

Der Fachbereich hat Datenhunger - Wir stillen ihn oft nicht richtig | Stefan Franke
Wenn der Fachbereich Hunger auf Daten hat bekommt er Fast Food oder Rohkost. Aber satt wird er nicht. Warum ist das so und was bedeutet diese Küchenanaloge? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Stefan Franke, Mitarbeiter für Strategy and Transformation bei igefa.
Analogien sind ein tolles Mittel um komplexe Themen besser verständlich oder leichter verdaubar zu machen. Genau darum gehen wir heute in die Datenküche. Als Stefan aus der Chemie in den Einkauf wechselte hatte er andere Erwartungen an die Daten in Unternehmen. Statt R und Python begegnete er Excel.
Denn allzu oft bekommen Fachbereich Daten wirklich nicht gut zur Verfügung gestellt. Diese sind unzugänglich in System versteckt oder unverständlich und unauffindbar sicher im Datalake versenkt.
Und wenn die mal präsentiert werden, dann entweder als FastFood, hoch aggregiert einzelne Zahlen aber wertlos für Analysen oder als Rohkost. Haufenweise Tabellen und mit Glück eine Anleitung was daraus mal werden kann.
Beides führt nicht zum Erfolg.
Aber wie geht es besser?
Der Schlüssel heißt Kooperation und eine semantische Schicht. Eine Datenstruktur in der Daten für den Fachbereich verständlich dargestellt werden können, ohne bereits alle Analysen und Berechnungen vorweg zu nehmen.
Wird diese Schicht aufgebaut ist sie ein wichtiges Asset im Datenmanagement des Unternehmens. Fehlt sie ist das Chaos vorprogrammiert.
Stefan hatte auch einmal ein Thema das er mit herkömmlichen Datenbanken nicht gut lösen konnte. Eine Risikobetrachtung, die eine Stücklistenauflösung benötigte. Darin befand sich ein Zirkelbezug. Hier entdeckte er das erste mal Graphdatenbanken und Wissengraphen. Diese arbeiten nicht mit Tabellen, sondern über Beziehungen. Das hat viele Vorteile, ist aber auch kein Allheilmittel.
Wann solltest du diese Datenbanken einsetzen und wann lieber nicht?
Hör rein!
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00:00 Intro und Vorstellung
05:43 Selbsthilfe im Fachbereich
08:43 Externe Daten im Einkauf
12:05 Den Fachbereich richtig mit Daten füttern
17:37 Tools lösen keine Probleme
22:14 Die semantische Schicht muss vorhanden sein
26:26 Wissengraphen als Lösungen für Stücklistenauflösungen
36:45 Mit dem Arbeiten kommt der Appetit auf mehr Daten
41:49 Graphen sind kein Allheilmittel
45:43 Modellieren in Graphen
55:14 Abschluss und Outro