Self Service bedeutet nicht No Service! Ob Templates, Standards, Workshops oder oder oder…
Kai und Oliver erklären, wie man mit der richtigen Methodik schnell mit Self Service starten kann und welche Faktoren es braucht, damit das ganze erfolgreich umgesetzt werden kann.
Das erfährst du in dieser Folge:
Reicht eine Tool-Schulung aus, um Mitarbeiter:innen zu Self Service zu befähigen?
Kann ich direkt starten? Oder sollte ich besser warten, bis mein Datenmodell ausgereift ist?
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Welche Fragen sollen wir demnächst stellen? Welche Interviewpartner möchtet ihr gerne hören? Schreibt uns gern eine E-Mail aninfo@reportingimpulse.com, überTwitteroder sprecht uns einfach direkt an!
Lösungen für das Backend, Data Requirement Framework, der Ablauf von Projekten mit cloudimpulse und und und… Alexandra und Andreas reden über cloudimpulse als Schnittstellen-Bediener zwischen IT & Fachabteilung.
Was ist das Data Requirement Framework und welche Vorteile bringt es mit sich?
Wie gestaltet sich der typische Projektablauf mit cloudimpulse?
Liegt der Fokus eher auf Standardisierung oder Flexibilität?
Recruiting – Wer wird gesucht, wer passt?
Alexandra ist BI Expertin, die ihren Fokus auf SAP-Technologien gelegt hat. Seit Produktstart berät sie Unternehmen zu Umsetzungen, Integration und Anforderungsübersetzungen in und aus der SAP Analytics Cloud. Als Generalistin versucht sie mit ihrer Perspektive die vorherrschenden Standards und Strukturen in der Arbeitswelt, insbesondere der IT, zu challengen. Besonders am Herzen liegen ihr dabei Themen wie Kommunikation, Emotionen im Business und das Coaching ihrer Mitarbeiter.
Privat ist sie eine richtige Wundertüte: Neben klassischem Ballett und Luftakrobatik liebt sie es genau so ihre Zeit mit MMORPGS und Filmanalysen à la Wolfgang M. Schmitt zu verbringen.
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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.
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Von Dashboarding und Designumsetzung über Datenanforderungsframework und Semantik bis hin zu strukturellem Datendesign zwischen Data-Warehouse und BI-Tool – Carsten und Kai sprechen darüber, wie cloudimpulse die strategische Begleitung von BI-Umsetzungsprojekten gestaltet.
Was genau macht cloudimpulse eigentlich? Und was hat reportingimpulse damit zu tun? In dieser Folge erfahrt ihr die Motivation hinter der Gründung von cloudimpulse, den aktuellen Tech-Stack und welche Themen und Schwerpunkte euch in der Serie erwarten werden.
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Christoph Paul und Kai-Uwe Stahl sprechen über den anstehenden BI or DIE IBM Month und geben Insights in das Konzerncontrolling der Deutschen Bahn mit Hilfe von Planning Analytics (TM1).
Christoph ist im Konzerncontrolling der DB AG als Leiter der „Systeme & Verfahren“ im Bereich „Planung und Berichtswesen“ tätig. Gemeinsam mit seinem Team verantwortet Christoph die (Weiter-)Entwicklung und den Betrieb der TM1-Datenbanken und IT-Tools für die konzernübergreifenden Controllingprozesse (Planung, Vorschau und Reporting) des DB-Konzerns. Aktuell treibt Christoph federführend die Umsetzung des konzernweiten Roll-outs von IBM Planning Analytics als neue TM1-Frontend Generation für mehr als 10.000 User im Konzern voran. Aus dieser Rolle heraus hat sich in den vergangenen 2 Jahren eine sehr enge Zusammenarbeit mit den IBM-Entwicklerteams in den USA/ Kanada entwickelt, mit dem Ziel das Produkt aus der Praxissicht der DB voranzutreiben.
Das kannst du für dich aus der heutigen Folge mitnehmen:
Was ihr vom BI or DIE IBM Month erwarten könnt
Einen Überflug über die Planung und das Berichtswesen im Konzerncontrolling der Deutschen Bahn
Einen Überflug über die Planung und das Berichtswesen im Konzerncontrolling der Deutschen Bahn
Welche Rolle Planning Analytics (TM1) aus Sicht des Fachbereichs spielt
Warum die IT-Entwickler der TM1-Datenbanken und der Fachbereich gemeinsam vorgehen
Wie die Kommunikation der Ergebnisse von interaktiven Dashboards bis zu Excel automatisiert funktioniert
Warum die DB als größter Kunde auch mit den IBM-Entwicklerteams zusammenarbeitet und mitgestaltet
Erfolgsfaktoren konzernweiter Roll-out von IBM Planning Analytics als neue TM1-Frontend Generation für mehr als 10.000 User
reportingimpulse meets IBM. Ihr lernt im November einen Monat lang, wie Ihr in Eurem Unternehmen mit Hilfe der IBM die Themen Planning Analytics und Cognos Analytics auf die Straße bekommt.
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Christoph, Viktoria and Kaigive you an overview of the IBM Cognos TM1 and its use at Deutsche Bahn.
Watch the stream to this episode:
Christoph is a senior in-house consultant for business intelligence projects at DB Systel, the IT service provider within the Deutsche Bahn Group. For ten years now, he has been dealing almost exclusively with what is probably the most well-known functional database on the BI market: IBM Cognos TM1 (or more recently Planning Analytics). In addition to this activity, Christoph also works as a lecturer in the field of business intelligence at various universities and occasionally publishes.
Here’s what you can take away from the episode:
What makes a TM1 fanboy
What real love for the tool and the technology means
Why the use of TM1 fits so well at Deutsche Bahn
In which use cases it is used
Why TM1 in combination with Excel as a frontend is so popular in departments
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Nick, Viktoria and Kaitalk about practical application, user experience, product character, and the associated change management to achieve sustainable and successful dashboarding initiatives.
Watch the stream to this episode:
Nick leads G&K Consulting, a US-based consulting firm that does business across the globe. He is a regular on the international speaking circuit on the topic of analytics adoption as well as having several online courses available on the topic. Nick is the creator of the Dashboard Wireframe Kit and the Dashboard Requirements Kit, boardgame approaches to driving analytics adoption.
In our podcast with Nick, here’s what you can take away for yourselves:
Insights from data projects around the globe
Key learnings from successful BI initiatives that focus on people and organization
How you can save yourself 20 years of experience with an improved approach
What the Enterprise Dashboard Process is all about
Why not the tool but the methods are crucial
Some C-level experiences from dashboarding projects and why knowing your audience is so important
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Anna, Viktoria and Kaitalk about leadership, team development and the success factors to bring Data Science from playground to implementation.
Anna is a Domain Owner of Data Science at Metro.digital – an IT devision of METRO AG – driving the story of data science within the whole Metro business. Previous to this position, being a product owner, Anna guided five recommender systems to their success. This journey included transition to cloud, introduction of agile working principles, and the most important – the step from PoC to live products. Before recommender systems, Anna focused on robotics and smart logistics at Zalando SE. As a product manager, she was responsible for warehouse automation with bagsorter system, which included transition to cloud, third party integration, negotiation and planning of constructional and IT interplay. Anna has a strong empathy for the owned products and their users and believes you have to love what you do!
Here’s what you can take away from the episode:
Why the combination of Data Science and Product Management is so important
Why a data science leader must speak and understand the tech and business language
Play time is over – organizational requirements for companies to really get it on the road
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Nicolas, Viktoria and Kaitalk about how data analytics has evolved over the past few years and what Nicolas learned during his time at IKEA and HomeAway.
Nicolas works as Business and Data Analytics Manager in Germany since 2001. 4 years ago, he built the first German eCommerce Data Analytics team at IKEA Germany. After his master in Management and Economics, he built his career at the crossroads between BI and Controlling before he joined in 2012 one of the early US marketplaces (Homeaway.com) where he learned best in classe Data Analytics and discovered Data Science.
Here’s what you can take away from the episode:
Journey from reporting to data analytics – what has changed in recent years?
Importance of data analytics at IKEA.
Differences between analytics for pure online platforms and companies with many operational processes
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Jon, Viktoria and Kai talk about Data Viz and its importance, opportunities and feasibility in practice.
Dr. Jonathan Schwabish is founder of the data visualization and presentation skillsfirm, PolicyViz and a Senior Fellow at the Urban Institute, a nonprofit research institution in Washington, DC. There, he is a researcher in the Income and Benefits Policy Center and a member of the Institute’s Communication team where he specializes in data visualization and presentation design. His research agenda includes such areas as earnings and income inequality, immigration, disability insurance, retirement security, data measurement, the Supplemental Nutrition Assistance Program (SNAP), and other aspects of public policy. Jonathan is also considered a leader in the data visualization field and is a leading voice for clarity and accessibility in research. He has written on various aspects of how to best visualize data including technical aspects of creation, design best practices, and how to communicate social science research in more accessible ways. In both positions, Jonathan helps nonprofits, research institutions, and governments at all levels improve how they communicate their work and findings to their partners, constituents and citizens. He also teaches data visualization and presentation skills at Georgetown University, American University, the University at Buffalo, and in public workshops. He also hosts the PolicyViz Podcast, which focuses on data, open data, and data visualization. His book Better Presentations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks helps people improve the way they prepare, design, and deliver data-rich content and his edited book, Elevated the Debate: A Multilayered Approach to Communicating Your Research, helps people develop a strategic plan to communicating their work across multiple platforms and channels. His latest book, Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks details essential strategies to create more effective data visualizations.
In today’s episode you will learn:
Why the topic of DataViz is and remains so exciting
Insights from Jon’s new book „Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks“.
Is there one best visualization or one that always works?
Is there a favorite tool for a DataViz expert?
More recommendations on other formats and colleagues in the DataViz environment.
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