Unternehmen sind auf Daten angewiesen, aber wieviel Datenkompetenz wird eigentlich heutzutage im eigenen Unternehmen benötigt?

Swen und Michael sprechen heute in der WERTGESCHÄTZT! Podcast-Folge über den Fachbegriff „Data Literacy“, übersetzt „Datenkompetenz“ und warum dieses Thema auch einen Teil zum Unternehmenserfolg beitragen kann.

Wenn Sie mit Daten arbeiten, sollte das Ziel immer sein: Was kann ich mit meinen Daten machen? Wie kann ich sie monetarisieren? Denn ohne Daten keine Digitalisierung.

Aber wie schaffe ich das?

Um ein erfolgreiches, datengetriebenes Unternehmen aufzubauen, benötige ich von der IT bis hin zur Geschäftsführung eine gewisse Datenkompetenz. Denn fehlt diese, können unter Umständen die Unternehmensdaten falsch interpretiert und falsche Rückschlüsse gezogen werden.

Welche Abteilungen sollten Sie hierfür in ihrem Unternehmen aufbauen?

Um ein System entsprechen einzubinden, ist die IT-Abteilung Ansprechpartner No.1. Der Fachbereich erteilt die Vorgabe, wie er die Daten nutzen möchte. Diese Vorgaben gibt er dann weiter an den BI-Experten. Das Datenkompetenz-Sahnehäubchen wäre natürlich der Aufbau eines Competency Center, ein Team innerhalb ihres Unternehmens, das für alle Anliegen rund um Business Intelligence verantwortlich ist.

Ein Fokus auf das Thema Datenkompetenz hat nur Vorteile: es ist leichter neue Geschäftsfelder zu erschließen und sich dadurch einen Wettbewerbsvorteil zu erschaffen. Dabei müssen Sie nicht zwangsläufig neue Mitarbeiter einstellen, vielleicht haben Sie Mitarbeiter in den eigenen Reihen, die Zahlen & Auswertungen lieben und die sie entsprechend fördern können. Oder Sie entscheiden sich für ein Software-System, welches Sie als Endanwender ganz einfach selbst nutzen können, ohne sich einen neuen Fachbereich aufzubauen.

Unser Fazit lautet, sich eine Datenkompetenz im Unternehmen auf- bzw. auszubauen und unbedingt über eine Automatisierung der Datenerfassung (mittels Sensoren) nachzudenken.

Wie man es nicht machen sollte, zeigt übrigens dieses Praxisbeipiel mit der provokanten Fragestellung: „Was haben bequeme Turnschuhe & Excel gemeinsam?“ „Wer besser läuft, kann schneller die Energiedaten manuell im Unternehmen aufnehmen und in sein Excel übertragen.“ Es werden also in den Unternehmen immer noch Mitarbeiter regelmäßig „abgestellt“, über das Betriebsgelände zu flitzen und Grunddaten manuell aufzunehmen.

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Michael plaudert heute aus dem Projekt-Nähkästchen und erzählt uns von einem klassischen BI-Projekt, warum er so geschockt war und auf was man bei einem Business-Intelligence-Projekt besonders achten sollte.

Wir stellen uns ein klassisches BI-Projekt vor: die gesamte IT-Architektur wird modernisiert und das Projekt auf 5 Jahre angelegt. Das Projekt war relativ weit fortgeschritten und nun sollte der Core zwischengetestet werden. Das Problem war, WIE der Core getestet wurde. Manche Modelle ufern so aus, dass man sie theoretisch noch nicht mal mehr auf einen DIN A0 – Ausdruck plotten könnte.

Vorab bekam der Mitarbeiter zwar einen 4-stündige Crashkurs in SQL und sollte die Daten damit prüfen. Wenn ich aber diesen Core nicht richtig prüfe, können sich u.a. Bestellungen verdoppeln oder andere eklatante Fehler in der späteren Datenauswertung ergeben. Ein Schock für Michael.

Nicht nur, dass die Datenauswertung auf wackeligen Beinen stand, zudem fühlte sich der Mitarbeiter hilflos, denn obwohl er sehr technik-affin war, hat ihn diese Aufgabe überfordert, denn er musste letztendlich für die Richtigkeit der Daten „seinen Kopf hinhalten“.

Und wer „controllt“ am Ende des Tages den Controller selbst!?

Das Wichtigste bei der Datenintegration und dem Aufbau von Datenmodellen ist die Automatisierung. Automatisierte Daten stehen viel schneller zur Verfügung. Die manuelle Vorgehensweise dauert ewig lange, denn man testet sich fröhlich durch jede Schicht – und auch selbst wenn der Core abgestimmt ist, bedeutete es nicht, dass am Ende auch die richtigen Daten „herauskommen“.

Unsere Empfehlung lautet daher: Nicht erst sämtliche Daten anzubinden. Arbeiten Sie automatisiert, agil & iterativ und achten Sie auf eine Datenkultur im Unternehmen. Lassen Sie unbedingt Rollenkonzepte mit einfließen und das Wichtigste: achten Sie bei der Software-Auswahl stark auf Automatisierung.

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Ob Empfehlungen in Online-Shops, die automatische Gesichtserkennung in Fotos, „Alexa“ oder „Siri“ – Im Alltag begegnen wir ständig sogenannter Künstlicher Intelligenz.

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Aber auch im Rahmen der Digitalisierung, mit der sich mittlerweile viele Unternehmen beschäftigen, taucht der Begriff „Künstliche Intelligenz“ immer häufiger auf. Künstliche Intelligenz – kurz KI – ist nur möglich mit einer guten Datenbasis, denn diese bildet das Fundament für KI und Machine Learning.

Aber wie bereite ich meine Daten am besten für das Thema Künstliche Intelligenz auf?

Man stelle sich eine Pyramide vor: unten ist meine Datenbasis und ganz oben steht das Thema Machine Learning.

Aber wie gelange ich eigentlich dorthin?

Stufe 1: Auf der untersten Stufe meiner Pyramide befindet sich die Basis und damit die Fragestellung „Wie erfasse ich die Daten und wo erfasse ich sie sinnvoll“?
Was sind meine Rohdaten, was sind meine öffentlichen Daten (z.B. Wetterdaten) oder verwende ich bezahlte Daten? Wie können die Daten ggfs. erzeugt werden und müsste ich dafür Sensorik (z.B. in der Produktion) einsetzen.

Stufe 2: Welche Daten möchte ich erheben, wann möchte ich sie erheben und wo will ich die Daten speichern?
Was bekomme ich inhaltlich aus meinem „Datensilo“? Für das Thema Künstliche Intelligenz benötige ich eine große Datenbasis. Aber wo speichere ich meine strukturierten oder unstrukturierten Daten? Welche Dateiformate oder Metadaten müssen ggfs. erzeugt werden?
Sobald man die Daten auswerten oder analysieren möchten, sollten sie an einen zentralen Ort überführt werden.

Stufe 3: Wenn beide Stufen erfolgreich umgesetzt wurden, können auf dieser Basis bereits Analysen und Auswertungen erstellt werden.
Im Normalfall überprüft der Data Scientist manuell die Daten auf Fehler. Es wäre eine große Verbesserung, wenn Daten automatisiert und vor allem fehlerfrei generiert werden könnten.

Stufe 4: Ich reichere meine Daten an und entscheide mich für ein Machine Learning Modell
Das bedeutet, ich „label“ meine Daten: Das funktioniert zum Beispiel in der Bilderkennung schon sehr gut z.B. werden dort Bilder von z.B. Äpfeln und Apfelsinen manuell markiert um die Künstliche Intelligenz weiter zu trainieren.

Es gibt verschiedene Modelle für machine Learning – dazu sollte man sich vorab fragen, ob ich ein neuronales Netz oder ggfs. andere Infos für mein Modell benötige? Man kann aber auch fertige Machine Learning Modelle nutzen (Facebook, Google oder Azure). Wichtig ist, diese vorab zu testen, um sich dann für ein Modell zu entscheiden, welches zu seinen Anforderungen passt.

Stufe 5: Das Machine Learning Modell wird jetzt gefüttert und trainiert
Die Daten und Ergebnisse aus meinen Machine Learning Rhythmus mache ich für alle nutzbar und füttere mit den gewonnenen Daten mein Modell. Mit diesen Ergebnissen wiederum, können u.a. neue Geschäftsmodelle oder Ideen generiert werden.

Fazit: Überspringen Sie bitte keine der oben genannten Stufen – es ist zwar aufwändiger, aber man muss diesen Weg gehen, um die besten Ergebnisse beim Machine Learning zu erzielen. Finden Sie zusätzlich noch einen geeignete Low Code Plattform, die ihnen die Daten automatisiert aufbereitet, denn manuell zu programmieren ist nicht mehr zeitgemäß. So schaffen Sie beste Voraussetzungen für das Thema Künstliche Intelligenz.

Wir erklären in einer Doppelfolge unter anderem das Thema Smart Metering und sprechen dieses Mal zu dritt: mit Andreas Hochstein (Energieberater), Gerhard Radtke (IoT Consultant) und Swen Göllner.

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Heute sprechen unsere bimanu Geschäftsführer Swen Göllner und Michael Jungschläger über das Thema Monatsabschluss. Aber warum kommt es eigentlich so oft zu stressigen Situationen bei diesem Thema?

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Mit Philipp Noack von Culligan Deutschland GmbH sprechen wir, wie ein modernes Controlling im Mittelstand aufgebaut werden muss und wie Culligan seine Controlling-Prozesse mithilfe eines modernen Business Intelligence Systems in kurzer Zeit digitalisiert hat.

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Heute diskutieren unsere bimanu Geschäftsführer Swen Göllner und Michael Jungschläger über die Einführung von Künstlicher Intelligenz im Mittelstand und kommen bei dem Thema auf keinen gemeinsamen Nenner.

Michael ist der Meinung, dass KI ein richtiger Gamechanger für den Mittelstand ist – diese Aussage bringt Swen aber so richtig in Rage: Seiner Meinung nach sieht der Mittelstand nur das „Endprodukt“, aber gar nicht die Arbeit, die im Vorfeld erledigt werden muss. Es dauert nämlich Jahre bis die entsprechende Datengrundlage geschaffen ist, um z.B. eine vorausschauende Wartung durch KI zu ermöglichen.

Aber was genau hindert eigentlich die KMU’s am Einsatz von KI? Laut einer Umfrage von Deloitte steht an erster Stelle der Kompetenzmangel in den Unternehmen. Dabei hat der Mittelstand oftmals schlichtweg keine Kapazitäten oder verfügt nur über eine kleine IT-Abteilung. 52% geben Hürden bei der Implementierung an und 28% haben zum Beispiel gar keinen passenden Business Case.

Künstliche Intelligenz also auf „Biegen und Brechen“ einzuführen, nur damit man sich mit „KI-Federn“ schmücken kann, ist also Unsinn – aber wenn man bereit ist, den – anfangs anstrengenden - Weg zu gehen, kann man sich durch KI natürlich auch Arbeit erleichtern, vor allem beim Automatisieren und Beschleunigen von Prozessen. Aber auch die Qualitätssicherung mittels Künstlicher Intelligenz ist ein nicht zu unterschätzender Faktor, der für die Einführung von KI spricht.

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Mit Jörg Demtröder von Wichelhaus & Co. Maschinenfabrik sprechen wir über Fernwartungen der Anlagen, künstliche Intelligenz, Aftersales-Modelle durch den Einsatz von Daten und wie eine kleine Idee es zu RTL ins Fernsehen schaffte.

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