Reporting-Blog

Information Design & Visual Business Intelligence


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BI or DIE – Women in Tech, Visualisierung und Fehlerkultur – Im Gespräch mit Nicole Wenckebach, NTT Data

Andreas und Nicole Wenckebach über Datenqualität, data-driven companies und moderne Projektansätze.

Nicole leitet bei NTT DATA das Competence Center Insight Services mit den Schwerpunkten Data Science & AI, Business Intelligence und Visualisierung.

Das Herz der Münchenerin schlägt besonders für datengetriebene Geschäftsmodelle und deren digitale Wertschöpfung. Sie unterstützt mit ihrem Team Unternehmen aller Branchen, Daten zielgerichtet zur Entscheidungsfindung und Ableitung von Handlungsstrategien transparent und nutzbar zu machen.

Mit Andreas diskutiert sie darüber, was ein datengetriebenes Unternehmen ausmacht, warum Visualisierungen so wichtig sind und gibt uns Einblicke in moderne Projektansätze. Außerdem sprechen die beiden darüber, ob die Kunden und der Markt überhaupt bereit für eine vernünftige Fehlerkultur sind und wie es um die Datenqualität bestellt ist? Gibt es hier Fortschritte oder stellt das Thema immer noch eher eine Herausforderung für Unternehmen dar? Nicole verrät  Tipps für junge Women in Tech und erzählt uns, warum die diese Differenzierung zwischen weiblichen und männlichen Consultants gar nicht allzu sehr wahrnimmt.

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BI or DIE – Standardisierung von Data Science – Im Gespräch mit Dr. Sebastian Wernicke, ONE LOGIC

Andreas und Sebastian über Datenkompetenz in Fachabteilungen, datengesteuerte Entscheidungsfindungen bei KI-Initiativen und Marktsplittung.

Dr. Sebastian Wernicke ist Chief Data Scientist bei ONE LOGIC. Zusammen mit seinem Team von über 40 Data Scientists hilft er Kunden dabei, mit ihren Daten nachhaltig Wert zu schöpfen. Sebastian ist zudem bekannt für seine – mal mehr, mal minder ernst gemeinten – TED Talks rund um das Thema Daten.

Wir erfahren einiges über seine TED Talk-Speaker Erfahrungen und bekommen Einblicke hinter die Kulissen. Außerdem erklärt Sebastian uns, wie er die Rolle des Data Scientisten sieht und wie Recruiting-Prozesse für erfolgreiche Projekte ablaufen. Wie hoch ist die Datenkompetenz in Fachabteilungen und wie schafft man es eigentlich, Data Science Projekte stärker zu standardisieren? Sebastian und Andreas diskutieren über die Marktsplittung zwischen Zeitarbeit (Body-Leasing) und Beratung und überlegen, was wären die Messgrößen an die Data Science/KI-Initiativen wären, um Entscheidungen zu treffen, worein man investieren sollte und wie kann man sie erheben kann

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