Geld verdienen willst im B2C, dann sind andere Parameter wichtig als wenn du versuchst deine Expertise in einem Bereich zu zeigen.

Diese Ziele und die Plattform auf der du unterwegs bist bestimmen welche Kennzahlen für dich wichtig sind. Diese musst du messen und beobachten.

Aber wie kreierst du guten Content und welche Parameter sind dafür wichtig? Auch dafür hat Julian einige Tipps mitgebracht. Spare nicht an der Technik, denn Qualität zählt. Sei authentisch aber nicht faul.

Dann kannst du wenig kaputt machen. Also loslegen und dranbleiben!

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Buchempfehlung von Julian: Im Koma – Joy Fielding

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00:00 Intro

02:05 Julian stellt sich vor

03:25 Der Weg hinter die Kamera

05:35 Zahlen von Live und onDemand unterschieden sich deutlich

07:45 Wie verdient man mit Content Geld?

13:25 Zahlen die beflügeln oder demotivieren

18:05 Mit den richtigen Zahlen die Plattformperformance messen

25:32 B2B und B2C Content funktionieren anders

27:45 Tipps für deinen Content

33:25 Warum du ein schlechtes Mikro nicht retten kannst

35:14 Zwei Fragen an Julian

BI Transformation oder von der Data Beratung zum Datenprodukt | Swen Göllner

Thu, 17 Aug 2023 00:00:00 +0200

Erfolgreich gründen in der Data Welt und mit meinem eigenen Produkt durchstarten! Doch wie geht das? Und was muss ich dabei beachten?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Swen Göllner, Geschäftsführer der BIMANU.

Aus einen gescheiterten „Melonenprojekt“ entstand für Swen der Impuls es jetzt selbst besser zu machen und eine Datenplattform aufzubauen mit der seine Kund*innen erfolgreich ihre Daten im Unternehmen nutzen können. Dabei war der Weg schon von Anfang an vorgedacht. Mit einer Beratung und vielleicht Investor*innen das nötige Kapital sammeln um dann mit den eigene Produkt als USP Projekte schneller und besser umzusetzen.

Doch durch Corona und andere Überraschungen kam vieles anders als erwartet.

Heute nutzen die Kund*innen die Plattform zum Teil eigenständig oder nur mit minimaler Unterstützung. So kann sich Swen auf die Weiterentwicklung und neue Kunden fokussieren.

Doch auf dem Weg dahin gab es einige Hürden zu überwinden.

Welche Faktoren aus Swen Sich entscheidend für den Erfolg waren und was heute anders machen würde, das erfahrt ihr in unserer gemeinsamen Folge.

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Buchempfehlung von Swen: IOT Inc. – Bruce Sinclair

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01:55 Swen stellt sich vor

03:04 Mangelnde Kommunikation als Projektkiller

07:25 Beim ersten Pitch glaubt nur der Gründer an die Idee

10:25 Das Produkt muss so früh wie möglich zum Kunden

15:02 Die richtige Kundengruppe mit dem Produkt treffen

19:50 Wenn die Kunden die Software selbst nutzen

24:12 Eine scharfe Positionierung statt Bauchladen

31:35 Bei Energiemanagement amortisiert sich die Plattform oft sofort

35:45 Swens Key Learnings

37:32 Zwei Fragen an Swen

Performance Marketing oder data-driven den Funnel steuern| Max Schöbel

Thu, 10 Aug 2023 01:00:00 +0200

Warum musst du im Performance Marketing ständig deine Zahlen im Blick haben? Und welche Zahlen sind wann wie wichtig?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Max Schöbel, Selbständiger Copywriter und Marketer.

Performance Marketing ist ein Bereich des Marketings, der extrem datengetrieben agiert. Wie so oft muss du hier eine Investition in Maßnahmen tätigen, die am Ende auf deine Marke und deine Verkäufe einzahlen. Die Kunst ist es, wie bei allen Investitionen, effizient zu agieren. Das heißt mit einem möglichst kleinen Invest den größtmöglichen Effekt zu erzielen. Genau dazu hast du im Performance Marketing die richtigen Werkzeuge um schnell zu reagieren.

Damit dir das gelingt musst du diese Werkzeuge beherrschen und wissen welche Zahlen wann relevant sind.

Dann kannst du genau beurteilen, welche Texte, Bilder oder Videos dich weiterbringen und deine Produkte verkaufen. Oder welche einfach „Vanity“ sind. Toll fürs Ego, aber leider irrelevant.

Darüber hinaus erzählt mir Max noch sein Vorgehen wie er zum Trigger King wurde und mit seinen Posts auf LinkedIn polarisiert.

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Buchempfehlung von Max: 48 Laws of Power – Robert Greene

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Unternehmensstrategie und Datenstrategie wie du wirklich data-driven wirst | Marco Geuer

Wed, 02 Aug 2023 00:00:00 +0200

Was ist der Mehrwert als Unternehmen data-driven zu agieren? Und warum brauche ich für meine Datenstrategie zwingend eine Unternehmensstrategie?

Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Marco Geuer, Head of Global Data Strategy & Solutions bei FIEGE.

Das Buzzword data-driven oder datengetrieben bringt viele Menschen und Unternehmen dazu sich mit einer Datenstrategie zu beschäftigen. Doch schnell kommt man zu der Erkenntnis, dass diese nicht ohne die Unternehmenstrategie gedacht werden kann.

Warum das so ist? Daten kann ich nur sinnvoll erfassen und bewerten, wenn ich Ziele und Visionen habe auf die ich hinarbeite. Denn dann weiß ich welche Daten ich erheben muss und wie ich diese interpretieren kann.

Dabei darf der Data Bereich aber nicht zum Selbstzweck werden. Die Datennutzung muss immer sinnstiftend eingesetzt werden und einen Mehrwert für das Unternehmen erzeugen. Dieser kann unterschiedlich ausfallen. Von Effizienzgewinnen bis zu Prozessverbesserungen für die Mitarbeitenden.

Mit tollen Analogien und Beispielen aus der Praxis erklärt Marco:

- Wie man Logistikern ein Data Warehouse anschaulich erklärt

- Warum IT und Data zwei verschiedene Abteilungen sind

- Weshalb es sich auch lohnt Prozesse mal direkt zu beobachten

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Buchempfehlung von Marco: Do EPIC Stuff – René Esteban

Alternative: Werde ein Data Head – Alex Gutman

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00:00 Intro

01:40 Marco stellt sich vor

06:10 Die data-driven company und Lifecycle

09:25 Corporate Strategy und Data Strategy

16:15 Daten in Prozessen und Unternehmsgeschichte

20:30 Der Mehrwert data-driven zu sein

24:45 Wissenschaftliches Arbeiten mit Daten

26:50 Warenhaus als Analogie – Unterschied zwischen IT und Data

30:15 Empfängergerechte Kommunikation

34:22 Mit Daten und KI Prozesse und Entscheidungen verbessern

40:15 Zwei Fragen an Marco

Data-driven personality oder wie persönliche Entwicklung messbar wird | Thila Pham

Thu, 27 Jul 2023 00:00:00 +0200

Wir sind in der Lage, alles Mögliche zu messen: Effizienz, Input, Output, Ergebnisse. Aber was ist mit Menschen und Persönlichkeiten? Kann man diese messen?

Ja, sagt Thila Pham, die in der neuen Podcastfolge von Unf*ck Your Data mit Christian Krug über die Messung von Persönlichkeitsdaten diskutiert.

Thila arbeitet als Change Consultant und Coach und hat sich irgendwann mal gefragt: Wenn Projekte scheitern, dann liegt es an den Menschen – kann ich das irgendwie messen?

Statt stundenlanger Gespräche ist die Lösung: Das Framework Lumina Spark, das auf den Big 5 gegründet ist – den Forschungsergebnissen von Lewis Goldberg.

In diesem Framework gibt es 5 Aspekte, welche gemessen werden: Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extraversion/Introversion, Verträglichkeit und Neurotizismus.

Spannend dabei: Es ist möglich, Ausprägungen in beide Richtungen zu haben, z.B. sowohl extrovertiert zu sein als auch introvertiert.

Dabei unterscheidet Thila aber auch zwischen 3 Zuständen:

Wie bist Du naturell, d.h. zuhause?

Wie bist Du im Alltag?

Wie bist Du unter Druck und Stress?

Auf Basis dieser Fragen und der unterschiedlichen Zustände unterstützt Thila dabei, in Change Projekten die Teams zusammenzusetzen. Die verschiedenen Rollen in diesen Projekten erklärt sie auch sehr bildhaft am Beispiel eines Widerständlers vs. einer Person, die Ideen- und Inspirationsgetrieben ist. Dabei beobachtet sie auch Reibungspunkte in Teams bei Stress-Situationen und klärt die Mitarbeitenden auf: Was ist gerade Persönlichkeit? Und was ist persönlich? Dabei sieht sie sich immer „im Dienst der Mitarbeitenden“.

Und dann geht es in der Podcast-Folge natürlich noch um KI: Denn die kann richtige Sinnkrisen hervorrufen! Was macht es mit Dir, wenn Dein Job und Deine Fähigkeiten durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz plötzlich obsulet werden? Und wie kann man KI-Projekte menschlich gestalten?

▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬

Zum LinkedIn-Profil von Thila: https://www.linkedin.com/in/thilapham/

Zu „Phamtastic Insights: https://open.spotify.com/show/6miY1NmPSNNKY3KqyiBZ7I

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▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬

Buchempfehlung von Thila: The Almanack of Naval Ravikant – Eric Jorgenson

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00:01:41 Vorstellung Thila Pham

00:02:55 Lumina Spark und Big 5 for Live

00:06:31 Verhaltenspräferenzen durch Daten verstehen

00:09:29 Datenerhebung und Purpose

00:13:32 Change Management

00:18:54 Können sich Menschen verändern?

00:23:23 Persönlichkeiten im Team

00:24:48 It’s not personal, it’s personality.

00:28:07 Take the robot out of the human

00:34:29 Thila’s Buch-Empfehlung

Tableau und die Community der Datenvisualisierung oder mehr als nur ein Dashboard | Julia Büchting

Thu, 20 Jul 2023 00:00:00 +0200

Podcast:

Warum sollte man sich einer Community für Datenvisualisierung mit einem Werkzeug engagieren? Was haben auch dein Arbeitgeber und der Hersteller davon?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Julia Büchting, Data Artist bei Woodmark Consulting und Tableau Embassador.

Während viele Business Werkzeuge direkt über den Nutzen im Unternehmen argumentieren und schnell Bilder von Unternehmensdaten zeigen, geht Tableau einen anderen Weg.

Daten die uns bewegen und berühren werden hier oft als erstes gezeigt. Denn so arbeite ich mit Leidenschaft an dem Tool wenn ich sehe wo mein Lieblingsverein in der Tabelle steht. Die Erkenntnisse im Umgang mit dem Tool nehmen die Nutzer*innen dann mit zur Arbeit. Denn wir lernen am Besten wenn wir Spaß dabei haben. Diesen erlernten Umgang mit dem Businesswerkzeug am Arbeitsplatz dann zum Gewinn des Unternehmens einzusetzen bringt alle weiter.

Zahlen, Daten und Fakten nehmen wir am besten mit einer Geschichte wahr. Über Data Story Telling. Und ein wichtiger Bestandteil dessen ist eben die Visualisierung und Darstellung der Daten.

Julia hat mit dem Münchner Cluster der Tableau User Group genau so eine Gemeinschaft geschaffen. Keine Verkaufs- oder Werbeshow. Sondern ein Austausch von Menschen, die gerne mit Daten arbeiten.

Für viele Einsteiger*innen in die Datenwelt fällt es so leichter sich dem Thema zu nähern. Mit Spaß, Freude, Daten die berühren. So entstehen am Ende auch Dashboards die berühren und Entscheidungen im Unternehmen auslösen.

Wichtig: Auch wenn Julia Künstlerin ist, ein gutes Dashboard muss nicht hübsch aussehen. Es sieht nur so gut aus, dass gar nicht auffällt wie gut es eigentlich ist.

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Zu Julias Homepage: https://buechting.art/

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Buchempfehlung von Julia: Am Gletscher - Halldór Laxness

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00:00 Intro

01:15 Julia stellt sich vor

03:35 Tableau als führendes Visualisierungstool

04:15 Die Community für das Werkzeug erleichtert Einsteiger*innen den Start

05:20 Von der visuellen Kommunikation zur Datenkommunikation

06:53 Datenvisualisierung macht Daten zugänglich als Teil des Data Storytelling

08:42 Die Community als Asset für den Toolhersteller – Der Embassador als „Ritter*innenschlag“

10:15 Eine Gemeinschaft funktioniert nicht als Verkaufsveranstaltung

12:23 Firmeninterne Data Communities verbreiten das Wissen im Unternehmen

13:45 Wenn Daten Emotionen wecken entstehen Visualisierungen mit Leidenschaft

15:10 Mit Daten können auch gemeinnützige Zwecke Mehrwerte erzeugt werden

15:50 Tableau ist mit explorativer Analytics unschlagbar

16:25 Toolcheck SAC, PowerBI und Tableau

19:10 Intuitives Design ist wichtiger als schönes Aussehen

21:53 Aus Usersicht zu designen macht Spaß und tolle Dashboards

23:30 Nach Corona ist der Hunger nach Events wieder geweckt

25:21 Infotainment ist der Schlüssel

28:14 Data Community als Benefit für Firmen

29:13 Mit Daten die Spaß machen, die Angst vor Fehlern nehmen

32:24 Zwei Fragen an Julia

Data Science ist nicht AI oder wie du mit Daten wirklich Impact erzeugst | Fabian Werkmeister

Thu, 13 Jul 2023 00:00:00 +0200

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.

▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬

Zum LinkedIn-Profil von Fabian: https://www.linkedin.com/in/fabian-werkmeister/

Zu Fabian Notion Space: https://fabianwerkmeister.notion.site/Data-Launch-Pad-8a977137f6a246bc9a791b63b9f8cdc2

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Buchempfehlung von Fabian: Watchmen – Alan Moore & Dave Gibbons

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

Data Governance oder die Schiedsrichter auf dem Dataspielfeld | Tiankai Feng

Wed, 05 Jul 2023 00:00:00 +0200

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.

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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

Data Healthcheck oder wie man BI und Daten im Krankenhaus leben kann | Michael Ralph Pfeil

Thu, 29 Jun 2023 00:00:00 +0200

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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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

Daten im Vertrieb oder gibt es wirklich kein gutes CRM System | Julian Brohm

Thu, 22 Jun 2023 00:00:00 +0200

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.

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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

Excel im BI oder Pivot-Lust statt Formel-Frust | Andrea Weichand

Thu, 15 Jun 2023 00:00:00 +0200

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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00:00 Intro

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 und kreative Wege sie zu nutzen | Hendrikje Wagner

Thu, 08 Jun 2023 00:00:00 +0200

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

Mittelstand oder Mittelmaß? Die Lage der BI/Data Nation | Artur König

Thu, 01 Jun 2023 00:00:00 +0200

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

Mythos AI einfach erklärt generative AI und die Daten dahinter | Alexander Loth

Thu, 25 May 2023 00:00:00 +0200

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

Daten und Innovation oder wie du schnell Ergebnisse misst | Nils Jeners

Thu, 18 May 2023 00:00:00 +0200

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

ESG Reporting und mit daten nachhaltigkeit messbar machen | Colin Bien

Thu, 11 May 2023 00:00:00 +0200

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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Zur Webseite von WeShyft: https://www.weshyft.com/

Zum Masters of Change Podcast: https://www.mastersofchange.de/

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Buchempfehlung von Colin: Der Weg zum erfolgreichen Unternehmer – Stefan Merath

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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

In der Montessori Schule Datenarbeit lernen | Philipp Loringhoven

Thu, 04 May 2023 00:00:00 +0200

Eigentlich wollten Philipp und ich ja über Daten im Marketing sprechen. Dann hat uns ein anderes Thema aber viel mehr angesprochen. Wie legen wir mit der richtigen Bildung die Grundlagen für das datengestützte Arbeiten der Zukunft.

Unser traditionelles Bildungssystem war darauf ausgelegt uns gewisse Grundkenntnisse beizubringen und uns auf ein effizientes Arbeiten vorzubereiten. Den Gegensatz bildete die akademische Laufbahn, hier wurden mehr theoretische Grundlagen und hypothesenbasiertes Arbeiten gelehrt. In beiden Bereichen hat Bildung oft einen unterschiedlichen Stellenwert, was durch weitere Faktoren beeinflusst wird. So ist oft die Durchlässigkeit und Chancengleichheit nicht vorhanden.

In der heutigen Arbeitswelt ist aber lebenslanges Lernen ein entscheidender Karrierefaktor. Durch den rasenden technischen Fortschritt und die immer schneller werdenden Veränderungen der Arbeitswelt mit neuen Anforderungen sind lineare Karrieren eher die Ausnahme. Wenn wir als Ressource auf dem Arbeitsmarkt mit neuen Techniken wie KI bestehen wollen müssen wir uns anpassen können.

Hierbei stehen wir im ständigen Zwiespalt zwischen Effizient und Effektivität. Beide Extreme sind alleine nicht auf Dauer wettbewerbsfähig.

Philipp erläutert wie die ersten Jahre unserer Bildung hier einen entscheidenden Einfluss auf unsere Herangehensweise an das Lernen haben. Wie unterstützt besonders das Konzept der Montessorischulen hier die Kinder beim lernen und vermittelt so die Skills für morgen.

Es gibt auch Einblicke warum dies für die Eltern zeitweise mal zu anstrengenden Gesprächen mit dem Nachwuchs führt.

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Buchempfehlung von Philipp: Momentum Die Kraft die Werbung heute braucht – Holger Jung & Jean-Remy von Matt

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00:00 Intro

02:16 Philipp stellt sich vor

04:13 Wie kommt man von Marketing zur Schulleitung

08:13 Die Grundlagen für das lernen legen

09:08 Lebenslanges Lernen als Karrierebooster

11:13 Wird Bildung wirklich vererbt?

18:12 Techies lesen keine Anleitungen

20:45 Neugier fehlt in Datenprojekten

23:05 Lernen bildet Ameisenstraßen im Gehirn

24:54 Eine Unternehmenskultur des hypothesenbasierten Arbeitens

30:16 Die Brücke zur Datenarbeit

33:11 Vom Gegeneinander zum miteinander

36:27 Zwei Fragen an Philipp

Data Culture oder wie arbeiten wir eigentlich mit Daten | Nicole Lehmann

Thu, 27 Apr 2023 00:00:00 +0200

Die Datenkultur verspeist die Datenstrategie zum Frühstück. Auch zum Abendessen und Mittags. Doch was verbirgt sich hinter diesem Buzzword?

Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Nicole Lehmann, Digital Transformation Manager bei WAGO.

Wie in allen Arbeitsumgebungen gelten auch bei der Datenarbeit unausgesprochene Regeln in Unternehmen. Zusammen mit sichtbaren Regelwerken und Ergebnissen sind diese Teil der Unternehmens- und Datenkultur. Wenn sich die Nutzung von Daten nicht schon von vorne herein Teil meines Unternehmens ist, dann verursacht eine Bewegung in Richtung datengetrieben oft ein schlechtes Bauchgefühl.

Dabei beschreibt die Kultur eigentlich genau das. Das Gefühl mit Daten zu arbeiten und welche Wert daten im Unternehmen haben.

Vernachlässigt man auf seiner Reise zum datengetriebenen Unternehmen diesen Aspekt, dass die Menschen sich wohl damit fühlen müssen. So wird die Reise scheitern.

Diese kulturelle Anpassung muss Bestandteil einer Datenstrategie sein. Denn am Ende wollen Menschen mit den Daten arbeiten und auf diesen Entscheidungen treffen.

Doch wie mache ich diese Kultur sichtbar oder messbar? Nur mit messbaren Resultaten und einem Zielbild kann ich auch hier den richtigen Weg gehen.

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Zum LinkedIn-Profil von WAGO: https://www.linkedin.com/company/wago/

Zur Website von WAGO: https://www.wago.com/de/

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Boyan Angelov - Elements of Data Strategy

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Link zur BARC Survey: https://bi-survey.com/barc-data-culture-survey-22

Link zum Modell von Edgar Schein: https://de.wikipedia.org/wiki/Kulturebenen-Modell

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00:00 Intro

01:43 Nicole stellt sich vor

04:09 Wie kam Nicoles Leidenschaft für Daten

06:37 Was ist Data Culture

07:55 Mit viel Emotionen an Daten arbeiten

08:33 Zusammenspiel von Daten und Bauchgefühl

09:41 Den Wert von Daten erkennen

10:54 Datenkultur als Klammer

12:07 Wie kam Nicole zur Data Culture

14:32 Datenkultur im Unternehmen verändern

17:23 Die eigene Datenkultur ist keine Selbstverständlichkeit

18:35 Best practices und Frameworks für Datenkultur

24:52 Werte in der Daten- und Unternehmenskultur

27:55 Verbindung von Werten und Artefakten

29:05 Datenkultur darf nicht unterschätzt werden

30:15 Immer mit sauberen Datenmengen arbeiten

33:02 Zwei Fragen an Nicole

Birthday special oder rund um beratungen in data, analytics und BI | Christian Krug

Thu, 20 Apr 2023 00:00:00 +0200

Birthday Special oder rund um Beratungen in Data, Analytics und BI

Typisch Berater! Kommen in dein Unternehmen der deine Sendung und machen sich erstmal breit.

Daher hat Ralph mit seiner Beratungserfahrung direkt mal meinen Podcast gekapert und wir haben zum Thema Beratungen in der Data und Business Analytics Welt gesprochen.

Eignet sich die Beratung als Einstieg in die Datawelt und wo liegen die Unterschiede zu einer inhouse Position?

Wir blicken auch hinter die Kulissen einer Beratung. Wie ticken Beratungshäuser und Berater*innen? Was treibt diese an und wie holst du für dein Projekt das meiste aus für dich heraus?

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Lars Behrendt – Get Real Innovation

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Self-Service BI oder wenn der Fachbereich die Daten anfasst | Margarita Neumüller

Thu, 13 Apr 2023 00:00:00 +0200

Was versteckt sich hinter dem Buzzword Self-service BI und was muss ich bei der Einführung beachten? Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Margarita Neumüller, Data Engineer Global Data & Analytics bei Aldi Süd.

Durch den technischen Fortschritt der BI Werkzeuge haben heute Fachanwender ohne IT Kenntnisse deutlich mehr Möglichkeiten sich selbst mit Daten für Unternehmensentscheidungen zu versorgen. Doch wie bei jedem Werkzeug muss der Umgang erlernt werden um es effektiv zu nutzen.

In einer funktionieren den Self-Service Architektur haben Fachanwender die Möglichkeit selbständig zu jederzeit ihre eigenen Auswertungen zu erstellen. Durch diese Unabhängigkeit können Entscheidungen schneller datengestützt getroffen werden.

Jedoch kommt mit dieser neu gewonnen Freiheit auch die Verantwortung für die selbst erstellten Berichte. Diese Verschiebung der Verantwortung ist einer der zentralen Erfolgsfaktoren für ein funktionierendes Self-Service Konzept. Margarita gibt Einblicke in die Projekte die sie begleitet hat und erläutert wie Keyuser zu internen Champions für das Datenprojekt wurden und wie eine Data Community die Einführung und Akzeptanz des Werkzeugs beschleunigt hat.

Bei all den modernen technischen Möglichkeiten, die sich uns bieten, müssen wir auch die Rolle des Datenbereichs betrachten. Vom Nerd- und Kellerkind-klischee hat die IT einen Wandel durchgemacht zum gleichwertigen Sparringspartner und Dienstleister für die Fachabteilungen. Denn nur in Ausnahmen stellt der Fachbereich organisch einen direkten Mehrwert für das Unternehmen dar. In der Regel unterstützt er die wertschöpfenden Fachbereiche in ihrer Tätigkeit.

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Nora Bendzko - Die Götter müssen sterben

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00:00 Intro

01:58 Margarita stellt sich vor

03:30 Starre Reports sind so 2015

04:43 Was ist self-service BI

06:03 Self-Service im Beispiel HR

09:10 Governance ist für Self-Service absolut kritisch

10:39 Verantwortung für die Daten muss sich verändern

12:40 Fachbereich muss Flexibilität annehmen

13:59 Keyuser als Champions für Self-service

17:30 Weg der Zusammenarbeit ist entscheidend

19:43 Data Community im Unternehmen als Beschleuniger

20:28 Die zentralen Erfolgsfaktoren im Projekt

24:52 Der Datenbereich ist Dienstleister für das Business

26:43 Wir machen Datenprojekte für Menschen

28:03 Weg von den IT Klischees

29:20 Die Self-service Don’ts

23:14 Zwei Fragen an Margarita

Die Mensch-Mensch-Schnittstelle | Leonie Spiller

Thu, 06 Apr 2023 00:00:00 +0200

Warum sind die zwischenmenschliche Kommunikation und gemeinschaftlicher Ansatz entscheidende Kompontenten für jedes erfolgreiche Datenprojekt?

Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Leonie Spiller, Senior Managerin Digital Analytics bei adidas.

In Datenprojekten prallen oft zwei Welten aufeinander. Das Business, welches eine fachliche Fragestellung lösen will, und die Technik/Analytics, die diese Lösung bereitstellt und die erfassten Daten analysiert. Häufig kommt es hier zu Missverständnissen und Lücken in der Kommunikation, die sich letztlich negativ auf den Erfolg des Datenprojektes auswirken.

Als ausgebildete Businessnutzerin, die sich in die Techwelt eingearbeitet hat, gibt Leonie Einblicke in diese kommunikativen Hürden, die sehr häufig in Analyticsprojekten bestehen.

Auf der einen Seite steht dabei der Fachbereich, der eine Fragestellung hat oder den Erfolg einer Maßnahme oder Kampagne messen will. Gegenüber sitzt dann die Technik, welche versucht die Anforderungen zu verstehen und mit oft knappen Ressourcen umzusetzen.

Um gemeinsam zu einem guten Ergebnis zu kommen ist dabei genau dies notwendig. Echte Zusammenarbeit.

Wissensilos müssen aufgelöst und eine gemeinsame Spreche gesprochen werden. Der Projekterfolg muss das gemeinsame Ziel aller beteiligten Personen sein. So müssen sich beide Bereiche aufeinander zubewegen. Im Fachbereich ist eine höhere Datenkompetenz notwendig um die Ergebnisse eines Projektes oder einer Auswertung besser zu verstehen und die Anforderungen genauer definieren zu können. Im der Datenabteilung braucht es dagegen auch ein Verständnis für die Prozesse der jeweiligen Fachbereiche und die Fähigkeit mit den richtigen Fragen die Antworten zu erhalten, die zur Lösung des Fragestellung führen.

Leonies Tipps dazu: Dezentrale Datenteams haben oft ein besseres Verständnis für die kritischen Businessprozesse. Das Senior Management muss durch „Lead by example“ auch selbst in den Datenprojekten einen Teil beitragen und mehr „data-driven“ arbeiten.

So wird aus dem Zusammenprall der Welten ein Schmelztigel in dem gute Analysen entstehen.

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People Skills for analytics thinkers - Gilbert Eijkelenboom

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00:00 Intro

01:45 Leonie stellt sich vor

04:26 Kommunikation in Datenprojekten

05:29 Unterschiedliche menschliche Komponenten im Datenprojekt

06:35 Fachbereichsanforderung zum Belegen von Ergebnissen

08:15 Von gegeneinander zu miteinander

09:11 Die Evolution des Datenbereichs

13:02 Nur Dashboards rüberschieben reicht nicht

15:30 Vokabeltraining für beide Bereiche

17:00 Frühes Einbinden der Technik ist unerlässlich

19:25 Schnittstelle wird von beiden Seiten nicht gut bespielt

21:35 Gibt es die Musterlösung?

23:15 Drei Tipps von Leonie

26:05 Zwei Fragen an Leonie

Data Storytelling oder wie Daten erlebbar werden | Dr. Julia Zukrigl

Thu, 30 Mar 2023 00:00:00 +0200

Warum werden spannende Datenprojekte, trotz toller Erkenntnisse oft nicht weiterverfolgt?

Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Dr. Julia Zukrigl, Data Storytelling Trainerin bei Data Story Lab.

Die beiden sprechen die Kunst des Data Storytelling, die anderen dabei hilft, die Einsichten und Erkenntnisse aus einem Datenprojekt auch wirklich zu verstehen. So dass eine echte Entscheidung für den Unternehmenserfolg auf Basis der Daten getroffen werden kann.

Nicht selten passiert es, dass Datenexpert*innen den Entscheider*innen versuchen alle spannenden Erkenntnisse und Details aus einen Projekt auf einmal zu erklären. Häufig wird die Interpretation der Daten, dann der Entscheider*in überlassen, was zur Ablehnung des Projektes oder der Umsetzung einer Maßnahme führt. Gerade wenn die Erkenntnisse unseren bisherigen Erfahrungen widersprechen ist unser Gehirn darauf programmiert, diese erst einmal abzulehnen.

Viel mehr als Daten sind Bilder, Erlebnisse und Emotionen dazu geeignet diese Widerstände aufzulösen. Mit Data Storytelling gelingt es die Aussagen und Erkenntnisse der Daten in einen Erzählstrang zu verknüpfen, der die Empfänger*innen mit auf eine Reise nimmt. Am Ende dieser Reise steht die Entscheidung auf Grund der Daten eine Maßnahme einzuleiten.

Julia zeigt an einem sehr anschaulichen Beispiel, wie so eine Datastory zu erzählen ist. Von dieser Geschichte zeigt sie unterschiedliche Varianten, die stets an die Empfänger*innen und Situationen des Erzählens angepasst sind.

Eine wichtige Abgrenzung, die häufig nicht gemacht wird, ist das Dashboarding und die Datenvisualiserung. Diese können Teil einer Geschichte sein, oder sie unterstützen ein Bild zu erzeugen, aber der eigentliche Erzählstrang ist etwas anders.

Julia gibt Einblicke in Ihren Data Storytelling Methodenkoffer und zeigt anschaulich wie ihr euer nächstes Datenprojekt intern vermarkten könnt.

Ihr Tipp: Geschichten handeln immer von Personen mit denen sich das Publikum identifiziert. Die Analyst*innen müssen sich manchmal auch von den Daten lösen und sich in die Probleme der Nutzer*innen hineinversetzen.

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Zur Website des Data Story Lab: https://www.datastorylab.net/

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Gerd Gigerenzer – Bauchentscheidungen

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00:00 Intro

01:54 Julia stellt sich vor

03:08 Spannende Datenprojekte finden nicht immer Sponsoren

05:30 Kommunikationswerkzeuge und Verhaltensforschung als Werkzeuge

06:45 Data Science ist mehr als Coding

07:35 Wie Löse ich die Ablehnung auf

08:45 Was ist Data Storytelling

11:53 Entscheidungen auslösen mit Datengeschichten

13:35 Eine nicht gelungene Datastory führt nicht zu gewünschten Entscheidung

15:07 Dashboards sind nicht Data Storytelling

16:45 Ein gelungenes Beispiel für eine Data Story

22:35 Was macht eine gute Data Story aus

23:20 Verschiedene Arten von Data Stories

26:35 Geschichten sind personenbezogen

28:05 Wo Data Scientists sich von Ihren Daten distanzieren müssen

30:40 Christian hat jetzt alles fürs Data Storytelling

31:45 Zwei Fragen an Julia

Monsterjagd oder was ein gutes Dashboard wirklich braucht | Oliver Ulbrich

Thu, 23 Mar 2023 00:00:00 +0200

Warum enden Dashboards häufig als überfüllte Lexika? Und wie baue ich ein Dashboard, das mit den Alltag wirklich erleichtert. Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Oliver Ulbrich, Head of Consulting bei Reportingimpulse.

In Datenprojekten steht am Ende als Ergebnis oft ein Dashboard für Anwender*innen im Fachbereich. Beim Bestreben einen möglichst umfassend Blick damit auf das Unternehmen zu bekommen wandern so immer mehr und mehr Kennzahlen in das Dashboard. Bis man den Wald vor lauter Bäumen, oder die Information vor lauter Zahlen nicht mehr sieht.

Natürlich findet man nach entsprechender Suche, dann die benötigte Information, aber es ginge eben auch schneller. Das ist ganz abgesehen davon, dass große Monsterboards auch durch technische Restriktionen viel Ladezeit verbrennen.

In den Projekten bei seinen Kundinnen und Kunden stellt Oliver immer die Fragestellung in die Mitte: Was soll dieses Dashboard aussagen? Welche Entscheidungen beeinflusst es? Und wer nutzt es?

Anhand des Beispiels eines Produktionsdashboards erläutern Oliver und Christian, wie ein Dialog zwischen IT, Beratung und Fachbereich geführt werden kann. Dabei stellen sie die Wichtigkeit von Referenzwerten und Abweichungen dar. Erst durch diese Werte bekommen deine Zahlen eine Aussagekraft.

Für jede Zielgruppe an Empfänger*innen empfiehlt sich ein eigenes Dashboard um deren individuelle Anforderungen zu erfüllen und deren Fragen zu beantworten.

Ein gutes Dashboard kann wie ein Streaminganbieter für Filme arbeiten. Auf der Kachel sieht man eine erste Information, ob der Film/die Kennzahl spannend ist. Für weitere Informationen sieht man sich den Film oder die Ebene 2 an. Wer wirklich jedes Detail wissen will, der bleibt bis zum Abspann oder schaut auf die dritte Ebene.

Oliver ist ein Fan des Visual Business Analytics Standards, ohne diesen dogmatisch zu vertreten. Durch einen Standard werden die Dashboards noch beherrschbarer, da man sich technisch in jedem Dashboard auskennt, auch wenn man den Inhalt fachlich nicht unbedingt bewerten kann.

Sein Tipp für gelungene Dashboards: Sprecht mit den Fachabteilungen und ermittelt gemeinsam wie ihr deren Arbeit durch Daten in Dashboards erleichtern könnt.

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Jean-Luc Bannalec - Bretonische Verhältnisse

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00:00 Intro

01:50 Oliver stellt sich vor

03:35 Thema all-in-one Dashboards

05:23 Probleme mit dem Dashboard Taschenmesser

08:15 Wie erschlägt man das Dashboard Monster

10:35 Wie entstehen die überfüllten Dashboards

11:30 Die Zielgruppe bestimmt das Dashboard

12:55 Wie Dashboards Handlungen auslösen

14:10 Abweichungen sind dein Freund

17:35 Die Datenreise im Dashboard

22:30 Die Nutzer*innen bestimmen die Inhalte

23:30 Bis in die Belegebene kann es gehen

26:00 Gemeinsam geht es in die Datennutzung

27:10 Jeder bekommt Daten auf der geeigneten Aggregation

29:10 Es klingt einfach, ist es aber nicht

30:10 Was die BI Abteilungen leisten sollen

32:20 Der Sinn von Visualisierungsstandards

34:20 Zwei Fragen an Oliver

Data Footwork oder warum die Grundlagen entscheidend sind | Christoph Hein

Thu, 16 Mar 2023 00:00:00 +0200

Was sind die Grundlagen der Datenarbeit und warum muss ich auch hier meine Hausaufgaben machen um gute Ergebnisse zu bekommen? Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Christoph Hein, Team Product Owner TM1 Consulting, bei DB System GmbH.

Die beiden unterhalten sich über die Grundlagen der Datenarbeit, wie Christian es getauft hat: Die Fußarbeit. Damit die Datennutzung im Unternehmen effektiv aufgestellt werden kann, müssen die entsprechenden Grundlagen dafür geschaffen werden. Dies klingt wie beim Sport die Fußarbeit wenig „sexy“ und macht im ersten Moment auch wenig Freude. Jedoch zeigen sich bereits nach wenigen Berichten dir Vorteile einer soliden Grundlage.

Im Datenkontext heißt dies ein Stamm- und Bewegungsdaten Management. Ist ein solches nicht aufgesetzt, so verbringt man bei der Erstellung jedes Berichts sehr viel Zeit mit der Korrektur der Daten, bevor man überhaupt Erkenntnisse gewinnt. Mit einer guten Grundlage sinkt diese „Rüstzeit“ von Bericht zu Bericht. Auch werden dann effektive KI Projekte erst wirklich möglich, da die Systeme auf sauberen Daten trainiert werden können.

Direkt aus der Praxis gibt Christoph Einblicke warum bei sehr operativ wertvollen Daten die Qualität oft relativ hoch ist, wohin gegen Daten die nicht direkt einen Einfluss auf die Geschäftszahlen habe, selten gut erfasst sind. Dies kann dann ein erhebliches Hindernis sein, auf dem Weg zu dennoch wichtigen Erkenntnissen für das Unternehmen. Zum Beispiel warum ein Historiker (Christoph) und ein Biologe (Christian) zeigen, dass nicht nur ITler im Datenbereich erfolgreich arbeiten können.

Zwei Tipps für eure Projekte: Oft bringt eine Auswertung eine sukzessive Verbesserung der Datenqualität, wenn man die notwendige Geduld aufbringt.

Wie schafft man den Spagat zwischen einem guten Stand und schnellen Ergebnissen in der Startphase von Projekten? Die beiden zeigen euch Wege und Szenarien auf wie ihr ans Ziel kommt und so die Grundlage für weitere spannende Projekte, wie Planung legt.

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Zum LinkedIn-Profil von Christoph: https://www.linkedin.com/in/christophhein/

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Buchempfehlung von Christoph: Visual Business Analytics - Andreas Wiener, Dirk U. Proff, Jörn Kohlhammer

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00:00 Intro

01:30 Christoph stellt sich vor

02:45 Remotearbeit bei der Deutschen Bahn

03:35 Thema Grundlagenarbeit

05:00 Analogien zum Sport

06:05 Grundlagen im Projekt legen

06:40 Was ist die Daten „Fußarbeit“

08:40 Beispiel für schlechtes Datenmanagement

13:05 Interessenskonflikt Erfassung und Auswertung

16:45 Stammdaten bei nicht kritischen Daten

21:05 Wie setzt man ein Stammdatenmanagement auf

28:03 Vorzüge eines guten Datenmanagements

29:40 Wann führe ich ein Stammdatensystem ein

33:10 Zwei Fragen an Christoph

Data Teams oder Wer bearbeitet eigentlich meine Daten | Sarah Stemmler & Sebastian Henneberg

Thu, 09 Mar 2023 00:00:00 +0200

Wie fange ich als Unternehmen an mehr mit Daten zu arbeiten? Und welche Mitarbeitenden brauche ich dafür?

Über dieses Thema spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“, mit Sarah Stemmler und Sebastian Henneberg, den Gründern der Tech Leaders Academy.

In vielen Unternehmen entsteht früher oder später der Drang datengetriebener zu arbeiten und so bessere Entscheidungen auf Basis von Kennzahlen zu treffen. Um diese Zahlen zu finden, aufzubereiten und zur Verfügung zu stellen brauche ich eine fähige Datenorganisation mit den richtigen Mitarbeitenden.

Um hier die ersten Schritt zu gehen braucht es Generalisten im Datenbereich, die damit beginnen im Zusammenspiel mit IT und Fachbereich Mehrwerte auf Grundlage von Daten zu erarbeiten. Bereits mit einfachen Mitteln wie statistischen Analysen lassen sich oft erste Erkenntnisse gewinnen. So gelingt der Beweis des Mehrwerts einer datengestützten Entscheidung. In weiteren Ausbaustufen können dann komplexere Tools wie künstliche Intelligenz (KI) oder Machine Learning (ML) Algorithmen genutzt werden um auch Vorhersagen für die zukünftige Entwicklung bestimmter Kennzahlen zu treffen (Predictive).

Gemeinsam besprechen Sarah und Sebastian mit Christian wie hier im Zusammenspiel der entstehenden Datenorganisation mit IT und Fachbereich ein harmonisches Bild entstehen kann. Denn nur gemeinsam können die Fragestellungen ganzheitlich beantwortet werden.

Sarah beschreibt häufige Fehler, die sie Unternehmen erlebt hat, die dazu führen, dass die Mitarbeitenden der Data Teams frustriert gekündigt haben. So haben Unternehmen und Mitarbeitender Zeit, Energie und Geld verschwendet. Gemeinsam mit Sebastian zeigt sie Wege auf wie genau diese Fehler vermieden werden können.

Zentrale Erfolgsfaktoren sind das Aufbrechen von Daten- und Organisationssilos um gemeinsam und umfassen an Lösungen arbeiten zu können, sowie die Bildung einer Datenallianz aus interessierten Personen, die dem Projekt zum Erfolg verhelfen.

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Zur Webseite der Tech Leaders Academy: Tech Leaders Academy

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Buchempfehlung von Sebastian: Zhamak Dehghani – Data Mesh

Buchempfehlung von Sarah: Matthew Skelton & Manuel Pais – Team Topologies

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00:00 Intro

01:54 Sarah stellt sich vor

02:44 Sebastian stellt sich vor

03:35 Datenexpertise aus Passau

04:20 Thema der Folge Datenorganisation

05:25 Wie fange ich an mit Daten zu arbeiten

07:05 Daten im Startup

11:30 Henne Ei Problem bei Daten und Features

13:40 Welchen Wert liefert dein Datenprodukt

14:45 Wir demystifizieren AI und ML

17:10 Warum jetzt alle StartUps eine KI dabei haben

18:20 Worst Practices beim Aufbau der Datenorganisation

22:11 IT Teams versus Datenteams

24:55 Organisationssilos erzeugen Datensilos

26:20 Auswirkungen auf die ideale Datenorganisation

28:10 Wie binde ich die Fachorganisation mit ein

31:00 Anzufangen ist wichtiger als das Wie

32:30 Zwei Fragen an Sebastian

34:26 Zwei Fragen an Sarah

Data Literacy oder die Datensprache lernen | Dilyana Bossenz

Thu, 02 Mar 2023 00:00:00 +0200

Was genau bedeutet Datenkompetenz warum ist es die Grundlage um mit der Datenarbeit überhaupt loslegen zu können?

Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Dilyana Bossenz, langjährige BI Beraterin und Trainerin für Datenkompetenz.

Die beiden sprechen über Data Literacy oder Datenkompetenz. Darunter versteht man die grundlegende Fähigkeit sich kritisch mit Daten auseinander setzen zu können. Dies stellt somit die Grundlage dar um sich im Unternehmen überhaupt in Richtung data-driven entwickeln zu können.

Damit Zahlen und Fakten überhaupt effektiv in der Kommunikation genutzt werden können müssen Mitarbeitenden im Unternehmen diese auch bewerten und darstellen können.

Nur mit einer entsprechenden Datenkompetenz kann es gelingen kognitive Verzerrungen, sog. Biases, in unseren Entscheidungen aufzudecken und diese rationaler zu gestalten.

Dilyana erläutert wie ihre Kunden hier vorgehen um datengetriebener zu agieren und welche Personen in einem Unternehmen welche Art von Datenkompetenz benötigen.

Wenn das Thema nicht von der Unternehmensstrategie und -kultur her gedacht wird, so fehlt die Grundlage um es wirklich zu implementieren. Die erlernten Datenskills müssen dann auch in der Praxis angewendet werden, um nachhaltig erfolgreich zu sein.

Gemeinsam besprechen Dilyana und Christian auch die Wichtigkeit der Datenkompetenz im Privatleben. In einer Zeit in der wir mit Informationen überschüttet werden ist es elementar diese schnell und zuverlässig bewerten zu können. Welche Quellen sind transparent und vertrauenswürdig? Welche Aussage versucht ein Autor mit den Daten zu treffen und lassen die Zahlen diese Schlüsse wirklich zu? Oder zeigt die Tonalität eines Artikels in eine bestimmte Richtung?

Link zu Unstatistik: https://www.rwi-essen.de/presse/wissenschaftskommunikation/unstatistik

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Zur Webseite von Datenkompetenz Online: https://datenkompetenz-online.de

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Buchempfehlung von Dilyana: Jordan Morrow – Be Data Literate

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00:00 Intro

01:43 Dilyana stellt sich vor

04:21 Was ist Datenkompetenz

05:12 Datenkompetenz für Datenkonsumenten

07:20 Datenkompetenz für Dashboard Ersteller

08:05 Rollenunabhängige Datenkompetenzen

08:25 Umgang mit Biases, Verzerrungen der Wahrnehmung

09:30 Verschiedene level von datenkompetenz

11:00 Wer muss datenkompetent sein

12:00 Wie weit sind Unternehmen in der Datenkompetenz

12:40 Was bringt mir Datenkompetenz

16:25 Die Kennzahlflut – richtige KPI Definition

17:25 Datennutzung in der Finanzbuchhaltung

19:00 Datenkompetenz betrifft jeden

19:55 Wo fängt man mit Datenkompetenz an

24:30 Datenkompetenz im Privatleben

28:35 2 Fragen an Dilyana

IBCS oder wie Visualisierungen besser werden | Ralph Ginzinger

Thu, 23 Feb 2023 00:00:00 +0200

Was ist IBCS und warum kann es die Arbeit von Data-People und Controllern erleichtern? Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Ralph Ginzinger, Head of Analytics & Business Intelligence bei Palfinger AG.

Die beiden sprechen über IBCS, die International Business Communication Standards.

IBCS sind Empfehlungen, wie Informationen dargestellt werden sollten, sodass mein Gegenüber weiß: Was will ich Dir eigentlich sagen?

Die IBCS basieren auf den Hichert Success Rules - wie der Name schon sagt - entwickelt von Rolf Hichert, einem schlauen Consultant und Professor, der die Welt der Visualisierungen durch seine Regeln prägte.

Ralph nutzt diese Standards schon seit Jahren und erklärt, warum diese die Kommunikation in Unternehmen besser machen. Die Problematik liegt nämlich oft darin, dass Fachabteilungen ihre eigenen Visualisierungsformen nutzen - und diese sind nicht direkt verständlich für andere Abteilungen. Das Ziel von Visualisierungen ist es allerdings, dass auf den ersten Blick für alle Beteiligten verständlich ist: Was soll überhaupt ausgedrückt werden?

Einer der wichtigsten Tipps von Ralph und Christian in dieser Folge ist auch: Denk doch mal darüber nach, warum du diesen Report so machst, wie du ihn machst. Um dies zu verdeutlichen, sollte man sich immer mal wieder die Frage stellen: Für wen ist dieser Report eigentlich? Was soll er mitteilen?

Um IBCS allerdings in Unternehmen zu verankern, reicht es nicht, diese Regeln an die Wand zu hängen - man darf die menschliche Komponente nicht vergessen. Wenn hier nicht alle mitziehen, können die Rules nicht im Unternehmen verankert werden.

Passend dazu erzählt Ralph von seinen Fails und Projekten, in denen die Einführung von IBCS überhaupt nicht funktioniert hat. Denn wenn nach einem halben Jahr nach Implementierung eines BI-Projekts plötzlich wieder Pie-Charts in den Dashboards sind – dann ist IBCS nicht umgesetzt worden. Warum so etwas passiert? Projekte müssen auch von innen mitgetragen werden – sie nur von außen als Berater zu führen, reicht nicht.

Sein Tipp: Die Vorteile des Projekts müssen sichtbar sein! Such dir einen internen Champion!

Auf der anderen Seite erklärt er aber auch, was für Eigenschaften erfüllt sein müssen, damit Projekte mit IBCS funktionieren.

Zu den Pacman-Pie-Charts: https://robslink.com/SAS/democd41/pacman_graph.htm

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Zur Webseite von Palfinger: https://www.palfinger.com/de-at

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Buchempfehlung von Ralph: Rolf Dobelli - Die Kunst des guten Lebens

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