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.

00:00:30: neue folge podcast wertgeschätzt.

00:00:33: wir greifen ein thema auf was wir letztens schon mal hatten vor ein paar wochen und zwar was ist contextual intelligence muss man sagen.

00:00:43: da haben wir auch im video veröffentlicht auf youtube.

00:00:45: das hat für unsere nichen bereiche sehr viele aufrufe gehabt und wenn wir schon über diesen fachbegriff sprechen gibt es natürlich auch ein stück software und zwar einfach kontextual intelligence platform.

00:00:58: Darüber sprechen wir heute, wo die Abgrenzung sind?

00:01:01: zu einer klassischen Business Intelligence Plattform oder zum Reporting.

00:01:06: Und darum soll es heute in dieser Folge gehen.

00:01:07: was ist das nochmal konkret?

00:01:09: Warum sind wir der Meinung ist dass der Standard den die Unternehmen zukünftig einsetzen sollten?

00:01:14: Wo ist die Unterscheidung zu dem alt bewerten und welche Schritte sollte eine Plattform eigentlich abbilden können?

00:01:24: Oder hast du noch andere Punkte, die wir aufführen sollen?

00:01:27: Das passt.

00:01:27: Ich glaube das ist ein weiterreichendes Thema und da werden wir sicherlich in die eine oder andere Diskussion kommen.

00:01:31: Daher können wir damit starten.

00:01:33: Also was wir versuchen ist dass wir wenig technisch reingehen...

00:01:38: Und es gut, dann bin ich überwiegend stumm!

00:01:41: Ja weil wir machen ja im Blog Beitrag dazu zu diesem Thema.

00:01:44: Weil muss der bedenken, das ist ne neue Kategorie.

00:01:47: Die ist relativ neu und jetzt müssen wir natürlich auch versuchen das ein bisschen abstrakter zu erklären.

00:01:54: Okay, ja, versuchen wir es mal.

00:01:55: Ich meine die Details gibt's dann im Blog und jetzt sprechen wir erst einmal allgemein drüber.

00:01:59: Okay!

00:02:00: Ausgangslage würde ich sagen oder?

00:02:02: Was ist denn wenn man mal drauf schaut zur Zeit die Ausgangslage, wenn ein Unternehmen... Egal jetzt aber es könnte von mir aus ein Konzern sein oder einen Mittelstandsunternehmen Daten aufbereiten möchte?

00:02:14: was hat man bisher getan?

00:02:17: wie nannte man diese Systeme?

00:02:19: Welche Vor- und Nachteile hatte das?

00:02:23: Okay, wenn wir gucken was hat man bisher getan im Endeffekt.

00:02:28: Was hast du getan, wenn du schon einen Schritt weiter warst also Anfangsstadium ist ich habe ein System werte darauf irgendwas aus macht das Ganze weil ich drei Systeme habe dreimal Und irgendwer baut es in Excel dann zusammen um baut daraus ein Reporting.

00:02:42: Das war das, wie man bisher Daten zusammengeführt hat.

00:02:44: Wir sprechen nur von der Zusammenführung dann gibt es ja die Stufe.

00:02:46: weiter waren jetzt ganze dann zum Beispiel in einem zentralen Datentopf sagen wir mal Data Warehouse stellvertretend zum Beispiel

00:02:53: unterschiedliche Verfahren.

00:02:55: also ist ja nicht nur das der Italik.

00:02:56: aber da lassen

00:02:57: wir einfach ein zentraler datentopf.

00:02:59: so weil ich gesagt kannst du nennen, wie du willst.

00:03:03: Jedenfalls ein Ablageort, sagen wir mal wo die ganzen gerade drei Systeme zusammengeführt wurden, wo ein bisschen Semantik dazu gebracht wurde, wo Kennzahlen berechnet worden, die sich aus den einzelnen Systemen ergeben und auch Übergreiften berechnet werden, Stammdaten wurden harmonisiert und und und also ganze relativ viel Qualität hinzugefügt, also Datenqualität hin zugefügt auch Daten, schlechte Daten aussortiert zum Beispiel.

00:03:25: das war alles so Der Standard und dann konnte man auf diesen Datenpool mit irgendeinem Werkzeug, ich meine Power BI kennt man ja in der Regel oder auch Excel vollkommen egal.

00:03:34: Aber da konnte man diese Daten irgendwo in irgendeiner Datenmang standen?

00:03:38: Egal!

00:03:39: irgendwo, wenn sie das Speich hat und darauf kommt man dann zugreifen.

00:03:42: Und die Daten konsumieren meistens in Form von Entwehr-Standardberichten, die jetzt PDF verschickt wurde oder mit interaktiven Dashboards.

00:03:49: Das heißt es ist ein Dashboard.

00:03:50: ich kann mir die Daten angucken.

00:03:51: Ich sehe zum Beispiel wo sind meine Umsätze gelaufen?

00:03:53: In welchen Regionen welche Produkte wurden gut verkauft und ähnliches je nach Geschäftsmodell natürlich.

00:03:58: Aber dass wäre das wie bisher gemacht worden.

00:04:00: so konnte ich die Daten auswärmen

00:04:01: plus die Datenhistoire, die ja mit aufgebaut wird über die Laufzeit.

00:04:05: Also wir überschreiben ja nicht sondern wenn man so eine zentrale Datenplattform aufbaut will ich auch die ganzen Stammdatenveränderungen beispielsweise mitnehmen und da baut sich ja automatisch eine sogenannte Datenhistorie auf.

00:04:19: das war ja auch mal Ziel und Sinn.

00:04:22: sonst hätte man ja auch sagen können man bleibt auf dem Quellsystem und holt sich nur dort also oder werdet auf den Quellsystem auf haben wir schon ein paar Folgen darüber gemacht, ob man es nicht machen sollte.

00:04:30: aber Das ist ja der Schritt gewesen, wir holen die Daten raus.

00:04:33: Konsolidieren, transformieren, bereiten die Daten auf und historisieren sauber die Daten.

00:04:40: Genau!

00:04:41: Und das ist ein Vorgehen was immer noch aus meiner Sicht vollkommen legitim ist.

00:04:44: Die Datenaufbereitung, Datenkonsolidierung... Was man doch immer noch so machen sollte.

00:04:48: Das heißt mal verstanden ich muss einen zentralen Punkt schaffen wo die da sind.

00:04:51: Da kommen jetzt ja auch schon zum Thema.

00:04:54: oder Anders gesagt, was ist die Ausgangslage?

00:04:58: Jetzt gibt es natürlich technologisch bedingt ganz viele Wandel.

00:05:01: Man hat's ja in den letzten Jahren gesehen dann geht man mehr auf die Cloud von mir aus und hat mehr Ressourcen zur Verfügung, man hat vielleicht doch mehr verteilte Systeme oder sowas die man wieder anbindet.

00:05:11: und das ist natürlich alles das was gerade so die Herausforderung ist um was das ganze Thema treibt plus natürlich ich muss halt in der Lage sein auch diese Berichtswerkzeuge über die ich gerade gesprochen habe die muss man auch bedienen können.

00:05:22: Wir haben hier mal damit, dass sie sehr einfach sind.

00:05:24: Aber in der Teufel steckt auch im Detail wenn ich mal eben ohne größeres Vorwissen so ein Bericht aufbauen will da verzweifle ich manchmal dann schon.

00:05:33: Ich

00:05:33: muss sagen wir haben ja schon einige Berichtswerkzeuge über die ganzen Jahre kennengelernt von Oracle Discover Crystal Reports und jetzt sind wir bei Power BI.

00:05:43: das ist ja ein Status quo bei vielen Unternehmen weil das Tool ist ja bei vielen Unternehmenssatz.

00:05:48: ich finde es hat sich nicht verbessert.

00:05:50: also es ist schon weiterhin Komplex.

00:05:53: Klar, eine Tabelle aufzubauen?

00:05:55: Keine Frage!

00:05:55: Aber wenn ich jetzt anfange, Dashboards aufzubauern die interaktiv sind, Filtermöglichkeiten bieten sollen und ich muss immer gucken dass die Daten in dieser Konstellation stimmig sind.

00:06:07: also wir hatten letztens ja wieder ein Bewerber vor Ort der als Übungsaufgabe einen ganz einfachen Bericht gebaut hat.

00:06:15: Also so sah er aus aber der hatte schon wieder so viel Logik um die richtige Summe darzustellen.

00:06:21: also da wurde was ein und ausgeblendet, je nachdem welche Aktion der Benutzer vor.

00:06:26: Also einfach eine Komplexität die ich nicht nachvollziehen kann warum das heute immer noch der Fall ist.

00:06:32: Gut, man muss natürlich sagen um dann auf der anderen Seite zu brechen.

00:06:35: Die Anforderungen steigen natürlich auch die Erwartung.

00:06:37: Früher hast du irgendein Bericht gebaut da hat so eine Kreuzstabelle drin als das PDF verschickt und alle dachten sich oh cool das ging automatisiert.

00:06:43: jetzt ist natürlich also die Anforderung sind natürlich auch gewachsen wie letzten Jahre.

00:06:47: es muss noch interaktiver sein noch mehr bling-blingen und

00:06:50: ja

00:06:50: alles möglich.

00:06:52: Also dann würden wir in die Technik abdrücken, aber das was wir da gesehen haben ist einfach

00:06:57: der letzte

00:06:57: Scheißpunkt.

00:06:59: Ich will ja nicht auf Powerbücher räumt schimpfen... ist zu komplex und da schleichen sich ja viele Fehler ein.

00:07:07: Und dann hast du wieder Sonderlocken in diesem einen Bericht, dann machst dir den nächsten, hast das aber vergessen, hast wieder zwei Berichte die eigentlich inhaltlich das gleich sind, also vom Ergebnis wieder falsch sind.

00:07:17: Also nicht vergleichbar!

00:07:18: Das sind Sachen, die ich verstehe.

00:07:20: Ich halte mich.

00:07:20: Warum?

00:07:20: Dass keiner schafft über die Jahre eine Visalisierung Software anzubieten, die das wegnimmt.

00:07:29: Darum geht es ja.

00:07:30: Tablo hat's ja versucht... fand ich halt auch nicht optimal.

00:07:36: Aber die anderen finden das gut, so will es ja fein, dafür braucht man ja Berater oder Experten, die da lange dran rumbauen.

00:07:43: und ich glaube dass wenn mir gleich auf das neue Thema kommt könnte eine Möglichkeit sein um diese Komplexität rauszunehmen finde ich zumindest.

00:07:50: Das

00:07:53: werden wir sehen.

00:07:54: aber das ist ja der Schattuskornel, das ist die Ausgangslage.

00:07:56: so sieht's gerade aus.

00:07:58: Das heißt aber auch, haben wir schon gehört es gibt ja deutlich mehrere Systeme oder das ist ja meistens auch immer in diesem Konstrukt was wir gerade beschrieben haben von Datenaufbereitung, Datenspeicherung und Visualisierung.

00:08:08: In der Regel mehrere Komponenten die du brauchst.

00:08:11: Das heißt man hat nicht diese eine Plattform die man hat sondern du hast in der Endeffekt ganz viele Einzelkomponentin egal ob sie vom gleichen Hersteller sind.

00:08:18: aufs ne Fabric von mir ist doch relativ viel abdeckt aber es sind trotzdem einzelne Komponente einzelne Tools die du dann nochmal bedienen darfst zum Ergebnis zu kommen.

00:08:27: Genau, und jetzt kommen wir... Das ist halt das Klassische.

00:08:32: Alte Bewerte!

00:08:33: Was der seit Jahren im Einsatz von wo man die bekannten Werkzeuge auch einsetzt sei es wirklich Microsoft also alles aus dem Microsoft-Umfeld könnte sich jetzt auch aus einem SAP Kosmos bedienen.

00:08:46: Es gibt ja genügend Werkzeugen Die dafür sorgen dass ich Daten speichern kann als in der Datenbank als On-Premise oder Cloud Tools, um Datenpipelans aufzubauen.

00:08:58: Also Datenstrecken also klassische ETL-Werkzeuge.

00:09:01: Berichtswerkzeuge haben wir gerade detailliert drüber berichtet.

00:09:04: so das ist ja das Altbewerbte und ich glaube es wird auch weiterhin Bestand haben.

00:09:10: Du kannst nicht die Hausaufgaben oben das Fundament fertig zu bekommen.

00:09:16: Das musst du haben egal ob das jetzt gut oder schlecht ist mit dem ein oder anderen Werkzeug.

00:09:19: aber ich glaube die Stoßrichtung ist da.

00:09:23: Ja kurz dass

00:09:23: die Gesichtseweise ändert sich.

00:09:25: Jetzt ist es ja manchmal so, dass was früher die Kür war jetzt halt die Pflicht.

00:09:29: Ja das nicht auch so

00:09:30: und

00:09:30: zwar ganz krass sogar weil da kann ich gleich aus der Praxis berichten genau Das war ja nicht immer so dass man das so als.

00:09:39: wir brauchen das jetzt unbedingt.

00:09:42: Ich kann mir mal schnell schon was mit dem Bericht zusammenklicken oder in der Exel packen.

00:09:46: Das hat ja auch lange Zeit funktioniert, das funktioniert ja immer noch bei Einigen.

00:09:51: Verstehe ich es ja immer nur nicht.

00:09:52: Es gibt Unternehmen die machen über zwei Hundert Millionen Umsatz, hunderte von Mitarbeitern und die ganzen Bereiche arbeiten genauso.

00:10:01: Also ist ja schon heftig dass man das hinbekommt.

00:10:03: am Ende Stimmt irgendwie das Ergebnis, deswegen erneut nichts.

00:10:06: Aber

00:10:06: egal!

00:10:07: Nein es ist ja trotzdem.

00:10:08: und aber der Schritt der jetzt kommt, der verlangt eigentlich das Fundament weil ich nicht glaube dass das so funktioniert.

00:10:16: also wo drüber sprechen wir jetzt?

00:10:18: Jetzt kommt genau das Thema Kontext.

00:10:20: also wir sprechen über die Contactual Intelligence Plattform.

00:10:24: Wir könnten natürlich auch einfach hingehen und sagen wir nehmen unsere Daten egal ob sie jetzt zentrale abgelegt sind in einer Excel oder ...verbinde mich direkt auf die Quellen.

00:10:35: Ich kann mich ja auch im CRM-System finanzen, ich könnte hier einen LMM nehmen wie Claude, ChatGPT, Geminal gibt noch weitere aber die bieten ja Konnektoren an und ich könnte ja diese Wege gehen.

00:10:46: also... Moment

00:10:47: mal, welchen Weg das heißt?

00:10:49: Ich kann nicht auf die quellen direkt verbinden.

00:10:52: Aber

00:10:53: warum sollt ihr es überhaupt machen?

00:10:55: Ich habe doch bisher eine super Bahn!

00:10:56: Ich hab doch meine Datencentrale gespeichert mit Power BI drauf.

00:10:59: Warum kommt jetzt auf einmal ne KI oder LMM ins Spiel?

00:11:03: Weil, genau.

00:11:04: Erklären wir erst mal warum das jetzt interessant wird?

00:11:07: Man möchte ja mit der KI gewisse Informationen rausziehen.

00:11:11: also bisher hatten wir das ja so, wir haben einen Standardbericht gehabt.

00:11:14: deswegen das Beispiel mit der Umsatzauswertung.

00:11:17: ich habe gesehen wie meine Region West sich entwickelt hat vom Umsatz hab vielleicht Planwerte dazu aber ich musste ja selber ableiten Warum ist das so gewesen?

00:11:28: was sind das für Produkte, was hat das für Gründe?

00:11:31: Warum bestimmte Umsatzziele nicht?

00:11:34: Also ich musste ja sehr viel Domänenunternehmenswissen haben um genau zu erkennen warum diese Zahl dort ist wie sie ist.

00:11:42: Korrekt?

00:11:43: Ja Also ist ja so.

00:11:45: Und jetzt erhofft man sich natürlich, ich nehm die die KI weil die KI wird ja gerade in vielen Bereichen angesetzt ob Marketing, wir schreiben tolle.

00:11:54: Eine schnelle all das besser?

00:11:55: KI Texte, die keiner lesen möchte und wir machen KI Bilder.

00:11:58: Die keine sehen will.

00:11:59: Ja, ihr wisst aber was... also es wird ja viele mal ein paar Sachen sind ja auch wirklich gut Wir machen ja auch einige Sachen damit.

00:12:05: Aber und er hoffen sich jetzt wenn sie dann die Unternehmensdaten dort zur Verfügung stellen dass dann bessere Erkenntnisse rauskommen.

00:12:14: Nicht immer weiß ja die Konstellation im Unternehmen, in Form von Mitarbeitern was das Beste jetzt ist oder was sie machen sollen.

00:12:22: Ja nur weil ich sehe wie der ist stand ist weiss ich noch nicht was ich tun soll.

00:12:25: Genau

00:12:26: so und dann werden ja einige erfinde euch Sie kriegen eine Lizenz für diese sogenannten LMM-Tools Und sagen sich okay jetzt soll ich mal eben etwas für die Geschäftszeitung fertigmachen Oder für andere Bereiche.

00:12:38: Ich nehme jetzt mal eben die Daten In welcher Form auch?

00:12:41: Es gibt ja drei Varianten.

00:12:42: noch ein Excel fertig, da rein damit.

00:12:46: Dann kann ich ja direkt auf die Quellsysteme gehen.

00:12:49: also wenn ich einen Connector bekomme, also MCP-Connector wo ich direkt an die Quelle kann das ist eine Möglichkeit.

00:12:56: oder Ja!

00:12:57: Ich habe eine zentrale Datenbasis Also ein sogenanntes Data Warehouse und ich verbinde mich damit mit einem LMM.

00:13:04: Das sind ja momentan die drei Möglichkeiten die ich sehe.

00:13:08: So

00:13:09: dann stelle ich meine Frage zum Beispiel Wo verliere ich gerade Geld?

00:13:14: Wir können ja alle drei Szenarien mal durchgehen.

00:13:16: Also ich möchte gerne wissen, wo verliere ich gerade Geld?

00:13:20: So die KI wird ja dann anfangen diese Frage zu beantworten.

00:13:26: Ja, wir sind bei dem Szenario... Ich habe jetzt Quaysysteme angeboten und ich hab jetzt zum Beispiel Finanzen drin und eine wahren Wirtschaft oder eine Produktion, ich habe

00:13:39: noch Produktionsdaten direkt angebotet an die KI.

00:13:42: So, dann muss ja die KI bestimmen.

00:13:46: Welche Queuesysteme... Also ich hab' die jetzt angeboten.

00:13:48: Wie hängen die mit an zusammen?

00:13:51: Wann greif ich auf die Daten...?

00:13:53: Also welche Daten hole ich überhaupt und wie stehen sie miteinander in Beziehung?

00:13:57: und wie berechne ich denn überhaupt die Information?

00:14:00: also die kennst du an?

00:14:01: Finde ich schon schwer genug.

00:14:04: Definitiv ist das schwer genug!

00:14:07: Das wäre für mich der schlechteste Ausgangspunkt.

00:14:10: Diese gleiche Frage, wo verliere ich Geld?

00:14:12: Kann jetzt in dem Moment sein in der Produktion.

00:14:15: Die Produktionslinie A wird dann mitgegeben und eine Woche später stellst du die gleiche ...prozess irgendwas, dass da irgendein Kunde nicht gezahlt hat.

00:14:30: Keine Ahnung also...

00:14:30: Klar die Daten bewegen sich ja auch die ganze Zeit.

00:14:32: Die bleiben mir nicht mehr gleich.

00:14:35: Warum auch immer?

00:14:35: Der Kontext ist ja immer wieder ein... oder so existiert nicht und deswegen kommt... Genau,

00:14:39: also darauf stelle ich überhaupt nicht sicher,... ...dass das LMM immer den gleichen Weg geht sondern sie entscheidet her dann je nach... Also willkürlich will ich nichts sagen aber schon wenn es jetzt mit Skits hinterlegt ist irgendwie holt sie sich Zum gewissen Zeitpunkt irgendwelche Daten.

00:14:58: Also für mich das schlechteste Szenario von den drei.

00:15:01: Dann habe ich meine Excel, finde ich schon wesentlich besser weil da hat sich ja jemand Gedanken gemacht diese Daten schon in Excel irgendwie zusammenzuführen und fachlich irgendwie dareinzubringen.

00:15:13: Aber sie ist natürlich auch nur den Datenbestand der schon irgendwie aggregiert in dem Excel folgt?

00:15:17: Genau

00:15:17: es kann sein dass die sehr verdichtet ist oder du hast dann sehr viele Daten drin runter bis zur Artikelebene.

00:15:24: Auch da weiß ich ja nicht, wie die KI dann rechnet.

00:15:28: Wie sie zusammenverdichtet wird und so weiter.

00:15:32: Und dann haben wir das dritte Verfahren... Ich habe eine zentrale Datenbasis in Form eines Databases und lasse jetzt auch die KI drauf.

00:15:39: Also das wäre für mich das bessere Verfahren.

00:15:41: aber dann ist es ja auch die Frage... Da gibt's ja auch lose Tabellen.

00:15:45: also ich hab Stammdatentabellen und ich hab Kennzahntabellen.

00:15:49: Kann ich mir vorstellen kriegt ihr noch einigermaßen vielleicht hin?

00:15:51: Vielleicht aber auch nicht, weiß ich nicht!

00:15:55: Wenn die Namensgebung der Spalten halbwegs vernünftig ist, dann kriegt man es hin.

00:16:00: Aber das kann ja auch gut sein dass dann vielleicht Designregeln nicht richtig eingehalten worden, Schlüssel irgendwie anders erstellt werden also fachliche Schlüssel und so...

00:16:10: Datenredundant drin sind

00:16:11: oder ähnliches.

00:16:12: Umsatz ist

00:16:13: Umsatz und Umsatz is Umsatz.

00:16:15: Der Umsatz muss besonders gefiltert werden um ihn richtig anzuzeigen.

00:16:19: So, alle drei Szenarien zeigen ja jetzt schon wie komplex das Thema sein kann.

00:16:25: Und es kann nur generisch sein weil die KI auf ihr Wissensstand zurückgreift?

00:16:29: Ja ich war mir dann auch mal wie nachvollziehbar ist das denn.

00:16:31: Ich kriege ein Ergebnis aber wenn er dem was sich für eine Frage stellt ist ja auch die Qualität des Weges wie zum Ergebniskommer entscheidend ne?

00:16:39: Ich krieg immer ein Ergebnis zurück.

00:16:40: Aber ob der jetzt steht kann auch die Maschine schuld oder der Absatz ist übrigens im Vertrieb oder was weiß ich warum ich Geld verliere?

00:16:46: Die Frage hast du ja gestellt.

00:16:48: Ich muss ja ganzparenten nachvollziehbar haben, warum?

00:16:50: Weil wenn ich jetzt Entscheidungen treffen will, weil irgendwie möchte ich ja damit Entscheidungen treffen.

00:16:54: Brauche ich eine Basis?

00:16:55: Das ist doch einfach euer Dekoriert mir gesagt oder der verkauft zu wenig Vertrieb gibt Gas, ne?

00:16:59: Ja das wird

00:16:59: sie gewährt!

00:17:00: Also genau dann nehmen wir das Beispiel Vertriebverkauf zu wenig.

00:17:03: und dann noch der hast du noch ein Vertriebsteam oder eine Organisation und kannst genau sagen welche Organisation oder Anteilung es ist.

00:17:11: und damit rennst du zum Vorgesetzten Der erschreckt sich und sagt oh wir müssen sofort was machen macht

00:17:16: Termine.

00:17:17: So, damit ein Termin gemacht.

00:17:18: Mit der verantwortlichen Abteilung kommt auch noch dazu und dann heißt es kurz vor dem Termin Hey stell die Frage nochmal damit wir aktuellen Daten haben.

00:17:26: Wer stellt dir sicher dass du erstens wieder das gleiche Ergebnis bekommst mit aktuellen Informationen?

00:17:33: Oder im schlimmsten Fall Tosti Kali sich hat ihr Gedächtnis verloren passiert er auch sehr häufig Wir nehmen doch mal was anderes oder nimmt einen anderen Vertriebsteam Das ist den Aspekt Vertrieb, sondern wir nehmen auf einmal Liquidität.

00:17:47: Weil ein Kundezerhalt nicht ... Und der ist jetzt reingekommen und er ist seit neunzig Tagen übel völlig.

00:17:54: Die Grenzwerten sind überschritten und das wird dann ... Du sitzt da im Termin und kannst sagen, sorry, wir haben hier Zahlen gefunden vor drei Wochen aber ich kann die da nicht mehr wiederherstellen.

00:18:00: Also das stelle ich mir sehr witzig vor.

00:18:04: Ich glaube, da macht sich noch gar keine Gedanken drüber.

00:18:06: oder du baust das Dashboard?

00:18:07: Ja, macht sich keine Gedanken weil man setzt das oft einfach nur im isolierten Raum ein.

00:18:11: Ich brauch mal schnell eine Frage.

00:18:13: Aber wenn man das wirklich in der Organisation tragen will, mit den Daten arbeiten will und damit leben will ... Das passiert ja nicht!

00:18:18: Dann baut sich irgendwer im kleinen Kämmerlein schnell wie er.

00:18:21: Es ist ein Schatten-IT nur jetzt mit einzelnen Codes, also mit Instanzen von der KI.

00:18:26: Und dann guck ich mir es einfach an und sagst du, okay, jetzt hab' ich mir schon mal mein Wissen geholt aber es wird hier nicht geteilt.

00:18:30: Es wird nicht drüber diskutiert und was ist ja alles nicht da?

00:18:35: Darüber macht's dir deswegen keine Gedanken.

00:18:36: Jeder hat seine eigene geheime Wahrheit, mit der da nämlich Termine geht.

00:18:42: Da ist wirklich, ich glaube das wird eine Schwierigkeit werden zukünftig in der Organisation wie du miteinander arbeitest mit Ergebnissen.

00:18:50: Das ist echt schwer nachzuvollziehbar.

00:18:53: Ja es muss nachvollziehbar sein.

00:18:54: was sonst?

00:18:54: Ich meine dass jetzt ja dieser große Mehrwert den so ein Data Ware ausbietet.

00:18:57: Es ist alles nachvollziebar.

00:18:59: Egal wie aufwendig jetzt ist die Zeit, dass diese Bericht erstellt werden muss und alles möglich hinten draus.

00:19:04: aber du hast immer die Möglichkeit nachzuvollziehen wir sind denn die Daten zu dem Zeitpunkt zustande gekommen?

00:19:09: Das kannst du immer, das ist ja eine Grundpartik.

00:19:11: Und das verlierst du im Zweifel wenn du ganz wild darauf gehst und sich irgendwelche Daten nennen.

00:19:16: Ja jetzt kommen wir zu dem Thema.

00:19:18: warum passt es nicht mehr?

00:19:21: Also ich nenne das Business Intelligence Platform, dass brauchen wir weiter hin.

00:19:26: aber sobald LMMs einsetzen möchte, weil ich denke okay die helfen mir jetzt in meinen Handlungsempfehlungen.

00:19:33: Ich glaube das reicht nicht mehr aus.

00:19:34: Das haben wir ja selber erlebt.

00:19:36: also das heißt wir haben ja letztes Jahr angefangen uns in den Themen reinzuarbeiten und genau diese drei Sachen die wir eben als Beispiel sind uns ja selber auf die Füße gefallen ist es hier nicht weil wir eine eigene Plattform haben die das alles so toll kann sondern wir haben er selber probiert diesen Weg zu gehen Schauen worden wie weit kommen wir und haben festgestellt ist klappt halt nicht so.

00:19:55: Und viele laufen jetzt auf die in diese gleiche Falle wissen zum Teil nicht warum das passiert, weil es auch sehr technisch noch mal ist.

00:20:02: Das ist ja auch nur wenn du mit einem Geschätz höhere sprichst im Termin.

00:20:07: also wir können ja nicht hingehen und ihm da so in dieses Detailwissen geben wird er nicht verstehen Nördkram ist.

00:20:15: Punkt!

00:20:16: Der ist aber wichtig, also wir müssen sauber sein und das macht ja diese Contactual Intelligence-Plattform dass wir quasi eine Schicht noch drüber packen zu dem Klassischen so dass wir dort die Daten nochmal beschreiben, fachlich beschreiben technisch beschreiben... Renationen

00:20:34: beschreiben usw

00:20:36: auch die Rechenwege dorthin.

00:20:38: und dann kommt der nächste Schritt.

00:20:40: wenn ich jetzt mit einem LMM zugreife Und ich geb dir den Konektor und ich hab' den auch.

00:20:46: Du bist aber nur für einen Bereich verantwortlich, für Vertrieb kannst du das komplette Finanzwahr- und Wirtschaftssystem nehmen.

00:20:54: Du hast ein fettes SAP System und hättest die Möglichkeit, könntest du sagen oh ja, vertrieb ist ja ganz nett, aber mal gucken was wir im Finanzen so machen.

00:21:01: Das heißt du hast ja keine rollen.

00:21:02: Benutzerkonzepte dahinter Ist ja nicht möglich, außer du ... Ja.

00:21:08: Aber im ersten Moment nicht!

00:21:10: So das ist noch mal ein Punkt dass wir über diese Wege auch nochmal nachdenken können und sagen wir setzen dort Rollen- und Benutzerkonzepte.

00:21:18: Das zweite ist ich gib meine Daten nicht ab zum Trainieren sondern Ich stelle die Frage.

00:21:25: Die Frage wird wieder einen Agent gegeben, der nicht

00:21:28: mal so zu trainieren.

00:21:29: Ich gebe sie generell gar nicht ab.

00:21:30: Genau also ich will hier nur den Weg.

00:21:32: Du stellst die Frage wo verliere ich Geld?

00:21:34: Dann zwingt man weil man das ja sauber eingestellt hat über ein Agent dass er an die Datenplattform geht und die weitere Schicht also an der zentralen Datmas da drüber ist diese simantische Schicht noch einmal drauf vor alles erklärt wird und zwingend ihnen das Ergebnis zu selektieren Und dann geht das Ganze wieder nach oben.

00:21:54: Das heißt, er kriegt wirklich nur die Ergebnisse, die im Datemodell da sind.

00:21:59: und wenn du eine Frage stellst wo die Antwort nicht drin ist, dann kriegst du eine Meldung zurück und sagen hey tut mir leid kann ich dir nicht beantworten weil wir ja das ganze im datemodel nicht mit drinnen haben.

00:22:09: Das ist ja genau wichtig es für nichts hin zugelichtet werden.

00:22:11: Es gibt nur das was sich wirklich nachvollziehbar... Ich sag's einfach mal mit SQL also mit Datenmangabfragen mitteln Erzeugen kann das Ergebnis, alles andere kann nicht hinzugenommen werden.

00:22:22: Das ist ja das Entscheidende!

00:22:23: Und

00:22:23: das finde ich ist

00:22:25: ein

00:22:25: großer... Also nehmen wir die Daten nicht zum Trainieren abgeben an die Modelle.

00:22:30: Ein großer Benefit dass man sagt hey da wird nichts zu verdichtet.

00:22:34: Du kannst dir sicher sein wenn du diese Frage stellst Dass die richtigen Daten herangezogen werden und Ich finde macht so viel aus, weil das andere weißt du ja nicht.

00:22:45: wenn dann die klassische LMM hingeht und du machst sie auf dem Quelsystem X oder sonst so.

00:22:51: So oft dass er nicht genau weiß wie das Ganze funktioniert was der Unternehmenskontext ist und irgendwas dazu hinzufügt und Du hast eigentlich eine falsche Annahme.

00:23:01: Ja Genau Das ist ein häufiger Fall.

00:23:05: das Rollenrechte hatten wir gesagt Der Zugruf.

00:23:07: also ich denke auch das ist aber das Entscheidende.

00:23:10: Du kannst es ja nicht mehr aufhalten, dass die LMS Einzug finden.

00:23:14: Es geht halt nur darum... Ja du bist ja ein ganz großes Verfechter.

00:23:17: Nein aber es geht ja generell darum, man muss halt nur jetzt auch eine Architektur schaffen wo das angemessen ist.

00:23:22: Das heißt wenn ich einfach im Wild wie im wilden Westendorf zugehe und gucke, dass jeder das nutzt oder so weiter dann kommt Wildwuchs raus.

00:23:28: deswegen ist ja so ne CI-Plattform Contextual Intelligence Plattform Wichtig, die muss die Bahn vorgeben.

00:23:35: Die muss auch sagen pass auf das ist eine Datenquelle.

00:23:37: Das ist es.

00:23:38: und die ganzen Konzepte, die wir vorher immer hatten oder ja schon seit Jahren im Einsatz sind sind genau so wichtig.

00:23:43: Es wird auch weiterhin immer ein Power BI geben, das in dieser Plattform drin ist oder was doch immer ein Standardberichtswesen für all die Fragen oder KPIs, die ich einfach nur auf dem Blick haben muss.

00:23:52: aber der große Vorteil von den NMSs ist ja, ich stelle Fragen, die noch nicht richtig definiert habe oder ich tasten mich hier heran und ich würde mit Inhalten, will ich damit arbeiten?

00:24:00: Und damit das Ganze sauber funktioniert, ist halt diese Schicht, die du gerade geschrieben hast, die semantische Schicht unentbehrlicht, damit da auch nicht nur Müll daraus kommt.

00:24:09: Und vor allem das auch dann, ich weiß die Zahlen von meinem Standardreporting sind gleich mit dem was ich jetzt hier rauskriege und es sind belastbare Zahlen.

00:24:15: Ja das ist ja der wichtigste Punkt nicht dass da jemand mit dieser Information rausrennt und auf einmal sagt er aber in unserem Stahlberichtwesen was wir schon seit Jahren abgestimmt haben

00:24:23: ist diese

00:24:24: Zeitrenner woherst du die her?

00:24:26: Das muss halt sichergestellt werden.

00:24:28: und du hast einen Punkt genannt der nochmal wichtig ist sich heranzutasten.

00:24:33: also sonst müsste ich ja... Ich habe eine Idee ich möchte eine gewisse Auswertung haben muss ich sie ja genau formulieren, damit mein Berichtsentwickler oder der Dateningenieur mir das Ganze aufbaut.

00:24:45: Aber ich könnte jetzt erst mal hingehen und sagen, ich stelle erstmal für mich ein paar Fragen, die für mich relevant sind und arbeite mich erst einmal mit den Daten heran und sage dann okay, das hilft mir weiter.

00:24:55: Und dann kann ich immer noch viel gezitter hingehen, und sagen hier bitte bauten wir den Standortbericht?

00:24:59: Oder es reicht sogar dass sich dadurch Fachbereiche oder Mitarbeiterreiche, die nicht so affin sind Und die sagen, hey das ist super.

00:25:08: Diese eine Frage reicht mir einmal im Tag oder einmal in der Woche aber sie hilft mir in meinem täglichen Doing und das finde ich ist glaube ich nochmal ein großer Heber und wird noch mal das klassische BI wie ich zukünftig auch.

00:25:20: also da können wir gerne auch meine Folge machen wo jetzt also wie ich jetzt zum Beispiel die Rolle des BI-Experten sehe dass das nochmal einen ganz anderen Stellenwert hat.

00:25:30: Also wir sparen

00:25:30: auch definitiv ein weil

00:25:31: wir brauchen vielleicht zukünftlich gar nicht mehr so viele Berichte oder Dashboards ... in der Richtung.

00:25:37: Kann ich mir gut vorstellen, ob das so ist?

00:25:39: Wird man sehen weil...

00:25:41: Ja, ich glaube viel, also auf jeden Fall wird sich viel mit Hock-Reporting ändern.

00:25:44: Da gehe ich voraus!

00:25:45: Also ihr habt es ja vielleicht kann man mal direkt aus der Praxis was mit, wenn ihr war habt es hier letzte Woche ein unserer Kunden vorgestellt gerade auch der Geschäftszeitung.

00:25:54: Was hat die gesagt wo die das gesehen haben?

00:25:55: Also was war so das Feedback?

00:25:57: Haben sie das verstanden über die Themen die wir gerade gesprochen haben?

00:26:00: Ja den Verstanden definitiv.

00:26:02: Es ging ja auch vor allem darum den Zugang Also dass der Zugang einfach ist.

00:26:08: Manchmal ist es ja wirklich noch eine gewisse Blackbox, was im Hintergrund passiert.

00:26:12: Ist jetzt natürlich immer noch Arbeit der Zugangsdurch einfacher als mit Heybach Medaillets und Balkendiagramm hin und hier.

00:26:17: bitte ne prozentuale Abweichung und vielleicht brauche ich einmal in dem Jahr eine andere Auswertung.

00:26:21: aber egal und das ganze Thema ist weg.

00:26:23: Dieses leicht Gewichtige, das ist glaube ich das was vor allem im Vorteil ist.

00:26:27: Und dann haben wir auch noch das Thema.

00:26:29: Ich kriege ja auch manchmal Handlungsempfehlungen, wenn ich das sage woran liegt es denn?

00:26:33: Also schlüsst mir jetzt bitte auf und vergleichen wir das.

00:26:35: Und dann kommen wir sofort.

00:26:36: was mit?

00:26:37: hey aber auf Basis deiner Daten können wir dir sagen dass du das und das oder du solltest das und machen.

00:26:41: Das ist ja das relevante das hilft dir einfach als Bergungspartner.

00:26:45: und vor allem was sie auch wichtig fanden is die Blindenflecken rauszukriegen nämlich genau zu sehen.

00:26:50: Hey, ich kann diese Frage nicht beantworten weil mir fehlen die Lohnkosten.

00:26:54: Du willst Entdeckungsbeitrag und der Lohn-Kosten funktioniert nicht?

00:26:56: Also einfach mal aus der Luft

00:26:57: gegriffen.".

00:26:58: Dann weiß man ja okay hier lieber IT oder wer auch immer wir müssten diese Daten interieren, weil ich habe eine Fragestellung, die bezieht sich da rauf, logischerweise.

00:27:05: Die haben wir nicht.

00:27:06: Die hab' ich nicht bevor er mir fast sagt Ja und durchschnittlich in dem Bereich wo du arbeitest sind die so und so und deswegen ist Entdeckenungsbeiträglich das.

00:27:13: Du würdest dann aus diesem Format und stell mal vor du entscheidest dann für den Investment ... was das dann eigentlich für das Unternehmen bedeutet.

00:27:22: Gerne Frage, ne?

00:27:22: Deswegen ist es elementar, weil das Verständnis auf jeden Fall da ist es zugänglicher als die abstrakten Themen... ...die wir sonst hatten und deswegen glaube ich würde es auch in entsprechenden Anklungen finden.

00:27:34: Ja also zusammengefasst, was braucht eine gute CI-Plattform?

00:27:37: aus meiner Sicht brauchst du immer noch die Alp bewährte Takt so.

00:27:40: Das heißt, man braucht eine zentrale Datenbasis.

00:27:43: Die wird umso wichtiger denn je.

00:27:44: es muss historisiert sein, es muss abgestimmt sein und die Symantec muss stimmen.

00:27:48: Die Beziehungen müssen klar deklariert sein.

00:27:49: Es muss beschrieben werden was möglich ist auch ähnliches und dann halt ein Interface womit ich leicht bei einer Frage stellen kann, leichtgewichtig wie ich sie jetzt auch kennetschatten kann und dann die Power eines LMMs, einer KI zusammen mit der zentralen Datenbasist hat wirklich Sinnvoll zu kombinieren.

00:28:05: guten Kontext, ich hab belastbare Zahlen.

00:28:07: Ich habe einen Nachvollziehbaren Weg und kann da auch wirklich ein Mehrwert

00:28:10: stiften.".

00:28:11: Ja also ich denke dass sich das in diese Richtung weiterentwickeln wird und dass die Unternehmen wirklich das Thema mal aufgreifen soll.

00:28:18: Ich weiß es ist neu!

00:28:20: Ich finde diesmal wirklich kein Buzzword ist sondern es muss jeder jetzt wissen, dass es diese Kategorie gibt.

00:28:26: wenn ihr sagt hey wir würden gerne mehr erfahren wir haben im Blockbeitrag darüber gemacht.

00:28:31: Also da haben wir uns wirklich richtig viel Mühe geben, um das Thema einfach aufzulehren.

00:28:36: Bringen die Show Notes mit rein und verlinken auch das Video davon.

00:28:41: Das werden wir hier nochmal mitverlenken.

00:28:43: Sagt ihr okay, wir sind jetzt so weit und würden gerne mehr aus unseren Daten rausholen.

00:28:47: Handlungsempfehlung gerne erhalten kommt auf uns zu bringt eure Fragen mal mit.

00:28:51: Wir haben eine Testumgebung jetzt aufgebaut, die wir dafür nutzen können Und dann seht ihr mal das Potenzial von mir ist, können wir auch mal Alte, also was heißt das alte?

00:28:59: Das Alternative.

00:29:01: Daneben legen damit man auch mal erkennt, was bedeutet dass wenn man das über unserem Weg macht und über den generellen Weg, damit man es auf viel besser einordnen kann.

00:29:11: Ich finde das Thema richtig spannend und man merkt auch weil wir diese neuen Begriffe jetzt öfters in einem Videos haben oder im Podcast Auch die Bürgbeiträge, die haben extremen Zugriff.

00:29:21: Und das Keyboard gab es ja noch gar nicht!

00:29:23: Das war ja neu... Also man merkt da gibt's eine gewisse Interesse und wie gesagt kann das nur jemandem anbieten sich dann mal in das Thema mit näher zu befassen.

00:29:34: Dann würde ich sagen wie immer bis du nächstes Mal Danke fürs Touren und ihr könnt auch mal abonnieren damit der Kanal noch ein bisschen Reichweite bekommt.

00:29:44: Eine sehr gute

00:29:44: Idee.

00:29:45: Alles klar, bis zum nächsten Mal.

00:29:47: Ciao Jetzt schnell noch abspeichern und dann direkt mehr Wissensschätze finden.

00:29:54: Gemeinsam mit

00:29:54: den Datenexperten Sven Göllner

00:29:56: und Michael Jungschläger in der

00:29:58: nächsten Folge von Wertgeschätzt, der Podcast Warum Datenstrategie den Unternehmenserfolg

00:30:04: steigert?

00:30:14: Mit

00:30:14: einem Klick abonnieren

00:30:15: und keine Folge

00:30:16: mehr verpassen!