Alec und Kai sprechen über Möglichkeiten mit Daten eine User Journey zu verbessern. Dazu stellt Alec einige Use Cases vor, in denen Algorithmen den Kunden Größen und Outfits vorschlagen. Außerdem geht es um effiziente Prozesse, Rollenverteilungen innerhalb eines Projektes und Vorbilder aus der Industrie.
Das kannst du aus dieser Folge mitnehmen:
Wie Daten bei Breuninger zu verbesserten User Journeys führen
Wie Daten aus dem stationären Handel für den Online Shop genutzt werden können.
Wie man Wissen aus persönliche Beziehungen wiederverwenden kann.
Wo man Vorbilder für die eigene Arbeit finden kann.
Alec leitet seit 2020 die Datenwissenschaften bei Breuninger. Zuvor begleitete er deutsche Konzerne und große Mittelständler in der datengetriebenen Transformation des After Sales mit einem Schwerpunkt auf algorithmischem Pricing. Fun fact: Als Psychologe und promovierter Volkswirt lehrte und forschte er zusammen mit Veronika Grimm (wirtschaftsweise) zu neuen Medien, Steuerehrlichkeit und sozialen Normen.
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Data Lakehouse – Was ist es, braucht man es und was muss man darüber wissen? Andreas und Carsten besprechen außerdem die M&A News & aktuellsten BARC Studien, was in den letzten beiden Monaten im BI-Markt so los war und welche wichtigen Events dieses Jahr noch anstehen!
Andreas ist im Sabbatical, deshalb bespricht Carsten Bange das erste Mal mit Kai die aktuellen BI-News der letzten Wochen – Es gab wieder Kongresse und Live-Events, der Best Practice Award und Startup Award wurden vergeben und neue BARC Scores zu Financial Performance Management und Integrated Planning & Analytics sind erschienen. Außerdem klären wir, wo eigentlich der Unterschied zwischen dem Gartner Quadrant und den BARC Scores liegt! Mit dabei sind natürlich wie immer auch die M&A News und Investments!
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 Schefflerverfügt 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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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?
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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
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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 Babkahat 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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