reportingimpulse – Blog

Information Design, Dashboarding & Visual Analytics


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BI or DIE – Self Service BI mit Google Looker – Im Gespräch mit Ronny Kober, Offerista Group

Kai und Ronny sprechen über digitale datengetriebene Geschäftsmodelle und über Tipps und Tricks, wie man auch relativ kleine BI-Einheiten dazu enablen kann, BI regelmäßig in ihre Prozesse zu implementieren.

Daten sind für Kunden und Unternehmen eine wichtige Währung!

Das kannst du aus dieser Folge für dich mitnehmen:

  • Wie baut man ein datengetriebenes Geschäftsmodell aus?
  • Welche Möglichkeiten gibt es beim Daten-Tracking für stationäre Einzelhändler?
  • Wie zieht man Erkenntnisse aus Kundendaten?
  • Wie startet man am besten mit Google Looker?
  • Welches Mindset und Know-How muss ein moderner BI-ler mitbringen?

Lessons Learned:

  • Enable deine Mitarbeiter:innen dazu, BI aktiv und regelmäßig zu nutzen.
  • Nutze dazu kleine Stellschrauben. Überlege dir einen Aufbau und eine Strategie, wie du die Leute initial beschleunigst.
  • Setze auf die richtigen Use Cases und statte deine Botschafter entsprechend aus.
  • Vermittle deinen Mitarbeiter:innen: Beim Dashboarding ist weniger oft mehr. Nutzt das Shneiderman-Prinzip und gehe von der Summary aus runter ins Detail.

Ronny ist der Lead, der bei Offerista für den Aufbau des komplettem BI-Stacks verantwortlich ist. BI (vor allem Self Service BI) spielt bei Offerista eine zentrale Rolle, da auch das Reporting für die Kunden von Offerista direkt über die BI Plattform stattfindet. Er hat die spannende Reise von Offerista/Marktjagd als einer der ersten 5 zu einen großen Europäischen Player mit über 130 Mitarbeitern im Bereich Online Marketing für den stationären Einzelhandel mitgestaltet. Dabei hatte er die verschiedensten Rollen eingenommen im IT-Bereich und ist schließlich bei seiner Passion BI gelandet.

Genannt in der Folge:


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BI or DIE – Messe-Hype! Wir müssen jetzt alles nachholen!

Schnappt eure Lanyards und zückt eure Selfie-Sticks! Oliver und Kai reden über die (verpasste) Weiterentwicklung von Messen & Live-Veranstaltungen, den Netzwerk-Hype und hybride Modelle.

Von OMR bis Big Data & AI World – an Messe-Posts kommt man auf LinkedIn derzeit nicht vorbei. Business Social Media macht, als wäre man tatsächlich live dabei gewesen. Doch was kommt bei Messen wirklich rum? Geht man am Ende mit neuen Aufträgen nach Hause, schaffen sie Mehrwert oder dienen sie nur noch als Begegnungsstätte, die eher den persönlichen statt den geschäftlichen Austausch fördert? Müssen wir alle ausgefallenen Live-Termine jetzt dringend nachholen oder ist der Content-Konsum durch digitale Vorträge am Ende viel sinnvoller?

Genannt in der Folge:


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BI or DIE Data Culture – Data Culture Strategie | Teil 6

Bianca und Kai sprechen darüber, wie Datenkultur langfristig im kompletten Unternehmen etabliert werden kann, welche Voraussetzungen es dafür braucht und wieso Awareness-Building, Targeting und Desire dabei eine große Rolle spielen.

Du kannst in dieser Folge lernen…

  • welche Voraussetzungen ein Unternehmen braucht, um sich ernsthaft auf das Thema Data Culture einlassen zu können
  • welche Methoden und Denkweisen den Change Prozess vorantreiben
  • was ‚Leadership from every seat‘ bedeutet und wie es jedes Unternehmen vorantreibt
  • wie Datenkultur durch die richtige Organisation langfristig etabliert werden kann
  • wie man es schafft, dabei die Motivation aufrecht zu erhalten und den Weg zum Verständnis für Data & Analytics langfristig zu gehen
  • ob der Prozess eher Top-Down oder Bottom-Up angestoßen werden sollte
  • wie man seine Kompetenzen im Bereich Data Literacy ausbauen kann

Bianca Scheffler verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Daten- und Analyse-Management-Strategien in verschiedenen Branchen: Von Medizintechnik bis zur (Rück-)Versicherungsbranche. Ihren Bachelor und Master in Informatik mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz hat sie an der Technischen Universität Chemnitz abgeschlossen. Mit ihrer Leidenschaft für Daten fokussierte sie bereits während des Studiums ihre Forschung auf Data-Mining-Methoden für Diagnose- und künstliche Immunsysteme sowie auf das Verkaufsverhalten im kommerziellen Bereich.

2004 wechselte sie von der Forschung in die Wirtschaft, um Unternehmen bei der Nutzung ihrer eigenen Daten zu unterstützen, indem sie Analyse-Frameworks und Strategien zum Sammeln und Kuratieren der wichtigsten Informationen entwickelte. Sie unterstützte Supply-Chain-Strategien mit Robotik-Warehouse-Technologie, beriet bei der Datenintegration für Fusionen und Übernahmen sowie bei der Datenstandardisierung gemäß den globalen regulatorischen Anforderungen (FDA).

Bianca ist seit 2015 bei Swiss Re, einem führenden Rückversicherer, tätig, wo sie in verschiedenen Positionen für die gruppenweite Datenwertschöpfung verantwortlich ist, um den Geschäftserfolg mit Daten zu ermöglichen.

Ihr aktueller Schwerpunkt liegt auf der Etablierung einer Datenkultur mit einem interdisziplinären Fokus auf Schlüsselkompetenzen und -fähigkeiten im Bereich Daten, die eine geschäftliche Transformation ermöglichen. Sie befasst sich mit der Notwendigkeit, die Belegschaft auf die Denkweise und die Datenkompetenz vorzubereiten, um ein technologie- und datengesteuertes Risiko-Wissensunternehmen zu werden.

Darüber hinaus ist Bianca eine aktive Mitwirkende und leidenschaftliche Rednerin in der Daten- und Analytics-Community, um das Bewusstsein für die Bedeutung einer konsistenten und effektiven Datenintegration, eines Daten-Asset- und Value-Managements in der heutigen digitalen Transformation zu stärken.

Sie investiert viel Zeit in die Ausbildung von Kindern im Alter von 5 bis 12 Jahren in den Grundlagen der Informatik und des Programmierens sowie in das Mentoring und Coaching von weiblichen Nachwuchskräften und zukünftigen Führungskräften auf ihrem persönlichen und beruflichen Weg.


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BI or DIE Data Science – Wann schafft Data Science (Mehr-)Wert? | Teil 2

In welchen Projekten spielt Data Science eine Rolle – oder besser: in welchen nicht? Wie generiert man damit (Mehr-)Wert? Welche Rolle spielt der Mensch eigentlich dabei und wie sieht das Ganze in der Zukunft aus? Vom Data Scientist als Klempner & Data Driven Beer – Stefan und Kai sprechen über Data Science in der Praxis.

Das könnt ihr aus dieser Folge mitnehmen:

  • Warum müssen Data Scientisten auch gute Teamplayer sein und agieren auch so häufig als Data Klempner?
  • Wie sieht das ehrliche Bild von Data Science in Unternehmen aus?
  • Data Science Praxis – von Spaßprojekten „Bester Name für dein Bier“ bis zur Optimierung des Forecasts
  • Was bedeutet es bei Data Science in Business Cases zu denken?
  • Warum muss Data Science auch Change und den Faktor Mensch auf dem Zettel haben?
  • Was sollte Data Science zukünftig liefern, um noch weiteren Mehrwert liefern zu können?

Shownotes


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BI or DIE Data Science – Data Science goes Olympia | Teil 1

Julian und Kai sprechen zu Data Science im Leistungssport und wie die Deutschen Rodel Olympionik:innen davon profitieren konnten.

In dieser Folge geht es außerdem darum..

  • wie datengetrieben der Leistungssport bereits ist
  • eine ganz konkrete Story aus dem Rennrodelsport dazu
  • wie es von der Ideen bis zur Umsetzung mit dem Rodelsimulator gelaufen ist
  • wie Domain und Data Science Know-How in Projekten zusammenspielen
  • ob es einen ROI für diese Art von Data Science aus Leidenschaft gibt
  • wie der Leistungssport von der Industrie profitieren kann
  • was Data Science Initiativen von Spitzensportler:innen lernen können

Shownotes


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BI or DIE – Datenstrategien für Business Intelligence – Im Gespräch mit Steffen Vierkorn, QUNIS

Steffen und Andreas sprechen über Self Service, Data Culture, Datenstrategie, die ersten Schritten und den Durchbruch auf dem Weg in die Cloud und deren Vorteile! 

In dieser Folge geht es außerdem um..

  • die Fragestellung auf dem Weg zur Data Driven Company
  • die Cloud – Zukunftsperspektive & klassisches Vorgehen
  • den Vorteil der Cloud & Hyperscaler
  • Self Service Strategien bei der Umstellung auf die Cloud
  • Data Literacy in Unternehmen & Lösungsansatz
  • Toolauswahl & Frontends

  •  

Lessons Learned für Unternehmer:

  • Tool-Unabhängigkeit trotz Spezialisierung
  • Business Value überlegen – Welches Framework passt am besten?
  •  Erst Datenstrategie entwickeln – dann aber auch anfangen!
  •  Keine Oder-Fragen! Alle Ansätze haben ihre Daseinsberechtigung
  • Technologien nutzen!

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BI or DIE Self Service – Ausbildung der Mitarbeiter:innen | Teil 5

Oliver und Andreas sprechen darüber, wie die Mitarbeiterausbildung in Self Service Projekten gelingt, welche Methoden besonders gut funktionieren und wie die Motivation dabei hoch gehalten werden kann. Eins können wir vorweg nehmen: Ein Tag Tool-Schulung reicht da nicht!

In dieser Folge erfährst du:

  • Wie lernen Mitarbeiter nachhaltig, eigene Dashboard zu bauen?
  • Was ist das Presentation Dashboard und wie hilft es dabei, Skills auf- und auszubauen?
  • Wie helfen kleine, kontinuierliche Challenges dabei, die Lern-Motivation hoch zu halten?
  • Wieso sollte der Community-Gedanke unbedingt einen Platz in der Mitarbeiterausbildung haben und wie organisiert man das Ganze?
  • Braucht man Lernvideos und Co?

Lessons Learned für Unternehmer:

  • Einmalige Tool-Schulungen reichen nicht aus, setze auf Kontinuität!
  • Baue eine Community für den Austausch auf und bestimme jemanden, der das organisiert.
  • Die Ergebnisse des Lernprozesses sollten präsentiert werden, um gemeinsam daran zu lernen.
  • Videocontent allein reicht nicht – geht in den persönlichen Austausch.
  • Lerninhalte & -methoden anpassen, um alle abzuholen – Überflieger vs. ‚Null-Bock‘
  • Überflieger können den anderen helfen – nutze vorhandene Resourcen!
  • Motiviere die Mitarbeiter durch Dashboard Challenges & sichere die Auseinandersetzung mit den Inhalten durch Deadlines.

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BI or DIE Self Service – Templatekatalog | Teil 4

Oliver und Andreas besprechen, wozu ein Templatekatalog gut ist, aus welchen Bestandteilen er sich zusammensetzt und wie man ihn in der konkreten Umsetzung nutzt.

In dieser Folge erfährst du:

  • wieso du im Self Service einen Templatekatalog brauchst
  • was ein Templatekatalog ist und für welche Tools er derzeit verfügbar ist
  • weshalb du Templates beim Prototyping nicht direkt im Tool nutzen solltest
  • wie die flächendeckende Einführung im Self Service funktioniert
  • wieso du zur Standardisierung den Dashboard Requirement Process brauchst
  • welche Vorteile die Inhalte des Templatekatalogs bieten und wie die Umsetzung abläuft

Lessons Learned für Unternehmer:

  • Du brauchst neben dem Templatekatalog die passende Methodik, Know How etc.
  • Die Nutzung von Templates zahlt auf die Standardisierung im Tool ein
  • Die Frage nach dem Tool sollte nicht zu früh angegangen werden
  • Vorgefertigte Templates erleichtern den Austausch der Datenbasis innerhalb der Tools enorm
  • Durch die Nutzung des Templatekatalogs werden Lücken in der Datenbasis schnell ersichtlich
  • Vorlagen erleichtern die Arbeit für neue oder externe Mitarbeiter:innen
  • Templates helfen dabei, eine realistische Erwartungshaltung im Fachbereich zu schaffen
  •  

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BI or DIE Data Culture – Data Culture Warriors | Teil 5

Mit Stefanie spricht Kai über den ihre persönliche Sicht auf den Schlachtplan für die Datenkultur bei Merck und wie die Data Culture Warriors ihren Beitrag dazu leisten.

Das bekommt ihr in dieser Folge auf die Ohren:

  • Welche Ziele und Motivation Merck mit Data Culture verbindet
  • Was die Erfolgsfaktoren der Merck Data Culture sind
  • Warum sie für die Datenliebe kämpft
  • Wie der Schlachtplan der Merck Data Culture Warriors aussieht
  • Welche Challenges und Learnings Merck auf der First Mile, Middle Mile und Last Mile zur Daten Kultur erlebt hat
  • Warum Themen wie Datendemokratisierung, Digital Ethics oder auch Responsible AI für Merck von großer Bedeutung sind

Lessons Learned:

  • Datenkultur muss in der Datenstrategie verankert sein
  • Leidenschaft ist dabei ganz essenziell
  • Denk in kurzfristigen Zeitintervallen
  • Jede:r muss sich damit befassen – egal ob Management oder Mitarbeiter am Band
  • Data Culture funktioniert nur mit Teamwork

Stefanie Babka hat über fünfzehn Jahre in unterschiedlichen Funktionen die digitale Transformation innerhalb mehrerer großen Konzerne vorangetrieben (Daimler, GM, Nestlé, Merck). Seit Juli 2021 ist Stefanie Babka „Data Culture Lead“ von Merck, bezeichnet sich selbst als „Data Culture Warrior“ und verantwortet mit ihrem Team gruppenweit das Thema Datenkultur bei Merck. Ihre Datenliebe begründet sich vor allem in ihrer Passion für Social Media Strategie. Ein Thema über das sie auch mehrere Fachbücher verfasst hat. Als Speaker tritt sie regelmäßig bei internationalen Konferenzen zu Themen wie Digital Workplace, Social Media oder Female Leadership auf. Stefanie ist begeisterte Hörerin von BI or Die und ist selbst Host und Producer von einen unternehmensinternen Podcast bei Merck mit dem Titel „Let’s Talk Data“.


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BI or DIE Self Service – Dashboard Requirement Process | Teil 3

Oliver und Andreas stellen euch den Dashboard Requirement Process mit all seinen Benefits vor und erklären, wieso Self Service ohne dokumentierte und etablierte Prozesse nicht gelingen kann.

Du kannst aus dieser Folge mitnehmen..

  • was der Dashboard Requirement Process ist & wieso er essenziell für flächendeckenden Self Service ist.
  • welches Outcome Dich nach Durchlauf des Dashboard Requirement Process erwartet.
  • welche Schritte Du dabei durchläufst und wie sie Dir zu einem gewinnbringenden Ergebnis verhelfen.
  • wieso Motivation, Konzept & Anforderungen Teil deiner Vorbereitung sein sollten.
  • wie du Dashboards intern am besten vermarkten kannst.

Lessons Learned für Unternehmer:

  • Die beste Technik hilft nichts, wenn die Prozesse nicht etabliert & dokumentiert sind
  • Zuerst die Dashboard Week, dann der Dashboard Requirement Process
  • Du brauchst einen Dashboard Requirement Process im Self Service
  • Lerne nicht theoretisch, sondern anhand echter Fälle & produziere direkten Output
  • Halte deinen Aufwand gering, indem du dich an den Schritten des Dashboard Requirement Process orientierst
  • Externe Berater sollten dich dabei nur begleiten – Du musst den Prozess selbst durchlaufen
  • „Verkaufe“ Dashboards richtig – argumentiere über den Business Value, nicht über die Funktionen des Tools

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