UNF#CK YOUR DATA

Was sind denn eigentlich virtuelle Assistenzen und wo können wir diese einsetzen? Privat und beruflich? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sarah Rojewski, selbständiger KI Beraterin.Es gibt Dinge die nerven doch fast jede/n von uns. Du hängst ewig beim Kundenservice in der Warteschleife wegen einer Rechnung oder eines Produkts und dann wird dir nicht mal richtig weitergeholfen. Allerdings erst nachdem du dich durch ein ewiges Menü mit Zahlen und Kategorien gequält hast. Dein Navi steuert den Ort Hausen an, obwohl du „nach Hause“ wolltest. Seinen wir ehrlich, darauf hat doch eigentlich niemand Lust. Gerade in Zeiten von KI sollte das doch der Vergangenheit angehören.Und wir sind auch schon auf dem Weg dahin.Die Stichwörter heißen virtuelle Assistent oder Conversational AI oder Chatbot.Und die sind potentiell schon viel weiter als die alten Sprachautomaten, die seit den 2010ern bekannt sind. Denn Dank Themen wie Natural Language Understanding (NLU) können die Maschinen uns schon ganz gut verstehen.Doch wie können die uns jetzt im Alltag unterstützen? Oder auch die Erlebnisse für unsere Kund*innen verbessern?Warum die Menschen die diese Arbeit bisher gemacht haben nicht auf der Straße stehen, sondern auch wieder mehr Spaß haben. Das lösen wir in dieser Folge auf.▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Sarah: https://www.linkedin.com/in/sarah-rojewski-814349ba/Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Unf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬Buchempfehlung von Sarah: Die Mitternachtsbibliothek – Matt HaigAlle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaZum Podcast auf iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Zum Podcast auf Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6Zum Podcast auf Youtube: https://www.youtube.com/@unfckyourdata▬▬▬▬▬▬ Merch: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬https://unfckyourdata-shop.de/▬▬▬▬▬▬ Kontakt: ▬▬▬▬E-Mail: christian@uyd-podcast.com▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬00:00 Intro03:05 Die Entwicklung von Chatbots zu virtuellen Assistenten06:09 Die Rolle von KI in der Kommunikation09:02 Zukunftsvisionen für persönliche Assistenz11:47 Virtuelle Assistenten im Unternehmenskontext19:55 Die Herausforderungen der virtuellen Assistenz22:43 Sprache vs. Text: Strategien für Unternehmen25:32 Natural Language Understanding (NLU): Die Evolution der Sprachverarbeitung28:47 Emotionale Intelligenz in der Kundenkommunikation32:52 Die Rolle von Geisteswissenschaftlern in der KI-Entwicklung36:40 Die Zukunft der Arbeit: Mensch und Maschine im Tandem40:20 Druck im Kundenservice43:37 Menschliche Intelligenz im Kundenservice46:47 Die Rolle von Chatbots und KI49:58 Generationenwechsel und Technologieakzeptanz53:06 Personalisierung im Kundenservice

Ralph Ginzinger, Head of Global Process and Data Management bei Palfinger AG, teilt seine Erfahrungen im Kennzahlenmanagement. Unterschiede in der Definition von Kennzahlen können zu Missverständnissen führen, die das Management behindern. Er erklärt, wie wichtig klare Standards sind, um Konflikte zu vermeiden. Zudem diskutiert er innovative Lösungen wie das 'BI Pickerl', das für einheitliche Kennzahlen sorgt. Spannend wird es, als Ralph die Herausforderungen in dezentralen Organisationen und den Druck zur positiven Datenpräsentation thematisiert.

With everybody just throwing ChatGPT and its brethren at any given problem in high hopes of a miracle solution. The AI revolution is in full swing. But does this really take us all the way to the promised land of not having to do repetitive work anymore?In this episode, your host Christian Krug has a conversation with Laura Madsen, Chief Blow Shit Up Officer at Moxy Analytics.The AI struggle begins already in the first place. Your definition of AI! Because we all associate different technologies or solutions with that term. And with everybody beating around the bush with the buzzword, not admitting, they have no clue, we have come to a point where AI washing is all around.Solution and software vendors claim their tools are incorporating AI just to get better sales figures. Unfortunately, it works all too well. So if we are confronted with AI we should have a closer look at what’s really inside and if it’s necessary to get the job done.On the other hand, not every company out there has to become an AI company now. You can very conveniently stick to your current business model and implement AI for some of your processes to get support there. Just like digitalization did change quite some processes and companies, AI will do quite soon.Just keep in mind that good AI starts with good Data! There is no way around this. Each model can only be as good as the data you fed in. We have comer from “shit in, shit out” to “shit in, bullshit” out. But what does this mean to the data people? You are the frontrunners of the AI implementations and Governance is key. So if you did your “homework” over the last decades and built up a solid data repository or warehouse, you have a great starting point. Then you need to tackle the topic of unstructured data and you are almost good to go.For all the others: It’s high time to catch up if you do not want to perish!But don’t worry, we are here to help!▬▬▬▬▬▬ Profiles: ▬▬▬▬Laura’s LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/lauramadsen/Christian at LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Unf*ck Your Data at Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Merchshop: ▬▬▬▬https://unfckyourdata-shop.de/▬▬▬▬▬▬ Book recommendation: ▬▬▬▬Laura’s book recommendation: Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans - Melanie MitchellThe “UYD” bookshelf at Melena’s store: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Where to find UN#CK YOUR DATA: ▬▬▬▬Podcast at Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaPodcast at iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Podcast at Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6Video Podcast at Youtube: https://www.youtube.com/@unfckyourdata▬▬▬▬▬▬ Contact: ▬▬▬▬E-Mail: christian@uyd-podcast.com▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬00:00 Introduction and Background01:44 The Challenges of AI and Large Language Models04:36 Bridging the Gap Between Structured and Unstructured Data07:59 Defining AI Within the Context of Each Company10:16 Not Every Company Needs to Become an AI Company21:30 The Importance of Data Quality in AI23:16 Understanding AI and Data Governance25:18 The Potential Benefits and Risks of AI36:41 Starting with a Special Ops Team to Learn About AI

Josef Seibl, Gründer von Seibl IT und Experte für KI-Lösungen, teilt seine Erkenntnisse zur praktischen Umsetzung von generativer KI und LLMs. Er erklärt, warum viele vielversprechende Projekte in der DACH-Region stocken und was beim Einsatz von KI beachtet werden muss. Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg, und der iterative Testprozess ist unerlässlich. Zudem wird darüber gesprochen, wie Unternehmen von KI-Tools profitieren können, vor allem in einem digitalen Umfeld, das von raschem Wandel geprägt ist.

Warum treiben sich in der Data Bubble eigentlich so viele Quereinsteiger*innen? Und wie findet man gute Kandidatinnen für einen Quereinstieg? Was muss ein Unternehmen, dann eigentlich bieten, damit der Einstieg gut gelingen kann? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Christoph Hein, frischgebackener Managing Director der Intito DACH.Wenn wir uns im Databereich umschauen, finden wir in vielen Positionen Menschen mit erstaunlichen Lebensläufen und vermeintlich exotischen Studiengängen. Während die meisten Mathematiker*innen, Informatiker*innen oder Wirtschaftsinformatiker*innen und -ingenieure*innen noch recht „normal“ wirken, gibt es dazwischen auch immer wieder Leute mit anderen Abschlüssen. Bei Christoph ist das Geschichte, Christian ist Biologe. Die beiden sind nicht die einzigen. Von Theologen, Sozialpädagogen, Sprachwissenschaftler oder auch Menschen ohne Studium finden sich in diesem Bereich wieder.Ein Faktor ist natürlich, dass es vor einigen Jahren noch keine Studiengänge in dem Bereich gab, also irgendwie alle Quereinsteiger*innen waren.Und ja es geht auch ohne Studium, aber es ist erheblich schwerer. Denn Christoph stellt einen Skill heraus, dem er im Studium so richtig gelernt hat: Die Fähigkeit sich in völlig unbekannte Themen selbständig und schnell einzuarbeiten. Auch wenn seine Arbeit zu einen sehr exotischen Thema nicht die beste Note hatte, so musste er sich dennoch recht tiefgehend damit beschäftigen.Stichpunkt Noten: Hier gehen die Meinungen etwas auseinander. Während Christian diese schon als einen gewissen Indikator sieht eine Begeisterung für ein Thema damit finden will. Sieht Christoph sie als eher nicht aussagekräftig an. Einig sind sie sich aber in dem Thema, dass die Begeisterung und Leidenschaft für das Thema Daten und für die Arbeit in dem Bereich neben der Auffassungsgabe ein zentraler Bestandteil für den Erfolg sind.Aber wie so oft ist auch dies nur eine Seite der Geschichte. Denn Unternehmen müssen auch die richtigen Rahmenbedingungen schaffen. Ein Ausbildungsprogramm ist dabei ein zentraler Baustein, aber auch das Team darum und die Dynamik im Team und Projekt müssen es hergeben, dass Menschen die Zeit zum lernen gegeben wird. Gerade bei fachfremden Personen muss es da mal ein Tag mehr sein.▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Christoph: https://www.linkedin.com/in/christophhein/Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Unf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬Buchempfehlung von Katharina: Drawing Data with Kids - Gulrez KhanAlle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaZum Podcast auf iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Zum Podcast auf Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6▬▬▬▬▬▬ Merch: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬https://unfckyourdata-shop.de/▬▬▬▬▬▬ Kontakt: ▬▬▬▬E-Mail: christian@uyd-podcast.com

In the first ever English Episode of UNF#CK YOUR DATA host Christian Krug interviews Susan Walsh, the classification guru, on how to clean your dirty data.But firstly, what is dirty data and why does this pose a problem?Data in your company systems, like CRM or ERP, can have all sorts of issues. Duplicates, near duplicates, formats and so on.So the records which should match, don’t. Or your numbers are off.Basically, you can’t rely on the data in the system to make decisions. Like sending a mail or a leaflet. Potentially even an invoice. Or know who your real number one customer is.To help you deal with this mess, Susan has created a framework, which helps you cleaning up your data. You have to normalize and classify your data. First agree on a common format an fit the data to it. Afterwards you can give the data a meaning by classifying it.So you can further process the data and base your decisions on it.Sad news for all the AI enthusiasts out there: This still requires an awful lot of human knowledge. No speeding up the process. On the other hand this step is crucial for your AI success. As only good quality training data will lead to great AI results. Regardless, which use case you tackle first.But cleaning data one is not a lasting solution. It’s a continuous effort and it hast to start at the very source where people enter the data into the systems.So data quality is a process and mantra.Find in this episode:- Why data sometimes is so dirty- How a COAT method can help you clean data- Why data quality is not an AI topic- Susans plans on a new framework▬▬▬▬▬▬ Profiles: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Susan: https://www.linkedin.com/in/susanewalsh/Christian at LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Unf*ck Your Data at Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Book recommendation: ▬▬▬▬Susans book recommendation: Buy back your time - Dan MartellThe “UYD” bookshelf at Melena’s store: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Where to find UN#CK YOUR DATA: ▬▬▬▬Podcast at Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaPodcast at iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Podcast at Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6▬▬▬▬▬▬ Contact: ▬▬▬▬E-Mail: christian@uyd-podcast.com▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬00:00 Introduction and Welcome01:13 Susan's Background and Expertise03:03 Types of Dirty Data04:01 The Impact of Dirty Data06:12 Cleaning Data and the Role of Excel07:34 The Limitations of AI in Data Cleaning09:26 Automating Supplier Name Normalization11:03 Data Classification and Context13:52 The Importance of Business Understanding16:26 The Role of Human Expertise in Data Work19:32 Data Normalization and Classification22:33 The Importance of Clean and Organized Data27:19 The 'Data Coat' Methodology31:26 The Value of Humor in Business33:53 Book Recommendation: 'Buy Back Your Time'

Je digitaler unsere (Arbeits)Welt wird, desto wichtig wird der Faktor Mensch für den Erfolg. Warum dies nur auf den ersten Blick paradox klingt, aber eigentlich stimmig ist. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Katharina Breme, Head Innovation & Digital Transformation bei er ELSA Group.Digitalisierung oder bessere die digitale Transformation gehen oft Hand in Hand mit Innovativen Lösungen. Warum also nicht beide Bereiche in die gleichen Hände legen. Bei der ELSA Group, die für die Herstellung von Lebensmitteln für die Migros Gruppe verantwortlich ist, macht Katharina genau das.Sie verantwortet den Bereich der Innovationen, vor allem im Bereich Produkte und Verpackungen. Hier sie eine große Freundin des LEAN Prinzips und treibt die Implementierungen im first-time-right Prinzip voran. (Oder right-first-time, wenn sich die Innovationsbubble mal entscheiden kann).In ihrem anderen Aufgabenfeld leitet sie die Digitalisierung der ELSA Group. Aktuell ist hier das größte Projekt die digitale Transformation mit SAP S/4 HANA. Damit diese Umstellung wirklich erfolgreich ist. Darf man es eben nicht nur als Upgrade eines alten ERP Systems sehen. Denn in diesem Zuge werden bei der ELSA Group auch einige Prozesse neu gedacht. Denn mit Standorten in verschiedenen Größen und mit unterschiedlichen Sprachen, läuft natürlich nicht immer alles gleich.Damit die Menschen, aber die Veränderung mitmachen und annehmen muss ihnen auch der Mehrwert klar sein. Denn wir alle streben uns immer wieder gegen Veränderungen. In bester Data Storytelling Manier hat Katharina hierfür natürlich tolle Beispiele.Wie der letzte Outlook Upgrade sie 2 Tage Zeit gekostet und dann wirklich voran gebracht hat. Oder warum sie einmal eine Woche investiert hat um ihre private Datenablage in den Griff zu bekommen. Und jetzt eine Stunde am Tag spart.Und natürlich in so einer Transformation unausweichlich: Die omnipräsenten Daten.Und hier wird es dann richtig hitzig. Denn Katharina hasst das Vokabular. Also nicht direkt, aber die Probleme, die ein solches mit sich bringen kann. Denn es sorgt oft dafür, dass das Thema eben nicht bei den Manschen ankommt.Und wenn dies nicht passiert und deine Mitarbeitenden die Reise nicht mitmachen, dann scheitert deine Journey zu datengestützen Unternehmen.Oder welches Buzzword darf es denn sein? Data-driven, -supported, -guided oder -inspired?Wenn es nach Christian geht, dann alles außer Data-stupid. Denn Daten oder besser die Informationen daraus dürfen dich nicht nur zu den einfachen no-brainern führen. Du musst weiterhin kalkulierte Risiken eingehen. Aber diese kannst du jetzt besser beziffern.Apropos beziffern: Es geht auch noch um die Kosten schlechter Daten.Und wie diese überhaupt entstehen.▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Katharina: https://www.linkedin.com/in/katharina-breme-switzerland/Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Unf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬Buchempfehlung von Katharina: Die Mitternachtsbibliothek - Matt HaigAlle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaZum Podcast auf iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Zum Podcast auf Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6▬▬▬▬▬▬ Merch: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬https://unfckyourdata-shop.de/▬▬▬▬▬▬ Kontakt: ▬▬▬▬E-Mail: christian@uyd-podcast.com▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬00:00 Intro02:49 Daten als Überlebensfaktor für Unternehmen06:07 Innovations- und Digitalisierungsstrategien in der Lebensmittelindustrie08:55 First-Time-Right: Effizienz in der Produktentwicklung12:07 Digitale Transformation und ihre Herausforderungen14:55 Die Rolle der Mitarbeitenden in der Digitalisierung18:10 Der Mensch im Mittelpunkt der digitalen Transformation21:04 Die Gefahren des datengetriebenen Entscheidens23:57 Datenqualität und deren Wert für Unternehmen26:46 Vokabular und Kommunikation in der Datenwelt30:05 Zwei Fragen an Katarina

Vanessa Schäfer, Mitgründerin der Podcast-Agentur "Podcast Piraten", teilt wertvolle Einblicke in die Welt des Podcasting. Sie erklärt, welche Daten für den Erfolg entscheidend sind und wie Podcaster die Herausforderungen beim Datenmanagement meistern können. Zudem diskutieren sie die Kunst der authentischen Werbung und deren Bedeutung für das Vertrauen der Hörer. Vanessa beleuchtet auch die Monetarisierungschancen und welche ethischen Fragestellungen dabei auftreten. Ein unterhaltsamer Austausch über die Geheimnisse hinter erfolgreichen Podcasts.

In dieser Ausgabe spricht Lisa Nagel, eine erfahrene Beraterin für Datenthemen, über die ideale Journey für Unternehmen zu datengetriebenen Ansätzen. Sie erklärt, warum sowohl Use Cases als auch Datenstrategien entscheidend sind. Lisa betont die Notwendigkeit, mit kleinen, aber wirkungsvollen Use Cases zu beginnen, um erste Erfolge sichtbar zu machen. Zudem diskutiert sie die Problematik der Belohnungssysteme, die oft hinderlich bei der Implementierung guter Datenarbeit sind. Schließlich wird auch die Bedeutung von intrinsischer Motivation und Herausforderungen der Datenverzerrung angesprochen.

Barbara Lampl, Verhaltensmathematikerin und Gründerin von empathic business, zählt auf 25 Jahre Erfahrung in Daten- und KI-Projekten. Sie erläutert häufige Fehler, die zu Misserfolgen führen, wie mangelhafte interdisziplinäre Zusammenarbeit und unrealistische Erwartungen. Zudem betont sie die Bedeutung mathematischer Erkenntnisse und professioneller Unterstützung. Mit Anekdoten zu ihrem Spitznamen 'AI-Babsy' und der Herausforderung in einem männerdominierten Bereich bringt sie frischen Wind ins Thema. Humorvoll verknüpft sie Mathematik mit Lebensweisheiten.