00:00:01:

00:10:17: Das wäre die Überlegung zu sagen, wie können wir das zukünftig anders machen?

00:10:21: Und jetzt haben wir komplett das Produkt erweitert, genau in diesem CI-Bereich.

00:10:26: Wir haben das Produkt aber auch erweitern im AI Bereich.

00:10:29: Bei uns ist es halt aber das klassische Machine Learning, dass wir einmal sagen, wir haben unsere zentrale Datenplattform und können wenn der Kunde wünscht und die Anforderung es auch wirklich hergibt, sagen wir können auch Maschinenlearningmodelle ansprechen geben die Daten dann rüber und das Modell wird trainiert Und die Daten werden wieder zurückgeschrieben, inklusive aller Metadaten.

00:10:52: Wichtig ist hier nicht pauschalen Gießkartenprinzips sondern wirklich useCase getrieben, dass ein UseCase definiert werden kann und dass eine Machbarkeits geprüft wurde.

00:11:00: Das Scansal definiert wurden wo man genau weiß wogen muss sich steuern das es optimieren kann so dass man wirklich den Mehrwert von Machine Learning an sich auch mal nutzen kann in Daten und davon auch dann direkt Wiedererkenntnisse hat oder die Daten weiterverarbeiten kann

00:11:14: irgendwelchen Prozessen.

00:11:15: Dann haben wir ja diese Situation wenn wir beide Informationen haben Dass wir dann tatsächlich dieses noch eine semantische Schicht drüber legen, also wirklich noch ne zweite... ...seemantische schicht ist das ja einfach.

00:11:27: Ich

00:11:28: will jetzt ein bisschen... Wir kraftzeln das nochmal.

00:11:30: Wo wir dann dabei nochmal die Kennzeilen, Stammdageninformationen sauber beschreiben was sie wirklich bedeutet und was bedeutet nur Umsatzkennzel?

00:11:38: Das haben wir ja vorher auch schon gehabt!

00:11:41: Stand ja schon bei uns in der Plattform mit drin.

00:11:43: Das heißt, der Anwender konnte genau nachvollziehen was ist das für eine Cancer?

00:11:46: Wie setzt sie sich zusammen?

00:11:48: wie wird sie berechnet?

00:11:48: aus welchen Quelsystem kommt sie?

00:11:50: aber das geben wir wiederum dem semanthischen Leer oben auch nochmal mit und geben dann den LMM die entsprechenden Daten Und können da auch ganz normal unsere Fragen stellen Aber dann auf einer abgesicherte Datenbasis und ich habe sowas bisher so noch nicht gesehen.

00:12:08: deswegen finde ich diesen BegriffsCI, den wir da jetzt definiert haben oder als neue Kategorie für uns erhoben haben.

00:12:17: Wirklich deshalb so spannend weil es nicht kein Basketball ist sondern wirklich eine saubere Hilfestellung ist um zukünftig solche Fragestellungen auch zu beantworten.

00:12:26: Ja und ich denke mal die meisten werden ja einfach merken also das hier nicht frei gewählt sondern dass der Kontext bei jedem bleibt mir bei LLM Zünder in der Waage ist, weil du ist ja wenn der Kontext nicht sauber gesetzt ist und du nicht weiß wo dich hinbewegst dann ist hier schon wieder alles nüber.

00:12:41: Wenn du nicht weißt wie die Daten runter gepflegt sind.

00:12:43: das Beispiel wo es auch alles nicht funktioniert wir hatten jetzt vor kurzem an Kundengespräch da ging's einfach nur um Stammdaten bezeichnungen Kundenkategorien eigentlich recht simpel.

00:12:53: Fachbereich A nennt es Kundengruppen, der andere nennt sie Kundenklassizierung, der anderen nennt sich Kundengruppe Drei.

00:12:58: Der Andere hat wieder einen anderen Begriff sollen aber gleiche Desport nutzen.

00:13:01: Und jetzt wird es natürlich wieder das ganze Thema wie soll das kategorisiert?

00:13:04: also wie soll's genannt werden?

00:13:06: was steckt dahinter?

00:13:07: warum nennt ihr es überhaupt anders?

00:13:08: und wenn du das dann einfach ohne dass du den Kontext richtig gesetzt hast die Stammdaten und die Metadatensauber gepflegt hast.

00:13:15: Das ist ein M reinpackst, ja Prost Malz da kommt doch alles raus ne?

00:13:18: Dann erkennt ihr den Namen hier nicht.

00:13:19: die sind sehr unterschiedlich.

00:13:20: der weiß vielleicht zu interpretieren sind ähnlich aber alle nicht gleich.

00:13:24: deswegen ohne einen vernünftigen Kontext hast du gar keine... Gehirn Chance?

00:13:29: Nein, ein bisschen bin ich sehr froh dass wir die ganzen Jahre so viel da rein investiert haben.

00:13:34: Wir konnten ja damit auch nicht an das es in diese Richtung geht.

00:13:36: aber dass das Fundament quasi die Basis für zukünftige Fragestellungen sind wie gesagt spielt uns definitiv in die Karten und ich sehe gerade am Markt noch nicht die Konstellation.

00:13:48: also die großen Unternehmen fangen ja auch an.

00:13:50: SAP hat jetzt zwei Firmen aufgekauft die genau das machen was das SAP selber hat nichts im Petto.

00:13:56: Nehmen wir mal so eine Microsoft, die geht ja dann eher den Weg und sagt okay ich habe jetzt hier mein Power BI und nicht nutzt meinen Co-Pilot auf.

00:14:04: so ein Power BI Bericht aber finde auch nicht ganz komplett weil ich das immer nur für eine Sache dann mache.

00:14:10: Für einen Bericht oder für eine Berichtsseite oder wie der Dashboard Seite Und dann find' ich den anderen Ansatz schon wesentlich angenehmer.

00:14:17: Ich geb mein Anwendungsfall also in Form eines Datenmodell bereit, stellt es bereit und kann da gesicherten Datenraum, dem Anwender das zur Verfügung stellen.

00:14:28: Wir haben ja auch Tests gemacht.

00:14:29: Der Damian von uns hat ja wirklich sehr intensive Test gemacht.

00:14:32: Haben wir noch hundert Prozent die Gesicherheit?

00:14:34: Das haben wir nicht aber waren bei neunzig über neunzig Prozent.

00:14:38: Ja, über fünfneutsch

00:14:41: Prozent.

00:14:43: Aber es waren ja schon umfangreichende Test-Szenarien.

00:14:48: Wir nehmen nur eine Tabelle sondern was war das größte Datenmodell, was ihr da genommen habt?

00:14:53: Es war ein Galaxy-Schema, das waren sechs Fakten Tabellen oder die das wieder mal zusammen hingen.

00:14:58: Also bei ja für einen POC nur.

00:14:59: Genau und da war schon einiges so Musik.

00:15:02: Ja

00:15:02: also und dass ist glaube ich auch die Kunst zukünftig sowas bereitzustellen was dann in Sicht sauber abgestimmt ist?

00:15:11: Und wir fangen jetzt mit den ersten Kunden an in die Richtung zu gehen stellen das ganze auch vor und werden das Thema natürlich auch in den nächsten Folgen sehr intensiv weiter vorstellen.

00:15:23: Wir haben ja schon die ersten informativen Folgen, nur wieder über diese Beschreibung oder über die Kategorie schon gemacht.

00:15:29: aber ich glaube wir werden jetzt im Zukunft dann einfach auch Beispiele mitbringen damit wir auch mal sagen können okay was haben wir denn davon?

00:15:35: Also wo ist denn nochmal die Unterscheidungen?

00:15:37: Wir haben einmal das klassische BI.

00:15:39: da gucke ich ja wirklich.

00:15:40: nimm mir noch mal das Beispiel der BDA der Betriebswirtschaftlichen Auswecken.

00:15:44: Ich habe die Daten Aber ich gucke in den Rückspiegel.

00:15:46: Das heißt, die wurden ja angesammelt und zum Monatsanfang oder Mitte des Monats kriege ich im Endeffekt eine Sicht vom Vormonat.

00:15:55: Das heisst, ich guck definitiv mit dem Rückspegel?

00:15:59: Ja!

00:16:00: Also egal welche Sicht du wählst, es sind welche für ein Zeitraum.

00:16:02: aber ja, du guckst natürlich auf die Vergangenheit.

00:16:04: Was

00:16:04: halt dann definitiv fehlt ist ja... Warum haben sich bestimmte Werte verändert und aus welchem Grund?

00:16:12: Und das bietet dir das hier an und erklärt ihr tatsächlich Was ist mit der Umsatzabweichung?

00:16:20: Ähm, vielleicht ähm, Key-Account Kunden abgesprungen sind oder hast du ... hat der Einkaufpreiser erhöht und dadurch wurde weniger Nachfrage erzeugt.

00:16:29: Ähm das sind die Allesfaktoren weiß ich ja nicht sondern ich sehe vielleicht in meiner Ausweitung die Abweichung... Und dann mache ich mich hier auf die Suche.

00:16:35: so war es ja früher immer.

00:16:36: Genau jetzt wird's wild schon.

00:16:38: Sie ist ja fach und macht sich auf die suche und dann musstest Du ja wieder oben das Toolgut beherrschen damit Du dann in die Analyse einsteigen kannst.

00:16:43: da muss die Daten verstehen, da muss sie zusammenhängen verstehen Das nimmt Dir denn keine mehr ab Dann wurd´s ja echt komplex!

00:16:48: Und jetzt ist natürlich die Hoffnung Jetzt hast du ja die Möglichkeit oder haben wir die Möglichkeit, den die Barriere runter zu schrauben.

00:16:56: Dass man eher dann jetzt auch sieht okay worum es ist nochmal mit den Daten interagiert da noch mehr Erkenntnisse rausnimmt.

00:17:02: Es wird immer irgendwo in der Sport geben wo ich auf einen blicke Ich mache so heute morgen auf dann sehe ich irgendwie nicht gut bin ich schlecht und für mich das automatisiert Aber dann halt zu gucken oh das gefällt mir was nicht wie was?

00:17:13: Was ist der Grund?

00:17:13: Das muss ja einfacher sein weil sonst macht wieder keiner.

00:17:18: Und ich sollte ja möglich schnell in Lage sein, auch schnell zu reagieren auf externe, interne Einflüsse von Omega.

00:17:24: Ja also das war ja immer die Situation klartes.

00:17:28: Gehen wir nur auf das Thema BI.

00:17:30: Wenn ich es richtig gut gemacht habe dann konnte ich ja schon sehen wo die Abweichung herkam.

00:17:33: Also wenn nicht alle Hierarchien abgebildet haben.

00:17:36: Nicht nur das Produkt sondern auf Artikel-Ebene

00:17:38: Für jede Fragestellung die du jetzt schon kennst?

00:17:41: Ja genau und das andere ist natürlich wenn ich nochmal das Thema aufgreif Ich nehme diese Informationen, mache das direkt in den LMMs.

00:17:52: Welchen Tiefgang an Daten gibst du denn mit?

00:17:54: Also welche Hierarchie hin?

00:17:55: Sondern du wirst ja wahrscheinlich dann eine sehr komolierte Ebene reingeben weil du willst ja nicht eine Mio-Datensätze da reinmachen und sagen bitte analysieren wir das jetzt.

00:18:04: Genau!

00:18:04: Und das ist halt der Vorteil wenn die halt das klassische BI dann mit dem neuen Kategorie einfach miteinander verknüpfen Und der KI dann wirklich aufgrund der Fragestellung die richtigen Daten in einer richtigen Konstellation zur richtigen Zeit auch zu verfügen stellen, die auch noch Qualitätsgesichert sind.

00:18:21: Ja genau und dann noch die ganzen Anspekte.

00:18:23: ne?

00:18:24: Das sagst du dann packst mal in eine Million Datensätze rein.

00:18:26: also du willst es nicht!

00:18:28: Du kannst das machen auch mit deinem Direktanbindung.

00:18:30: Dann glühen die Token ist aber sag ich, dann geht es ja auch mal.

00:18:33: Du musst noch eine Lage sein für das Kostenmanagement hinterzulegen dass du trotzdem so optimiert die Sachen abfragst.

00:18:38: Die ganze Datenschutz oder ähnliches ist ein Riesenthema und diese ganzen Randespekte brauchst du einfach.

00:18:45: Und Nachvollziehbarkeit und jeder kann damit arbeiten und nicht in die breites Feld.

00:18:51: Das muss wirklich für Unternehmen sauber dargestellt werden und deswegen mit dem richtigen Kontext läuft.

00:18:58: Ja, deswegen war die Überlegung, die wir da Anfang des Jahres getätigt haben, glaube ich, die richtige, dass wir da jetzt rein investieren und das jetzt schnellstell möglich zur Verfügung zu stellen.

00:19:09: Wie gesagt mit den ersten Bestandskunden geht es ja in die Richtung und wie gesagt wenn ihr Lust habt euch damit mal auseinanderzusetzen und so sehen okay wie kann das Ganze funktionieren?

00:19:18: Was sind unsere Konzepte dahinter?

00:19:20: Es gibt ... auch andere Anbieter, wo man es auch selber machen könnte.

00:19:23: Zum Beispiel wir haben ja selber als Datenbank die Snowflake... Die bietet das ja auch.

00:19:26: also wir nutzen dort ja Aufhung.

00:19:27: aber ich muss sagen, wo ich das zum ersten Mal gesehen habe... Da brauchst du schon starke Expertise!

00:19:34: Also ich glaube nicht dass die meisten das hinbekommen wenn du nicht ein vollständiges Data Team hast und das Ganze dann übersetzen kannst.

00:19:41: Ist ja

00:19:41: dafür ausgelegt, muss man sagen.

00:19:43: Das heißt da musstest du schon ganz weit vorne sein damit du es noch nutzen kannst.

00:19:47: Also von daher schließen wir daher die Brücke

00:19:50: Genau.

00:19:52: Und werden noch ein paar Folgen daraus machen.

00:19:54: Ganz sicher, auch mit mehr Inseitsflügel wird das zu mehr zeigen und ähnliches.

00:19:58: Damit das Ganze noch greifbarer wird weil so oder so es ist ein neues Wort man muss erst mal wieder verinnerlichen und da arbeiten wir dran.

00:20:05: Okay

00:20:06: dann würde ich sagen bis zum nächsten Mal!

00:20:08: Alles klar.

00:20:08: Bis dann!

00:20:09: Ciao

00:20:13: Jetzt schnell noch abspeichern und dann direkt mehr Wissensschätze finden.

00:20:16: Gemeinsam mit

00:20:17: den Datenexperten Sven Göllner und Michael Jungschläger in der nächsten Folge von

00:20:22: Wertgeschätzt, der Podcast Warum Datenstrategie den Unternehmenserfolg steigert?

00:20:36: Mit einem Klick abonnieren und keine Folge mehr verpassen!