KI-Technologie kann die Art und Weise, wie Unternehmen heute arbeiten, verbessern. Nachdem Menschen und Unternehmen eine Weile die Möglichkeiten der generativen KI erkundet haben, sehen Sie jetzt das Potenzial Effizienz, Produktivität, Qualität, Innovation und mehr zu verbessern. Vor allem, wenn es um folgendes geht:

• Automatisierung von Aufgaben
• Optimierung von Prozessen
• Verbesserung der Entscheidungsfindung

Um die Skalierungsbarrieren zu überwinden, benötigen Unternehmen Hilfe bei der Übersetzung der Geschäftsziele in eine wertvolle, datengesteuerte Strategie mit KI Anwendungsfällen.

Die Einführung von KI bringt Herausforderungen mit sich

Neben den typischen Fragen, die mit der Entscheidung für den Einsatz von KI-Technologie in Unternehmen einhergehen, wie zum Beispiel:

• Wie kann ich die sinnvollen Anwendungsfälle identifizieren?
• Wie kann ich die Qualität und Verfügbarkeit meiner Daten verbessern?
• Wie kann ich meine Lern- und Innovationsfähigkeit verbessern?

Generative KI kann auch einige Herausforderungen und Risiken für die Datenstrategie mit sich bringen, wie unter anderem die Gewährleistung der Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Ethik der generierten Daten oder Inhalte; Schutz des geistigen Eigentums und der Privatsphäre der Datenquellen; Bewältigung der Komplexität und Unsicherheit des generativen Prozesses; und die Abstimmung der generativen Ergebnisse mit dem Unternehmenszielen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, finden Sie hier unsere 3 wesentlichen Punkte, auf die Sie sich konzentrieren sollten, um die Risiken anzugehen:

1. Lassen Sie sich von der Wertschöpfung leiten: Konzentrieren Sie sich darauf, welchen Wert Sie mit generativer KI für Ihr Unternehmen schaffen möchten, und nicht darauf, was Sie damit tun können.
2. Konzentrieren Sie sich auf die wichtigsten Punkte des Datenlebenszyklus: Stellen Sie eine hohe Qualität aller Daten während ihres gesamten Lebenszyklus sicher.
3. Planen Sie mehrere Überprüfungspunkte: Verwenden Sie sowohl menschliche als auch automatisierte Methoden, um die Qualität aller Daten sicherzustellen.

Wie kann ich mit generativer KI beginnen?

Hier kommen unser Kollaborationswerkzeug Generative KI Canvas ins Spiel. Das Generative KI Canvas ist ein kostenloses Framework, das von Datentreiber in Zusammenarbeit mit der Foundation Factory entwickelt wurde.

Es hilft Ihnen, die Möglichkeiten der generativen KI auszuloten, indem es drei Ansatzpunkte als Inspirationsquelle bietet:

• Eingabe
• Funktion
• Ausgabe

Bei der Eingabe kann es sich um alle Arten von Daten handeln, über die Sie verfügen oder auf die Sie zugreifen können, zum Beispiel Text, Bilder, Audio, Video oder Code. Bei der Funktion kann es sich um eine beliebige Aktion handeln, die eine generative KI für die Eingabedaten ausführen kann, wie unter anderem Extraktion, Filterung, Anonymisierung, Verbesserung, Erkennung, Vorhersage, Zusammenfassung, Erklärung oder Transformation. Die Ausgabe kann jede Art von Inhalt sein, den Sie oder Ihre Kunden als Ergebnis des generativen KI-Prozesses wünschen.

Lerne Afke Schouten kennen, unsere Beraterin für KI-Strategie

Afke Schouten, eine unserer erfahrenen Expertinnen bei Datentreiber, definiert ihre Mission wie folgt

“Ich habe es mir zur Aufgabe gemacht, Unternehmen dabei zu helfen, mit KI einen echten Mehrwert zu schaffen.”

Ihr Hauptziel ist es, Stakeholder auf allen Ebenen, von Vorstandsmitgliedern bis hin zu Datenwissenschaftlern, mit den notwendigen Kenntnissen und Fähigkeiten in den Bereichen KI und KI-Management auszustatten, die sie benötigen, um einen Mehrwert für ihr Unternehmen zu schaffen.

Sie ist eine erfahrene Datenwissenschaftlerin, Unternehmenstrainerin und Hochschuldozentin. Sie führt Sie durch die Herausforderungen und Chancen, die KI mit sich bringt, und hilft Ihnen, Ihre Ziele in eine KI-Strategie für Ihr Unternehmen zu übersetzen.

Folgen Sie Afke auf LinkedIn

Wir ebnen den Weg zu Ihrer KI-Datenstrategie

Wenn die Canvas Methodik neu für Sie ist oder Sie Unterstützung bei der Integration von KI-Anwendungsfällen in Ihrem Unternehmen benötigen? Gerne begleiten wir Sie bei der Planung und Umsetzung einer erfolgreichen datengetriebenen KI-Datenstrategie für Ihr Unternehmen. Wir stellen auch die Werkzeuge und Methoden zur Verfügung, die Ihre Mitarbeiter in die Lage versetzen, KI-Initiativen eigenständig voranzutreiben.

Erinnern Sie sich, was Sie am 30. November 2022 gemacht haben? Für viele war es der „iPhone-Moment der Künstlichen Intelligenz“: die Firma OpenAI veröffentlichte die erste Version ihres Chatbots ChatGPT und machte damit eine Generative KI einer breiten Öffentlichkeit verfügbar – so wie Apple mit dem iPhone das Zeitalter der Smartphones einläutete. Doch der Erfolg von ChatGPT ist sogar noch beachtlicher als der des iPhones: Innerhalb von fünf Tagen meldeten sich eine Millionen Nutzer:innen an und bereits zwei Monate später waren es 100 Millionen Nutzer:innen. Damit war ChatGPT die am schnellsten wachsende Applikation aller Zeiten.

Was ist Generative KI?

ChatGPT ist jedoch nur ein Exemplar einer neuen Kategorie von KI-Anwendungen: der Generativen KI. Bisherige KI-Systeme sind ausschließlich analytisch: sie zerlegen riesige Datenmengen und finden in den Daten relevante Informationen. Ein Beispiel ist die Erkennung von Personen in Videodaten.

Im Unterschied zur analytischen, ermöglicht die generative KI, neue Inhalte zu generieren, also beispielsweise Videos von einer bestimmten Person. Dazu analysieren maschinelle Lernverfahren sehr viele Trainingsdaten – bei ChatGPT waren es laut eigener Aussage des Chatbots 570 GB Textdaten – und erstellen hieraus ein so genanntes „Foundation Model“. Das zugrundeliegende Modell von ChatGPT nennt sich „GPT“ (für „Generative Pre-trained Transformer“).

Dieses Modell dient als Grundlage, um sehr viele verschiedene Aufgaben zu erfüllen: Texte zusammenzufassen, Fragen zu beantworten oder gar Gedichte zu schreiben. Andere KI-Systeme sind hingegen auf Bild- & Video-Daten spezialisiert: so generiert DALL-E realistische Fotos und Bilder im Stile bekannter Künstler:innen. Dies ermöglicht neue Anwendungsfälle wie beispielsweise Fake Videos, denen unter anderem Politiker:innen immer häufiger zum Opfer fallen. Doch Generative KI bereitet nicht nur Probleme – sie schafft auch neue Möglichkeiten, insbesondere für Unternehmen.

Was ist der Generative KI Canvas?

Um diese Möglichkeiten zu erkunden, hat Datentreiber in Zusammenarbeit mit der Foundation Factory einen Canvas entwickelt: den Generative KI Canvas. Als visuelles Kollaborationswerkzeug ist der Generative KI Canvas ein Teil des Datenstrategie-Designkits und folglich unter einer Creative Commons-Lizenz frei sowie kostenlos verfügbar. Interdisziplinäre Teams bestehend aus KI-, IT- & Fachexpert:innen können den Canvas verwenden, um in einem gemeinsamen Workshop Anwendungsideen für Generative KI zu entwickeln – zum Beispiel im Rahmen eines Data Thinking-Workshops mit der Methode des Datenstrategie-Designs oder in einem AI Use Case Ideation Workshop (mehr dazu am Ende des Beitrags).

Sie können den Canvas als PNG– oder PDF-Datei herunterladen und selbst ausdrucken oder auf einem virtuellen Whiteboard verwenden. Alternativ können Sie bei Stattys eine vorgedruckte Version auf synthetischem Papier im DIN A0-Format bestellen. Alle Versionen sehen gleich und zwar wie folgt aus:

Die Anwendung des Canvas ist schnell erklärt und gelernt:

• Auf der linken Seite unter Eingabe listen Sie Ihre verfügbaren Datenquellen auf und unterscheiden dabei nach Datenart. Diese Daten dienen der Generativen KI als Eingabe, um eine Ausgabe zu generieren.
• Auf der rechten Seite unter Ausgabe sammeln Sie Ideen, was eine Generative KI an Inhalten auf Basis der Eingabe generieren könnte und von dem Unternehmen oder seinen Kunden gewünscht ist.
• In der Mitte unter Funktion überlegen Sie sich, welche Funktionen eine KI auf der Eingabe ausführen könnte bzw. müsste, um die jeweiligen Ausgaben zu erzeugen. So lassen sich die möglichen KI-Operationen grob in Kategorien wie Erkennung & Vorhersage oder Umwandlung & Übersetzung einteilen und auch beliebig kombinieren.

Die Kategorien unter Eingabe, Funktion und Ausgabe dienen als Inspirationsquelle und im Text auf dem Canvas (PNG mit Text, PDF) finden sich weitere Informationen dazu.

Was kann ich mit dem Generative KI Canvas machen?

Um das Potential der Generativen KI und den Einsatz des Generative KI Canvas zu verstehen, finden Sie im Folgenden einige Beispiele. Um die Beispiele zu erstellen, haben wir Miro verwendet – eine bekannte Software für virtuelle Whiteboards. Sie können die Beispiele in Miro einsehen, ohne sich dafür bei Miro anmelden oder die Software herunterladen zu müssen.

Beispiel 1 von 6

Wir fangen mit einem einfachen Beispiel an: unser fiktives Unternehmen, die Sad HiPPO Company, hat jede Menge Software-Code programmiert – aber kaum dokumentiert. Hier kann eine Generative KI wie ChatGPT helfen, indem sie die Dokumentation zu dem Code erstellt:

Beispiel 2 von 6

Eine KI könnte auch mehrere Funktionen erfüllen, also Operationen auf den Eingabedaten hintereinander ausführen. So könnte die Sad HiPPO Company eine KI-Lösung verwenden, um Bilder zu anonymisieren:

Beispiel 3 von 6

Ein KI-System kann mehrere Ausgaben auf denselben Eingaben erzeugen, indem es verschiedene Funktionen ausführt. Auf Basis von Zeichnungen von Gebäuden könnte die Sad HiPPO Company erstens fotorealistische Bilder erzeugen und zweitens ein 3D-Modell des Gebäudes erstellen. Das Ergebnis eines Brainstormings mit dem Canvas sähe dann so aus:

Beispiel 4 von 6

Auch lassen sich verschiedene Eingabe kombinieren, um zum Beispiel „Fake-Videos“ zu generieren:

Ein realistischer Anwendungsfall für solche Fakes ist, dass die Sad HiPPO Company die Identität der Personen auf den Videos schützen möchte.

Beispiel 5 von 6

Ihrer Fantasie bei der Entwicklung von Anwendungsideen sind keine Grenzen gesetzt: der Generative KI Canvas ermöglicht es, auch komplexe Funktionen abzubilden, wie zum Beispiel eine KI für die Bildbearbeitung per Texteingabe:

Beispiel 6 von 6

Und selbst sogenannte multimodale KI-Lösungen sind denk- bzw. designbar. Eine multimodale KI ist in der Lage, verschiedene Datenmodalitäten (Datenarten) zu verarbeiten und auszugeben. Das folgende Beispiel stammt aus einem Demonstrationsvideo für GPT-4 und zeigt wie GPT aus einer Strichzeichnung einer Website den passende Code und Bilder generiert:

Wie lege ich mit dem Generative KI Canvas los?

Speziell für Unternehmen haben die AI Foundation und Datentreiber ein kurzweiliges Workshop-Format entwickelt: im Rahmen einer vierstündigen Generative AI Use Case Ideation identifizieren wir zusammen mit Ihnen und Ihrem Team die für Ihr Unternehmen relevanten Anwendungsfälle und bestimmen das Nächst-Beste-Projekt, um den Nutzen Generativer KI für Ihr Unternehmen zu demonstrieren. Der Workshop kann Onsite in Ihren Räumlichkeiten oder Online zum Beispiel in Miro stattfinden.

Unsere zertifizierten Expert:innen führen Ihr Team sicher und zielgerichtet durch die Agenda:

1. Der Workshop startet mit einem Impulsvortrag des bekannten KI-Experten Prof. Dr. Peter Gentsch zu den Chancen & Risiken Generativer KI.
2. An interaktiven Beispielen mit ChatGPT, DALL-E & Co. lernen Sie dann praktisch die Potentiale Generativer KI kennen.
3. Anschließend analysieren wir gemeinsam Ihr Geschäftsmodell bzw. Ihre kritischen Geschäftsprozesse oder fokussieren auf die Bedürfnisse Ihrer Kunden.
4. Um dann Anwendungsideen für Generative KI zu kreieren – unter der Anleitung der Datentreiber:innen.
5. Schließlich bewerten wir die Anwendungsfälle nach Kosten-Nutzen-Relation und wählen das Nächst-Beste-Projekt aus.

Bei der Umsetzung des Projekts stehen Ihnen die AI Foundation und Datentreiber selbstverständlich auch mit Rat und Tat zur Seite. Wir stehen Ihnen gerne für ein persönliches Gespräch zur Verfügung.

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Boyan Angelov ist nicht nur Data Strategist, sondern auch erfolgreicher Autor und Datenstrategie-Berater. Wir treffen Boyan in einem Restaurant in Berlin. Während wir unser Essen genießen, führen wir ein kurzes, aber spannendes Interview mit dem absolut sympathischen „Daten-Nerd“.

Wer bist du und was machst du?

Mein Name ist Boyan Angelov. Ich bin Autor, Data Strategist und Berater für Datenstrategie. Ursprünglich stamme ich aus Bulgarien, jetzt lebe ich in der Nähe von Berlin.

Ich habe in Bremen Biologie studiert und bin dann über die Biochemie zur Bioinformatik gekommen. Dort habe ich auch meine jetzige Frau kennengelernt und wir haben sehr früh eine Familie gegründet. So habe ich vor neun Jahren frisch mit Master in der Tasche angefangen als Data Scientist und Datenstratege zu arbeiten. Um meinen Doktor zu machen hatte ich keine Zeit. Wie sagt man so schön: „Wir waren jung und brauchten das Geld.“

Meine Fähigkeiten konnte ich bei verschiedenen Berliner und Amsterdamer Start Up-Unternehmen einbringen und wurde später CTO (Chief Technology Officer). Eine wertvolle Erfahrung bei der ich viel über Menschen gelernt habe und meine Führungskompetenzen steigerte.

Wann waren deine ersten Berührungspunkte mit Datentreiber?

Ich habe in Miro einen Workshop für Datenstrategie gegeben und Martin Szugat hat dazu etwas kommentiert. Miro ist ein Online-Kollaborations-Werkzeug, von dem ich schon länger sehr begeistert bin. Wir kamen ins Gespräch und ich lernte die Datentreiber-Methode des Datenstrategie-Designs kennen. Die Methode hat mich von Anfang an total begeistert, weil sie dem Strategen ein praktisches Werkzeug an die Hand gibt, mit dem die Erstellung einer Datenstrategie absolut logisch und fast schon einfach wird.

Was ist das Beste an der Datenstrategie-Design-Methode?

Die Canvas sind egal ob in print oder eben online beispielsweise in Miro genutzt absolut einmalig. Dazu kommt, dass alles in einer Creative Commonce Linzenz für jeden frei verfügbar ist. Klar, wir müssen Datentreiber als Quelle angeben, aber das ist auch schon alles. Die Methode wird immer weiterentwickelt und jeder kann sie nutzen. Noch viel mehr Menschen auf der ganzen Welt sollten diese Methode kennen und erlernen.

Ende Januar erschien dein zweites Buch „Elements of Data Strategy“. Willst du uns ein wenig über die Entstehung erzählen?

„Ich wünschte, ich hätte dieses Buch gehabt, als ich anfing, und ich hoffe, es hilft einer neuen Generation von Datenstrategen!“ – Boyan Angelov (Autor, Data Strategist & Consultant)

Als ich anfing, als Berater Datenstrategien für Unternehmen zu entwerfen gab es noch nicht viel Lektüre dazu. Es gab einige Bücher, aber die hatten meist keine Methode und nach dem Lesen, war man auch nicht schlauer als vorher. Eigentlich habe ich dieses Buch geschrieben, weil ich mir selbst ein solches gewünscht hätte, als ich anfing in diesen Bereich zu arbeiten. Kritische Stimmen könnten sagen, dass ich selbst nicht viel Erfahrung vorzuweisen habe. Jedoch stellen die Interviews mit sehr erfahrenen Experten der Data-Szene den Kern des Buches da. Es findet sich in dem Buch nicht nur meine eigene Erfahrung, sondern sehr viel geballte Superpower von Größen wie Nicolas Averseng, Noah Gift, June Dershewitz u. v. m. Ein Highlight ist das Interview mit Datentreiber Martin Szugat. Er bringt hier viel von seiner jahrelangen Erfahrung als Datenstrategie-Berater mit ein. Außerdem beschreibt das Buch alle gängigen Methoden und erklärt diese für den Leser / die Leserin.

Wie lange hast du dafür gebraucht?

Das Buch war in 1,5 Jahren bereits fertig. Wie gesagt, ich hatte es mir immer gewünscht so ein Buch zu haben und viele Elemente bereits vorbereitet. Am Ende wurden es doch über 300 Seiten. Ich habe das Buch im Eigenverlag gedruckt. So bin ich maximal flexibel und habe alles selbst in der Hand.

Für wen hast du dieses Buch geschrieben?

Die Zielgruppe des Buches sind nicht die Menschen auf der technischen Seite und auch nicht die auf der Business-Seite. Eigentlich genau die dazwischen, die übersetzten und vermitteln zwischen beiden Welten, wie auch wir Berater das tun.

Was treibt dich persönlich an?

Ich genieße das Leben mit meiner Frau und unseren drei Kindern im Berliner Outback. Fernab vom Trubel der Großstadt lässt es sich gut aushalten. Die Kids sind 9, 6 und 4 Jahre alt. Das ist schon manchmal wie ein kleiner Kindergarten zu Hause.

Letzte Frage: Erkläre deinen Kindern, was ein Data Scientist oder Datenstratege den ganzen Tag macht?

Ich mache etwas mit Robotern. Ich bringe denen was bei, was die dann können. Wie ihr, lernen die Roboter immer dazu und erlangen so Tag für Tag neue Fähigkeiten.

Vielen Dank für dieses wunderbare Interview.

Titel: „Elements of Data Strategy: A Framework for Data and AI-Driven Transformation”

Zielgruppe: CDO, CTO, Head of Data & Unternehmensberater

Thema: Ein Werkzeugkasten für alle Datenstrategen. Das Buch “Elements of Data Strategy” definiert die benötigten Komponenten, ihre Beziehungen und die Pläne für die Durchführung der erforderlichen Aktivitäten.

Autor: Boyan Angelov (LinkedIn)
Sprache: Englisch
Seiten: 334

Preis:
19,70 € (bei Amazon als Taschenbuch)
20,99 € (bei Amazon als Kindle Edition)

In Kürze: Ein praktischer Werkzeugkasten, der alle benötigten Komponenten, Beziehungen und Pläne für die Durchführung und Erstellung einer Datenstrategie aufzeigt.

Im Detail: „Elements of Data Strategy“ definiert die benötigten Komponenten, ihre Beziehungen und die Pläne für die Durchführung der erforderlichen Aktivitäten. Das 3D-Modell – Due Diligence, Design und Delivery – bildet den Kern. Diese drei Phasen gewährleisten, dass die Datenstrategie fundiert, vollständig und einsatzbereit ist. Interviews mit weltweit führenden Vertretern von Unternehmen wie Amazon, Publicis Sapient, Duke University, Deloitte und anderen bieten zusätzliche Anhaltspunkte für die Datenstrategie.

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Der Weg zur Datenstrategie

In allen Branchen ist der digitale Wandel mittlerweile angekommen. Daten gehören zu den wichtigsten Unternehmensressourcen. Wenn Sie Daten richtig analysieren und vor allem die richtigen Daten analysieren, erhalten Sie wichtige Erkenntnisse für Ihre Geschäftsentscheidungen.

Um Daten also gewinnbringend im Unternehmen zu nutzen, braucht es eine fundierte Datenstrategie. Digitale Kompetenzen und geschulte Mitarbeiter:innen sind dabei der entscheidende Faktor für den wirtschaftlichen Erfolg.

Die von uns entwickelte Methode des Datenstrategie-Design​s setzen wir schon seit vielen Jahren erfolgreich in unseren Beratungsprojekten ein. Es handelt sich dabei um eine visuelle Innovationsmethode basierend auf dem Design Thinking-Ansatz. Mithilfe der sogenannten Canvas (visuelle Kollaborationswerkzeuge) können Sie Ihre Datenlandschaft erkunden, relevante Anwendungen identifizieren und einen Plan zur Steigerung Ihres analytischen Reifegrades entwickeln.

Methode lernen

In unseren offenen Fortbildungen erlernen Sie die Methode des Datenstrategie-Designs. Außerdem erfahren Sie viel Wissenswertes aus der Praxis unserer Kund:innen. Nach unserem Seminar wird es Ihnen möglich sein, selbstständig Ihre Datenstrategie zu entwickeln und umzusetzen. Alle von uns verwendeten Canvas-Werkzeuge sind Open Source, also frei und kostenlos verfügbar.

• Beim Seminar “Data Strategy & Culture” lernen Sie alles über die Möglichkeiten von datengetriebenen Geschäftsmodellen und -prozessen. 
• Das “Data Design Thinking” Seminar eignet sich als Aufbauseminar zu “Data Strategy & Culture” und zeigt Ihnen, wie Ihr Unternehmen mit Hilfe der Datenstrategie-Design-Methode erfolgreiche Data Science & Analytics-Projekte identifizieren, konzipieren und realisieren kann.  
• Im Seminar “Data Business Consulting” sind Sie genau richtig, wenn Sie bereits fundierte Kenntnisse im Bereich Analytics und Data Science haben und bereits mit unserer Methode vertraut sind. Wir zeigen Ihnen das richtige Werkzeug, um zusammen mit Ihrem Team oder Ihren Kunden datengetriebene Geschäftsmodelle und -prozesse zu entwickeln.

Unsere Termine

Präsenztermine in den Bergen

Uns zieht es wieder in die Berge und Sie laden wir dazu ein dabei zu sein. Wir bieten Präsenzseminare als 2-tägiges Seminar im Bayerischen Voralpenland in Weilheim i.OB an. 

15.-16.05.2023: Einsteiger-Seminar: Data Strategy & Culture
19.-20.06.2023: Aufsteiger-Seminar: Data Design Thinking
18.-19.09.2023: Fortgeschrittenen-Seminar: Data Business Consulting

Online-Trainings

Bereits Anfang des Jahres haben wir die Trainings wieder als Online-Trainings für Sie geplant. Diese finden jeweils an fünf Freitagen von 10 bis 15 Uhr (plus Hausaufgebentermin) statt.

20.01.|27.01.|03.02.|10.02.|17.02.|2023: Online-Training: Data Design Thinking
21.04.|28.04.|05.05.|12.05.|19.05.|2022: Online-Training: Data Business Consulting
06.10.|13.10.|20.10.|27.10.|10.10.|2023: Online-Training: Data Strategy & Culture
17.11.|24.11.|01.12.|08.12.|15.12.|2023: Online-Training: Data Design Thinking

In-House-Schulungen mit Datentreiber 

Alle Seminare bieten wir als individuelle Online-, Onsite- und Offsite-Veranstaltungen für Ihr Unternehmen an. Die Mitarbeiter lernen die wichtigsten Methoden und Werkzeuge kennen, um selbstständig die Unternehmensdaten gewinnbringend zu verwerten. Gerne erstellen wir Ihnen ein Angebot.

Berufsbegleitendes Online-Training 

Wir bieten aktuell gemeinsam mit unserem Partner Stackfuel berufsbegleitende Erweiterung Ihrer Datenkompetenz über die Membership-Lernplattform an. Die Inhalte zu Data Literacy, AI Literacy, Data Driven Management, AI Driven Management, Data Storytelling & weitere stehen Ihnen zeit- und ortsunabhängig zur Verfügung. Ein Einstieg ist laufend möglich. Wenn Sie oder Ihre Mitarbeiter daran Interesse haben, können wir Ihnen spezielle Datentreiber-Konditionen anbieten. Das Kontingent ist limitiert. Schreiben Sie uns, um mehr Informationen zu erhalten.

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Januar 2022

Wie finde und wähle ich den besten KI-Anwendungsfall in der Prozess- und Fertigungsindustrie? Martin Szugat gibt Ihnen in der Industrial AI Academy von NNAISENSE zu diesem Thema Hilfestellung. Kostenlosen Zugang können Mitarbeitende der Fertigungsindustrie per E-Mail an Ralf Haller erfragen.

Februar 2022

Voll Stolz und Freude zertifizierten wir im Januar und Februar weitere Datenstrategie-Berater:innen nach der Methode des Datenstrategie-Designs. Die Expert:innen begleiten unsere Kunden mit unserer einheitlichen Methode, gemeinsamen Werten und jeder mit ganz besonderen Spezialisierungen.

März 2022

Pierre-Philippe Mathieu und Mitarbeiter:innen der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) gaben beim Data Brain Meetup einen Überblick über die aktuellen Erfolge und Herausforderungen von KI für Weltraumanwendungen und stellten einige methodische Anwendungsfälle vor.

Datentreiber Martin Szugat war zu Gast beim 2nd International Summit for Industrial AI Applications unseres Partners NNAISENSE. Die Veranstaltung fand bereits zum zweiten Mal erfolgreich remote statt und Martin hielt dort einen Vortrag mit dem Titel: “How to Find Industrial AI Business Cases”.

Ein Jahr erfolgreich ist unsere Marketing-Managerin Catarina Gryska bei Datentreiber. Viele wertvolle Momente liegen hinter ihr. Sie ist stolz darauf, eine Datentreiberin zu sein. Im Interview beschreibt sie ihre Erfahrungen und persönlichen Highlights im ersten Jahr in der Position.

April 2022

Erfolgreiche KI-Anwendungen benötigen eine hohe Datenqualität, die wiederum setzt eine klare Datenstrategie voraus. Wie unternehmensweite Datenstrategien zu erfolgreichen KI-Projekten führen, verrät Ihnen Martin Szugat im Artikel Planungssache des iX-Magazins des Heise Verlags.

Martin Szugat hielt beim KI-Meetup in Frankfurt einen Vortrag, wie man erfolgreiche KI-Produkte entwirft. Anschließend gab Gabriela Cortes von Amazon Einblicke in die Welt von Alexa. Das AI Meetup wird vom AI Lab der Frankfurt School of Finance & Management monatlich online veranstaltet.

Ein neues Mitglied in unserem Netzwerk ist seit Februar Philipp Baron von Loringhoven, den wir Ihnen gerne in unserem Blog vorstellen. Philipp ist ein Marketing-Spezialist, der sich bestens mit Digital Analytics und Marketing Automation in Kombination mit Data Science auskennt.

Mai 2022

Oft verwechseln Unternehmen die Datenstrategie mit der Datenarchitektur. Beim Vortrag von Martin Szugat: Mit Design Thinking zur wertorientierten und nutzerzentrierten Datenstrategie, erfuhren die Teilnehmer:innen der Veranstaltung von amexus, mehr dazu.

Ohne geht es nicht mehr im Marketing: Die Marketing-Datenstrategie. Wissenswertes dazu erfahren Sie in dieser Podcast-Folge von DataEngage. Datentreiber Phillip Baron von Loringhoven spricht mit Martin Szugat darüber, was eine gute Datenstrategie ausmacht und wo und wie diese im Markting hilft.

Juni 2022

Data Governance ist ein schwer zu erklärender Begriff. Eine einheitliche Definition gibt es nicht und das führt oft zu Misstrauen in das Thema. Da eine einheitliche Sprache enorm wichtig ist, verrät Ihnen der Datentreiber & Managing Partner der iDIGMA GmbH im Interview die Definition u. v. m.

Beim Datendinner in München freuten sich die Teilnehmer:innen über kurze Impulsvorträge. Für Gesprächsstoff sorgte u. a. Christian Gersmeier der Seven.One Entertainment Group mit dem Vortrag: Wie können wir den Uplift von Digitalmarketing auf die TV-Quote nachweisen?

Juli 2022

Anfang Juli fand unser Expertentreffen in Kochel a. See statt. Ziel des zweitägigen Treffens war ein persönliches Kennenlernen aller Expert:innen, die Weiterentwicklung unserer Methode des Datenstrategie-Designs und in einem Workshop auch an unserer eigenen Strategie zu arbeiten.

Seit 1. Juli 2022 gibt es neben Martin Szugat einen weiteren geschäftsführenden Gesellschafter: Georg Arens. Georg bringt über 30jährige Erfahrung in Datenprojekten mit. Im Interview verrät er, was für Unternehmen, die datengetrieben werden wollen, der richtige Start ist.

Weil es den Teilnehmer:innen und dem Datentreiber-Team letztes Jahr gut gefallen hat, fand auch dieses Jahr wieder eine Wanderung mit den Teilnehmer:innen des offenen Data Design Thinking Trainings im Juli statt. Dieses Jahr ging es bei sommerlichen Temperaturen gemeinsam auf den Herzogstand.

Unsere Methode des Datenstrategie-Designs wird weltweit eingesetzt. Daten-Spezialist:innen aus Deutschland, Österreich, Schweiz, Niederlande, UK, Frankreich, USA, Russland, Peru, Mauritius, Brasilien und Marokko nutzen diese. Im Sommer reiste sie erneut mit Datentreiber Georg Arens in die USA.

August 2022

Wie auch Sie in Ihrem Unternehmen Daten mit der von Datentreiber entwickelten Methode sinnvoll verwerten können & maßgeblich zum Unternehmenserfolg beitragen, beschreibt MartinSzugat in dem Artikel im iX – Magazin für professionelle IT von heise online: Data Thinking: mehr Wert aus Daten ziehen.

September 2022

Wie wird eine Datenstrategie aktuell in Unternehmen verstanden und praktiziert? Dies fand eine Studie im Research-Seminar “Challenges in Digital Technology Management” der Fakultät für Betriebswirtschaft an der Hochschule München dank der Beteiligung unserer Kund:innen jetzt heraus.

Typische Fragestellungen des Marketings: Was bringt mir welcher Kanal? Wo soll ich investieren? Wie können wir gemeinsam mit dem Vertrieb unsere Umsatzziele erreichen? Datentreiber Lutz Klaus schreibt in diesem Artikel über ein wirkungsvolles Instrument zur Beantwortung dieser Fragen: Treiberbäume.

Oktober 2022

Die Konferenzen Predictive Analytics World for Industry 4.0, for Healthcare & for Business fanden zeitgleich mit der Deep Learning World vom 5. bis 6.10.2022 in Berlin statt. Während Martin Szugat durchs Programm führte, konnte Georg Arens die Zeit am Stand zum intensiven Netzwerken auch mit den Speakern nutzen.

Das Datendinner fand im Kreise unserer Kund:innen im Früh am Dom in Köln statt. Zwischen den Gängen hielten dieses Mal Nora Reich (Product Owner Big Data & Artificial Intelligence, KfW) und Kai Schlolaut (Digital Marketing Data Analyst & Global Digital Marketing, Weleda AG) kurze Impulsvorträge.

November 2022

Im voll ausgebuchten Online-Training Data Design Thinking lernten die Teilnehmer:innen, wie sie erfolgreiche Datenstrategien & -projekte konzipieren & realisieren. Weiter ging es Ende des Monats mit dem Online-Training Data Business Consulting. Weitere Termine für 2023 stehen bereits fest.

Datentreiberin Sarah Stemmler verrät uns im Interview, wo Unternehmen anfangen müssen, wenn sie wirklich datengetrieben werden wollen und warum eine Strategie nur wirkungsvoll sein kann, wenn diese von einer guten Kultur begleitet wird. Außerdem stellt Sarah die eben gelaunchte Tech Leaders Academy vor.

Dezember 2022

Anfang Dezember sind wir bei Datentreiber neugierig und wollen von Ihnen zwei kurze Fragen beantwortet wissen. Zu gewinnen gibt es auch etwas. Unter allen Teilnehmer:innen verlosen wir 10 Lizenzen des StackFuel Membership, einer berufsbegleitenden Online-Weiterbildung für den Bereich Data & KI.

Für jedes Training bzw. jeden Workshop pflanzen wir im Jahr 2022 einen Baum. Mit der Initiative PLANT-MY-TREE® haben wir uns für einen Mischwald entschieden. Gemeinsam mit unseren Kunden machen wir die Welt wieder ein gutes Stück grüner und leisten einen Ausgleich für unseren CO2-Verbrauch.

Wir wünschen Ihnen einen guten Abschluss für das Jahr 2022 und freuen uns schon auf ein gemeinsam erfolgreiches Jahr 2023!

Mögen die Daten mit Ihnen sein!

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Wir besuchen Sarah Stemmler im schönen Passau. Geprägt von einer jahrhundertealten Geschichte und dem Entwicklergeist, der nur einer Studentenstadt zugeschrieben werden kann, fließen in dieser bayrischen Stadt neben drei Flüssen ständig Ideen und Fortschritt. Sarah ist hier seit 2013 zu Hause und hat vor sechs Monaten gemeinsam mit ihrem Partner Sebastian Henneberg die synsugar GmbH gegründet. Zuvor war Sarah zwei Jahre bereits als freiberufliche Datenberaterin tätig. Im Interview mit Datentreiber erzählt sie uns, woher ihre Begeisterung für die Welt der Daten kommt und wie sie auf Datentreiber aufmerksam wurde.

Wer bist du und was machst du?

Ich bin Sarah Stemmler und ehemalige Data Scientist. Ich habe mich 2020 als Beraterin für Data und Analytics selbstständig gemacht. Im Mai dieses Jahres haben wir die synsugar GmbH gegründet. Wir das sind mein Lebenspartner Sebastian Henneberg und ich.

Anfangs habe ich neben der Beratungstätigkeit selbst noch in Projekten Daten aufbereitet und analysiert. Ich habe diesen Mix gebraucht, um mich zu orientieren und zu erkennen, was mir persönlich wirklich wichtig ist. Zu dieser Zeit habe ich mich intensiv mit dem Thema Datenstrategie auseinandergesetzt und bin so auf Datentreiber aufmerksam geworden. In der Datenstrategie-Design-Methode werden Data Analytics Themen und Design Thinking kombiniert. Das ist enorm wirkungsvoll und genau mein Ding.

Neben der Beratung teilen Sebastian und ich eine weitere Leidenschaft: die Lehre, Ausbildung oder Weiterentwicklung von Menschen. Im Sommer dieses Jahres haben wir diese Idee konkretisiert. Denn wir wollen mehr Tech-Experten für Führungsaufgaben begeistern und qualifizieren.

Sprichst du von der kürzlich gelaunchten Tech Leaders Academy? Die LinkedIn-Community wartete gespannt darauf.

Ja genau. In der Tech Leaders Academy, die ein Produkt der synsugar GmbH ist, verfolgen wir genau dieses Ziel. Jahrelang haben wir selbst erlebt, dass Teams oder Fachkräfte und da sind, „Techies“ keine Ausnahme nur gut performen bei sehr guter Führung. Ein Tech-Experte ist nicht gleich eine gute Führungskraft, auch wenn oft in jungen Jahren diese Rolle bereits von ihm oder ihr ausgefüllt werden soll.

Wie genau sieht das Programm aus?

Wir bieten den jungen Führungskräften ein 6-wöchigen berufsbegleitenden Kurs an. Jede Woche findet ein interaktiver Workshop statt, individuelle Coachings ergänzen alles und praktische Aufgaben im eigenen Unternehmen sorgen dafür, das Gelernte gleich mal anzuwenden bzw. auszuprobieren.

Selbstverständlich ist auch der Austausch innerhalb der Gruppe (ca. 10 – 12 Personen) für alle von Vorteil. Wir alle kennen das Gefühl, dass es nur uns mit bestimmten Themen entsprechend geht. Oft kämpfen viele Menschen mit ganz ähnlichen Herausforderungen im Arbeitsalltag und haben bestenfalls bereits wirkungsvolle Lösungsstrategien entwickelt. Wir wollen so wenig wie möglich mit Theorie langweilen, sondern richtig zum Handeln motivieren und eventuell auftretende Berührungsängste auflösen.

Sebastian und ich werden erstmal unsere Erfahrungen als Teamleiter, aus Beratung und Selbstständigkeit in eben diesem Bereich an die Teilnehmer:innen weitergeben. Gemeinsam mit weiteren starken Vorbildern, die modernes Leadership leben, helfen wir den jungen Talenten beim Weiterkommen. Wer sich dieses Jahr noch anmeldet, profitiert noch von unserem Launch-Preis von 1.850 € ohne und 2.600 € mit individuellem Coaching.

Wann waren deine ersten Berührungspunkte zur Welt der Daten?

 Als ich 2013 für mein Masterstudium in BWL an die Uni ins schöne Passau kam, gab es einige Pflichtfächer, darunter auch Statistik. Gezwungenermaßen musste ich mich also mit Daten beschäftigen. Ich fand es schnell sehr spannend und inspirierend, da ich es wie ein praktisches Handwerkzeug empfand. Ab dem 2. Semester besuchte ich begeistert die Statistik-Vorlesungen und Seminare. Für meine Masterarbeit habe ich dann Daten bekommen und durfte diese analysieren. Es ging um Online-Kaufdaten von einem Lebensmittelhersteller. Diese analysierte ich, ob sich das Online-Kaufverhalten in Berlin je nach Stadtteil bzw. Milieu unterscheidet.

Was ist deine geheime Superkraft?

Ich bin eine Brückenbauerin zwischen Data- und Business-Seite. Jemand der beide Seiten versteht, nennt man auch Data-Translator. Beim Verstehen der sehr unterschiedlichen Bereiche hilft mir meine starke Empathie für Menschen. Unter anderem kann ich Menschen deshalb so gut lesen, weil ich schon sehr lange als Mentor aktiv bin und viele Menschen gecoacht und weiterentwickelt habe. Was mir immer viel Freude macht, fachfremden Menschen, die mit Daten und KI-Themen noch kaum Berührung hatten, diesen Bereich näher zu bringen.

Was macht dich zur Datentreiberin?

Wir Datentreiber:innen treiben unsere Kunden voran. Auf nette Art kann ich unsere Kunden zu ihrem Glück zwingen. Neben meiner sehr stark strategischen und analytische Denkweise, verfüge ich über eine sympathische Durchsetzungsgabe und kann so gemeinsam mit unseren Kund:innen diese zu Höchstleistung motivieren.

Wie trägst du zum Unternehmenserfolg unserer Kunden bei?

Ich fokussiere mich auf das Wesentliche. Wie das ein guter Coach eben tut, liefere ich Hilfe zur Selbsthilfe, Wir wollen unsere Kunden nicht lange begleiten oder für sie ihre Projekte umsetzen, stattdessen helfen wir ihnen dabei einen Rahmen zu stecken. Hierbei ist die Methode des Datenstrategie-Designs ein wirkungsvolles Werkzeug. Die erste Kehrtwendung ist die Sicht auf die Nutzbarkeit, bzw. den Nutzer der technischen Lösung. Viele wollen alles mit Technologie erschlagen und verlieren den Blick auf den Menschen, der ja am Ende die Lösung entweder kauft oder anwendet. Hin zur Nutzerperspektive zum Beispiel mit Hilfe des Analytik-Anwendungsfall-Canvas.

Ist das Analytik-Anwendungsfall-Canvas dein persönliches Lieblingscanvas?

Tatsächlich ja. Als ich selbst noch auf der technischen Seite saß, habe ich nämlich genau das falsch gemacht. Anstatt beim Nutzer zu beginnen habe ich mir tolle technische Lösungen überlegt, die entweder keinen Nutzen hatten oder vom Nutzer keine Akzeptanz erfahren haben. Jetzt fange ich richtig auf der rechten Seite an und überlege zuerst: Was ist das Problem des Nutzers? Ich versuche die Lösung des Problems aus Nutzersicht (nicht-technisch/-analytisch) zu finden und konzentriere mich dann erst auf die Lösung und welchen Nutzen diese für den Nutzer hat.

Was waren die Learnings, die du aus den Kundenprojekten bisher gezogen hast?

Nachdem ich als Datentreiber-Expertin im Februar 2022 zertifiziert wurde, habe ich gemeinsam mit Georg Arens und Martin Szugat die Chance bekommen an einem sehr komplexen Projekt mitzuwirken. Hier habe ich gelernt, dass wir manchmal viel weiter vorne anfangen müssen. Erstmal müssen wir ein Umdenken im Unternehmen anstoßen und die Kultur muss hier mitziehen. Was ist eine Datenstrategie? Wozu brauchen wir diese? Ein Spruch, der von Martin auch immer wieder zitiert wird: „Culture eats Strategy for breakfast.“ Dem stimme ich zu 100 % zu. Wenn ein Unternehmen nicht bereit für den Wandel ist, geht es auch mit der besten Methode und den besten Werkzeugen nur in sehr kleinen Schritten voran. Eine gut strukturierte Methode, wie die des Datenstrategie-Designs und die Canvas-Werkzeuge helfen jedoch enorm hier etwas zu bewirken.

Was ist dein Tipp für Unternehmen, die datengetrieben werden wollen?

Viel Experimentieren, lieber kleine Loops als ein großes Projekt, in das die ganze Energie und Kraft verwendet wird und dann einfach mal loslegen. Es ist von Vorteil, wenn man schon weiß, wo die Reise hingeht und bereits erste Gehversuche unternommen hat. Wenn man dann nicht weiterkommt, sind wir sofort da und bieten Unterstützung und Begleitung.

Was treibt dich persönlich an?

Ich möchte möglichst viele Museumstage sammeln und bin deshalb ein großer Freund von Veränderung, Weiterentwicklung und Abwechslung. Wer den Bestseller „Big Five for Life“ von John Strelecky kennt, weiß wovon ich spreche. Es geht darum möglichst viele Momente oder Erlebnisse im Leben zu sammeln, damit man dann am Ende auf wunderbare Dinge zurückblicken kann. Das kann für mich ein spannender Tag in der Arbeit sein oder ein schöner Tag in den Bergen. Ich wähle sehr gut aus, womit ich meine Zeit verbringe. Ich fokussiere mich immer wieder auf die Dinge, die mir besonders wichtig sind.

Vielen Dank für dieses wunderbare Interview. Es ist uns eine Ehre und Freude mit dir gemeinsam unsere Kunden voranzutreiben.

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Endlich ein persönliches Kennenlernen

Anfang Juli fand nach langer Zeit unzähliger Online-Meetings endlich unser Datentreiber-Expertentreffen im wunderschönen Kochel am See statt. Die zwei Tage wurden intensiv genutzt, um gemeinsam an unserer Unternehmensstrategie zu arbeiten, sich besser kennenzulernen und auszutauschen sowie gemeinsam eine schöne Zeit zu verbringen. Ein Highlight war ein professionelles Fotoshooting, bei dem von jedem Datentreiber ein tolles neues Foto für unsere Website entstand.

Vision, ein positiver Zielzustand

Ein großes Ziel des Treffens war es, in einem gemeinsamen Workshop zusammen mit unseren Datentreiber-Expert:innen die Vision 2025 für unser Unternehmen zu entwickeln. Die Vision beschreibt den positiven Zielzustand eines Unternehmens, seiner Kunden und Umgebung (Branche, Wirtschaft, Gesellschaft etc.), mit Blick drei bis fünf Jahre in die Zukunft. Aus diesem Grund ist die Vision ein wichtiger Bestandteil einer Strategie.

Ganz nach dem Motto “eat your own dog food” haben wir hierfür unsere selbst entwickelte Methode des Datenstrategie-Designs angewandt. Die Strategiepyramide ist ein Kollaborationswerkzeug, das die wesentlichen Elemente einer Unternehmensstrategie visualisiert und konkretisiert. Von den Grundwerten des Unternehmens, Mission, Meilensteine bis hin zur Vision werden alle Elemente in einem Bild visualisiert.

Genau wie wir es in unseren Trainings und Kundenworkshops empfehlen, haben wir oben am Canvas mit der Vision gestartet. Dank Brainwriting und ein paar Minuten Zeit konnten alle Teilnehmer:innen ihre individuellen Ideen in Ruhe sammeln und auf Post-It’s schreiben. Danach wurden die Zettel nacheinander an das Canvas geklebt, sortiert, priorisiert und aussortiert. Auf diese Weise haben auch wir kollaborativ und innerhalb kürzester Zeit zahlreiche Zielbilder am Canvas sammeln, clustern und priorisieren können. Nach dem gleichen Verfahren haben wir die Mission und erste Meilensteine definiert.

3-Felder Canvas für die Retrospektive

Neben der neuen Vision 2025, haben wir uns auch Zeit für einen gemeinsamen Rückblick genommen. Das 3-Felder Canvas eignet sich optimal für eine Retrospektive. Das Canvas enthält drei leere Spalten ohne Überschrift, weshalb es sehr flexibel eingesetzt werden kann. Mit dieser agilen Methode haben wir gemeinsam die vergangenen Projekte reflektiert. An welchen Projekten haben wir gearbeitet? Was lief nicht so gut? Was lief gut? In der Diskussion haben wir uns vor allem auf die Punkte konzentriert, die wir als verbesserungswürdig identifiziert haben und in der Gruppe erste Lösungsideen gesammelt.

Datentreiber besteht aus einem Netzwerk von selbstständigen Expert:innen. Jede:r mit Spezialgebiet und ganz besondere Fähigkeiten. Unser Netzwerk wächst ständig, damit wir unsere Kunden bestmöglich beraten und begleiten können. Wenn Sie selbst als Berater:in tätig sind und Interesse an einer Zertifizierung haben, kontaktieren Sie uns jederzeit.

Verfasserin dieses Beitrags ist unsere Datentreiber-Expertin Sarah Stemmler. Ihre Spezialgebiete sind Data Leadership Coaching, Data Science und Datenkompetenz. Sie ist Geschäftsführerin der synsugar GmbH.

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Auf einen Blick

Titel: Elements of Data Strategy: A Framework for Data and AI-Driven Transformation

Zielgruppe: CDOs, CTOs, Head of Data, Management Consultants, und alle Fachleute, die für die Wertschöpfung aus Dateninitiativen verantwortlich sind.

Thema: Das Buch behandelt die Gestaltung einer Datenstrategie für eine Organisation und liefert ein Framework für daten- und KI-getriebene Transformation.

Autor: Boyan Angelov

Sprache: Englisch

Seiten: 317 Seiten

Preis: ca. 9 Euro (Kindle Ausgabe) | 18 Euro (Taschenbuch Ausgabe)

Positiv: Umfassendes Framework, Praktische Anwendungen, Experteneinblicke, Klare Darstellung.

Negativ: Zu technisch, Potenziell überwältigend für Einsteiger.

Kaufen: Amazon

Im Detail

Das Buch “Elements of Data Strategy: A Framework for Data and AI-Driven Transformation” von Boyan Angelov ist nicht nur ein weiterer Leitfaden zur Datenstrategie, sondern ein essenzielles Nachschlagewerk für Führungskräfte und Datenexperten. Es dient als Kompass für CDOs, CTOs, Datenleiter:innen und Managementberater:innen, die sich in der komplexen Welt der daten- und KI-getriebenen Transformation zurechtfinden möchten.

Boyan Angelov, ein renommierter Datenstratege, bringt über ein Jahrzehnt Erfahrung aus diversen Fachgebieten mit – von Bioinformatik und klinischen Studien bis hin zu HRTech und LegalTech. Sein breites Spektrum an Erfahrungen in sowohl akademischen als auch geschäftlichen Umgebungen, kombiniert mit seiner aktiven Beteiligung an wissenschaftlichen Projekten und regelmäßigen Vorträgen auf internationalen Konferenzen, macht ihn zu einer Autorität auf diesem Gebiet.

Das Herzstück des Buches ist das 3D-Modell, das aus den Phasen “Due Diligence”, “Design” und “Delivery” besteht.

• Due Diligence: In dieser Phase geht es darum, die Geschäftsstrategie zu verstehen und sich mit ihr abzustimmen. Es werden aktuelle Systeme auditiert, die Datenreife bewertet und eine Gap-Analyse durchgeführt, um den aktuellen Stand der Datenstrategie im Vergleich zu den Zielen zu bestimmen.

• Design: Hier werden die notwendigen Datenprodukte entworfen. Dies beinhaltet die Ideenfindung, Machbarkeitsstudien und Priorisierung von Datenprojekten. Es werden auch die Ziel-Datenarchitektur und die benötigte Technologie festgelegt. Darüber hinaus werden in dieser Phase Daten-Governance-Strukturen und ein Betriebsmodell für die Datenorganisation entwickelt.

• Delivery: In der Delivery-Phase geht es um die Implementierung der Datenstrategie. Hier werden agile Methoden wie “Soft Agile” und “Lean Data” vorgestellt, um schnell voranzukommen, ohne zu viele Ressourcen zu verschwenden. Es werden auch verschiedene Methoden zur Wertschöpfung vorgestellt, wie z.B. DataOps und MLOps.

Angelov betont, dass eine effektive Datenstrategie nicht nur technisches Know-how erfordert, sondern auch eine sorgfältige Planung, ein durchdachtes Design und eine effiziente Umsetzung. Er beleuchtet jede dieser Phasen detailliert, wobei er die notwendigen Komponenten, ihre Interaktionen und konkrete Schritte für die Implementierung skizziert. Um den Leser weiter zu bereichern, integriert Angelov Interviews mit führenden Datenstrategen aus globalen Organisationen, darunter Schwergewichte wie Amazon, Publicis Sapient und Deloitte. Diese Einblicke aus erster Hand bieten nicht nur theoretische, sondern auch praktische Perspektiven auf die Herausforderungen und Best Practices im Bereich Datenstrategie.

Kritiker loben das Buch insbesondere für sein umfassendes Framework und die Fülle an praktischen Beispielen. Einige Hinweise deuten jedoch darauf hin, dass der technische Tiefgang für Einsteiger überwältigend sein könnte. Dennoch ist es genau diese Tiefe, die “Elements of Data Strategy” zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Fachleute macht, die eine robuste und zukunftssichere Datenstrategie entwickeln möchten.

Zusammenfassend ist “Elements of Data Strategy: A Framework for Data and AI-Driven Transformation” ein Muss für jeden, der die Datenlandschaft von heute meistern und die Möglichkeiten von morgen nutzen möchte.

Dieser Text wurde mit Hilfe von ChatGPT erstellt.

Wer bist du und was machst du?

Ich bin leidenschaftlicher Segler und helfe seit über 30 Jahren Kunden dabei mit Daten zu navigieren. Seit 2015 habe ich mich vollständig auf das Thema Datenstrategie konzentriert und arbeitete seitdem eng mit Datentreiber zusammen. Die Verbindung mit Martin Szugat besteht allerdings schon länger. Bereits vor über 10 Jahren haben wir uns kennen und auch schätzen gelernt. Ich hatte mich zu dieser Zeit gerade mit einer Software-Firma selbstständig gemacht und schätzte den Austausch mit Martin über Social CRM und ähnliche Themen sehr. Was soll ich sagen? Der Bedarf für Social CRM war damals „überschaubar“, allerdings war der Bedarf an Daten-Beratung riesig.

Wie bist du zum Thema Daten gekommen?

Das Thema Daten begleitet mich von Anfang an. Ich habe Informatik mit Schwerpunkt Datenbanksysteme studiert und war dann viele Jahre für amerikanische Softwareunternehmen wie MicroStrategy oder die IBM im BI, Data Warehouse und Analytics Bereich tätig. Auf meinem Weg habe ich eigentlich alle Rollen vom Entwickler bis zum Geschäftsführer ausgefüllt.  Zusätzlich habe ich Firmen z. B. im Bereich des Data Engineering gegründet und erfolgreich oder mit großen Lerneffekt geführt.

Spannend finde ich den Trend, dass der Big Data Hype wohl vorüber ist und man sich z. B. wieder über Datenmodellierung Gedanken macht anstatt an Zauberei im Data Lake zu glauben. Auch im Bereich KI findet Ähnliches statt und die oftmals überzogene Erwartungshaltung an statistische Verfahren, egal ob Vorhersagemodell oder vollautomatisierte präskriptive KI, korrigiert sich wieder.

Die Datentreiber-Geschäftsführer Martin Szugat (rechts) und Georg Arens (links)

Was ist deine Kernkompetenz?

Sagen wir es so: als Segler kann ich eine Seekarte lesen und kenne den Wetterbericht. Ich weiß dann, wo die Untiefen sind, wie hoch die Wellen wahrscheinlich werden und von wo der Wind wie stark bläst. Übersetzt heißt das, dass ich durch die über 30jährige Erfahrung mit Datenprojekten wirklich alle Beteiligten verstehen kann. Ich kenne die technische Seite gut, und weiß wie eine Datenarchitektur aussehen sollte, und gleichzeitig verstehe ich auch die Anforderungen und Herausforderungen der Business- bzw. Geschäftsführungs-Seite. Es fällt mir daher leicht hier ein gemeinsames Verständnis zu erzeugen. Auch große Konzerne, wie wir sie oft bei Datentreiber beraten, sind mir in ihren Abläufen durch meine Vergangenheit sehr vertraut.

Was macht Datentreiber für dich so spannend?

Datentreiber ist die einzige Datenstrategie-Beratung mit einer Methode. Die Methode des Datenstrategie-Designs hebt uns von allen anderen Beratungsfirmen ab. Wir haben einen strukturierten Ansatz zur Erarbeitung einer Datenstrategie. Wir geben unseren Kunden damit einen Denkrahmen an die Hand mit dem sie konkret durchstarten können. Wir liefern keine PowerPoint-Schlachten ab, die dann in irgendwelchen Schubladen verstauben. Wir erarbeiten mit unseren Kunden ein Vorgehen mit konkreten Maßnahmen, die nachhaltig zum Unternehmenserfolg beitragen. Die Methode ist geeignet die IT, Data und Business Seite an einen Tisch zu bringen und eine gemeinsame Vision zu erschaffen. Erfolgreiche Datenprojekte werden nicht in der IT/Data alleine gemacht, sondern mit einem interdisziplinären Team.

Wie trägst du zum Unternehmenserfolg unserer Kunden bei?

Um es mal in einer Zahl aus einer bereits zwei Jahre zurückliegende Studie von Michael Kroker zu beschreiben: Datengetriebene Unternehmen steigern Umsatz und Gewinn im Schnitt um 17 Prozent. Ich helfe dieses Potential zu heben und mit Daten Innovation zu schaffen.

Es wäre für Unternehmen auch unverantwortlich, sich nicht um Daten zu kümmern. Um es mal etwas drastischer zu formulieren: Entweder tun die Firmen das, oder sie sterben.

Was ist dein Tipp für Firmen, die auf dem Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen sind?

Machen! Machen! Machen! Aber fangt nicht mit den Daten an! Klingt erstmal unlogisch, aber viele überlegen zuerst welche Daten sie haben, um zu entscheiden was sie machen möchten.  Das ist das Pferd von hinten aufgezäumt und die falsche Sicht. Wichtig ist der Schritt hin zur Nutzerperspektive. Also die Ziele betrachten und erst dann schauen, welche Daten zur Erreichung dieser Ziele nützlich sein könnten. Also vergesst erstmal die Daten und überlegt euch zuallererst mal, was ihr wollt.

Was treibt dich persönlich an?

Ich habe seit einigen Jahren ein Segelboot. Das liegt im Moment in Emden an der holländischen Grenze. Ich kann an Board sogar gut remote arbeiten. Martin will lieber ins All, zum Mars oder zumindest Mond. Für mich reicht das Mittelmeer.

Vielen Dank Georg! Wir freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit mit dir!

Wollen auch Sie unseren neuen geschäftsführenden Gesellschafter kennenlernen?

Im Herbst haben Sie persönlich auf der Predictive Analytics World & Deep Learning World in Berlin die Möglichkeit. Schreiben Sie uns eine E-Mail und wir senden Ihnen gerne einen Rabatt-Code für die Konferenz zu oder vereinbaren Sie hier gleich einen unverbindlichen Termin mit Georg.

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Wer bist du und was machst du?

Ich bin Frank Pörschmann und unterstütze seit 2013 mit meiner Beratungsagentur iDIGMA GmbH Unternehmen im Aufbau ihrer Datenorganisationen. Seit sieben Jahren bin ich auch für Datentreiber aktiv und berate Kunden zu KI- und Datenstrategien und Data Governance.

Das Thema Daten beschäftigt mich eigentlich schon immer. Bereits 1995 habe ich mich mit Neuronalen Netzen beschäftigt und damit Satellitendaten ausgewertet. Damals gab es den Begriff Data Science noch nicht, so blieb ich einfach Nachrichtentechniker. In unterschiedlichen Fach- und Führungsfunktionen in der Digital- und Tech-Welt war ich viele Jahre für IBM in Deutschland und Frankreich tätig, Geschäftsführer bei der Management Data AG, sowie später CTO der Deutschen Messe AG. Jetzt leite und verantworte ich neben der Beratungstätigkeit die School of Data Governance und bin Gründungsvorstand des Digital Analytics Association Germany e.V.

Was ist deine Definition von Data Governance?

Es gibt keine offizielle und einheitliche Definition von Data Governance. Somit kann jeder es etwas anders definieren, was auch passiert und leider für viel Verwirrung und Mistrauen in das Thema führt. Bei meinen Schulungen fange ich gerne mit der banalen Frage an: „Was sind Daten?“ Selbst diese, auf den ersten Blick so einfach erscheinende Frage stellt selbst Spezialist:innen vor eine große Herausforderung. Die Antworten sind meist unvollständig, lang und oft widersprüchlich. Aber ein guter Ice-Braker. Anstatt dann Data Governance zu definieren, stelle ich lieber die Frage: „Wie genau heißen Ihre Herausforderungen, zu denen Sie denken Data Governance die Antwort ist?“ Dann kommt Leben in die Diskussion.

Kannst du Data Governance so erklären, dass es ein Kind verstehen würde?

Ich benutze dafür die Analogie mit unserem Verkehrswesen. Alle Fahrzeuge, ganz egal, ob Autos, Motoräder oder LKWs haben das gleiche Ziel: Sie wollen zur richtigen Zeit am richtigen Ort ankommen. Wie sehe diese Welt ohne dazugehörige Verkehrsordnung aus? Ohne Verkehrsplanung, Leitzentralen, einheitlichen Regeln, Ampeln, Verkehrsschildern und ohne einheitliche Ausbildung in Form eines Führerscheins? Kaum vorstellbar. Bei Data Governance sind die Daten die Fahrzeuge mit ähnlicher Zielsetzung: Die richtigen Daten sollen in der richtigen Qualität, am richtigen Ort (oder bei der richtigen Person bzw. System), zur richtigen Zeit verfügbar sein. Also brauche ich auch im Unternehmen ein organisiertes Zusammenspiel zwischen Planung, Steuerung, Überwachung, Regeln und Verantwortlichkeiten rund um Daten. Am Ende geht es darum gleichzeitig einen reibungslosen Fluss von Informationen und Daten zu ermöglichen bei voller Kontrolle und Einhaltung gesetzlicher Anforderungen.

Was ist deine geheime Superkraft?

Meine Tochter würde sagen: „Er kann alles reparieren und fliegen kann er auch.“ Das stimmt sogar, ich habe seit 2001 meine Pilotenlizenz und fliege zu Kundenterminen, wenn es die Infrastruktur erlaubt. Darüber hinaus gelingt es mir ganz gut komplexe Themen in kompakte Sachverhalte aufzuteilen. Durch aufmerksames Zuhören merke ich schnell, wenn Teams mit gleichen Begriffen unterschiedliche Dinge beschreiben. Das muss unbedingt aufgelöst werden, denn eine gewinnbringende Zusammenarbeit ist sonst kaum möglich. Die gleiche Sprache im Unternehmen zu sprechen ist essenziell.

Was macht dich zum Datentreiber?

Mein Fokus liegt klar auf Data Governance und Data Management. Seit 2015 führe ich bei unseren gemeinsamen Kund:innen KI- und Datenstrategie-Workshops durch. Der ganzheitliche Beratungsansatz ist uns bei Datentreiber sehr wichtig. Ich bin sehr froh, dass wir hier viele Expert:innen in unserem Netzwerk haben, die ihre Stärken gezielt zum Einsatz bringen.

Wie trägst du zum Unternehmenserfolg unserer Kunden bei?

Ich löse Engpässe, bringe Ordnung in scheinbar verknotete Zusammenhänge, unterstütze Teams dabei sich auf eine gemeinsame Roadmap zu einigen und zeige, wie man den monetären Beitrag von Data Use Cases (Anwendungsfällen) im Unternehmen transparent macht. Der Schritt hin zu einer Nutzerperspektive ist sehr wichtig und erfordert ein Umdenken im gesamten Unternehmen.

Was ist dein Tipp für Unternehmen auf dem Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen?

Ich zitiere hier meinen Fluglehrer: „Fliegen ist eigentlich ganz einfach. Du musst nur mehr richtig machen als falsch.“ Genauso ist das mit dem Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen. Nicht ewig nach dem 100%igen Weg suchen. Nach der einzig wahren Strategie. STARTEN! Schon überlegt, aber vor allem loslegen! Habt keine Angst vor dem falschen Start. Man kann auch nicht wirklich falsch starten, außer man ist zu langsam und bekommt nicht genügend Auftrieb. Man muss auch nicht alles mühsam selbst erlernen. Es gibt bereits viel Wissen und Erfahrung von Anderen, auf das man zurückgreifen kann. Wir unterstützen gerne auf diesem Weg mit viel Praxiserfahrung, einem exzellenten Netzwerk und spürbarer Leidenschaft für das Thema. Always happy landings!

Vielen Dank Frank! Das war ein sehr inspirierendes Gespräch!

Sie wollen noch mehr über Datenstrategie & Data Governance erfahren? Profitieren auch Sie von unserer jahrelangen Erfahrung mit viel Praxiswissen. Kontaktieren Sie uns für ein erstes Gespräch.

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