reportingimpulse – Blog

Information Design, Dashboarding & Visual Analytics


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BI or DIE x EVACO – Dashboards are dead

Matthias und Andreas fragen sich, wo man die nächsten Schritte im Self Service gehen kann, wie Unternehmen zur vollen Analytics Power enabled werden können und ob es an der Zeit ist, dass Dashboards ThoughtSpot weichen.

Das kannst du aus dieser Folge mitnehmen:

  • Wieso funktioniert Self Service im Tool oft nicht?
  • Wann sollte man besser zu ThoughtSpot oder Dashboards greifen?
  • Wie sieht das ganze im Präsentationsmodus aus?
  • Warum ist ThoughtSpot in der Lage, sinnvolle Ergebnisse auf Fragestellungen zu liefern?

Seit März 2021 leitet Matthias das neugegründete Team AI Analytics bei der EVACO und ist dort mit seinen 7 Data Scientisten verantwortlich für die Tools ThoughtSpot und DataRobot und eben die Themen AI und Data Science. Gemeinsam helfen sie ihren Kunden bei der Erstellung und Implementierung einer Self-Service Strategie und der Gewinnung von KI-gestützten Erkenntnissen aus ihren Daten. Vorher hat Matthias in über 8 Jahren als Vorreiter im Profifußball die BI Abteilung beim FC Schalke 04 aufgebaut.

Genannt in der Folge:


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BI or DIE x EVACO – Next Level Self Service & Insight-Systeme

Matthias und Kai sprechen über die Suche nach dem Next Level von Self Service und Insight-Systemen. Was sind die Voraussetzungen und wie läuft der Dreiklang aus Daten, Mensch und Technologie?

Das kannst du aus dieser Folge mitnehmen:

  • Welche Voraussetzungen müssen Unternehmen erfüllen, um das Next Level von Self Service und Insight-Systemen zu erreichen?
  • Wie sieht das Vorgehen der EVACO in Unternehmen aus?
  • Welche Vorteile bringt ThoughtSpot Analytics Cloud mit sich?
  • Kann man ThoughtSpot als zusätzliches und/oder alleiniges Tool nutzen?

Seit März 2021 leitet Matthias das neugegründete Team AI Analytics bei der EVACO und ist dort mit seinen 7 Data Scientisten verantwortlich für die Tools ThoughtSpot und DataRobot und eben die Themen AI und Data Science. Gemeinsam helfen sie ihren Kunden bei der Erstellung und Implementierung einer Self-Service Strategie und der Gewinnung von KI-gestützten Erkenntnissen aus ihren Daten. Vorher hat Matthias in über 8 Jahren als Vorreiter im Profifußball die BI Abteilung beim FC Schalke 04 aufgebaut.

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BI or DIE x EVACO – BI – mehr als Reporting

BI ist nicht nur Reporting, auch wenn es ein wichtiger Bestandteil ist. Matthias und Oliver sprechen über Begrifflichkeiten, Open Data, Datenanalysen, Self Service Ansätze und fragen sich, ob man sich zuerst mit der Fragestellung oder den Daten beschäftigen sollte.

Das kannst du aus dieser Folge mitnehmen:

  • Wieso ist BI so viel mehr als Reporting und was gehört dazu?
  • Scheitern Projekte eher an den richtigen Fragestellungen oder an den passenden Daten?
  • Wie kann man mit Open Data und Datenaufbereitung umgehen?
  • Ist die Trennung zwischen geführten Dashboards und analytischen Dashboards sinnvoll?
  • Was bedeutet Self Service und sind Fachabteilungen Neuem gegenüber wirklich so verschlossen, wie man denkt?

Seit März 2021 leitet Matthias das neugegründete Team AI Analytics bei der EVACO und ist dort mit seinen 7 Data Scientisten verantwortlich für die Tools ThoughtSpot und DataRobot und eben die Themen AI und Data Science. Gemeinsam helfen sie ihren Kunden bei der Erstellung und Implementierung einer Self-Service Strategie und der Gewinnung von KI-gestützten Erkenntnissen aus ihren Daten. Vorher hat Matthias in über 8 Jahren als Vorreiter im Profifußball die BI Abteilung beim FC Schalke 04 aufgebaut.

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BI or DIE – Der Data Analyst – Im Gespräch mit Michael Tenner, pmOne

Michael und Andreas sprechen über Self Service und die Rolle des Data Analysten.

Michael Tenner ist Business Development Manager für Daten Visualisierung und Business Intelligence bei der pmOne. Seine Leidenschaft ist die Vermittlung der Begeisterung für Daten und deren Analyse. Seine eigene Datenreise begann 2010 mit der Annahme das PostgreSQL eine Pokersoftware ist und Kimball eine asiatischer Ballsportart. Sie führte ihn dann über komplexe Finanzmodelle in Excel, eine gewachsene MySQL Datenbank und erste Schritte in PowerView, PowerPivot und Power Point, 2015 in die Arme von Power BI. 2018 wurde er dieser ersten BI-Liebe für Tableau untreu. In unzähligen Gruppensitzungen und Einzelgesprächen hat er versucht sein Wissen zu teilen. Einige Dashboards, Reports, Analysen und Projekte später im Jahr 2021 ist Azure für ihn nicht nur eine Farbe und er versucht nicht mehr ohne Ziel durch den Random Forest zu irren.

Das ist für Euch drin:

  • Power BI vs. Tableau
  • Die Rolle des Data Analysten
  • Wie sollten Tool Schulungen aussehen?
  • Warum LinkedIn Potential hat

Und noch eine Herzensangelegenheit

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Ihre Vision ist es, beste Bildung für Kinder und Jugendliche zu fördern. Dafür steht das Engagement der Stiftung Bildung. Sie stärkt Partizipation und Vielfalt in der Bildung, handelt unabhängig und in eigener Verantwortung. Die Stiftung Bildung wirkt über das bundesweite Netzwerk der Fördervereine an Kita und Schule direkt an der Basis, stärkt die Handelnden und lässt Ideen vor Ort Wirklichkeit werden. Kita und Schule gestalten das vielfältige Bildungssystem aktiv selbst, orientiert an den jeweiligen Kindern und Jugendlichen ihres Standortes und verändern damit Gesellschaft.


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BI or DIE – Wo fängt Self Service an? – Im Gespräch mit Matthias Wiciok, EVACO

Matthias und Andreas sprechen über die Definition von Self Service. Wo fängt der an und wo hört der auf?

Matthias Wiciok ist seit dem 01.03.2021 als Managing Consultant AI Analytics mit seinem 4 köpfigen Team aus Data Scientisten verantwortlich für die Produkte ThoughtSpot und DataRobot. Sie helfen ihren Kunden bei der Erstellung und Implementierung einer Self-Service Strategie und der Gewinnung von KI-gestützten Erkenntnissen aus ihren Daten. Vorher hat Matthias in über 8 Jahren als Vorreiter im Profifußball die BI Abteilung beim FC Schalke 04 aufgebaut.

In dieser Folge lernt ihr:

  • Wie man mit adhoc Anfragen umgeht
  • Was Self Service mit Google zu tun hat
  • Die Abgrenzung von Dashboarding und Reporting
  • Wie man Wissen konsumiert
  • Warum Data Literacy wichtig ist

Und noch eine Herzensangelegenheit

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BI or DIE – Data Coach und Community – Im Gespräch mit Lara Hirsekorn & Sarah Stemmler

Lara, Sarah und Andreas sprechen über Communitybuilding, Data Scientisten und Data Literacy.

Sarah Stemmler ist Data Coach bei Coady. Als ehemalige Data Scientist kennst sie die technischen und organisatorischen Herausforderungen, die Data Science Projekte im Unternehmensumfeld mit sich bringen. Mit ihren beiden Kollegen begleitet sie Unternehmen für mehrere Wochen auf einem Data Science Projekt, teilt Best Practices and stellt als Schnittstelle zwischen Business & Tech den erfolgreichen Projektabschluss sicher.

Lara Hirsekorn verantwortet den Community-Bereich bei Instaffo. Innerhalb weniger Monate hat sie es seit September 2020 geschafft, diverse Tech-Communities aufzubauen. Darunter die Data Science Community-Reihe DATAMADNESS in München und Köln mit über 500 Mitgliedern, sehr starkem wöchentlichen Wachstum sowie renommierten Themen & Speakern. Das Konzept zeichnet sich durch seine hohe Anpassbarkeit, bedingt durch die Covid-Situation, aus und ist gerade wegen der Herausforderungen mittlerweile nicht nur für seine professionellen Live-Veranstaltungen an den einzelnen Standorten bekannt, sondern vor allem auch für die neuartigen Online-Veranstaltungen über Gathertown. Sie führt dabei die Moderation der Veranstaltungen durch, indem sie immer wieder die Energien zwischen den Speakern und Teilnehmern aufrechterhält und ist zugleich Ansprechpartnerin für sämtliche Themen rund um die Communities. Für Instaffo ist es wichtig, der Tech-Zielgruppe wertvolle Mehrwerte durch zielgerichteten Content zu schaffen und weiterhin die Möglichkeit des so wertvollen persönlichen Austauschs zu bieten.

Das ist drin für Euch:

🚀   Was macht ein Data Coach?
🔥   Was ist DATAMADNESS?
💡   Wie man Data Literacy erhöht
   Warum Long Term Coaching nötig ist
❤️   Wie Communitybuilding gelingt

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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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BI or DIE – Mobile BI – Best Frontend BI Tool – Data Scientists | EN

Viktoria and Kai about best time of starting a dashboarding initiative and good dashboards.

In this episode Viktoria brought 5 questions for Kai.

Topics of today’s episode:

  • Mobile BI
  • Good Dashboards
  • Favorite BI Tool
  • Best time of starting a dashboarding initiative
  • Data Scientist – sexiest job of the 21. century?

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BI or DIE – Personalgewinnung für IT & Tech – Im Gespräch mit Dennis Herget, Computer Futures

Kai und Dennis Herget über Recruiting, Bewerbungsabläufe, die gefragtesten Jobs und eine gute Work-Life-Balance.

Nach dem Abitur hat Dennis ein Duales Studium im Bereich BWL bei der Tech-Kette Media Markt angefangen und 2011 erfolgreich abgeschlossen und danach den Schritt in die große Metropole gewagt, um als Personalberater tätig zu werden. Seit 2012 betreut er, in der Rolle des Personalberaters bei Computer Futures, Kunden und Kandidaten (Fach- und Führungskräfte) gleichermaßen im Rahmen der Festanstellung. Seine Themenfelder sind dabei, wie auch bei seinen Kollegen, sehr spezifisch aufgesetzt: Business Intelligence, Data Warehouse, Data Analytics & Data Science.

Mit Kai bespricht Dennis den Ablauf der Personalgewinnung von Seiten der Bewerber als auch der Unternehmen. Er gibt Einblicke in die Kosten, die dabei für Unternehmen entstehen, wo er die Interessenten findet und verrät uns, welche Branche eigentlich am besten zahlt. Was ist derzeit der gefragteste Job und welche notwendigen Qualifikationen sind hier gefragt? Außerdem bekommen wir spannende Karriere-Empfehlungen für jedes berufliche Level – ob Studienabgänger oder Senior – und erfahren, ob es gut ist lieber nur 2 oder 20 Jahre im gleichen Unternehmen zu bleiben.

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