00:00:01: Erfahren Sie, wie eine gelungene Datenstrategie Ihren Unternehmenserfolg nachhaltig steigert?

00:00:12: Einblicke, Erfahrungswerte und Tipps gibt es von den Datenexperten Michael Jungschläger und Sven Göllner.

00:00:18: Wenn man vielleicht auch mal um die Ecke denken

00:00:19: muss.

00:00:20: Mit großer Wirkung!

00:00:21: Die gute Sache!

00:00:27: Wertgeschätzt der Podcast

00:00:35: Hallo Sven, klingt ja wie ein guter Horrorfilm.

00:00:40: Meinst du jetzt kommt noch was dabei?

00:00:42: Horrormäßig ist es bei rum.

00:00:44: Ich bin gespannt!

00:00:46: Also warum soll's heute in der Folge gehen?

00:00:48: also wir stellen fest dass immer mehr Berichte produziert werden immer mehr Dashboards Und wir hatten, ist das ein bisschen länger her, vor ein paar Wochen oder Monaten bei LinkedIn tatsächlich irgendwann mal im Beitrag von Dashboard sind tot und danach hatte ich so die ganze Community da drauf.

00:01:08: Die waren natürlich am Wetter und sagen es ist doch vollständiger Quatsch.

00:01:13: Ich habe es natürlich provokant gemacht, das gebe ich auch zu aber der Grundsatz bleibt ja trotzdem der gleiche.

00:01:19: also Wir haben viele Berichte im Unternehmen aus unterschiedlichen Bereichen Und ich habe den Eindruck, kannst du mich gerne wieder überlegen?

00:01:28: Weil du bist ja noch näher in der Praxis dran.

00:01:31: Dass die Vielzahl deiner Berichten nicht gerade dazu führt dass bessere Entscheidungen getroffen werden bzw zum Teil ist es auch so das einander vorbeigesprochen wird weil Kenza nicht einheitlich zum Beispiel bestimmt sind und man eigentlich dann doch wieder aus dem Bauchgefühl also handelt Habt nicht die genaue information oder ich hab gegenteilige information und der geschäft so ersetzt dann da und kriegt damit wie die lauter sich in die wolle kriegen weil.

00:02:00: Der eine hat ne meinung, der andere hat eine meinung und dann muss er trotzdem in den entscheidungen getroffen werden.

00:02:04: ja darum soll es halt ein bisschen gehen.

00:02:07: Ja das ist also kann ich auch bestätigen dass es oft immer noch so oft auch getrieben.

00:02:11: also wenn wir mal gucken wer baut die berichte beispielsweise als controlling dass sie doch sehr getrieben sind.

00:02:16: denn Dann hast du, fängst du irgendwie an und hast deinen Dashboard für mich auf drei Stück geeinigt mal.

00:02:22: Und dann kommt der Geschäftsführer oder der Vorgesetzte auch immer sagt übrigens ich brauche noch die und die Info.

00:02:26: Oh, dann machst du das nochmal schnell?

00:02:28: Und dann war dich vielleicht nicht so da, dann brauchst du den Bericht doch mal anders und du kopierst ihn weil vielleicht wird er ja nur einmal gebraucht weißt ihr ja nicht will es im Bestehen nicht geändern alles klar und das passiert dann nochmal und nochmal aber es stellt sich niemand die Frage hinterher im Tagesgeschäft welche Fragestellung will ich mit dem Bericht bauen?

00:02:44: Ich will dich mit dem Bericht beantwortet haben.

00:02:48: Und nur, ich brauche die und die Info?

00:02:50: Dann wird's schnell gebaut!

00:02:51: Was man jetzt anfängt, wird quasi gar nicht mehr in Frage gestellt.

00:02:55: Wenn natürlich alle immer nur gestresst sind und es muss schnell gehen und ich brauch die Zahlen jetzt... ...und dann hast du auf einmal zig Berichte, die dann ähnliche Daten zurückgeben manchmal ein bisschen andere.. ..und dann ist wieder das ganze Thema mit.

00:03:06: wer guckt jetzt wo rein?

00:03:07: hat sich noch mal was geändert wurde einer nochmal weiterentwickelt der Andere aber nicht mehr obwohl sie gleiche Informationen sind?

00:03:12: Ja, dann hast du den Rückzug.

00:03:13: Dann aus drei Dashboards wären es zehn, daraus wären es zwanzig und ja noch Projekte mit über achtzig Berichten die dann irgendwo wiederum lagen und mit nahezu identischen Infos.

00:03:24: Was war denn unseren Anhängen bei unserem alten Arbeitgeber?

00:03:28: Das ist ja schon auch jetzt.

00:03:29: über zehn Jahre her hatten wir ja achthundert Berichte aus unterschiedlichen Bereichen natürlich.

00:03:35: aber da wussten mir ja auch dass da viele gar nicht mit arbeiten oder nur spuralig und man hat aber einfach eine Flut an Berichtseiten.

00:03:45: Man muss sich mal vorstellen, ein Bericht wird zwar geöffnet, aber es gab immer viele Unterberichte.

00:03:50: Es kommt ja auch extra weiter her.

00:03:52: Und wenn man bedenkt wie viel Arbeiter drin steckt um so was aufzubauen die Daten miteinander zu verbinden oder zu berechnen das ist schon eine Hausnummer interessanterweise.

00:04:03: jetzt kann man sagen hey die Jungs behaupten hier irgendwas nicht so ganz.

00:04:06: es gibt tatsächlich sogar eine Studie die ich gefunden habe Packen wir euch auch diesmal wieder mit rein.

00:04:11: Auch von der Bitcoin-Data-Economy, die haben dann über sechshundert Unternehmen befragt, ab zwanzig Beschäftigten also es sind dann halt nicht ganz klein.

00:04:21: und die Kernhossage eigentlich dieser Studie war dass eigentlich die Unternehmen über wertvolle Daten verfügen.

00:04:28: Das war ein... Aber schaffen ist tatsächlich nicht diese wirtschaftlich zu verwerten das über sechszig Prozent.

00:04:38: Und dann fand ich das nochmal spannend.

00:04:40: Du hast ja auch die Möglichkeit, also noch ein bisschen mehr zu machen als nur Bericht oder Dashboard sondern mal über ein datengetriebenes Geschäftsmodell zu spielen wo wir schon seit Jahren schon auch bei einigen Kunden das Ganze mit uns sehr gemacht haben.

00:04:53: und da war es halt so dass die USA, also die Unternehmen die befragt wurden von denen wollte man wissen wo glaubt ihr denn welches Land ist denn da wirklich führend?

00:05:04: Und USA ist tatsächlich mit Rat mal, wo Deutschland gelangt.

00:05:08: Das war in sechs Ländern.

00:05:10: Bei sechs Ländern?

00:05:11: Platz sieben.

00:05:14: Weiß ich, bei sechs Jahren Platz vier.

00:05:16: Letzter Platz.

00:05:18: Also man hat selber kein Vertrauen... ...in die eigenen Daten oder zu überlegen was kann ich denn machen und das stelle ich ja auch fest dass bei vielen dann irgendwann ein Schuss ist die zentralisieren die Daten haben einen Standortbericht zu diesen sind dann sehr gut eigentlich aufgestellt.

00:05:32: aber dieser Nächste Schritt zu sagen, okay was kann ich machen?

00:05:36: Kann ich einen After-Sales aufbauen oder... ...kann ich meine Unternehmensdaten monetarisieren.

00:05:41: Da wird es irgendwann komplett offen waren Datenprodukt zu bauen.

00:05:44: also statt irgendwie Produzent zu sein warum bist du nicht Produzent deiner Daten und gibt's die Informationen irgendwie weiter ist nicht immer so einfach muss man auch dazu sagen.

00:05:53: aber warum schaffen das andere und... Also ich hatte vor kurzem auf einer Veranstaltung jemanden kennengelernt der war im Musikbereich Und das wusste ich gar nicht, also du kannst ja jetzt zum Beispiel in Chatchi Pity & Co.

00:06:07: auch Musik machen und dann hört sich das dann halt schon an wie Michael Jackson.

00:06:13: was ich nicht wusste und das hat er dann berichtet ist dass die KI-Modelle mit den ganzen Liedern geführt hat vor allem.

00:06:20: Wer gehört das Recht denn jetzt?

00:06:24: Ja da können sich gute Zeitanwälte hinter uns schlagen.

00:06:26: Das haben wir

00:06:27: jetzt Datengetriebenes Geschäftsmodell, die Gehmer ist damit beteiligt.

00:06:31: Weil sie sagen das geht so nicht und kann jetzt nicht so viel berichten weil da ein paar Insiderinformationen waren.

00:06:38: aber das ist schon heftig weil das ist ja geistiges Eigentum was dir weggenommen.

00:06:43: Ich weiß nicht, ob es damals mal mitgekriegt ist bei Disney.

00:06:45: Die wollten jetzt zusammen mit Open High gehen und dass man dann vom Comics-Deal auf Disney-Elemente nutzen kann.

00:06:53: Das hat ja irgendwie nicht geklappt oder die haben sich dann anders entschieden.

00:06:57: aber in die Richtung geht das eigentlich.

00:06:58: Und jetzt wollen sie halt raus, kriegen wie oft welche Musik wo verwendet wird?

00:07:04: Voll komplex!

00:07:05: Boah okay...

00:07:07: Und die arbeiten mit der Fraunhofer dort zusammen und haben da was entwickelt und kriegen das raus.

00:07:11: Das heißt, wenn du dir ein Lied, also wenn du jetzt zuhause hingehst und irgendwelche Lieder quasi erstellst haben wir einen bestimmten Typus.

00:07:20: Also eine bestimmte Musikrichtung.

00:07:22: Und dann können die rauskriegen von welcher Komponenten... Wer

00:07:24: würde ich ihm ja auch mitgeben?

00:07:26: Ja.

00:07:27: Dafür musst du demnächst zahlen oder muss demnäß der LMM-Anbieter zahlen.

00:07:32: Da sind die gerade dran.

00:07:33: Mega spannend gewesen!

00:07:35: Ja okay.

00:07:37: Okay, wir driften jetzt ein bisschen ab.

00:07:38: Aber das ist... ...

00:07:40: fand ich schon

00:07:41: ziemlich ... Aber auch da die Beweisführung ... ... stell ich mir extrem schwierig war.

00:07:43: Dafür haben sie ja mit der Frauenhofer was entwickelt?

00:07:46: Sie können das, aber ich habe gesagt wie wollte er das machen?

00:07:48: Also gar kein Thema haben wir hingekriegt!

00:07:50: Wir können das alles sehen und jetzt geht's so rund.

00:07:53: Krass!

00:07:53: Ja okay...

00:07:54: Ich hab mal ja damals wie die Musik dann digitalisiert worden mit Nebster.

00:07:59: Kennst du

00:07:59: es noch?

00:08:00: Das stelle vorher her.

00:08:02: Ja,

00:08:03: das hast du wahrscheinlich

00:08:03: nicht gemacht,

00:08:04: aber in die Richtung geht das ja auch.

00:08:07: also immer mehr Musiker ... verdienen ja nichts mehr an angabeliche Streaming-Dienste und so.

00:08:11: Und jetzt fangen die Leute auch an...

00:08:13: Ne gut, das könnt ihr auch in Geschätzung melden!

00:08:15: Also ich meine, das ist ja dass wir häufiger meinen Song verwendet wird als Basis für irgendwas.

00:08:20: will ich jetzt richtig daran beteiligt sein?

00:08:21: Das ist doch...

00:08:22: Oder ganz normale Schauspieler, die jetzt in den Verträgen von RTL war auch so witzig,... ...dass sie jetzt quasi mit unterschreiben müssen, das mit dem Stimmen und mit dem Filmmaterial,... ...mit der KI was gemacht werden darf

00:08:38: Das ist ein Grundsprecher hinüber demnächst, dann wird es ja.

00:08:43: Aber dann wirst du wahrscheinlich so einen Harrison Ford nochmal in den Donald Jones Filmen sehen, obwohl der nicht mehr da ist.

00:08:49: Weil das Update ja da ist das digitale Update und das geht ja schon auch da in.

00:08:54: das datengetriebenes Geschäftsmodell ist weiß das schwierig aber wenn die das schon können kann ich jedes Unternehmen sich mal Gedanken machen, also fand ich mega spannend mal zu sehen.

00:09:06: Ich verrat noch beim hebsen vorzuholen, ja weiß nicht.

00:09:09: Das

00:09:10: sind coole Filme aber...

00:09:11: Ja warum in Diana Jones' newin-neunzig ist auch immer gut dran?

00:09:14: Ja weiss nicht weil das Modell ja gut ist.

00:09:16: Also das Geschäftsmodeller hinter.

00:09:19: Wertgeschätzt ab zum Neustart!

00:09:22: Der Tipp des Tages.

00:09:24: Ich muss dich leider stören, wir haben eine Unterbrechung und die haben wir aus gutem Grund.

00:09:28: Wir würden dir gerne was schenken!

00:09:30: Und zwar... ...dreien dreißig Impulse für einfache Datenstrategie in Mittelstand.

00:09:34: Das neue Buch von mir Findest du?

00:09:36: In den Shownutz auf der Webseite.

00:09:39: und Der große Vorteil ist Du zahlst nur die Versandgebühren in Höhe von sechs Euro fünfundneunzig anstatt jetzt achtundzwanzig Euro bei Amazon & Co.

00:09:47: Klingt doch fair.

00:09:48: Also schaust ihr doch mal an.

00:09:49: und Jetzt geht's auch direkt weiter mit dem Podcast.

00:09:51: Viel Spaß

00:09:53: Und das sind ja alles so Punkte, die auch noch alle spielen.

00:09:57: Auch wenn wir jetzt nochmal ein bisschen weitergehen in unser Thema... Wir haben ja gerade über den Streit der KWIs auch noch mal gesprochen, dass das hier nicht ganz so stimmig ist und jetzt müssen wir natürlich auch noch einmal schauen.

00:10:09: okay was ist denn die Alternative?

00:10:11: Wenn wir sagen wir brauchen keine oder Zukunft soll nicht mehr der Schwerpunkt drin liegen!

00:10:15: Wir bauen immer weiter Berichte, gewisse Standardberichte wird es ja weiter geben machen uns auch nichts vor.

00:10:22: Die soll's auch weitergeben, die braucht man auch.

00:10:24: Aber wie könnte es denn aus deiner Sicht anders sein?

00:10:28: Wenn ich... Ne gut!

00:10:29: Ich gehe da mal weg.

00:10:31: Es ist der Fokus nicht auf der Visualisierung und was da geht sondern mit Was will ich denn entscheiden?

00:10:37: Ja

00:10:37: das heißt ich mache mir vielleicht Gedanken mit... Das ist mich sogar noch beraten über LRM oder wie auch immer.

00:10:44: Was

00:10:44: brauche

00:10:46: ich denn hier?

00:10:46: Was ist entscheidend?

00:10:47: Wie kann ich den KPI definieren

00:10:48: usw.?

00:10:49: Das kann ja alles sein.

00:10:50: Und dann ist genau die Frage Bin ich on track bin nicht habe ich eine abweichung?

00:10:55: ja nein und wenn ich ne Abweichungen hab was muss ich konkret machen, weil das will ich wissen.

00:11:00: Ja also es ist so etwas wie wenn jetzt zb genau machen wir's einfach.

00:11:05: Wenn du im Auto hinfährst und der die Erkennung sagt ihr hey der Verachtung davon löfft ein kind über die Straße die bremse sie auch Automatisch, oder machen wir irgendwas.

00:11:15: Zeugtes in dem Fall?

00:11:16: Ja, neuere machen das.

00:11:17: ja!

00:11:17: Genau, wenn du es da kennst, ist dir auch nicht so mit... Ach übrigens ich wollte gerade sagen, da vorne geht jemand... Du

00:11:22: bist doof gefahren.

00:11:23: Genau, heffern, ne?

00:11:24: Also jetzt weiß ein bisschen mal Kabe aber grundsätzlich ist hier direkt so nicht nur die Info, es läuft verschief und es ist Gefahr sondern Es wird sofort gehandelt Und dann musst du wieder hinkommen.

00:11:33: Das ist ja bei der Sport-Serie im Endeffekt nichts anderes.

00:11:38: Dann hast du deine KPIs und musst du sagen, jetzt musst du was tun.

00:11:40: Ja

00:11:41: und deswegen haben wir Eine neue Formel dafür.

00:11:43: Ja, aber es ist wichtig... Nein, nein!

00:11:45: Mach

00:11:46: weiter!

00:11:47: Ich meine nur jetzt wo wir auch von der Spaß reden das ist natürlich wichtig immer noch etwas zu sehen.

00:11:51: ich bin immer noch ein Freund davon visuell genau immer noch visuell was zu sehen weil damit kannst du ja mit Stolten viel mehr Sachen noch erklären und Du kannst doch viel mehr Sache machen.

00:12:00: Das heißt dass Visuel ist natürlich immer ein Thema Aber nicht nur ich sehe etwas Und dann mache ich mir jetzt mal Gedanken was ich damit mache oder schickt nochmal fünf Leute los die sich überlegen sollen Was können wir denn jetzt machen?

00:12:09: Und warum ist es überhaupt dazu gekommen sondern sofort die ganz Palette.

00:12:14: Und jetzt kannst du das mathematisch belegen mit einer Formel?

00:12:17: Ja, wir haben ja eine Formel entdeckt.

00:12:19: Also ich will nicht sagen dass es ist die Weltformel ist aber sie kommt dem Ganzen schon sehr nahe.

00:12:24: Ich finde es gut wie bodenständig du bist.

00:12:26: Das finde ich ganz gut!

00:12:29: Wo hast ihr sogar noch gedreht weil die dann besser klangen.

00:12:33: also ich hatte sie erst anders.

00:12:35: Die Formel lautet A i plus B i gleich C I.

00:12:39: Ja abc ist so super

00:12:40: Genau, also ich hatte ja erst gesagt wir nehmen das BI, also das Fundament.

00:12:44: Dann kommt das klassische KI und dann kommt der Kontext, also CI so.

00:12:49: Und das ist genau das was man ja zukünftig machen sollte wenn wir sagen okay wir wollen das Bericht zuwiesen soweit erweitern dass wir den Kontext mit reinnehmen.

00:12:58: Also das Eisbeispiel was wir mir nennen, also hoffentlich baut das Marketing das auch ein.

00:13:04: Das Bild damit es auch mal einfach da ist.

00:13:09: Jetzt müsste ich das jetzt auch für die Leute nur zuhören.

00:13:12: So vorstellen wir haben den Eiswagen und das kleine Kind hat sich gerade ein Eis bestellt, bezahlt nimmt das Eis im Hörnchen und auf einmal fällt das Eis auf dem Boden.

00:13:22: Das heißt du siehst einen Moment?

00:13:24: Okay!

00:13:25: Das ist mein Ergebnis.

00:13:26: Das ist das klassische BI.

00:13:28: Bei dem AI ahnt das Kind schon dass gleich das Eis fällt.

00:13:33: Ich gucke in die Zucker

00:13:34: Also in Zukunft.

00:13:35: Und bei dem CI ist es tatsächlich so, ich stelle mich... also das ist auch noch Sonne dabei und merke okay wenn ich da jetzt stehen darf habe ich vielleicht die ganze Hand versaut.

00:13:44: also stelle ich doch bitte mal den Schatten und ich fand das Beispiel ganz gut.

00:13:50: Ich find's auch gut!

00:13:51: Ja

00:13:51: ist doch einfach nur da ist die rein vorgetrotzt im Land wie nicht anders hätte man anders machen müssen.

00:14:00: ja Ja, okay.

00:14:04: Aber ob du A plus B rechnest oder B plus A?

00:14:06: Das

00:14:08: Ergebnis ist trotzdem das gleiche und darum soll es letztendlich auch gehen bei dem Thema.

00:14:15: Wenn ihr jetzt an der Situation seid und sagt was hole ich mir denn mehr aus den Daten raus dann wäre das vielleicht der nächste Schritt zu sagen ok ich setze den entsprechenden Unternehmenskontext dazu.

00:14:25: also wir haben ja schon folgen über das thema CI also contextual intelligence gemacht.

00:14:30: Blockbeiträge können noch nochmal auf ein, zwei hier verlinken.

00:14:35: Also was ist das überhaupt und warum sollte die euch das auf jeden Fall mal anschauen?

00:14:40: Weil es schon einen anderer Ansatz ist als wenn ihr hingeht und einfach auf die KI-Modelle oder LMM Modelle nimmt und dort einfach eure Daten reinkippt.

00:14:49: also sollte keine Dokumente dort unternehmensinterne Sachen da reinnehmen.

00:14:54: aber kann ja sein dass der eine oder andere von euch auf die Idee kommt und sagt okay Ich verbinde jetzt Systeme und werte dort das Ganze aus.

00:15:02: Wir haben nachgewiesen, dass das nicht immer korrekt abläuft und nicht immer Korrekt dargestellt wird und die KI euch ja auch nicht kennt.

00:15:09: Die kennt das Unternehmen und eure Regelung nicht und somit kann sie auch gar keine gute Handlungsempfehlungen geben.

00:15:14: Das ist einfach generisch, als würde ein anderes Unternehmen aus einer anderen Branche die gleiche Frage stellen.

00:15:20: Also könnte das gleiche Ergebnis sogar liefern wenn man ähnliche Werte hat Und das ist halt das Thema mit dem CI, mit dem Kontext.

00:15:28: Dass wir dann die Kennzahl und Stammdaten sauber beschreiben, dass Datenmodelle noch mitgeben wie bestimmte Kennzahlen berechnet werden... ...und da drauf kannst du deine LMM auch draufsetzen aber du kriegst dann halt die richtigen Ergebnisse auch raus.

00:15:45: Ja!

00:15:46: Das ist ja auch nicht ganz unwichtig.

00:15:48: Solltest du es sein?

00:15:49: Ja.

00:15:50: Das Bild gefällt mir auch gut.

00:15:52: Ich habe da den jetzt nochmal was.

00:15:54: Aber ich habe mich gespannt.

00:15:55: Wie gesagt, der Kreativität ist ja keine Grenzen gesetzt bei der Weltformel.

00:15:59: Das ist doch schön!

00:16:00: Also wollt ihr mehr über die Weltformeln hören?

00:16:03: Nehmt jetzt mal Spaß beiseite.

00:16:05: Ihr seid gerade daran und überlegt wie könnt ihr... noch einfacher, eure Unternehmensdaten bereitstellen bzw.

00:16:13: mehr rausholen aber auch einen Teilnehmerkreis zur Verfügung stellen die vielleicht nicht so tief drin sind wie ein klassischer Controller oder den IT Crack der euch die ganzen Daten zusammenschaufelt sondern ihr wollt wirklich im Unternehmen miteinander kommunizieren und nicht mal Bauchgefühl dann könnte das tatsächlich was für euch sein.

00:16:32: Wenn ihr mal mehr hören wollt, kommt mit eurer Idee bei uns ins Erstgespräch.

00:16:36: Gespräche mal drüber ganz unverbindlich und zeig mal wie unser Ansatz ist.

00:16:39: Und vielleicht könntet ihr da was anfangen?

00:16:41: Wir sind aber ganz ehrlich wenn es halt nicht klappt, was ihr davor habt hatten wir auch schon bei jemanden.

00:16:47: ich sag nur die Folge aller dienen müsst ihr auf jeden Fall mal reinhören dann versteht ihr mich.

00:16:51: Es ist ganz wichtig dass man auch wirklich schaut passt das gerade zu dem Unternehmen oder passt das halt nicht?

00:16:57: Oder passt es zur der Fragestellung die man gerade hat?

00:16:59: und das war glaube ich nochmal Eine ganz, ganz interessante Folge.

00:17:03: zu sieben-zwanzig-Dashboards und Nullentscheidungen.

00:17:06: Scheiden Sie wieder beim nächsten Mal ein!

00:17:09: Definitiv.

00:17:10: Leicht abgedriffelt aber...

00:17:11: Er war noch ein interessanter Beispiel.

00:17:12: Auf jeden

00:17:13: Fall.

00:17:13: Da hast

00:17:13: du das gewusst mit der Musik?

00:17:15: Nee, das habe ich nicht gewusst.

00:17:16: Ich bin froh, dass ich das verwende.

00:17:18: Einmal wieder unterwegs und ich bringe wieder Neuigkeit.

00:17:20: Ja,

00:17:22: ich nehme so viel mit aus diesem Podcast zu werden.

00:17:23: Ich finde er laufbegeistert.

00:17:26: Alles klar.

00:17:27: Bis zum nächsten Mal.

00:17:28: Bis

00:17:28: dann.

00:17:29: Ciao

00:17:32: Jetzt schnell noch abspeichern und dann direkt mehr Wissensschätze

00:17:58: finden.