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Eine Datenstrategie steht schnell auf Papier. Die Plattform darunter zu bauen, dauert länger, und zwar an Stellen, die vorher kaum jemand auf dem Zettel hat. In Teil 2 der ORF-Doppelfolge spreche ich mit Thorsten Steuer, Data Architekt beim ORF. Er war der Erste, der im neuen Datenteam für Struktur sorgen sollte, und hat vorgefunden, was in fast jedem gewachsenen Haus steht: Excel, SAP, Oracle, SQL-Datenbanken, viele Insellösungen und kein gemeinsames Bild davon, wie das zusammengehört. Heute läuft eine Platform-as-a-Service, betreut von zweieinhalb Personen. Benutzbar war sie nach drei, vier Monaten. Enterprise-Ready deutlich später: Schutzbedarfsanalyse mit dem CISO-Office, Rechtekonzept, Intrusion Detection, Penetrationstest. Thorsten sagt, das habe mindestens ein dreiviertel Jahr gekostet, und zieht den Vergleich, der hängenbleibt: Enterprise-Ready ist etwas anderes, als mal eben etwas in Docker Compose hochzuziehen. Technisch am spannendsten ist die Broadcast-ID. Sie ist dezentral, hat ein URI-Format und trägt die Bedeutung der Entität in sich, sodass das Master Data Management an der Quelle gelöst wird. Die Idee kommt von der ARD, der ORF hat sie angepasst, weil ein Standard nach Thorstens Bild eher ein Stadtplan ist als eine Blaupause. Und beim Thema Agenten wird er deutlich: Den einen allwissenden Agenten, der alle Probleme löst, wird es aus seiner Sicht nicht geben. Es werden viele spezifische Agenten sein, gewartet von Menschen, die nah am Prozess sitzen. In dieser Folge erfährst du: → warum eine Datenplattform nach drei Monaten nutzbar, aber erst rund ein Jahr später Enterprise-Ready ist → was Schutzbedarfsanalyse, Penetrationstest und ISO-Zertifizierungen praktisch bedeuten → wie die Broadcast-ID Master Data Management an der Quelle löst → warum ein Knowledge Graph das Matching-Problem nicht ersetzt → was Thorsten heute anders machen würde, wenn er noch einmal anfangen müsste Über den Gast: Thorsten Steuer ist seit zweieinhalb Jahren Data Architekt beim ORF. Er kam als erster Neuzugang in das neue Datenteam, hat dort den ersten Cloud-Use-Case gebaut und anschließend die zentrale Datenplattform des Hauses aufgesetzt, von der Anbieterauswahl über das Compliance-Verfahren bis zum Enablement der Fachbereiche. Nebenbei organisiert er das Data Engineer Meetup in Wien mit. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum LinkedIn Profil von Thorsten Steuer: https://www.linkedin.com/in/thorsten-steuer-2b2589164/ 🔗 Zu ORF: https://orf.at/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg

Carina Rogl baut seit Anfang 2024 die Datenplattform des ORF auf. In dieser Folge erzählt sie, was sie vorgefunden hat: ungefähr 30 bis 40 Systeme, die beteiligt sind, bis eine Sendung geplant, produziert und ausgestrahlt ist, bei ungefähr 140.000 Stunden Programm im Jahr, viele gewachsene Datenflüsse und keine durchgängige ID für ein einzelnes Content-Element. Der erste Schritt war deshalb eine Content-Metadaten-Landkarte, an der ungefähr sieben bis acht Monate gearbeitet wurde. Daraus entstanden die Broadcast-ID, die ein Content-Element vom Anfang des Prozesses bis ins Archiv begleitet, sechs Handlungsfelder als Datenstrategie und eine Organisationsform, die Carina ein serviciertes Data Mesh nennt: eine zentrale Plattform, die die Fachbereiche befähigt, statt sie ihre eigenen Plattformen bauen zu lassen. Inzwischen kommen Data Hubs dazu, interdisziplinäre Teams für Themen, die kein Fachbereich allein stemmen kann. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum LinkedIn Profil von Carina Rogl: https://www.linkedin.com/in/carina-rogl/ 🔗 ORF: [TODO: LinkedIn-Unternehmensseite prüfen] 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg In dieser Folge erfährst du: → warum sich ein Medienhaus erst einigen muss, was ein Beitrag ist, bevor es eine ID vergeben kann → wie eine Content-Metadaten-Landkarte entsteht und was sie an manueller Arbeit sichtbar macht → was ein serviciertes Data Mesh von einem reinen Data Mesh unterscheidet → wie man ein Dateninvestment verargumentiert, das sich vorher nicht in Euro rechnen lässt → warum Public Value eine Scorecard braucht und keine einzelne Kennzahl Über den Gast: Carina Rogl ist Abteilungsleiterin Datenplattform beim ORF. Sie ist seit fast fünf Jahren im Haus, hat in der Anwendungsentwicklung als Projektleiterin angefangen und baut seit Anfang 2024 die Datenplattform und die Datenstrategie des ORF auf. Ihr Weg dorthin führte über Online-Marketing, Softwareentwicklung, UX und Innovation. Jonas fragt nach dem Business Case, und bekommt eine ungewöhnlich ehrliche Antwort: Es war eine Wette. Außerdem geht es um Public Value statt Klickzahlen, um eine Scorecard statt einer einzelnen Kennzahl, um Datenjournalismus und eine Bot-Recherche, die aus 6,4 Millionen Kommentaren der letzten vier Jahre auf dem ZiB-Instagram-Kanal koordiniertes Verhalten sichtbar gemacht hat, und um die Frage, warum der Knowledge Graph trotz 25 Petabyte Archiv erstmal die Kür bleibt. Folge 1 von 2 aus dem ORF in Wien. In Folge 2 spricht Jonas mit Thorsten Steuer über die technische Umsetzung derselben Strategie.

Wie kommt eine Organisation vom Tabellenabzug zu einem gemeinsamen System, wenn es kein Data-Team gibt, sondern Ehrenamt, begrenzte Mittel und Barrierefreiheit als Grundbedingung? Heiko Wipfler ist Geschäftsführer von Special Olympics Baden-Württemberg. Vorher hat er digitale Transformation bei Großunternehmen begleitet. Heute ist er dort, wie er selbst sagt, als studierter Informatiker ein totaler Exot. Auf die Podcast-Einladung kam von ihm erst einmal: my data is worse than yours. Jonas Rashedi spricht mit ihm über die drei Jahre dazwischen. Über das Mitgliedsmanagement, das als Tabellenabzug kam, und die Portale, die nichts voneinander wussten. Über den Moment, in dem ein Teammitglied zu zittern anfing, weil es noch nie einen Teams-Termin eingestellt hatte. Über 654 aktive Startpässe in Baden-Württemberg und darüber, was diese Zahl abdeckt und was nicht, weil der Startpass erst ab nationaler Ebene verpflichtend ist. Über eine Prüfgruppe aus Athletinnen und Athleten, die Texte in leichter Sprache freigibt, bevor sie rausgehen. Und über die Entscheidung, die Heiko eine seiner schwierigsten nennt: die Landeswinterspiele wegen einer Finanzlücke nicht durchzuziehen. Der rote Faden ist Kultur statt Technologie. Heikos Antwort auf die Frage nach der einen Methode lautet: gesunder Menschenverstand. Und der Satz aus seinem Team, der die drei Jahre zusammenfasst: weg von den Amateuren mit Herz, hin zu den Profis mit Seele. In dieser Folge erfährst du: → Warum ein studierter Informatiker im Verbandswesen ein totaler Exot ist → Wie aus einzelnen Tabellen und getrennten Portalen ein gemeinsames System wird → Was 654 aktive Startpässe in Baden-Württemberg abdecken und was nicht → Warum eine Prüfgruppe aus Athletinnen und Athleten die Texte in leichter Sprache freigibt → Wieso die Absage der Landeswinterspiele für Heiko die richtigste Entscheidung war Über den Gast: Heiko Wipfler ist Geschäftsführer von Special Olympics Baden-Württemberg e.V. mit Sitz in Karlsruhe. Vor dem Wechsel in den Verband war er Digitalberater für digitale Transformation bei Großunternehmen. Er ist studierter Informatiker und in der deutschlandweiten Strategiearbeit des Verbands im gestaltenden Kernteam eingebunden. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum LinkedIn Profil von Heiko Wipfler: https://www.linkedin.com/in/heiko-wipfler/ 🔗 Rund um SOBW: https://specialolympics.de/baden-wuerttemberg/ oder https://so-bw.de 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg

Braucht künstliche Intelligenz eine eigene Rolle im C-Level, oder erst das Fundament, auf dem sie etwas bewegen kann? Dr. Tim Wiegels ist Gründer von Tim Wiegels Data Solutions und hat davor den Datenbereich bei mytaxi, später FREE NOW, verantwortet. Er sieht zwischen Chief Data Officer und Chief AI Officer keinen relevanten Unterschied und fragt, warum vor einer Stelle ohne Budget und Mandat überhaupt ein C steht. Den Anlass liefern drei Studien von Bitkom, IBM und Deloitte. Im Verlauf des Gesprächs dreht Tim bei und weist der Rolle doch einen Platz zu. In dieser Folge erfährst du: → Warum Tim zwischen Chief Data Officer und Chief AI Officer keinen relevanten Unterschied sieht → Was in den Ausschreibungen für die neue KI-Rolle fehlt: Budget, Führung, strategische Ausrichtung → Wie die Wertschöpfung von Data aussieht und an welcher Stelle man sie überhaupt teilen darf → Warum bei FREE NOW alles unter dem CTO lag und das an dieser Stelle funktioniert hat → Woran man erkennt, ob eine neu besetzte KI-Rolle Symbolpolitik ist Über den Gast: Dr. Tim Wiegels ist Gründer von Tim Wiegels Data Solutions und berät Unternehmen in Datenstrategie, Umsetzung und Führung. Davor hat er den Datenbereich bei mytaxi, später FREE NOW, verantwortet. Er ist regelmäßiger Duo-Partner in diesem Podcast. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum LinkedIn Profil von Tim Wiegels: https://www.linkedin.com/in/timwiegels/ 🔗 Tim Wiegels Data Solutions: https://www.linkedin.com/company/tim-wiegels-data-solutions 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg

Was passiert, wenn ein Datenteam alles bereitstellt und niemand mehr weiß, wo er hinschauen soll? Torben Broll ist Director Data & AI Solutions bei Natsana, dem Haus hinter vier Supplement-Marken, und hat aus Excel-Limitations und einem Postgres-Server eine Data Foundation auf Snowflake gebaut. Dann entstand, was er heute Report Graveyard nennt. Anfang des Jahres, so erinnert er sich, steuerte das Management wieder mit Excel. Was daraus wurde: ein POC nach zwei Wochen, eine Kommentarspalte und ein Agent, der ungefähr 18 bis 20 Kommentare pro Woche schreibt. Die finale Bewertung steht noch aus. In dieser Folge erfährst du: → Warum aus einer gut versorgten Reporting-Landschaft ein Report Graveyard wurde → Was der Rückfall des Managements in Excel über die eigene Arbeit verrät → Wie in zwei Wochen ein POC mit Lovable entstand — und was danach noch Wochen brauchte → Wie ein Agent ungefähr 18 bis 20 Kommentare pro Woche schreibt und die Stakeholder hinterfragt → Warum die P&L auf Order-Item-Level mindestens ein Jahr brauchte, vielleicht sogar zwei Über den Gast: Torben Broll ist Director Data & AI Solutions bei Natsana. Nach dem Abi Weltreise, dann Wirtschaftsinformatik und eine Ausbildung zum IT-Kaufmann bei BP, wo er bei Business Intelligence landete. 2022 kam er als Business Analyst zu Natsana. Über Lead BI und eine disziplinarische Teamleitung verantwortet er Data und AI heute zentral. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum LinkedIn Profil von Torben Broll: https://www.linkedin.com/in/torben-broll-900205184/ 🔗 Natsana: https://www.linkedin.com/company/natsana 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg

Wie legt ein Konsumgüterkonzern fest, was künstliche Intelligenz im Marketing darf und was nicht? Valerie Schiek ist Chief Digital Officer bei L’Oréal für die Sparte Konsumgüter und verantwortet das Digitalgeschäft der Massenmarken. L’Oréal hat sein Responsible AI Framework 2021 entwickelt, darin steht unter anderem: keine KI-generierten Gesichter, keine KI-generierte Haut. Dass solche Guardrails bremsen, hält Valerie für eine falsche Dichotomie. Aus ihrer Sicht fokussieren sie – und schaffen Zeit, die zurück an die lokalen Teams geht. In dieser Folge erfährst du: → Was im Responsible AI Framework von 2021 steht und warum Leitplanken aus Valeries Sicht fokussieren statt zu bremsen → Wie ein Bild für den Tag und ein Bild für die Nacht entstehen, wo früher der ganze Tag durchshootet werden musste → Wofür L’Oréal die gewonnene Zeit einsetzt: lokale Relevanz, Kreativität, Teambuilding → Wie Teams über L’Oréal GPT an Performance-Daten kommen, ohne ein Dashboard bedienen zu müssen → Die Stelle, an der Valerie dem Host widerspricht: nutzen wir im Unternehmenskontext überhaupt schon mehr als vielleicht 20 Prozent der Capabilities? Über den Gast: Valerie Schiek ist Chief Digital Officer bei L’Oréal für die Sparte Konsumgüter und verantwortet dort das Digitalgeschäft und die Digitalstrategie der Massenmarken – L’Oréal Paris, Maybelline, Garnier. Sie kommt aus dem digitalen Marketing, nicht aus der IT. Angefangen hat sie bei Anheuser-Busch im Social-Media-Management und hat dort das digitale Marketing für eine Business Unit über fünf Länder aufgebaut. 2016 ist sie zu L’Oréal gewechselt, hat während der Pandemie den E-Commerce-Bereich geleitet und war zwischendurch bei Bitburger Digital. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum LinkedIn Profil von Valerie Schiek: https://www.linkedin.com/in/vschiek/ 🔗 L’Oréal: https://www.loreal.com/de-de/germany/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg

Vier Jahre nachdem auxmoney seine Datenplattform schon einmal gewechselt hat, zieht das Unternehmen wieder um: von Exasol und SAS auf Snowflake, nachdem Tableau bereits Sisense ersetzt hatte. Eva Schreyer verantwortet als Teamlead Analytics und Prozessmanagement die operativen Datenprozesse rund um Customer Management und Customer Service — Lastschriften, Mahnstufen, Kundenansprache. Sie migriert mit einem Team von vier Personen, während der Tagesbetrieb weiterläuft. Und sie sagt offen, was sich davon noch nicht belegen lässt. In dieser Folge erfährst du: → Wie eine Migration abläuft: Bestandsaufnahme, bewusst aussortieren, mit etwas Leichtem anfangen → Warum ein Monitoring-Prozess statt an die vier Stunden nur noch zehn Minuten braucht — bei gleicher Datenmenge, wobei nebenbei auch ein bisschen optimiert wurde → Weshalb es im Team noch schwer zu sagen ist, wie viel die Migration wirklich bringt → Warum das Team den Weg über KI-Agenten offen hatte und ihn trotzdem nicht gegangen ist → Was Eva Schreyer neuen Teamleads für die ersten 90 Tage empfiehlt Über den Gast: Eva Schreyer ist Teamlead Analytics & Prozessmanagement bei auxmoney und verantwortet dort die operativen Datenprozesse rund um Customer Management und Customer Service. Ihr Team umfasst mit ihr vier Personen; im gesamten Datenbereich des Unternehmens arbeiten ca. 50. Sie ist noch nicht lange bei auxmoney und hat sich für dieses Gespräch viel Hintergrund von ihrem Kollegen Marius geholt. Sie beschreibt sich als Analystin, die im Laufe der Karriere durch mehrere Branchen gesprungen ist — und sagt, dass man die Prozesse eines Hauses trotzdem im Detail kennen muss. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum LinkedIn Profil von Eva Schreyer: https://www.linkedin.com/in/eva-schreyer/ 🔗 auxmoney: https://www.auxmoney.com/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg

Die Frist rutscht. Das Datenproblem nicht. Die Hochrisiko-Einordnung im AI Act ist verschoben. Jonas Rashedi sagt ehrlich, dass das in seinem Unternehmen exakt nichts ändert. Dr. Tim Wiegels hält genau das für den Befund. In dieser Folge erfährst du: → Was gilt und was rutscht — Transparenzpflichten, verbotene Praktiken und KI-Kompetenz gelten. Verschoben ist die Hochrisiko-Einordnung. Und seit dem 29. Juli 2026 hat Deutschland eine KI-Aufsicht: Bundesnetzagentur zentral, BaFin für den Finanzsektor. → Betreiber gegen Berater — Für Jonas folgt daraus eine sehr praktische Aufgabe: pro KI-System eine Zuordnung, wer es verantwortet. Tim sieht bei seinen Mandanten fast keine solchen Projekte und hat in eineinhalb Jahren niemanden nach Transparenzdokumentation fragen hören. → Die Zahl der Folge — Die KfW zählt 14 Prozent der Mittelständler, die KI für Sprachgenerierung nutzen, und 3 Prozent für Datenanalyse. Zuerst automatisiert wurde also das Reden, nicht das Rechnen. → Anthropics eigener Test — Agenten auf rohe Daten geworfen: 21 Prozent richtige Antworten. Dieselben Daten annotiert, aggregiert, definiert: 95 bis 99 Prozent. → Governance verkaufen, ohne Governance zu sagen — Tim baut bei Kunden Data Warehouses so um, dass jede KPI definiert ist, und begründet es intern mit den Agenten, die sonst nicht arbeiten können. → Die Rolle, die fehlt — Datenschutz war auch nie ein Projekt, sondern wurde eine Rolle. Jemand muss dauerhaft wissen, welche KI-Features laufen und was die Regulatorik daraus macht. → Die Wette — Jonas sagt: Die 3 Prozent stehen bis Mitte 2027 nicht höher als 8. Tim rechnet mit einem Sprung. Über den Gast: Dr. Tim Wiegels ist Berater bei Tim Wiegels Data Solutions und arbeitet mit Fachbereichen aus Marketing, Produkt, Data und AI. Vorher war er unter anderem bei FREE NOW und XING. Mit Jonas Rashedi nimmt er dieses Format seit Jahren im Wechsel mit den Gastfolgen auf. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum Linkedin Profil von Tim Wiegels: https://www.linkedin.com/in/timwiegels/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg

Ein Partner AI, der seit Jahren mit Strategieberatung sein Geld verdient - und trotzdem sagt, dass der Wert der meisten Strategiefolien gegen null geht. Paul Krauss, Partner AI bei Team One und Herausgeber des Magazins AI:D, erklärt, warum 36-Monats-Roadmaps im aktuellen KI-Tempo kaum noch funktionieren, wie ein Agentic-Commerce-Check in vier Wochen aussieht - und warum der eigentliche Engpass nicht die Modelle sind, sondern die eigenen Daten. Key Takeaways: → Warum der Wert klassischer Strategiefolien gegen null geht, seit KI in Sekunden beliebig überzeugend klingende Studien und Herleitungen produzieren kann → Wie ein Agentic-Commerce-Check in vier Wochen aussieht - von der Sichtbarkeit im KI-Traffic bis zur Google-Merchant-Feed-Qualität → Warum nur 0,35 Prozent des Umsatzes im Schnitt in KI investiert werden, obwohl 80 bis 90 Prozent der Unternehmen KI als wichtigstes Zukunftsthema nennen → Wieso Paul statt langer Roadmaps auf klare Exit-Kriterien und kurze, parallele Wetten setzt → Wie Paul sich mit einem einfachen Notiz-Tool ein persönliches KI-Gedächtnis gebaut hat - und warum genau das den Unterschied macht Über den Gast: Paul Krauss ist Partner AI bei Team One, Herausgeber des Fachmagazins AI:D für KI im E-Commerce und Dozent am AI Transformation Institute (DFKI). Er moderiert unter anderem die AI-Bühne der K5 Konferenz und ist Mitglied der Agentic Commerce Alliance (ACA). MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum LinkedIn Profil von Paul Krauss: https://www.linkedin.com/in/paul-krauss-ba89605b/ 🔗 Team One: https://www.team-one.de/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg

Worum es geht: Rund 150.000 Artikel auf SKU-Ebene, 270 intern verwaltete Attribute— und regionale Lieferanten, die keine Zeit haben, die von ihnen geforderten 50 Attribute in eine Eingabemaske zu tippen. Manchmal ist es ein Betrieb von drei Leuten. Katharina Bülowius hat bei REWE erst die eigene Abteilung sichtbar gemacht und dann mit der internen AI-Innovation-Abteilung zwei KI-Module bauen lassen, die Produktangaben von Fotos auslesen und gegen einen Gold-Standard prüfen. Worüber wir sprechen: **Das eigentliche Problem: regionale Lieferanten.** Käse, Hoflimonade, Kartoffeln — die Angaben stehen auf der Verpackung im Markt, nicht in einem Datenpool. **Lea und der Goldhamster.** Ein Modul liest Produktfotos aus, ein zweites prüft die Ergebnisse gegen verifizierte Wahrheiten und lernt aus jeder Korrektur des Teams. **Der Rückschlag bei 80 Prozent.** Warum die erste Version nicht online gehen durfte und wie daraus das zweite Modul entstand. **Stammdaten gegen Produktwissen.** Warum der Name mitentscheidet, ob das Thema im Unternehmen eine Bühne bekommt. **Wer betreibt das eigentlich?** Nach dem Pitch vor der Geschäftsführung steht die Operating-Model-Frage im Raum. Der Gast: Katharina Bülowius ist Lead Ecom Master Data Management bei REWE und verantwortet die Produktdaten für Liefer- und Abholservice. Vor REWE war sie Geschäftsführerin einer Digitalagentur mit Kunden überwiegend im Mittelstand. Jonas und sie kennen sich von Douglas, wo sie als Freelancerin 20 Jahre alte Produktdaten für die SAP-Einführung neu strukturiert hat. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum LinkedIn Profil von Katharina Bülowius: https://www.linkedin.com/in/katharina-b%C3%BClowius-9505ba162/ 🔗 Zum LinkedIn-Profil der REWE Group: https://www.linkedin.com/company/rewegroup 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg

Ein Baumarkt-Konzern, der seit über 50 Jahren im Geschäft ist - und trotzdem gerade eine der größten IT-Transformationen seiner Geschichte durchzieht. Tim Engler, CIO bei OBI, erklärt, wie er ERP, Marktplatz und Arbeitsumgebung parallel modernisiert hat, ohne dass der laufende Betrieb darunter leidet - und warum die Organisation am Ende wichtiger war als jede einzelne Technologie-Entscheidung. Key Takeaways: → Warum die mutigste Entscheidung nicht die Technologie war, sondern der Mut zu einer noch unerprobten Plattform (VTEX) für den europäischen Markt → Wie OBI sein ERP von einer AS400-Umgebung auf Microsoft Dynamics gehoben hat - verzahnt mit einem neuen, komplett neu gebauten Lagerstandort in Polen → Warum sich OBI bewusst für Google Workspace samt Gemini entschieden hat → Wie Domain-Teams nach dem Build-it-run-it-Prinzip die Müdigkeit zwischen Projekt- und Fachbereich auflösen → Wieso Agentic Engineering bei OBI zuerst im Software Development Lifecycle erprobt wurde, bevor es jetzt die Modernisierung von Kasse und Warenwirtschaft beschleunigt Über den Gast: Tim Engler ist CIO bei OBI und seit 13 Jahren im Unternehmen, zunächst in einer internen Beratungsfunktion mit viel Projekterfahrung quer durch alle Fachbereiche, später in der kundennahen Digital- und E-Commerce-IT und schließlich mit der Gesamtverantwortung für die IT des Konzerns. 2024 wurde er mit dem Sonderpreis "Customer Experience" bei den CIO des Jahres Awards ausgezeichnet. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum LinkedIn Profil von Tim Engler: https://de.linkedin.com/in/tim-engler-8756ba3a 🔗 OBI: https://www.obi.de/ 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg

Ein Traditionsunternehmen, das seit 1753 im Geschäft ist – und trotzdem gerade eine der konsequentesten SAP- und KI-Transformationen im deutschen Mittelstand durchzieht. Karsten Rösener, Chief Digital Officer der Haus Cramer Gruppe (Warsteiner), erklärt, warum er sich bewusst gegen eine Greenfield-Neuaufstellung entschieden hat, wie ein eigener KI-Assistent namens „Vitus" entsteht – und warum am Ende die Menschen über den Erfolg jeder Technologie entscheiden. Key Takeaways: → Warum Karsten sich bei der SAP-S/4HANA-Transformation bewusst gegen Greenfield entschieden und stattdessen 40 kleine, flexible Teilprojekte gestartet hat → Wie ein wetterabhängiges Saisongeschäft eine eigene Datenarchitektur und ein komplett neu aufgesetztes Reporting braucht → Warum Warsteiner sein Ticketsystem und sein eigenes Sprachmodell komplett intern betreibt – Stichwort Datensouveränität → Wie der interne KI-Assistent „Vitus" – benannt nach dem Sohn des Firmengründers – aus einzelnen Assistenten-Use-Cases entsteht → Warum KI-Campus, KI-Botschafter und KI-Champions den Unterschied machen und Führungskräfte, die selbst mit KI arbeiten, einen vierfach höheren Durchsatz erzeugen Über den Gast: Karsten Rösener ist seit Februar 2024 Chief Digital Officer der Haus Cramer Gruppe – eine neu geschaffene Position mit Verantwortung für die SAP-/S4HANA-Transformation, Infrastruktur, IT-Security und KI. Zuvor war er von 2016 bis 2024 Chief Information & Digital Officer der Ostfriesischen Tee Gesellschaft (Laurens Spethmann Holding), wo er 2021 mit der SAP-S/4HANA-Migration den 3. Platz beim Wettbewerb „CIO des Jahres" in der Kategorie Mittelstand belegte, und davor CIO der GoodMills Group. 2025 wurde er mit dem Confare ImpactAward ausgezeichnet. MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts. 🔗 Zum LinkedIn Profil von Karsten Rösener: https://www.linkedin.com/in/karsten-roesener/ 🔗 Zum LinkedIn-Profil der Haus Cramer Gruppe: (9) WARSTEINER Brauerei Haus Cramer Management Gmbh: Übersicht | LinkedIn 🔗 Zum LinkedIn Profil von Jonas: https://www.linkedin.com/in/jonasrashedi/ 📚 Jonas' Bücher: https://www.amazon.de/stores/Jonas-Rashedi/author/B09FKCFYBM 🎧 Mehr Folgen: https://podigee.com/my-data-is-better-than-yours 🔗 Rund um Jonas: https://linktr.ee/jonas.rashedi Du möchtest gezielt Werbung im Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS schalten? Zum Kontaktformular: https://2frg6t.share-eu1.hsforms.com/2ugV0DR-wTX-mVZrX6BWtxg

Ein Patient braucht nur eine Definition, ein Konzern manchmal keine: Als Andrea Lederer vor zwei Jahren als Global Chief Digital Officer bei Weleda anfängt, kann sie nicht sagen, wie viel das Unternehmen online verkauft. Nicht, weil niemand verkauft, sondern weil es keine zentralisierten Daten und keine gemeinsame Definition gibt, was ein Online-Verkauf überhaupt ist. Ihr eigener Running Gag hat ein Dreivierteljahr gehalten. Diese Folge habe ich live auf der K5 mit Andrea aufgenommen. Wir kennen uns aus gemeinsamen Douglas-Zeiten, davor war sie lange bei Amazon. Weleda ist eine über 100 Jahre alte Marke, stark im stationären Handel über Apotheke und Drogerie, international aufgestellt von Australien über Amerika bis Asien. Genau daraus entsteht das Thema der Folge: eine dezentrale, historisch gewachsene Datenlage, kaum eigene First-Party-Daten und der Weg vom Datensalat zu einer zentralen Dateninfrastruktur. Andrea nimmt uns mit durch die Reihenfolge, in der sie das angegangen ist. Zuerst die Datengrundlage: gemeinsam mit Finance und den Ländern definieren, was ein Online-Verkauf ist, und die Zahlen in Power BI zusammenführen. Schritt für Schritt, erst die Ist-Daten, dann das Vorjahr, seit diesem Jahr auch Versus-Budget. Dann die Organisation: Monthly Business Reviews mit den Ländern, Reportings, die Frage, wer welchen Report eigentlich liest, und die tägliche Arbeit an einer Single Source of Truth. Der Online-Anteil liegt heute grob bei 20 Prozent, den Rest macht der Handel. Zwei Dinge machen die Folge ehrlicher als die übliche Digitalerzählung. Erstens die Reihenfolge: erst das Fundament, dann die Tools. Zweitens die Organisation. Andrea hat die IT nicht unter sich, arbeitet aber eng mit ihrem IT-Chef, kämpft gegen Legacy und einen Investitionsstau und hält ein klares Plädoyer, die IT-Kosten bewusst zu erhöhen, statt sie nur zu drücken. Und dann KI. Weleda hatte über die IT schon länger ein internes KI-System auf Basis von OpenAI, aber eher auf freiwilliger Basis. Andrea hat daraus eine Managementaufgabe gemacht: von freiwillig zu Pflicht, mit AI-Readiness-Check, einem Ampelsystem für die Fachabteilungen und Ambassadors, die Use Cases aus der Organisation zusammentragen. In einem Piloten mit einem KI-Assistenten wurden aus geplanten 10 Testpersonen plötzlich 40. Ihr Aha-Moment war weniger die Technik als die Erkenntnis, wie sehr Ergebnisse vom Kontext abhängen, den man vorher hineingibt. Welches Tool am Ende gesetzt wird, ist bei Weleda ausdrücklich noch offen. Außerdem: warum Marketing Mix Modeling für eine starke Offline-Marke so schwierig ist, warum ein CRM- und ein Replenishment-Ansatz erst am Anfang stehen, und warum Andrea trotz aller KI-Begeisterung darauf besteht, Ergebnisse zu hinterfragen, statt AI-Slop einfach weiterzureichen. Zum Schluss die beiden Standardfragen. Privat trackt Andrea mit der Apple Watch, hat ein Smart Home und baut sich kleine Apps, zuletzt für die eigenen Finanzen. Und einen sauberen Filmtitel für die Folge lässt sie offen, außer einem: Datensalat. Vorschläge gehen ausdrücklich an die Hörerinnen und Hörer. Aufgenommen live auf der K5.

Ein Patient, mehrere Kliniken, in jedem Haus ein anderes klinisches Informationssystem: Wie führt ein Klinikkonzern seine Patientendaten überhaupt zusammen? Und warum ist genau das die Voraussetzung dafür, dass KI im Krankenhaus mehr wird als ein eingekauftes Tool? Die Sana Kliniken sind über Zukäufe gewachsen. Jedes übernommene Krankenhaus hat seine eigene IT mitgebracht, abgekapselt wie eine kleine Insel. Funktional sieht es überall gleich aus: ein klinisches Informationssystem (KIS) als Primärsystem, dazu Laborsystem, Radiologiesystem und Spezialsysteme für einzelne Funktionsbereiche, vom Herzkatheter bis zur Gastroenterologie. Nur sind die Systeme in jedem Haus andere. Dazu kommen sehr unterschiedliche Häuser: Maximalversorger mit 800 bis 900 Betten neben spezialisierten Herzzentren und kleinen Grund- und Regelversorgern. Das Ergebnis nennt Gunnar H. eine extreme Heterogenität, und zwar nicht nur bei den Daten, sondern zuerst bei Systemen und Prozessen. Gunnar H. ist Chief Data Officer der Sana Kliniken AG. Er kommt aus der Volkswirtschaftslehre, hat Wirtschaftsinformatik draufgesattelt, Data Warehouses in Versicherung und Telekommunikation gebaut, danach bei ProSiebenSat.1 Media, und ist seit fast 17 Jahren im Gesundheitswesen. Sein Data Office sitzt heute direkt beim Vorstand, im selben Ressort wie die Konzern-IT. Im Gespräch mit Jonas Rashedi geht es um die Bausteine, mit denen ein solcher Konzern das Datenproblem angeht: das Clinical Data Repository als zentrale, standardisierte klinische Datengrundlage. Den Master Patient Index, mit dem sichtbar wird, dass derselbe Patient in zwei Kliniken war, davor in einer ambulanten Praxis und danach in der Nachsorge. Die Schnittstellenstandards HL7 und FHIR, die es praktisch nur im Gesundheitswesen gibt und an denen deshalb niemand vorbeikommt. Und vorkonfigurierte klinische Datenmodelle statt selbstgebauter Data Warehouses, unter anderem aus der 2015 gegründeten Medizininformatik-Initiative und ihrem Kerndatensatz. Zwei Punkte machen die Folge sperriger als die übliche KI-Erzählung. Erstens Datenqualität: Ärztinnen und Ärzte sind nicht da, um zu dokumentieren, damit Data Scientists später schöne Auswertungen bauen. Wenn strukturierte Eingabe nicht ergonomisch ist, entsteht sie auch nicht. Zweitens die Reihenfolge. Sana hat eine KI-Community gegründet und eine KI-Strategie etabliert, aber der Satz, der hängen bleibt, ist nüchtern: Ohne Daten keine KI. Erst die Datengrundlage, dann die Tools. Außerdem: warum Data Governance nur funktioniert, wenn man sie über den Nutzen kuratierter Daten verkauft statt über Regeln. Wann es überhaupt sinnvoll ist, Data aus der IT herauszulösen. Wo KI in der Codier-Optimierung und bei der DRG ansetzen könnte, weil dort heute noch händisch gearbeitet wird. Und welchen Rat Gunnar einem Data Engineer gibt, der morgen anfängt: einen Technologie-Stack wirklich beherrschen statt drei halb, und danach die Daten verstehen. Zum Schluss die beiden Standardfragen. Privat wartet Gunnar darauf, dass auch die privaten Krankenversicherer eine elektronische Patientenakte anbieten. Und als Filmtitel für sein Data-Game wählt er Der Marsianer: ein Riesenproblem, das man in kleinen, datenbasierten Schritten löst, mit dem großen Ganzen im Blick. Teil 2 von 2. In Teil 1 spricht Jonas Rashedi mit der Chief Transformation Officerin der Sana Kliniken über die Transformationsperspektive. Anzeige: Quest Software, Trusted Data Platform, quest.com/mydata

Warum kommt KI im Krankenhaus nicht voran, obwohl die Technologie längst verfügbar ist? Stefanie K. ist Chief Transformation Officer bei den Sana Kliniken und gibt eine unbequeme Antwort: Es liegt nicht an der Technik, sondern daran, dass die Prozesse nicht aufgeschrieben sind. Ihr Satz dazu sinngemäß: Wer einem schlechten Prozess eine App verpasst, hat hinterher einen schlechten digitalen Prozess. Die Ausgangslage: 42.000 Mitarbeitende, 50 Krankenhäuser, 60 Ambulanzzentren und acht parallel laufende Klinikinformationssysteme, vieles davon On-Premise. Stefanie K. kommt aus der Technologiewelt, sie hat Oracle Deutschland geleitet und war vorher bei RWE und Vorwerk. Sie erklärt, warum On-Premise nicht automatisch schlecht ist, warum die Cloud-Strategie Cloud-first, but not Cloud-only heißt und warum in Radiologie und Intensivmedizin immer ein Edge-Ansatz bleiben wird. Beim Thema KI wird sie konkret statt euphorisch. Der AI Act stuft Kliniken als kritisches Geschäftsfeld ein. KI-Initiativen werden auch wieder eingestellt, unter anderem weil Zertifizierungen nicht vorlagen. Gleichzeitig sagt sie, man sei am Tipping Point und das sei nicht mehr zu diskutieren: Jetzt trenne sich die Spreu vom Weizen, und zwar bei Prozessen und Organisation, nicht bei der Technologie. Außerdem im Gespräch: warum es für klinische Daten eine eigene Gesellschaft braucht und der Zweck Forschung ist, was ein klinisches Decision-System in der Notaufnahme leisten soll, warum bei der Cloud die Wahl auf StackIT der Schwarz Gruppe fiel, warum ihre Analogie fürs Datenökosystem kein Orchester ist, sondern ein Rezeptbuch, und warum eine KI eine sechsstellige Multiplikation falsch rechnet, solange man ihr nicht sagt, sie soll den Taschenrechner benutzen. Teil 1 von 2 mit den Sana Kliniken. In Teil 2 geht es mit Gunnar H. um die technische Seite der klinischen Datenplattform. Anzeige: Diese Folge wird unterstützt von Quest Software, quest.com/mydata