GENIUS ALLIANCE - Künstliche Intelligenz für Entscheidungsträger und Führungskräfte

GA #1178 | Thomas Knorr - Nur die richtigen Daten treiben KI-Modelle an

February 07, 2024 Norman Müller, Thomas Knorr
GENIUS ALLIANCE - Künstliche Intelligenz für Entscheidungsträger und Führungskräfte
GA #1178 | Thomas Knorr - Nur die richtigen Daten treiben KI-Modelle an
Show Notes Transcript Chapter Markers

Tauche in dieser Episode in die Welt der Datendienstleistungen und Datenanalyse ein! Thomas Knorr, Gründer und Geschäftsführer von Datadice, gibt Einblicke, wie sein Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, verknüpft, transformiert und visualisiert, um Unternehmen dabei zu unterstützen, den maximalen Mehrwert aus ihren Daten zu schöpfen. Erfahre, warum Datenorganisation und -qualität entscheidend sind und wie die Geschäftsführung aktiv die Datenanalyse vorantreiben sollte. Wir diskutieren zudem die faszinierende Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Datenanalyse und teilen Tipps, wie Unternehmen die Herausforderungen bei der Implementierung von Datenanalyse erfolgreich bewältigen können. 

Verpasse nicht dieses informative Gespräch über die Schlüsselaspekte der Datenwelt!

Erkenntnisse 

  • Datendienstleistungen helfen Unternehmen, den Mehrwert aus ihren Daten zu ziehen, indem sie Daten sammeln, verknüpfen, transformieren und visualisieren.
  • Die Qualität der Daten ist entscheidend für eine erfolgreiche Datenanalyse. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Daten gut organisiert und von hoher Qualität sind.
  • Die Geschäftsführung sollte das Thema Datenanalyse treiben und sicherstellen, dass alle Abteilungen das Verständnis und die Notwendigkeit von Datenanalyse haben.
  • KI kann eine große Disruption im Datenmarkt sein, aber Unternehmen müssen zuerst ihre grundlegenden Daten im Griff haben, um den vollen Nutzen aus KI-Technologien zu ziehen.


Kapitel

00:00 

Einführung und Vorstellung

01:03 

Datendienstleistungen und Datenanalyse

04:52 

Erfahrungen in der Datenanalyse

07:10 

Die Bedeutung von Datenorganisation und Datenqualität

10:07 

Der Mehrwert der Datenanalyse

14:20 

Die Rolle von KI in der Datenanalyse

19:08 

Herausforderungen bei der Einführung von Datenanalyse

Support the show

---

Schließ Dich unserer Podcast-Community auf LinkedIn an und sichere Dir den Zugang zu exklusiven Inhalten und Vorankündigungen.

https://www.linkedin.com/groups/8687316/

  • Videoaufzeichnung des Interviews
  • Hintergrundinformationen zu unserem Interviewgästen
  • Q&A-Sessions mit Norman
  • Ankündigungen von Live-Podcast Produktionen
  • Stelle deine Fragen an unsere Interviewgäste
  • Exklusive Audio-Events mit unseren Podcast-Gästen


Du willst mehr? Dann werde Member auf der GENIUS ALLIANCE Plattform und schließ dich unserem AI-Network an.

https://www.genius-alliance.com

  • Erweitere dein KI-Netzwerk
  • Entwickle KI-Projekte mit Top-Experten
  • Triff Unternehmer, Gründer, KI-Experten & Investoren
  • Nutze unseren exklusiven Content
  • Erhalte Zugriff auf Online-Seminare & Live-Mentorings
  • Finde Business Angel & Kooperationspartner für dein Business
  • Genieße die Unterstützung unserer Community


---

Dieser Podcast wird produziert von: MARKENREBELL - Podcast Manufaktur: https://www.markenrebell.de

Speaker 1:

Dieser Podcast wird präsentiert von Genius Alliance.

Speaker 2:

Was wir immer machen, ist, sehr pragmatisch an Probleme rangehen. Also, wir versuchen nicht, bei jedem Unternehmen die grundlegende Arbeit erst mal zwei Jahre zu machen, damit wir überhaupt in der Lage sind, dinge zu teilautomatisieren, rodart, bestimmte Daten auch verfügbar zu machen, sondern wir schauen halt immer Prioritätsbasier Was ist denn für das Unternehmen, auch natürlich getrieben vom Unternehmen. Also das sagen meistens die Unternehmen und selber Was sind denn eure wichtigsten Punkte, die ihr gerne empfrieren wollt und die ihr im Moment eher als ein bisschen vernachlässigt ansäht? und konzentriert das mal auf die Punkte.

Speaker 1:

Du hörst den Genius Alliance Podcast. Du bist Unternehmer und möchtest die nächste Evolutionsstufe der Digitalisierung erreichen? dann starte jetzt und gewinne neue Kunden im Online-Dschungel Mit starken Interviews, wertvollen Erfolgsstrategien und hochspezialisierten Digitalexperten. Der Genius Alliance Podcast von und mit Founder und CEO Norman Müller.

Speaker 3:

Es ist wieder Zeit für eine neue Folge hier im Genius Alliance Podcast bei mir zu Gast heute. Ich freue mich sehr, lieber Thomas. Thomas Knor von Data Dice, Hallo.

Speaker 2:

Ich freue mich auch. Vielen Dank für die Einladung, norman.

Speaker 3:

Thomas, du bist schwer beschäftigt. Du bist jetzt quasi gehetzt hier zu diesem Interview Kommst gerade vom Kunden.

Speaker 2:

Absolut. Ich bin total gehetzt. Ich bin zu Hause in meinem Wohnmobil und muss von einem Fenster zu den nächsten springen. Wir haben auch noch beide Stimme.

Speaker 3:

Also, wir haben beide auch noch angegriffen, aber das hält uns nicht davon ab. Ich wollte eigentlich darauf hinaus, dass das Thema Daten nicht nur ein Riesenthema jetzt momentan ist, zusammen mit dem Thema künstliche Intelligenz, sondern natürlich auch Teil deiner Company, und vielleicht kannst du nochmal so ein kleines Intro machen Wer bist du so als Privatperson, und was genau machst du mit deinem Unternehmen und deinem Team? Genau?

Speaker 2:

Absolut. Ja, mein Name ist Thomas Knor. Ich bin Geschäftsführer und Gründer von der Firma DataDice. Datadice ist eine Agentur, die Datendienstleistung, ganz einfach gesagt, anbietet, und da sehr spezialisiert auf dem Bereich E-Commerce, saas, aber auch viele andere Businessmodelle. Und was wir hauptsächlich tun, ist das Grundproblem zu lösen, aus vielen, vielen, vielen Datenquellen, die jede Unternehmung eigentlich mit sich bringt und hat, sinn zu machen. Zum einen, die erstmal anzubinden, miteinander zu verknüpfen, zu transformieren, daten, die nicht gut sind, an der Stelle einfach auch rauszunehmen und am Ende das Ganze zu visualisieren, gleichzeitig aber auch anderen Systemen zur Verfügung zu stellen, was da kommen wir heute bestimmt noch dazu in der Welt der Datenanalyse halt immer wichtiger wird, nicht nur auf Daten zu schauen, sondern Daten auch in die Zukunft zu bringen. Vielleicht noch ein bisschen du hast ja gefragt auch unser Mich als Person. Also mein Hintergrund ist stark vom Thema Informatik, programmierung betrieben, aber auch über die letzten Jahre eher so ein bisschen Wirtschaftsinformatik mäßig, also mehr Management-Sachen mit rein. Ich habe da zwei Studiengänge gemacht, einmal Informatik Dresden an der TU, aber auch International Management in Berlin. Da habe ich dann schon ab 2010 ganz normal als Angestellter gearbeitet. Ich habe nebenbei noch ein Studiengänge gemacht für International Management. Dementsprechend deckte ich die beiden Bereiche ab und bin da in Berlin halt viel herumgekommen unterschiedliche Firmen, viele Start-ups, wo ich die wie soll man das sagen Möglichkeit hat, nämlich frei zu entwickeln. Das war ganz gut, weil man viele Bereiche abdecken kann, immer im Bereich Datenanalyse seit 2010,. Viele Bereichen Commerce, aber Software, software als Service, aber auch im Bereich wäldischer Capital sehr operativ. Also wir haben viele Unternehmen unterstützt, da einfach einen guten Datenanalyse Stack aufzubauen, und bin dann 2015 zu einer größeren oder zu einem kleineren Start gegangen, bis man zu dem Zeitpunkt eigentlich noch sagen kann, also irgendwie 30. Mitarbeiter. Aber am Ende 2019, wie ich dann von Berlin wieder zurück Richtung Kogork gegangen bin, waren wir dann schon 500 Leute international. Also das war eine gute, gute, gute Growth Story, und da habe ich ein eigenes Team gehabt für den Bereich Datenanalyse. Dann habe ich dann entschieden, 2019 mein eigenes Unternehmen zu gründen, mittlerweile über 10 Leuten, auch mit Hauptsitz Kogork, aber auch mit dem Sitz in Berlin, wo wir einige Mitarbeiter haben, genau den Teil dann absehend Ich habe zwei Kinder, die mich auf Trab halten dass ich dann auch wirklich wirklich gehetzt bin. Aber das ist heute vor mir zumindest nicht der Fall.

Speaker 3:

Ja, vor allen Dingen schön, ein Kobo Unternehmen hier zu haben, also mit dir als Vertreter deines Teams Total. wichtig, weil das Thema Daten einfach auch der Rohstoff ist, womit wir dann künstliche Intelligenz irgendwann mal füttern wollen. Lassen Sie mal noch ein bisschen in deine Vita reinschauen. War das Thema Daten immer schon eine Sache, die dich fasziniert hat, oder wie bist du überhaupt grundsätzlich zu diesem Thema gekommen, mit dessen Bedeutung?

Speaker 2:

Spannende Frage, weil, wo ich 2010 oder elf ich bin gar nicht mehr so richtig sicher, ich glaube, elf war sogar nach Berlin gekommen bin, war Datenanalyse ließ, damals noch Business Intelligence, und da war es dann, glaube ich, ein bisschen angestaubt. Wenn jemand von Datenanalyse gesprochen hat, hat er meistens gemeint, dass man jetzt irgendwelche Excel-Pivot-Tabellen aufbaut, und das hat sich in den letzten 14, 15 Jahren massiv gewandelt. Und so bin ich eigentlich in dieses Thema reingestolpert, dass ich irgendwann bei meinem ersten Start-up, wo ich oder bei dem ersten Start-up angestellt war, irgendwie in dem Bereich Produktion war und mich im Automatisierung gekümmert habe und auch ein altes Team relativ schnell hatte ein kleines Team und total ambitioniert war und immer mehr machen wollte, irgendwann gemerkt habe, es geht doch einfacher, das geht auch schneller, das kann man auch automatisiert, das kann auch irgendwie analysieren. Und so bin ich eigentlich in das Thema reingekommen, und ich habe damals das Glück gehabt, dass auch die zwei Geschäftsführer in dem Unternehmen mir da wirklich freier Hand gelassen haben, mich da supportet haben, und habe dann angefangen, wie gesagt, in Excel die ersten grundlegenden Meetboards zu bauen und relativ schnell dann nach einem Jahr oder einem halben Jahr dann auch SQL basiert das Ganze zu machen. So bin ich zu dem Thema gestoßen. Eigentlich.

Speaker 3:

Sehr cool, sehr interessant in dahingehend, weil ich bin davon ausgegangen, also dass schon bewusst sein, bei den Unternehmen herrscht, daten zu sammeln grundsätzlich oder Daten zu erheben, ja verschiedene Datenquellen. Vielleicht auch nochmal näher in den Fokus zurück, und bei meinen Recherchen bin ich darauf gestoßen Der DHK ist ja der Dachverband der Industrie Handelskammern, hat eine Digitalisierungsumfrage 2022 gemacht, und über 90 Prozent der Unternehmen in Deutschland sammeln tatsächlich oder erheben Daten. Jetzt mal unabhängig davon, wie hoch die Datenqualität ist und wie weit wirklich analysiert wird und Dinge abgeleitet werden, aber stellst du das auch fest, dass das bewusst sein ist, dass das schon seit Jahren da ist, einfach auch mal zu überprüfen, wo kommen eigentlich die Informationen her? Weil 25 Prozent der Unternehmen eben auch Produkte und Dienstleistung von diesen Daten bereits ableiten. Das wäre jetzt noch nicht so eine große Zahl, aber ich war erstaunt und fand das eine ganz gute Grundlage, um dann im weiteren Verlauf der Digitalisierung, vor allen Dingen auch im Hinsicht oder im Hinblick auf KI, diese Daten noch weiter nutzbar zu machen.

Speaker 2:

Ja, also es würde ich so auf jeden Fall unterschreiben, weil ich glaube, jedes und zunehmend hat Daten, und jedes Unternehmen muss auch irgendwas aus den Daten machen. Die spannende Frage ist, wie das Ganze organisiert. Wie wird man von Organisationen sprechen? weniger von Qualität, weil Qualität ist im Endeffekt ein Vorgang von von Datenorganisationen und und das ist, glaube ich, das wichtigste in der Unternehmen, wer das ganze Thema treibt. Also man hat ganz oft das Thema, dass Geschäftsführung das Thema treibt, dann aber in die Bereiche, darunter sie levelmanagement oder die einzelnen Abteilung, dann halt irgendwo dieses dieses Bewusstsein an Qualität oder dem, was wirklich gewollt und gebraucht wird, verloren geht. kann aber auch genau andersrum sein, dass die Abteilung das Verständnis hat, wir brauchen unbedingt die Daten, und in sie levelmanagement oder ein Management an sich ganz andere Datenquellen nutzt, um ihre Entscheidung zu fällen und auch gesund zu machen. Und da liegt oftmals das Problem. Es gibt natürlich sehr viele Unternehmen, die haben das mittlerweile auch 2024 sehr gut im Griff. Natürlich auch, jeder den Mehrwert so ein Stück weit kennt, greifen kann, aber auch sehr stark bedrückt von seiner Umwelt wird. Jeder spricht darüber, wir brauchen Daten, und Daten sind das neue Gold, und was das alles für Floskeln in den letzten fünf bis zehn Jahren sich entwickelt haben, vielleicht sogar noch länger. Ich sehe jetzt glaube ich auch beim letzten angekommen wie wichtig Daten sind in der digitalisierten Welt. Es ist aber dann schon immer sehr spannend und interessant, wenn man in manche Firmen reinschaut, wie schlecht dann das Handwerk manchmal doch ist, und meistens sind das auch Firmen, wo man das nie gedacht hätte. Also, wie die Unternehmen führen, haben die auf jeden Fall eine sehr gute Datenanalyse Welt und haben das alles im Griff. Das ist das, was wir so sehen, und dann versuchen halt, in Ordnung zu bringen.

Speaker 3:

Lass uns mal so eine Klammer aufbauen. Zuerst würde ich gerne mal mit dir darüber sprechen was bedeutet das eigentlich? oder was kann ich überhaupt mit Daten machen? was kann ich erreichen? welche Ziele kann ich jetzt Unternehmen erreichen? was sind die Effekte, die ich damit erziele? und dann würde ich gerne mal mit dir besprechen wie ist der Weg dorthin? Also, wie ermittlichte in Stadosco, was sind die nächsten Schritte, um genau mich diesem Ziel zu nähern? weil ich glaube, viele haben echt Box und Esten Martin zu fahren, aber es ist nicht so ganz klar, ob ich da Salatöl rein kippen kann, und wahrscheinlich ist uns das allen klar. aber oftmals ist die Qualität der Energie, die ich zuführe, nicht die, die ich brauche, um die Performance auf die Straße zu bringen. Also nochmal die Frage was kann ich als Unternehmen? nehmen wir mal so ein schönes Industrieunternehmen, wie wir es ja hier auch in der Region haben was kann ich mit den Daten letztendlich alles anstellen? was kann ich davon ableiten?

Speaker 2:

Wenn man wie wir im Bereich der Agentur unterwegs ist, wird man natürlich von jedem Kunden gefragt, welchen Mehrwert leistet. Ihr? Mehrwert ist immer ein ganz großes Thema, und gerade im Bereich Datenanalyse ist es gar nicht so einfach, grundlegend erst mal ein Mehrwert zu nennen, weil ganz viele grundlegende Aufbauarbeit notwendig ist, um das Thema überhaupt erst mal auf den Weg zu bringen. Und du hast von diesem schönen diese Spruchgeräte, die PS auf die Straße bringen. Das Ganze interessant, weil Unternehmen, mit denen wir jahrelang zusammenarbeiten, formuliert es genauso. Also den Spruch habe ich schon ein paar mal gehört, und der ist wirklich sinnbildlich dafür, wenn man in so ein Thema sehr viel Zeit und dementsprechend auch Geld investiert, und abhängig, ob das eine externe Firma ist oder man das intern abbildet, muss man natürlich im Endeffekt den Mehrwert erzielen. Aber wo liegt der Mehrwert? Liegt der Mehrwert einfach nur in ein paar Dashboards und hier ein paar Zahlen anschauen kann, oder liegt der Mehrwert vielleicht dann auch in einer ganz anderen Automatisierung meines Unternehmen? und wahrscheinlich würde ich eher sagen, ein zweiteres? Das ist aber jetzt nicht, was ich innerhalb von 14 Tagen auf die Beine steigen kann, weil dafür halt grundlegend sehr viel notwendig ist, damit ich Prozesse voll automatisieren kann. Was wir immer machen, ist sehr pragmatisch an Probleme rangehen. Also, wir versuchen nicht, bei jedem Unternehmen die grundlegende Arbeit erst mal zwei Jahre zu machen, damit wir überhaupt in der Lage sind, dinge zu teilautomatisieren, roten bestimmte Daten auch verfügbar zu machen, sondern wir schauen halt immer Prioritätsbasier Was ist denn für das Unternehmen auch natürlich getrieben vom Unternehmen? Also, das sagen meistens die Unternehmen uns selber Was sind denn eure wichtigsten Punkte, die ihr gerne entgriff haben wollt und die ihr im Moment eher als ein bisschen vernachlässigt ansieht und konzentriertet, dass man auf die Punkte zusätzlich können wir natürlich da bei unserer Farbe dann einbringen und sagen naja, da müssen wir das Thema aber gleich mitziehen, weil das gehört halt dazu, sonst haben wir später viel mehr Arbeit, das dann anzupassen. Und das ist so ein bisschen die Grundlage, wie wir an Projekte rangehen, und das ist, glaube ich, extrem wichtig, weil genau das ist dann der Punkt, wo man in Mehrwert erzielt. Sonst habe ich ganz oft das Ergebnis, dass ich eine sehr gute Arbeit eventuell geleistet habe, ich habe eine sehr gute Dateninfrastruktur aufgebaut, aber der Kunde sagt nach einer bestimmten Zeit ja, aber was hat sich für mich jetzt geändert? und die ehrliche Antwort wäre ja gar nichts. Ach, du hast jetzt eine sehr gute Dateninfrastruktur Interessiert aber Investiere ich doch gerne. Okay, und um die Antwort kurz noch abzurunden, das ist diese Balance und dieser Trade, auf den man versucht zu erreichen, einerseits eine gute Struktur aufzubauen, eine gute Grundlage zu haben, andererseits aber von Anfang an eigentlich Mehrwerte mitzuziehen.

Speaker 3:

Mehrwerte ist so für mich das schlichte welche Daten denke. Dann seid ihr zum Beispiel Leute, die mir helfen können, dinge sichtbar zu machen, die ich eben nicht sehe, die ihr eben nur aus Daten erfahren kann, die vielleicht in der Vergangenheit emotional gesteuert waren, weil ich geglaubt habe, dass irgendwas so sein müsste, wie es ist, dass die Zielgruppe ein ganz bestimmtes Produkt gerne möchte. Ja die Daten haben eine ganz andere Sache erzählen, und ich glaube, dass so etwas intuitives durchaus funktioniert. Da muss ein paar Jahrzehnte vielleicht oder vielleicht ein schönes traditionelles Familienunternehmen sein, dann habe ich dafür natürlich auch eine Intuition. Aber gewisse Daten ermöglichen mir einfach, vorher sagen, die ich ohne diese Daten gar nicht treffen könnte, und im Hinblick auf KI sind das ja super Kräfte, die auf einmal mein Unternehmen hat, weil ich dann eben auch noch die Möglichkeit habe, tatsächlich diese Glaskugel im Unternehmen zu etablieren, also mithilfe der Daten dann letztendlich natürlich auch vorher sagen zu treffen, die sich unmittelbar auf meinen Umsatz auswirken, oder Automatisierung, vollautomatisierung zu initiieren. Jetzt hast du gerade was Schönes gesagt. Das ist ja oftmals so ein Thema, wenn du was verkaufst und erstmal aufräumst oder Qualität herstellt und sich eigentlich für das Unternehmen so gar nichts geändert hat. Die KPIs vielleicht sichtbarer werden, aber das Ergebnis am Ende erst mal noch nicht, weil das einfach auch Zeit braucht, verändert wird. Wie aufgeschlossen begegnen euch die Unternehmen dahingehend? Also kommen die auf euch zu und sagen jetzt ist irgendwie KI, steht in der Zeitung jedes mal drin, wenn ich die morgens aufschlage. Ich muss mal schauen, dass die Grundlagen stimmen, dass ich auch in diese Technologie investieren kann, oder müsst ihr harte Aufklärungsarbeit leisten?

Speaker 2:

Also ich würde sagen, irgendwas in der Mitte zwischen den beiden Sachen. Es ist schon so, dass das Thema KI eine große Disruption im ganzen Datenmarkt natürlich hervorgerufen hat. Bedeutet durch dieses ständige KI in der Presse, in allen, wo sich Leute unterhalten Hürden-Beschäftsführer, Hauptsäge-Geschäftsführer, aber natürlich auch Erteilungsleiter und so weiter immer das Thema ihr müsst den KI ninstieren, ihr müsst, ihr müsst, ihr müsst, ihr müsst. Wenn man sich näher mit dem Thema beschäftigt, ist KI natürlich dann irgendwo die Königsdisziplin, die ich lösen will und muss. Das Thema ist das noch richtig? also ich muss schon in KI investieren. Es ist aber genauso wichtig, grundlegend erstmal meine Daten im Griff zu haben und zu verstehen, weil KI ist halt kein Selbstläufer. Wer ist für KI beschäftigt, der weiß, KI kann und die hat so komplexe Probleme auch einfach lösen, ohne sehr komplexe Algorithmen zu erstellen und zu erzeugen. Aber und jetzt kommt der wichtige Aberpunkt wie kontrolliere ich denn, was mir ein Modell aus der künstlichen Intelligenz, was für Ergebnisse mir das liefert? Und das ist eigentlich eine spannende Frage. Das heißt, ganz oft werden was angesprochen. Familienunternehmen hört man ganz oft, ja, das entscheiden wir. Bauchgefühl nimmt niemand mehr so richtig in den Mund, das wird so, und man selten mittlerweile, aber man hört schon durch dass gerade ein Einkauf von einem Familienunternehmen, die kennen ihre Produkte, die kennen ihr von Kunden und so weiter. So das ist auch erstmal okay, und das ist wichtig, weil ohne diese Information wäre das Ergebnis auch nicht besser. Also, man kann nicht alles von heute auf morgen Daten getrieben machen, Aber es gibt bestimmte Bereiche in einem Unternehmen, bestimmte Entscheidungen und auch Erkenntnisse, die kann ich durch ein Bauchgefühl halt nicht erzeugen, muss ich Daten getrieben erzeugen. Und ich glaube, gerade in solchen Unternehmen ist die Kombination das, was dich zu einem absoluten Experten und Markführer macht in deinem Bereich. Und genau um diese KI, von der alle sprechen, und diese Möglichkeiten, die man heutzutage durch Maschinelles lernen, durch selbstlernende Modelle oder auch Themen wie ChebGPT und alles, was es jetzt wirklich an den Mann gebracht hat und greifbar gemacht hat, zu nutzen, brauche ich natürlich erstmal irgendwelche grundlegende Daten, und umso besser, die strukturiert, organisiert und auch verstanden werden, umso besser wird dann meine Analyse, auch wenn ich genau diese Modelle nutze. Und du hattest mich gefragt wie viel müssen Arbeitsaufwand, wie viel Aufwand haben wir, das ganze Thema zu erklären? Ganz oft kommen Unternehmen auf uns, so weil wir sehr viel Unternehmen oder Kontakte zu Unternehmen über unser Netzwerk haben, und kommen mit einem Problem auf uns zu. Und dann besteht die Aufklärungsarbeit eigentlich darin, erstmal zu sagen naja, ja, KI ist wichtig, und wir können das auch machen, Nur müssen wir die und die Steps halt einfach vorher erledigen, nämlich wir müssen die Daten erstmal alle irgendwo zentral in dem System sammeln, wir müssen die Daten transformieren, miteinander verknüpfen, damit wir sinnvolle Aussagen haben, und das ist eigentlich so die Aufklärungsarbeit, die wir einmal leisten müssen. Wenn man jetzt aber allerdings ein Agentur oder ein Unternehmensmodell hat, wo man sehr viel Sales macht, dann kommt es natürlich genau auf die anderen Schiene, und dann musst du dir überlegen wie kann ich Unternehmen überzeugen, dass sie in so eine Technologie oder in die Unterstützung oder Dienstleistung halt investieren?

Speaker 3:

Das, was du gerade erzählt, zeigte auch, wie wichtig das ist, sich dem Thema eigentlich schon gestern angenommen zu haben. Einfach weil genau das ein einfachen Prozess ist. Dass aufbereiten oder quantifizieren und qualifizieren von Daten, der braucht einfach Zeit. Das implementieren von KI für bestimmte Use Cases in einem Unternehmen braucht einfach Zeit. Das ist, wie richtig sagst du, halb von wenigen Wochen eben nicht erledigt. Da kommen sie auch so ein bisschen auf die Komplexität des.

Speaker 2:

Unternehmens natürlich an.

Speaker 3:

Ja, aber ich glaube, und da versuche ich gerade mit so einem weiß ich nicht, ob es ein Mindset-Thema ist oder so aufzuräumen. Ich höre ganz oft ja, wir benutzen KI im Unternehmen, und wenn du nachfragst, dann reden diese Leute halt dann über Tools wie Chatchi, pity oder Dolly oder irgendwelche anderen Sachen. Na klar, die kannst du sofort einschalten, und die kannst du sofort benutzen und kannst du sofort zum Einsatz bringen. Das ist überhaupt kein Problem. Aber das, worüber wir gerade hier reden, ist gerade bei professionellen, vielleicht mittelständischen Unternehmen ein bisschen zu konzernen ein Riesen-Thema. Weil ich muss auf der einen Seite ein KI-Modell ins Unternehmen bringen, also kein Tool, sondern richtige KI-Modelle, die ich dann natürlich mit individualisierten Daten füttern muss, und das ist genau das, was ihr eben macht, und das ist nochmal eine ganz andere Nummer, wie auf ein fertiges Tool zu setzen. Also das vielleicht nochmal zum Verständen so einen Einordnen.

Speaker 2:

Ja, es gibt natürlich sehr viele Tools am Markt, die bestimmte Datenprobleme schon lösen und die auch in Start und auch die Zeit bis zu einem reifen Produkt natürlich wesentlich verkürzen. Also, ich spare mir ganz oft als junges Unternehmen so viel Zeit, wenn ich ein fertiges Tool einsetze. Wir sind auch sehr offen bei dem Thema. Allerdings muss man gewisse Themen immer mit der Kopf behalten. Zum Beispiel, wenn ich auf ein externes Tool setze, habe ich immer die Problematik, dass ich meistens nicht her an meiner eigenen Daten bin. Und umso erwachsener das Unternehmen wird, umso größer das Unternehmen wird, umso mehr vielleicht auch Finanzinvestoren und so weiter in dem Unternehmen geteilt sind, umso wichtiger wird dieser Aspekt wo gehen eigentlich deine Daten hin? Was machst du mit deinen Daten? Gerade in Deutschland, in der EU haben wir natürlich einen riesen Datenschutzthema, was immer restriktiver wird, was immer schwieriger zu erfüllen auch wird und auch zu überblicken. Und das ist schon natürlich ein Thema, wo meine Daten liegen, wo ich meine Daten speichere, und umso mehr ich von diesem Thema selbst abbilden kann. Und auch in meinen eigenen Datenwanken unterbilde ich davon, ob die Clouds passieren sind, was sie wahrscheinlich 224 Meisten sein werden, aber es sind trotzdem meine eigenen gehosteten Server oder meine eigene gehostete Cloud-Umgebung, die ich da nutze, und das wird immer wichtiger, und das haben viele Saarseinbieter auch gemerkt gelernt. So, mittlerweile gibt es auch viele Saarseinbieter, die schon die Daten bei, die ihr im eigenen Unternehmen liegen, haben und sich nur noch in die Verarbeitung kümmern, also das komplette Orchestration ja da ein Pipeline-Sketchery oder war ein bisschen zu dänglischen. Das sind alles Themen, die die bestimmte Saarsthuls dann anbieten, um genau diese ganzen Funktionärteten nicht mehr bauern zu müssen. Das kostet natürlich extrem viel Zeit, und das ist so der Mittelwert, den man eingehen kann. Aber auch die großen Hyperscaler, also Google, amazon mit AWS oder Microsoft Azure, die haben alle verstanden, dass Datenanalyse und auch Dateninfrastruktur einfach sein muss, weil man hat nicht mehr diese Saar an Entwicklern, die sich alle um dieses Thema kümmern und irgendwelche Komponenten bauen, sondern das muss Auto-Fibrox halt einfach funktionieren, um auch greifbar zu sein und auf diesen Mehrwert zu nutzen. Und auch der Bereich bei den großen Cloud-Anbietern wird halt immer besser, was natürlich für die Saarsthüter natürlich auch ein großer Konkurrenz ist.

Speaker 3:

Thomas, hast du für uns ein paar Use Cases, das ich mir vorstellen kann oder auch unsere Zuhörerinnen und Zuhörer, wie das mit dem also, welchen Impact eure Arbeit auf ein Unternehmen hat, also ein vorher nachher Thema no-transcript kommt erstens ganz auf die Situation drauf an, die halt existiert, wenn wir in die Unternehmen kommen.

Speaker 2:

Das ist ganz unterschiedlich. Es kann passieren, dass die das Unternehmen gar nicht, also jedes Unternehmen hat Daten, aber das das Unternehmen noch nichts in Sachen Datenanalyse macht. Was man ganz häufig hat, sind das einzelne isolierte Datenquellen, dann irgendwie visualisiert sind mit einem Power BI, Tableau, Lukas, Studio, was auch immer und dann isoliert betrachtet werden. Was man auch sehr häufig sieht, ist, dass Unternehmen in unterschiedlichen Abteilungen oder in unterschiedlichen Leveln also CEO, C-Level oder dann halt Abteilungsleiter oder dortunter in den Abteilungen selber auf unterschiedliche Datentöpfe zugreifen, was natürlich auch relativ gefährlich ist. Wenn das vorliegt, dann können wir natürlich den großen Mehrwert bieten, überhaupt erst mal Daten A verfügbar zu machen. Im Sinne verfügbar meine ich mit, dass Datentopf A, Datentopf B und Datentopf C miteinander verbunden werden und daraus ganz neue Erkenntnisse geschaffen werden, die vorher nicht da waren, Weil wenn ich einen Datentopf, sagen wir meine Bestellung, isoliert betrachte, kann ich mir jetzt mal auch anschauen, was habe ich gestern für einen Umsatz gehabt, wie viele Produkte habe ich verkauft und so weiter. Was ich aber eigentlich wissen möchte, ist nicht nur, was ich verkauft habe, und in dem anderen Datentopf, wie meine Bestände gerade aussehen, und in dem dritten Datentopf, wo der CFO reinschaut, was ich hier einen Umsatz gemacht habe, sondern ich möchte das Ganze gern verbinden. Ich möchte gern wissen, wenn ich so weiter verkaufe und den Bestand von X habe, der aus einem ganz anderen Datentopf kommt, wann geht dieses Produkt in Out-of-Stock, also wann ist dieses Produkt nicht mehr in meinem Lager verfügbar? Ich möchte das nicht in dem Moment wissen, wo das Produkt nicht mehr verfügbar ist, sondern ich möchte das exakt an dem Tag wissen, wo ich dieses Produkt bestellen muss, damit es an dem Tag zurück ins Lager oder damit die Bestellung ins Lager kommt, wo das Produkt den nächsten Tag ausverkauft wäre. Das ist natürlich erst ein sehr theoretischer, sehr theoretisches Bild, was ich hier gemacht habe. Das funktioniert in der Praxis natürlich meistens nicht in den Tag genau aber ich handle halt nicht erst, wenn irgendwas passiert ist, sondern vorher, aber auch nicht so viel zeitiger, dass ich ein sehr hohes Lagerinventar habe, was mich jetzt der Geld kostet, und das ist zum Beispiel eines der Mehrwerte, was man ein E-Commerce-Händler immer anbieten kann, wo man sagt, du kannst dein Datentopf wahrscheinlich gerade analysieren, du weißt, was du an Umsatz wärst und für Bestellung machst, weißt auch, was in deinem Lager passiert und wie es da aussieht. Aber diese Kombination, die wichtig ist, um eine Effizienz herzustellen, die können viele Unternehmen halt noch nicht machen. Das ist Thema eins. Thema zwei ist wenn ich so ein Datenanalysekonzept aufbaue, dann muss das bestimmte Voraussetzung herhalten. Zum einen einmal schon erwähnt, die Daten sollten bei dir in deinem Unternehmen gehaustet sein, liegen. Das ist ganz wichtig, und das wird immer wichtiger. Zum zweiten muss deine Infrastruktur aber extrem skalierbar sein, weil du weißt heute nicht, was in einem Jahr passiert oder zwei Jahren, und du baust so ein System nicht nur für ein halbes Jahr. Das heißt, im Zweifel soll das die nächsten fünf bis zehn Jahre wenn wir jetzt mal eine Organisation nehmen, die vielleicht auch schon ein bisschen erwachsener ist und schon ein bisschen länger am Markt ist, das ist mindestens zehn, zwanzig Jahre durchhalten. Es wird natürlich immer Veränderungen so im System geben, aber grundlegend möchtest du nicht in drei Jahren anfang deines komplettes Systems erändern. Das ist mit vielen Kosten verbunden, das ist vor allem mit vielen Opportunitätskosten verbunden, weil du in dem Fall entweder zwei Analyse Systeme hast oder zwischendurch mal gar nichts hast, was natürlich immer sehr gefährlich ist. Das kann zwei, also skalierbar muss das Ganze sein, egal was passiert, firmzugäufe, ich werde kleiner, ich werde größer. Und es muss natürlich auch extrem kosteneffizient sein. Das heißt nicht unbedingt günstig, aber effizient. Das heißt, wenn ich einen Umsatz von einer Milliarde fahre, bin ich wahrscheinlich bereit, mehr in so ein Projekt zu investieren, als wenn ich einen Umsatz von einer halben Million fahre. Ja, auch da muss geachtet werden, gerade wenn man Cloud basiert, systeme baut, die natürlich immer etwas teurer sind, erst mal an der kurzfristigen Betrachtung, als wenn ich mir selber einen Server kellerstelle. Aber auch die Infrastruktur muss gekauft, verwaltet und so weiter werden, was natürlich auch wieder viel in Mittagröderkosten endet. Das wird ganz oft übersehen. Und der vierte Punkt ist Maintainability. Also wie und kann ich dieses System erwarten? Und nicht nur die Systeme, also die Infrastruktur an sich, sondern natürlich auch die Prozesse, die in dem System stattfinden, also Transformation, orchestrierung, also wie die Transformation miteinander verknüpft sind. Wenn irgendein System, sagen wir in Facebook oder ein ERP-System, seine Daten, wie soll ich sagen, seine Datenschema, seine Datenstruktur ändert. Wie einfach kann ich das an meinen Prozess etablieren? Muss ich dann ein ganz großes Konstrukt anfassen, wo, wenn ich eine kleine Sache anfasse, alles andere auseinandergericht, oder kann ich das wirklich sehr modular anfassen und auch ein Entwickler-Team an die Haare geben? Da das sind so die wichtigsten Themen, kommen dann noch kleine Themen dazu, wie das Ganze muss versioniert sein, was sicherlich auch in die Wartung mit einfließt, dass, wenn irgendwas kaputt geht, jederzeit weiß was wurde da geändert? kann ich das zurückrollen? Wir sind zwar hier nicht in der operativen Welt, wo ein Kunde nicht mehr bestellen kann, aber da Daten immer wichtiger werden und auch immer wichtiger für den operativen Automatismus des Unternehmens im Wichtig-Labor und das höhere Stellwert einnimmt, darf auch so ein System keinen Tag ausfallen. Wenn mein komplettes Nachbestellwesen meines Unternehmens an so einem System hängt, sollte es halt keinen Tag ausfallen. Das wäre schlecht, und auch da kommt natürlich immer höher Druck, wenn man vielleicht früher im Bereich der Analyse hat nicht hatte.

Speaker 3:

Sehr interessant. Danke für die Einblicke erstmal in diese vier Themenbereiche, weil ich glaube, das ist nochmal wichtig, um besser zu verstehen, welchen Einfluss ich auch nehmen kann. Ich wollte dich fragen gab es mal so einen Kunden, wo du so ein absolutes Worst Case-Szenario vorgefunden hast, also vielleicht mal so ein Beispiel, wo du einfach rein bist und die Hände, wo den Kopf zusammengeschlagen hast?

Speaker 2:

Ja, gab es. Das muss man aber ein bisschen, glaube ich, erklären, was ein Worst Case-Szenario bedeutet. Worst Case-Szenario ist nicht, man kommt in den Unternehmen und findet in bestimmten Status quo vor. Da gibt es keinen Worst Case-Szenario. Es gibt halt ein Status quo, und dann gibt es halt ein Weg, wie man das verbessert. Das Worst Case-Szenario ist immer da in der Fall, wenn ein Unternehmen so unterschiedlich aufgestellt ist und auch von den Kompetenzen und auch von den Entscheidungskompetenzen so aufgestellt ist, dass gar kein richtiges Rauskommen aus diesem Status quo machbar ist. Weil, was muss passieren, wenn ich so ein zentrales und wichtiges Thema von Unternehmen angehe? es müssen einfach alle Leute dahinter stehen, Und das ist nicht nur das C-Level-Management oder der CEO, der sagt, wir müssen jetzt da investieren. Das ist immer eine wichtige Person, die dahinter stehen muss. Ich brauche aber auf der anderen Seite auch das ganze Team von Entwicklern, von Nutzern in jeder Abteilung dahinter, die auch diesen Change-Prozess erkennen und sehen. Wenn ich die nicht habe, dann nutzt es einem nichts, wenn der Geschäftsführer sagt, das müssen wir jetzt machen, weil es gibt das Budget frei und wir haben freie Hand, grüne Wiese, Und dann sagt die Abteilung aber ich habe das jetzt immer so gemacht, ich habe jetzt immer das Tool genutzt, keine Ahnung, was die Agentur da macht, aber es gefällt mir überhaupt gar nicht. Also, wir werden nicht ans Ziel kommen. Wir werden zwar einen glücklichen Geschäftsführer haben, der sagt cooles neues System. Aber er wird nach ein paar Monaten feststellen, dass das mal gar nichts ändert in dem Unternehmen. Weil wenn die Leute, die in den einzelnen Abteilungen wirklich viel operative Umsätze sorgen, das System nicht akzeptieren und nutzen, dann werden wir da nicht zum Erfolg kommen. Das heißt, man braucht im Unternehmen immer ein gewisses Prozent an Akzeptanz, und das aus allen Hierarchieebenen, um so ein Projekt halt wirklich gut umzusetzen. Und das ist für mich immer das Wurstkenn-Szenario, was ich dann vorfinde nach ein paar Wochen oder Märke nach ein paar Wochen, dass wir hier in dem Wurstkenn-Szenario sind, wenn nicht genau das passiert, dass es von irgendeiner Seite die Akzeptanz halt nicht gibt, egal, ob das aus Zielinne ist oder andersrum aus der Abteilungsinne, Und wenn einfach angefangen wird, alte Strukturen einfach weiterzumachen, weil wir kennen sie ja so und akzeptieren halt Veränderungen, das würde ich als Wurstkennario tragen.

Speaker 3:

Danke dafür. Ich würde gerne mal wissen, wie du das wahrnimmst. Wenn ich zum Thema KI in Unternehmen unterwegs war in der Vergangenheit und aktuell bin, dann ich will jetzt hier nicht die IT-Abteilung nicht wissen, aber dann ist es jetzt nicht so, dass die irgendwie mit einem Kaffee auf mich warten oder so. Also, das ist erst mal so, wie ich jetzt gerade hier sitze so mit verschränkten Armen. Ich habe die ganze Zeit jetzt nur emotional. Jetzt basiert nicht auf Daten meinen Erfahrungsgericht, aber meine Erfahrung war immer so, ich bin der Fremdkörper in diesem Unternehmen. Ich glaube nicht, dass sie glauben, dass ich den Arbeitsplatz wegnehme oder sie wegrationalisiere, aber es fühlt sich nie so an, dass man das Gefühl hat hey, schön, dass du da bist. Das ändert sich dann je nachdem, wie gut der Prozess dann auch ist und wie man, genau wie du sagst, die Akzeptanz dann schafft. Dann werden das am Ende alles Buddies werden, weil die natürlich auch am Erfolg partizipieren. Aber da musst du erst mal hinkommen. Wie schwer geht bei dir die Tür auf in der IT-Abteilung?

Speaker 2:

Also ganz unterschiedlich, und ich weise aber natürlich genau wie du sprichst, ja also auch mich oder. Wir als Unternehmen haben natürlich genau diese Situation, wo wir halt nicht wirklich mit offenen Armen und dem Kaffee willkommen heißen werden, weil je nachdem, wer auch der Türöffner bei einem Projekt ist und ganz häufig, wenn es der Geschäftsführer ist, ist es meistens schwieriger, als wenn es andersrum ist weil natürlich und das muss man aber auch verstehen, glaube ich wenn man als Dienstleistung oder eine Dienstleistung anbietet, erstens die Leute, mit denen man da zusammenarbeitet, die kennen eigentlich. Das ist Punkt eins. Das heißt, man muss sich erst mal einen bestimmten Status das ist vielleicht das falsche Mot sagen wir mal eine bestimmte Akzeptanz erarbeiten. Zweitens diese Person, sagen wir mal ein IT-Leiter arbeitet seit Jahren in den Unternehmen, er kennt das Unternehmen sehr gut, und wir sagen jetzt auch mal, wir gehen von positiven Fallen, er hat eine sehr gute Arbeit geleistet kann aber vielleicht mit seinem Wissensstand und auch dem, womit er sich die letzten Jahre beschäftigt hat, so ein Thema wie Datenanalyse gar nicht modern umsetzen, zumindest nicht, ohne extrem viel Zeit reinzustellen und sich da weiterzubilden. Und es stellt ja niemand infrage, dass endlich geistig in der Lage ist, das zu lernen und das zu tun. Das ist ja sicherlich, weil da wahrscheinlich alles extrem smarte Köpfe sind, aber sie haben eigentlich die Erfahrung von 15 Jahre Datenanalyse so ein Kennel den neuesten Entwicklungenmarkt und was man bei Problemen tut, was man in der Struktur und Strategie achten muss. Und dann passiert genau das, was du gerade angesprochen hast. Am Anfang hat man, spürt man immer so ein bisschen die Distanz, und das ist eigentlich wichtig, nicht hier, weil du machst vielleicht das, was ich mir jährlich Jahre aufgebaut habe, gerade kaputt, kaputt, im Sinne, du führst irgendwas ein, wo du dann in einem halben Jahr weg gehst. Und dann ist es mein Problem, dass das sieht ein IT-Manager und ein IT-Chef als Problem, und das ist auch meistens die größte Hemschwelle, nicht, dass er mit dir nicht klar kommt oder der das nicht gut findet, dass du jetzt für ein paar Euro in deinem Projekt machst, sondern er hat Angst, dass das Akzeptanz für dich wird, dieses Projekt, ich dann weg bin oder meine Führung der weg ist, und er das Thema verwalten muss und es halt nicht so gut ist, wie er es denn gemacht hätte. Das ist immer die größte Problematik, und das kriegt man aber über die Wochen eigentlich abgebaut, diese Distanz, indem man ein Stück weit ich kann mich an den, an den, an den wie sagt man dazu? an eine Problemsdiskussion mit dir erinnern, wo wir genau das Thema besprochen hatten. Da ging es um den Mod, der Mod, die man auch zeigen muss. Auch wenn man jetzt meint, man ist genau in dem Bereich der absolute Experte. Selbst wenn das der Fall ist und man allwissend wäre, muss man einen gewissen Stellen einen Stück demundwalten lassen, auch natürlich eine andere Seite mal zu Wort kommen lassen und auch einfach mal in meinen Akzeptieren, selbst wenn man denkt, in dem Moment okay, das sehe ich aber anders, einfach weil man sich nie sicher sein kann, ob ein Mann es richtig einschätzen kann, wenn man in einer fremden Firma unterwegs ist, die man noch nicht jahrelang kennt. Das ist Punkt 1. Und Punkt 2, das man natürlich auch immer akzeptieren wenn man einen wie man vorsichtig sitzen hat, der das seit 30, über 40 Jahren macht, dass der auch eine gewisse Erfahrung mit sich bringt, vielleicht mit anderen Werkzeugen, aber natürlich ist er nicht unerfahrene als man selber. Und ich glaube, das ist der Schlüssel zum Erfolg, und mit das beide Seiten zu sehen, dann kommt man ganz schnell zu einem Projekt, das wirklich Spaß macht und auch schleifach ankommt, wo man schneller gibt, wenn es jetzt geht.

Speaker 3:

Also, es ist letztendlich auch eine Geschäftsbeziehung, die da entstehen darf, und das braucht einfach auch Zeit. Man will ja auf der anderen Seite auch verstehen was bedeutet jetzt dieser Veränderungsprozess in meinem Arbeitsbereich, in meinem Berufsleben, in meinem Kontext, in der Zusammenarbeit mit anderen Fachabteilungen? Habe ich dadurch ein Mehraufwand oder was auch immer? Manche Ängste sind dann eben einfach auch anzusprechen in so einem Prozess. Aber ich würde gerne mit dir noch ein anderes heißes Eisen gern anfassen, weil ich gerne mit dir mal darüber sprechen wollen würde, über die Tragfähigkeit oder beziehungsweise den Einfluss, die Einflussnahme der IT-Abteilung im Unternehmen. Also stellen wir uns mal vor, wir haben ein Unternehmen, das C-Level hat keinen CTO, hat vielleicht auch keinen CTO, was so die jüngere oder neuere Bezeichnung auch ist, sondern wir haben so ein klassisches CEO, so ein CFO, so ein COO oder so, aber jetzt keine technischen Kompetenzbereich im C-Level. Die IT-Abteilung hat jederzeit die Möglichkeit, zu intervenieren und zu sagen, das macht man nicht. Der CEO sagt, wir machen KI, und die IT-Abteilung sagen, können wir gerne machen, aber wir können es nicht leisten oder die Daten sind dafür nicht ausreichend oder so, was auch immer. Ist da die Entscheidungsfindung und damit der Einfluss auf die Firma nicht verlagert in die IT-Fachabteilung oder, ein bisschen provokanter ausgedruckt, bin ich nicht in der Unternehmensführung entmündigt, an diesen Innovationen teilzunehmen, wenn ich diese Kompetenz auf C-Level eben nicht habe und nicht mitreden kann.

Speaker 2:

Ja, es ist ein ganz heißes Eis, um uns mal so zu formulieren, weil natürlich also erst mal muss man sagen, es kommt ein bisschen auf Unternehmen und auf die Größe getroffen. Aber wenn ich kein CTO habe oder ein CTO, der so eine Entscheidung trägt und vor allen Dingen auch nicht nur in dem Moment fällt, sondern auch dafür gerade steht das muss man dazu sagen, mit all seinen Wissen dann bin ich natürlich auch als Geschäftsführung nicht optimal in der Lage, das Unternehmen zu lenken, weil es sich auf drei IT-Mitarbeiter zu verlassen, die natürlich auch eine eigene Agenda immer haben, sei es eine bestimmte Programmiersprache oder ein bestimmtes System, mit dem sie gerne arbeiten, und so weiter. Ich würde behaupten, ein CTO, der auch ganz oft auf einem anderen Gehalslevel ist, der muss genau diese Einflüsse einfach beiseite legen, der muss fürs Unternehmen entscheiden und nicht, was ihm am meisten Spaß macht. Und meine Erfahrung und es ist jetzt keine, also ich will da jetzt niemand zu nahe treten, keinem IT-Mitarbeiter oder sonst irgendwas aber es ist schon ganz oft so, und es geht einem selber ja auch so, dass man gewisse Sachen halt gerne machen will, dass ich das so gerne mache. Und wenn ich jetzt sage, ich habe ein ganz bestimmtes Tool, mit dem ich arbeite, und ich glaube, da fragen, und ich denke, das entwickelt sich super. Und dann kommt jemand ins Unternehmen und sagt, in einem Bereich Datenanalysed sollten wir aber was anderes machen, weil das in anderen Dingen entscheidend und wichtig und auf die geachten sollen. Eine Frage ist, wie offen sind die Menschen halt für Veränderungen und auch so Risiko, was sie wahrscheinlich noch nicht mal tragen müssen? aber dann kommt wieder das Thema. Ich habe das Thema vielleicht mal an der Backe, und dann kann ich nicht mal mit meinem Support Tool A arbeiten, sondern muss dann auch noch Support Tool B mit maintain. Dann genau kommt das zu stammung. Und ja, man ist als Geschäftsführung wahrscheinlich ein bisschen nötig von der Entscheidungsfindung, weil ich habe zwei Möglichkeiten Ich kann mit einem externen Dienstleister trauen, weil ich weiß, hat viel Erfahrung, und gerade wenn er übers Netzwerk haben, ist natürlich dieser draus vorflussend Stück höher, als wenn ich jetzt mit einem Cold Calling in Unternehmen angerufen habe. Thema B ist aber, selbst wenn ich das tue, inwiefern entmach ich denn mein eigenes IT-Team und inwiefern verärger ich mein eigenes IT-Team? und wir alle wissen, wenn die drei besten IT-Lam unter dem gehen, weil sie unglücklich sind, und wenn einer geht, gehen wir in mein Becher zwei mit, weil der eine hat es im anderen gesagt, hier ist ein List, hier ist mal weg. Dann habe ich natürlich als Unternehmen ein Riesenproblem. Das heißt, dieser Fall ist schon, den du skizziert hast, ist schon sehr valide, und ein Riesenproblem für ein Geschäftsführer. Und wahrscheinlich das Einzige, wie man an sowas vorbeikommt, ist, diese Situation gar nicht erst entstehen zu lassen, weil man kann, eigentlich man kann schon gewinnen. Wenn dieses Projekt super funktioniert, werden wahrscheinlich irgendwann auch die IT-Mitarbeitung sagen cooles Projekt, gute Ergebnisse, das hat alles Sinn gemacht, je nachdem, wie groß der stolz von den Mitarbeitern ist. Wenn das aber nicht funktioniert oder nur so sehr gut funktioniert, dann habe ich natürlich extrem rumpfgegenen Mitarbeiter zum einen und vor allem Mitarbeiter, die vorgehaltener hinter vorgehaltener Hand sagen ich habe es ja gleich gesagt, und das ist natürlich immer ein gutes Start für den das nächste Quartal oder das nächste halb Jahr im Sinne, wie gut auch eine Geschäftsführung akzeptiert wird und die Entscheidungen von der Geschäftsführung. Und das einzige Thema, um zu kommen, ist eigentlich nur, eine gute Organisation, struktur zu haben, wo ich halt diesen CTO oder CTO habe, den ich vertraue und der zweifel dann auch zu seinem Team sagen kann das ist die Entscheidung, das sind meine Gründe.

Speaker 3:

Ja, aber danke für die Einblicke, weil genau das zeigt eben auch, was die Arbeit eines CTO oder CTOs ist und wie komplex und verstrickt das im Unternehmen ist, weil man geht halt immer an die Substanz des Unternehmens ran. Ja, also stellen wir uns das Unternehmen einfach mal ohne die IT vor. Das ist in der heutigen Zeit einfach unvorstellbar. Das ist, wie wenn ich aus einem menschlichen Organismus diese ganzen Blutlinien und die Herzkranzgefäße und das Herz rausnehme. Dann funktioniert das System nicht mehr. Und genauso ist es eben auch bei Unternehmen, die heute durch und durch technisch ausgestattet sind, Und das ist Twitter oder Geeks hat eigentlich vorgemacht, was passiert, wenn man so? wichtig ist das.

Speaker 2:

Team zumindest so 70% rausnimmt. Also da konnte man sehr gut sehen, was für Probleme auftreten, wenn so was passiert.

Speaker 3:

Ja, und das kostet halt gleich mal richtig Geld. Und am Ende des Tages das finde ich ja schöner hat das alles mit IT gar nichts zu tun, sondern auch das ist wieder ein People Business. Das ist wieder wie bin ich im Leadership aufgestellt? wie schaffe ich es, daraus wirklich ein Team zu machen? wie schaffe ich es, vertrauen aufzubauen? Wenn es Vertrauen da ist, kann ich auch von Außen Experten dazu holen. Wie inszeniere ich das? vielleicht auch ja, in Form von Workshops, in Form von Inkubatoren oder Programmen, weiterbildungs, auch ein wichtiges Thema Also. Das sind alles wichtige Maßnahmen, die in der Zwischenmenschlichen Beziehung eher zu suchen ist, bevor man überhaupt über Daten oder Technologie spricht. Aber spannendes Thema.

Speaker 2:

Und dieser Fall den wir kratziert haben das muss man aber, glaube ich, an der Stelle noch einfach noch mal sagen. Der ist nicht sehr häufig. Also, gott sei Dank ist er nicht sehr häufig. Das heißt, selbst wenn wir diesen Fall haben, was kein CTO oder CTO in der Mitte ist, ist das jetzt meistens auch kein riesengroßes Unternehmen. Da ist die Struktur einfach da, und dann ist auch ganz häufig auch einfach die Kommunisationswege sehr kurz und auch die Geschäftsführung halt noch sehr nah an den Mitarbeitern dran, wo man, wie schon gesagt, das mitten im Guten Workshop und mit dieser gewissen Demut auch in den ersten Jahren sehr cool und reffen einfach schon dieses Vertrauensverhältnis, wie man an Anfang an aufbauen kann, und da hat man die Probleme meistens nicht. Das ist zumindest unsere Erfahrung, weil das ist wirklich sehr selten, dass man einen Debut bekommt.

Speaker 3:

Vor allen Dingen seid ihr auch voll nett, weißt du? Also, wenn du ins Unternehmen kommst, dann kann ich mir nicht vorstellen, dass die Leute sagen hey, aufgerannt ist.

Speaker 2:

Was ist doch wirklich sehr selten, aber in so einer Konzernstruktur ist das halt nochmal ein anderes Punkt Natürlich. Und die Realitätigkeit, nicht alles, also das muss man auch dazu sagen. Also ich habe mal einen CTO in einem großen Meeting, wo wirklich Geschäftsführung, einkaufsleitung, ein wirklich sehr großes Unternehmen saßen, und der CTO sagt nee, das kommt nicht ins Haus. Also so nach einer halben Stunde einfach ohne Begründung, und alles Gibt's halt auch, ist dann auch ein Stück weit Qualität. Das ist das Geilste. Das ist das Geilste.

Speaker 3:

So Arme verschränkt auf dem Bauch abgelegt Unterlippe, unterlippe, unterlippe ist, dann ist es schon eskaliert. Kannst du eigentlich gehen In dem?

Speaker 2:

Hinblick auf das Thema Google dauerhaft. Das war ganz spannend, und bei dem Unternehmen war aber alle Kundendaten natürlich bei Google schon, weil die Google Ads und Google Analytics genutzt und doch alles andere, was auch findet, google und Kundendaten zu tun hat. Aber es waren Microsoft-Grunde, und die haben natürlich kein bezahlt Google Workspace gehabt, sondern natürlich eine Gmail-Adresse gehabt. Und das war dann eigentlich die lustige Vorarmte von dem Thema, dass ein gutes, sauberes System halt ohne Begründung abgelegt wurde. Das, was aber über Jahre entstanden ist, alles in der USA gehostet war, ohne jegliche Lizenzbildung usw, was natürlich krass draufholt ist Und es niemand mitbekommen hat. Bis dahin, und das ist halt. Dann heißt das die Realität, aber Gott sei Dank ein Einzelfall, gott sei Dank, ja, der.

Speaker 3:

Wahnsinn. Übrigens vielleicht ein kleiner Werbesport an dieser Stelle, denn der Thomas ist auch bei uns dozent am After Work Campus, den wir mit unserem AI Accelerator Coventure vom Grundeerzentrum in Coburg veranstalten. Das heißt, in Kürze, in wenigen Wochen, wird er dort auch ein Online Seminar geben. Da werden wir noch mal dazu ein Deep Dive von ihm sehen. Da wird uns vielleicht ein paar Vorgehensweisen, ein paar Strategien einweihen, wie man versteht und schneller vielleicht eine Validierung herstellt, inwieweit die Daten wirklich dem Standard entsprechen, der heute einfach wichtig ist und auch in Zukunft viel wichtiger wird. Also, wenn ihr das Thema interessiert, in den Schornhaus findet ihr den Link zu unserer Plattform, dazu, und dann würde ich sagen lieber Thomas, wir gehen auf die Zielgerade mit noch drei Fragen. Frage Nummer eins ist meine Lieblingsfrage Was würde uns an dir überraschen? Gibt es irgendein Splen, irgendwas, irgendein Tick, den du hast, den du noch keinem erzählt hast?

Speaker 2:

Wow, schwierig. Und einem Serb jetzt diskreditieren. Was ist Splen an mir? no-transcript.

Speaker 3:

Mit die IT von morgen.

Speaker 2:

Weiß, wie du ticke ich packe die frage gerne. Die letzte frage Ja, okay, kannst du ein bisschen überlegen? Also ich glaube, ich glaube, ich kann. Ich kann guten spleen sagen, es ist nicht wirklich ein spleen, aber unsere unterlehmenskurs ist in der zehn bis fünf zwanzig, und ich bin wirklich ein sehr verständnisvoller mensch, und ich lasse auch viel von der verantwortung in meinem team, und ich glaube, wer mich jetzt in den ersten meeting wahrnehmen wird auch da ich sehr gerne das motor greife und mich dann auch zentral ob, wenn ich mit mit arbeitern in so einem termin sitze, kümmer ich mich dann schon auch als geschäftsführer sehr zentral dann haben diese diese ersten gespräche und und und und und erklär, was wir machen müssen, wie wir es machen müssen, weil ich auch sehr nahe immer noch an der operative dran bin. In den meisten themen muss man sagen, so viele mitarbeiter, kranke mitarbeiter können wir manchen team schon mehr als ich. Das ist normal, das stürme ich aber auch nicht. Aber abseins von diesen gesprächen vertragen schon sehr viel verantwortung auf die mitarbeiter, und ich glaube, das wäre man von von mir, wenn man mich kennenlernt, nicht sehr cool.

Speaker 3:

Nächste frage drei interviewgäste, die du hier für diesen podcast empfehlen kannst. Also wen soll mir einladen? aus deinem netzwerk, von wem können wir was lernen?

Speaker 2:

wir sollten auf jeden fall den orbin nuller einladen. Ist in münchen, und ich glaube, zu dem thema, was wir zwischendurch im podcast hatten, zum thema entscheidungsfindung, entscheidungsmacht, vielleicht auch ein stückweit manchmal politik mit rein spielt, ist er sicherlich ein guter gesprächspartner, weil ich habe selber mit ihm jahrelang zusammengearbeitet, und wir haben auch so einige politische entscheidungen getroffen, die, die ich vielleicht nicht so gut fand, aber da habe ich auch sehr viel gelernt, was was was angeht. Einfach entscheidung, auch unbequeme entscheidung fürs unternehmen zu treffen. Ja, gerade wenn man mit freunden arbeitet, das ist manchmal so ein thema, wo beide auch extrem das ganze trennen müssen von der dann wir müssen noch sprechen ich finde ein guter interviewgast ist immer der christian mars. Cd o von tomer. Liebe grüße christian das. Sie ist an der stelle, und ich hoffe, ich bringe nicht zu sehr in den zeit, die dringend ist. Du kannst es ja eventuell sehr weit scheiden, aber ich schätze christian sehr für alle seine ansichten und und und mir auch struttoren unternehmen einbringt, und dementsprechend glaube ich das auch sehr, sehr gut wie ein podcaster übrigens lieben toman, weil da kannst einfach gute sachen kaufen, das stimmt, das stimmt, und ich habe mein toman mikro nicht vor mir, was ich normalerweise immer habe, aber das steht bei uns im bureau, im studio, wo ich jetzt aber heute nicht bin, aber ich meine ruhe zuhause haben wollte, das für das interview. Aber ja, sehr cool equipment an der schliesschen verdeckte mega.

Speaker 3:

Also ich liebe die. Also alle, die ich kenne, die podcast produzieren, lieben diese brand einfach, weil es auch ist ja, glaube ich auch letztens ausgezeichnet worden, wieder einfach, weil sie sich so gegen amazon als bestes familienunternehmen oder eins der besten familienunternehmen, glaube ich, mega der hans?

Speaker 2:

ja, auf jeden fall. Ja, wie dritte personen können wir auf nachreichen?

Speaker 3:

ja, ok, weil ich dich kenne und weiß, wo du bist. Ok, letzte frage, und dann bist du erlöst die. Ich habe eine neue frage. Ich habe eine neue frage, die du noch nicht kennst, glaube ich. Stell dir vor, wir hätten einen plakat, dass jeder auf dieser welt sehen kann ja keine ahnung, wo dieser platz ist, auf oder egal, auf jeden fall kann dies plakat auf der welt jeder seh. Was würdest du drauf schreiben? dürftest einsatz drauf schreiben, das? würde drauf stehen dbwdatadaesio ich weiß nicht, dass das der höhere mag den mit dem größten plakat der welt.

Speaker 2:

Ja, ich habe so viele coole dinge auf weltfrieden und und, und, und und und, vielleicht politischen ansichten oder so, und dann ist es doch wieder in die 1-mg abteilung gewandert. Ne Spaß, die frage war jetzt einfach zu groß für mich, für für 30 kunden noch mehr nicht zu sein.

Speaker 3:

Das war der Hauptgrund wahrscheinlich ok, nice, aber ich find's cool. Wir lassen das genauso stehen. Alle infos zu dir, deiner company, deim team, zu dem, was ihr macht, und natürlich auch zum online seminar im after work campus findet ihr in den schonholz dieser podcast. Folge Thomas, vielen dank für deine zeit. Ich bin mir sicher, das war nicht die letzte folge mit uns beiden, das nächste mal dann mit einem sehr freund, vernünftigen mikro.

Speaker 2:

Vielleicht kann uns Thomas da einfach noch eins schicken zweites bitte ich habe das, aber lieben dank nur für die, für die einladung, für die coole zeit, für das toilet amio und wie groß er ist.

Digitalisierung Und Datenanalyse in Unternehmen
Künstliche Intelligenz in Unternehmen
Akzeptanz Von Veränderungen in Unternehmen
Tragfähigkeit Der IT-Abteilung in Unternehmen
Weltweites Plakat Und Online-Seminar