00:00:03: Herzlich willkommen zur Analytics-Sprechstunde.

00:00:06: Ich

00:00:06: bin Maria Lena Matüsik, Analytics-Konsultant und Geschäftsführerin der Analytics

00:00:11: Freaks.

00:00:12: Hier teile ich mit dir

00:00:14: wie Marketingteams

00:00:15: ihre Daten wirklich nutzen können für bessere Entscheidungen und nachhaltigen Erfolg – mit konkreten Insights, umsetzbaren Tipps und ganz ohne Buzzwords!

00:00:29: Yay!

00:00:30: Wieder eine Episode?

00:00:31: Ja... Ich bin ein kleines bisschen ins Hintertreffen geraten mit dem Podcast.

00:00:36: Eigentlich wollte ich ja alle zwei Wochen eine Episode veröffentlichen, momentan ist es aber eher so eine Episode im Monat oder sogar nur alle sechs Wochen.

00:00:46: irgendwie passiert einfach momentan so viel bei uns.

00:00:50: das Team wächst weiter wir haben intern einige Prozesse optimiert überarbeitet und irgendwie Ja, nehme ich mir immer mehr vor als am Ende realistisch umsetzbar ist.

00:01:02: Aber gut das ist jetzt natürlich nicht das Thema der Episode sondern mein heutiger Gast ist Tobi Neren.

00:01:10: Tobi ist Geschäftsführer von Areto einer Business Intelligence Beratung und er verantwortet dort den Strategiebereich.

00:01:19: Das bedeutet er arbeitet an der Schnittstelle von Strategietransformation Organisation und natürlich Daten.

00:01:29: Was ich dabei wirklich super spannend fand, ist dass sein beruflicher Weg wirklich alles andere als so der klassische Weg zu Daten ist also zumindest aus meiner Perspektive.

00:01:42: Tobi hat nämlich ursprünglich Politik- und Kunstgeschichte studiert Und viele Jahre in der digitalen Kommunikation und der politischen Kampagnenarbeit gearbeitet.

00:01:53: Unter anderem hat er zum Beispiel beim SPD-Parteivorstand den Newsroom geleitet, und sich dort halt super viel mit digitaler Kommunikations-, Contentproduktion-, Kampagnennstrategie-, aber natürlich auch Reportings-und der datenbasierten Aussteuerung von, ja ich würde mal sagen größeren Budgets beschäftigt!

00:02:15: Heute beschäftigt er sich vor allem mit der Frage, wie Unternehmen aus ihren Daten nicht einfach nur irgendwie Reports oder Sports machen sondern am Ende wirklich bessere Entscheidungen treffen.

00:02:29: Areto bezeichnet diesen Prozess der datenbasierten Entscheidungen als Decision Intelligence also nicht einfach in Anführungszeichen BI also Business Intelligence Decision Intelligence.

00:02:45: Und ja, allein das ist für mich schon total der Erharmement gewesen oder total das Learning.

00:02:51: Genau und in dieser Folge sprechen wir über genau das nämlich was es nötig für Decision Intelligenz in einem Unternehmen also wirklich datengetriebenes Denken und entscheiden.

00:03:04: Tobi erklärt auch das Konzept der Pyramide von DILTS die eine mögliche Erklärung dafür bietet, wie die Integration von Daten in das alltägliche Denken und Handeln eines Teams oder einer ganzen Organisation abläuft.

00:03:20: Nämlich als typischer Änderungsprozess quasi also Change sozusagen.

00:03:26: Und natürlich, wie ich es mir für diesen Podcast vorgenommen habe, schauen wir uns auch an.

00:03:32: Wie Unternehmen ganz konkret starten können?

00:03:35: Also wie bringt man Geschäftsstrategie, Fachabteilungen also zum Beispiel Marketing und Technologie, also Daten an einen Tisch?

00:03:43: Wie identifiziert man Genau die Entscheidungen, bei denen bessere Daten wirklich einen Unterschied machen?

00:03:50: und wir können auch erste Use Cases dabei helfen so eine positive Dynamik für die ganze Organisation zu entwickeln.

00:03:59: Na dann let's go!

00:04:15: Wie ist es denn aus deiner Perspektive so mit der, ich sag mal, mit der Entscheidungsfindung oder Decision Intelligence wie du es genannt hast?

00:04:24: So bestellte Unternehmen.

00:04:26: Was sind also deine Erfahrungen?

00:04:28: Das ist jetzt natürlich eine sehr globale Frage und wir kommen ja auch immer nur in einen bestimmten Fokus rein.

00:04:33: wenn alles super ist werden keine Beratungen gesucht sondern Beratung werden ja angefragt wenn Dinge verändert werden sollen oder nicht so konkret oder gefühlt vorstellt, wie es sein sollte.

00:04:44: Und in den Fällen die wir dort erleben ist es oft so dass in unterschiedlichen Räumen Dinge geplant werden meiner Ansicht nach in einem Raum besprochen werden und geplant werden sollten.

00:04:55: Also Geschäftshöre haben bestimmte Anforderungen, bestimmte Ideen, bestimmten Ziele, Abteilungsleiter eine Fachseite.

00:05:02: Da werden Vorstellungen entwickelt.

00:05:04: da ist natürlich das Thema KI noch mal so ein bisschen Steroid was darauf kommt weil es nochmal schneller geht und nochmal mehr in so einer Halbumsetzungsebene stichwort Vibecoding läuft und auf der anderen Seite die Technologen, die das Ganze dann umsetzen müssen bis in eine Schöpfungstiefe von Löschkonzepten, DSGVO, Schnittstellenanbindung, Wartbarkeit etc.

00:05:25: Und das sind oftmals Dinge, die nicht gemeinsam besprochen und geplant werden.

00:05:30: Und daraus entsteht auf beiden Seiten oftmals ein Frust im Sinne von wir wollen jetzt mal Lösungen hören von der Management-Seite und die Technologen was sich da wieder ausgedacht haben.

00:05:39: Das ist das, was wir versuchen zusammenzubringen und wo wir einen Raum schaffen, der das besprechbar macht und dann auch planbar in einer Form dass es tatsächlich umgesetzt werden kann.

00:05:49: Und dann ist es tatsächlich auch eine sehr viel Kulturarbeit die bei so Transformationsthemen sehr oft und in meiner beruflichen Laufbahn immer als einfacher gedacht und empfunden und geplant wird als sie denn tatsächlich ist.

00:06:02: also bis Leute in eine neue Rolle hinein finden und neue Arbeitsweisen annehmen dauert es einfach lange.

00:06:08: und datengetriebenes Arbeiten digitales Arbeiten, digitale Transformationen haben wir Erfahrung gemacht.

00:06:14: Datengetriebenes Arbeiten ist einfach eine sehr stark identität verändernde Arbeitsweisen veränderende Denke und das dauert einfach bis sich das eingeschliffen, bis es angekommen ist.

00:06:25: Kann ich das so verstehen oder so zusammenfassen?

00:06:28: Dass du sagen würdest dass die Arbeit mit Daten zu schnell ins technische verlagert wird Und nicht genug irgendwie dieses, okay welche Fragen wollen wir eigentlich klären?

00:06:39: Was soll das Ganze eigentlich bringen und die Technik verknüpft

00:06:43: wird.

00:06:43: Ich will das mal deutlich machen an so dem klassischen Einkaufsprozess also die Menschen, die Aretu anfragen klassischerweise sind Technologen und da gibt es einen technischem Einkaufsprozess Ausschreibungen Angebot usw.

00:06:55: Da beraten wir über Architektur Diagramme Transformation.

00:06:59: Das ist auch alles eingepreist.

00:07:00: und wenn wir dann aber kommen mit Ja jetzt müssen wir auch noch einmal irgendwie mit Menschen sprechen.

00:07:04: Ich mache das jetzt bewusst plakativ, dann sagen die Technologen mit unter.

00:07:09: Das ist jetzt aber gar nicht das Thema dieses Projektes.

00:07:11: und dann muss ich quasi begründen warum das Thema des Projekts ist?

00:07:14: Und dann habe ich zum Teil in Einkaufsprozessen Schwierigkeiten weil Transformation eigentlich HR ist und ich bin da an anderen Töpfen und den anderen Beingcentern drin und muss mich da sozusagen auch beraterisch als Verkäufer an anderen Stellen nochmal bewerben.

00:07:30: Und das ist so ein bisschen Ausdruck der Tatsache, die ich ganz oft sehe dass Datenprojekte aus der technischen Brille projektiert und geplant werden.

00:07:38: Und nicht aus der Organisationsbrille, wenn wir uns gerade angucken gibt es viele Studien jetzt gerade die gerade aktuell gemacht werden.

00:07:44: Der Erfolg von KI-Projekten was dann ja auch oft Datenprojecte sind oder Daten sozusagen nochmal die Spitze des Eisbergs auf Daten Projekte ist siebzig Prozent Transformationen und dreißig Prozent Technologie und Modellarbeit.

00:07:57: und diese siebzich Prozent transformationen sind oftmals nicht hinreichend eingepreist.

00:08:02: in guten ausschreiben sieht man das durch aus des komfort.

00:08:05: aber ganz oft sind wir so dass wir im projekten drin sind bei denen wir technologisch eine klare fahrt legen können klare ansprechpartner haben da wissen alle mehr oder weniger was zu tun ist es auch einfach weil durch Ingenieure am Reisbrett zu planen.

00:08:19: Dieser Mensch in dem ganzen Konstrukt, so komisch er sich auch immer verhält ist dann schwerer zu plan, schwerer es projektieren, schwer zu beschreiben wie da die Organisationsveränderung stattfindet und wieder Fahrt ist und das kommt oftmals zu kurz.

00:08:32: Wie kommt denn das?

00:08:33: Also wie denkst du, sind da die Denkprozesse in Organisationen dass dieses Thema Entscheidungen mit Datentreffen nicht von denen sozusagen entscheidern getroffen wird sondern von den Datenmenschen.

00:08:48: Ich will gar nicht sagen, dass das nicht von den Entscheidungen getroffen wird.

00:08:51: Also ich glaube, das Spiel wiederholt sich immer wieder.

00:08:54: Das habe ich am eigenen Leib in der Politik erfahren und gesagt wurde ja Social Media macht jetzt ihr digitale Transformation.

00:09:02: Dann wurden so Titel vergeben wie CTO und CTO.

00:09:05: Und dann wurde das sozusagen delegiert an jemanden.

00:09:08: aber ich bin fest davon überzeugt, wenn wir dem Thema Daten und dem Thema KI wirklich hinreichend begegnen wollen in der transformativen Kraft, die das hat auf Organisationen und auf Geschäftsmodelle.

00:09:20: Dann geht es nur wenn tatsächlich das Know-how und die Verantwortlichkeit auch in einer Leitungsebene ankommt und dort auch getragen wird dafür wirkliches Interesse und wirkliche Kompetenz aufgebaut wird Weil sich das nicht komplett delegieren lässt an jemandem, dem man den Zauberhut KI oder Daten aufsetzt und dann sagt gute Reise bunter Hahn.

00:09:38: Dann macht das mal sondern das geht eben nur wenn es tatsächlich auch von aus einer Leitungs-Ebene aus einer See Level Ebene getragen wird und die Veränderung dort anfängt.

00:09:48: Ich benutze oft das Modell der logischen Ebenen von DILS Und da ist datengetriebenes Arbeit neben eine Veränderung, die in der Identität des Unternehmens ankommt.

00:09:57: Wir arbeiten jetzt mit Daten und wir wollen Entscheidungen getrieben treffen und dann kaskadiert das durch alle Ebenen bis hin zu Dashboards.

00:10:05: aber das ist dann die unterste Ebene.

00:10:07: Und da kann ich eben nicht jemandem gut aufsetzen und sagen mach das mal und dann hoffen dass da irgendwie sauber hafte Dinge in der Organisation passieren sondern wenn ich will, dass es tatsächlich Eine nachhaltige Veränderung gibt in der Arbeit mit Daten und Umdaten.

00:10:21: Dann geht es um Rollen, die sich verändern.

00:10:23: Da geht das um Pflege von Daten und Arbeiten mit System.

00:10:27: Das ist Arbeit am System.

00:10:28: Und Arbeit am system ist immer Management Aufgabe und nicht Daining die im System arbeiten.

00:10:33: Und dann muss man eben sich involvieren.

00:10:35: Und das ist dann Ausdruck solcher Ausschreibungen, die sozusagen aus der Technologie für die Technologie gemacht werden?

00:10:41: Das ist auch kein Formum an die Technologen sondern Das kann eben nur funktionieren, wenn solche Dinge ganzheitlich gedacht werden.

00:10:48: Dazu muss man einmal verstehen und die Bereitschaft haben zu verstehen wie sehr diese Arbeit mit Daten und datengetriebenes Arbeiten-Arbeit mit KI wirklich Organisation verändert und verändern wird und wie hoch da der Handlungsdruck ist.

00:11:02: Denn davon bin ich fest überzeugt Die Tatsache dass wir alle werden mit Daten an das arbeiten dürfen Und es wird sich darin entscheiden ob es Unternehmen gibt die das hinbekommen und Unternehmen die das nicht hin bekommen.

00:11:14: Und das hängt auch davon ab, welche Kompetenz da in der Leitungsebene dafür da ist.

00:11:18: Kannst du da vielleicht noch einmal den Finger drauflegen was konkret das Problem ist?

00:11:24: Also was sind die negativen Konsequenzen für Organisationen, die das nicht schaffen, das sozusagen ganzheitlich zu denken und von der Führungsebene herauszudenken

00:11:34: Das hängt total davon ab welches Geschäftsmodell Unternehmen hat.

00:11:38: Aber ich bin fest über uns von überzeugt, dass wir bei der Arbeit mit Daten die der Treibstoff sind also die Daten der treibstoffe sind für das was jetzt auch künstliche Intelligenz also auch mit intelligenter Automatisierung kommt dass dieser Treibstoff raffineriert hergestellt in der Organisation beschafft werden muss.

00:11:55: Und wenn eine Organisation das nicht hinreichend schafft, das zu tun und damit auch diesen Turbo Boost KI dadurch nicht hinreichen nutzen kann dann ist es einfach ein Wettbewerbsnachteil.

00:12:06: Da wird das Unternehmen geben die das schaffen und es wird Unternehmen geben, die das von Grund auf Geschäftsmodelle neu erfinden oder neu transformieren und auf den Markt kommen bestimmte organisatorische Schritte überspringen.

00:12:18: Aber die Frage wird schon sein, welche Unternehmen gelingt die Arbeit in der Art und Weise?

00:12:22: Und welchen nicht.

00:12:23: Ähnlich wie das in der zweiten Digitalisierungswelle im BtoC-Markt... stattgefunden hat.

00:12:28: Wo die Unternehmen, die sich nicht darum gekümmert haben wie ihre Faltkarten, sich ins Digitale übertragen weil sie gesagt haben naja das sind hier Falt-Karten, dass diese wir haben die besten Falt Karten und unsere Karten lassen sich so gut falten als keine anderen Karten.

00:12:42: dafür hat sich Google Maps nicht interessiert und auch Apple Karten.

00:12:45: was da alles kam es war einfach dann dahin gefegt weil das Geschäftsmodell oder der Service so viel besser war und das wird mit KI an bestimmten Stellen auch passieren.

00:12:54: Da weiß ich natürlich nicht, was die besten Lösungen sind.

00:13:00: Das wissen die Menschen, die wir beraten und die das Geschäftsmodell kennen und ihre Kunden kennen sehr viel besser als wir.

00:13:05: aber es geht darum aus meiner Sicht das Prinzip zu verstehen dass dort eine transformative Kraft kommt, die man verstehen muss in ihren Dynamiken, in ihren paradigmatischen Veränderungslogikten, die das hervorbringt.

00:13:19: Und nur wenn das tatsächlich verstanden wird, man sich das anschaut und dann guckt wo das in meinem Geschäftsmodell aufschlägt.

00:13:26: Dann habe ich die Chance da auch zu überlegen.

00:13:28: Wenn ich heute noch sage wir haben die besten Partituren für Orchester und dass was wir da an Partitoren produzieren, das ist super gut!

00:13:35: Wir legen da noch ein Lizenzmodell drauf, dann verzögert es das aber irgendwann wird der Produzent kommen... Ich hab keine Ahnung vom Markt von partituren Aber irgendwann kommt derjenige der sagt wir haben das für iPads gelöst und da liegen da auf einmal überall iPads vor dem Violinen und Streichern im Orchester, eben nicht mehr Partituren.

00:13:52: Und dann wird die Luft relativ schnell

00:13:55: gehen!

00:13:56: Ja, wo du jetzt gesprochen hast.

00:13:58: Mir auch noch ein Beispiel auf einer deutlich, deutlich geringeren Flughöhe eingefallen sozusagen aus meinem Arbeitsalltag dass es auch oft passiert wenn das nicht abgestimmt ist und nicht ganzheitlich gedacht wird also von Management eben zu den Datenpersonen das dann oft Sachen umgesetzt werden mit denen am Ende keiner arbeitet.

00:14:15: Also so nach dem Motto hey bitte baut mal einen Dashboard und dann baut jemanden Dashboard.

00:14:19: aber im Ende arbeitet das Management mit dem Dashboard nicht einfach weil... mit dem zu verknüpfen, was du gesagt hast.

00:14:27: Weil das nicht zusammengedacht wurde.

00:14:28: Es kam nicht das Management und hat gesagt wir haben die Probleme!

00:14:31: Wir haben die Fragen, wir wollen diese Fragen klären.

00:14:35: jetzt müssen wir gemeinsam erarbeiten welche Daten uns dabei helfen und dann wird es der Sport gebaut und dann werden wahnsinnig viele Ressourcen in Projekte gesteckt, die am Ende total für die Tonne waren quasi und das erzeugt natürlich Frust auf allen Seiten, auf Managements Seite weil sie am ende nicht dass... Also es hilft ihnen nicht ihre Entscheidungen zu treffen.

00:14:54: was das Dashboard anbauen angeht, zum Beispiel auch auf unserer Seite sind wir gefrustet weil natürlich unsere Arbeit für die Tonne war und niemand das umsetzt.

00:15:01: Also es ist auch... So ein Ressourceneffizienzproblem.

00:15:05: Wo setzen wir als Organisation unsere Ressoursen ein, um am Ende unser Problem zu lösen?

00:15:09: Absolut!

00:15:10: Das ist der Schritt den wir als ersten Schritt jedes Mal machen wenn wir in so Mandate reinkommen wo es um Use Cases geht dass wir sagen wir müssen einmal eine runde machen indem wir ihr Geschäftsmodell verstehen und wo gerade der größte Schmerz liegt weil ihre Geschäftsführung investiert grade X zehntausend Euro, womöglich auch mehr wenn es um eine komplexe Datenplattform geht in den Aufbau von Infrastruktur und diese Infrastruktur muss dann ja helfen dem Geschäftszielen diese zu hebeln.

00:15:36: Und wenn wir nicht wissen, wo die sind.

00:15:38: Dann ist die Wahrscheinlichkeit dass das einfach auseinander läuft enorm viel größer.

00:15:42: deswegen Wir wollen Wenn wir über eine strategische Beratung sprechen Ist meine Intention gar nicht Dass wir mit fünfzehn Personen Mit hellblauen Hemden Braunen Gürteln und braunen Schuhen kommen und dann mal einmal mit Analyse durch Die ganze Organisation Laufen und dann der Zwei Hundert Fünfzig Seitige PowerPoint Präsentation aufbauen.

00:15:58: Das ist sozusagen das was ich denke oder was Ich höre Was dann so bei Strategieberatungen läuft.

00:16:03: Sondern Bei uns ist es eher So dass wir Hands-on mit einem Stift am Flipchart stehen und sagen, naja was sind denn die drei Hauptprobleme, mit denen sie sich beschäftigen?

00:16:11: Und wo Sie gerade nicht das Fernlicht anhaben.

00:16:13: Weil die Daten dafür nicht da sind weil die Informationsgrundlage nicht sauber ist.

00:16:16: Wo Sie sagen würden wenn wir das verstehen würden und die jeweils an bestimmten Entscheidungspunkten Decision Gates eine bessere Datenlage hätten würde uns das exorbitant viel besser machen.

00:16:27: Und da anzusetzen hilft natürlich viel mehr als bei irgendwelchen Random-Problemen, die ich mir irgendwo einsammeln kann und dann irgendeine sehr geschätzte Sachbearbeiterin ihr helfen kann.

00:16:37: Sondern da wo ich natürlich die größte Wucht entfalte sind die Fragestellung, die das gehobene Management sich fragt und da dann anzusetzten um zu gucken wie wir da am Getrieben arbeiten können.

00:16:47: Und das ist natürlich gerade auch ein Mittelstandsproblem, weil in Konzernen gibt es Reporting und Dashboards.

00:16:52: Und diese ganzen Dinge seit langer Zeit bei mittelstandem, gehobenen Mittelstand.

00:16:57: in Deutschland ist das zum Teil eben noch nicht der Fall, weil Tool Nummer eins immer noch auch Excel ist?

00:17:02: Ich bin ganz oa!

00:17:04: Ich kann dir gut folgen.

00:17:06: Lass uns doch mal jetzt sozusagen von den Problemen zu den Lösungen kommen.

00:17:10: was sind so deine oder eure Strategien diese Probleme anzugehen und zu lösen?

00:17:17: Ich habe es gerade ja schon angedeutet, dass wir tatsächlich einmal die Leute bitten.

00:17:20: Um nicht zwingen zu sagen, also zingen können wir ja niemandem.

00:17:23: Und wenn jemand sagt jetzt die Ausschreibung und wir wollen eine Datenplattform und folgendes damit tun oder ersetzen oder transformieren oder migrieren von A nach B dann machen wir das natürlich.

00:17:32: Das ist auch total legitim und da gibt es gute Leute und gute Teams, die genau wissen was zu tun ist und wie sie von irgendeiner Plattform in die andere hineinwollen mit den ganzen technischen Voraussetzungen.

00:17:44: Da kommen wir her und das machen wir auch kompetent und begleiten dar und wenn dann nochmal ne Beratung auf höherer Ebene ist, dann kann das immer mal sein dass es dazu Gespräche gibt.

00:17:52: Aber der Case über den wir jetzt sprechen und das Problem über das Wir jetzt sprechen liegt dann vor wenn dieser gemeinsame Raum noch nicht da sind.

00:17:59: Das ist das was wir schaffen indem wir sagen wir holen die Geschäftsstrategie zusammen mit der Datenebene mit der technologischen Ebene und machen die einmal besprechbar.

00:18:07: Und bauen den Verständnis dafür auf, wo sind gerade geschäftliche Herausforderungen, strategische Herausforderungen?

00:18:14: Und analysieren dann wie kann man die hebeln?

00:18:16: Welche Daten sind da?

00:18:17: Welchen Daten bräuchte es möglicherweise?

00:18:19: Wie bekommen wir die Daten?

00:18:20: in welcher Qualität?

00:18:22: Gibt es die Qualität im Unternehmen schon?

00:18:24: Und bauen ein Fahrt ganzheitlich auf organisatorische und auf technischer Ebene was zu tun ist um bestimmte Dinge zu hebelen.

00:18:31: das heißt auch nicht Wir müssen jetzt in den nächsten fünf Jahren alle Jobs verändern in der Organisation, weil das alles sozusagen eine große Transformation ist.

00:18:39: Sondern auch dann use-case getrieben vorzugehen.

00:18:42: wie bekommen wir für die ein zwei drei Entscheidungen?

00:18:45: Die gerade eine große Veränderung bedeuten würden die Daten zusammen damit diese Entscheidung besser getroffen werden können schneller getroffen kompetenter getroffen werde können?

00:18:53: Wie bauen wie ziehen wir diese Daten zusammen auf einer Plattform, die dann auch tatsächlich so skaliert dass auch der USK ist zehn, fünfzehn und dreißig darauf noch laufen kann.

00:19:02: Und dann fangen wir an zu arbeiten und die entsprechend Personen mit hinzuzunehmen mit den Leuten deren Arbeit sich ändert eine Geschichte zu erzählen über Transformation Auch ne Erfolgsgeschichte wo eine Geschäftsführung sagen kann Wir sind hier besser geworden weil das passiert ist und dann entwickelt sich ja auch eine Dynamik aus einer positiven Erzählung herauchen Dynamik Die in Anführungszeichen Spaß macht soweit das dann im Unternehmen Faktor ist, den man benennen kann.

00:19:26: Aber wo eine Dynamik entsteht, wo Leute mitziehen weil ein Sog aufkommt.

00:19:31: In meiner Erfahrung ist da wo Sogauf kommt, ist das fünfmal besser als was ich als Druck?

00:19:36: Du musst jetzt das machen passiert, weil sich dann Leute interessieren wenn man dann Streckstunden etabliert so du kannst hier hinkommen und dich zum Thema Daten was auch immer es ist beraten lassen Dann wollen Leute ja partizipieren an diesen neuen Dingen, wollen selber bessere Erkenntnisse haben, haben Ideen für Use Cases.

00:19:54: Zeitliche Transformation stattfinden, wenn eben die Fackel der Erleuchtung auch von der Geschäftsführung getragen wird und in bestimmte Ecken hineingeleuchtet wird.

00:20:03: Und gezeigt wird, guck mal hier ist folgendes möglich was uns noch nicht möglich war und dadurch entsteht eine positive Geschichte oder eine positive Erzählung.

00:20:11: Kannst du vielleicht noch ein bisschen was dazu erzählen?

00:20:15: nach deiner Erfahrung Datenkultur entsteht oder, ich sag mal aufgebaut ist im ganz großen Sinne.

00:20:22: Du hast ja vorhin die Pyramide von DILZ erwähnt?

00:20:26: Ja genau!

00:20:27: Also der erste Punkt ist die Erkenntnis und der Wille.

00:20:29: auf der Ebene der Sinnstiftung bezeichne ich das also Sinnstifter sind immer die gehobenen Führungskräfte die sagen Das sind wir so arbeiten wir und das zeichnen uns aus.

00:20:39: und da dass die Arbeit mit Daten hineinzubekommen.

00:20:42: Und da war für mich ein sehr erhellendes Meeting, was ich im Jahr zwei Tausend vierzehn fünfzehn hatte als ich bei der SPD gearbeitet habe mit Jim Messina damals Wahlkampfleiter von Barack Obama während der zweiten Wiederwahl Kampagne einer der Vorreiter Datengetrieben in Arbeiten zwar und der gesagt hat es gibt hier keine Entscheidung mehr über Ressourcen Allokationen die nicht Daten getrieben stattfindet.

00:21:03: und wenn du zu mir kommst und sagst wir wollen folgendes Event machen Wir wollen folgende Plattform einführen Aktion machen.

00:21:10: Warum sollten wir das tun?

00:21:12: Bitte bringen mir die drei fünf zehn Datenpunkte vor, die uns belegen dass das eine gute Entscheidung ist gegen die Ziele, die wir haben und diese Veränderungen auf der obersten Führungsebene ist natürlich was was dann durchkaskertiert weil klar ist nach nicht an Tag eins aber nach Tag fünf oder sechs und nach Meeting sieben.

00:21:29: wenn ich in diesen Raum gehe und etwas will dann muss sich das datentechnisch begründen können.

00:21:33: da muss ich mich darum kümmern.

00:21:34: wo kriege ich diese Daten her?

00:21:36: Weil da nicht nur aus Prinzip sozusagen eine Entscheidung die Richtung getroffen wird, sondern weil sich da jemand jeden Morgen Daten anguckt.

00:21:42: Kapis die definiert worden sind und sagt wir machen das in diese Richtung oder in dieser Richtung oder diese Richtung.

00:21:47: Und Ressourcen Allocation ist ja das gleiche im Unternehmen.

00:21:50: ich rede immer darüber wo stecke ich Arbeitskraft Geld und Zeit hin?

00:21:56: in der Geschäftsführung diese Entscheidungen auf Basis von Daten getroffen werden und nicht mehr auf Basiss von Bauchgefühl oder Hausmeister gesetzen.

00:22:04: Und viele Unternehmen sind damit sehr lange, sehr gut gefahren.

00:22:06: Nur die Welt ist natürlich auch komplexer geworden.

00:22:09: dann sondern wenn da Daten herangezogen werden und KPI definiert werden, dann zieht sich sowas durch in Fähigkeiten also auf die unteren Ebenen von Dills in so was wie Werte und Fähigkeit.

00:22:20: Und dann entwickeln Menschen Verhaltensweisen weil sie auf einmal wissen wie man der Sports liest wie man Daten zusammenzieht wie man die aufbaut wo man die herbekommt und am Ende ganz unten stehen dann tatsächlich Dashboards, Flipcharts mit bestimmten Kurven.

00:22:34: Dinge die man im Raum sieht.

00:22:35: aber das sind Ergebnisse von kulturellen Veränderungen die erst mal unsichtbar sind weil anders gedacht und anders gesprochen wird in einer Leitungsebene auch in den Entscheidungsgremien und das fängt nicht an auf der Ebene von Umwelt- und von Dashboards.

00:22:49: also das beste Dashboard der Welt sorgt nicht für bessere Entscheidung wenn sich das niemand anguckt.

00:22:54: Intellektuell fragt, was wollen wir denn hier gerade entscheiden?

00:22:57: und was sind eigentlich gute Key Performance Indikatoren also KPIs gegen die wir entscheiden ob wir das oder dieses tun.

00:23:03: Also um das ganz kurz zusammenzufassen, also die Leute die Entscheidungen treffen müssen Daten einfordern ansonsten wird überhaupt gar nichts passieren in der Organisation mit Daten

00:23:12: genau und auch die müssen das natürlich nicht aus sich selber heraus tun.

00:23:16: Das ist so ein bisschen einen Voranscheitern, die aktive Frage zu haben wir verstehen das Daten da was ändern und mit wem kann ich mich denn mal darüber unterhalten was das sich ändert?

00:23:26: Und da will unsere Rolle oder soll unsere Rolle auch nicht sein dass wieder so als Einfluss daran neben der Organisation stehen und dann dem Geschäftsführer irgendwie Geheimnisse einflüstern sondern tatsächlich wie gesagt ein Raum und zu überlegen Was ändern Daten in unserem Geschäftsmodell und unser Unternehmen?

00:23:44: nachhaltig in die Organisation und dann eine Transformation aufgebaut.

00:23:48: Und wenn das Geschäftsführung versteht, auch sich selber hinterfragt und mit einer fragenden Haltung reingeht – auch im geschützten Raum bei dem vielleicht man Fragen stellen kann, die man jetzt vor den normalen Mitarbeitenden oder der Ebene zu führen hat diese Fragen stellt?

00:24:03: Dann ist das der erste Schritt aus meiner Perspektive, um eine ganzheitliche Transformation in der Organisation hinzubekommen und ganzheitlich meint.

00:24:10: Um tatsächlich mit Daten zu arbeiten.

00:24:13: und mit Daten arbeiten is dann der erste schritt um eine Arbeit mit KI auch hinzubekommen.

00:24:18: Ich würde direkt mal zur meine letzten Frage überleiten weil ich glaube du hast es gerade schon so angerissen Kannst Du das nochmal zusammenfassen was aus Deiner Perspektiven der Erste Schritt sein sollte für ein Organisation oder einen Team eine Abteilung, die feststellt wir nutzen Daten noch nicht so wie wir das eigentlich wollen.

00:24:38: Was wäre der allererste Schritt?

00:24:48: hinreichend orientieren kann, wo ich denn die Leute hinführen will.

00:24:51: Also das ist ja das Prinzip von Führung!

00:24:53: Ich muss ja irgendwo sagen, wo es lang geht und sagen können, wo's langgeht.

00:24:57: Wenn ich das nicht hinreichende beantworten kann dann macht es Sinn sich auch externe Beratungen reinzuholen und diese Frage konsistent zu beantwortet.

00:25:05: Auch unter der Zeichnung von was machen Daten mit unserem Geschäftsmodell oder unserer Arbeit?

00:25:10: Und da arbeiten wir gerne mit Szenarien, einfach mal zu zeichnen.

00:25:14: Wie könnte sich denn das ausbilden?

00:25:15: Oder auch mehrere Szenare und sich daraus dann eine Idee zu bauen, zu der es hingehen kann... Letzter oder aktuellster Stand von Irrtum, also das kann sich auch immer nachschieben.

00:25:27: Das ist auch nicht so dass es dann in Stein gemeißelt ist und man sagt so läuft das jetzt.

00:25:31: dafür ist die Zeit einfach viel zu beweglich.

00:25:33: aber diese Frage zu stellen hier muss ich was ändern wohin wollen wir uns ändern?

00:25:37: Und was bedeutet das für unsere Arbeit unser Geschäftsmodell und unsere Abteilung?

00:25:42: und davon ableiten zu sagen Wir haben hier mal ein Zielbild und das müssen vielleicht auch nach schärfen vielleicht auch halbjährlich Aber mit diesem Zielbild können wir arbeiten und können Leute dahin orientieren Und dann überlegen wir dem, was wir technisch brauchen und organisatorisch brauchen um uns daraus auszurichten.

00:25:57: Das ist glaube ich der erste Schritt um tatsächlich den Thema Kompetenz zu begegnen.

00:26:03: Der zweite Schritt ist die Bereitschaft und das ist bei KI und in der heutigen Zeit wichtiger denn je weil es einfach niemand weiß was tatsächlich passiert sondern alle machen educated guessing Die Bereitschaft auch zu scheitern und das auch glaube ich mit einer anderen Kultur von Gewissheit oder Gewissheitsnarrativ sozusagen in der Organisation zu geben.

00:26:23: Niemand weiß wo wir in fünf Jahren unsere Gesellschaft steht, etablierte Systeme stehen.

00:26:28: da kann sich wahnsinnig viel verändern wenn man sich anguckt was vor zwei Jahren war im Bereich KI und wo wir heute stehen.

00:26:35: aber die Bereitsschaft tatsächlich auch Dinge auszuprobieren zu verwerfen gegen ein Zielbild zu arbeiten, wo man sagt naja war das jetzt gut oder war das schlecht?

00:26:43: Das kann man ja schon auch justieren.

00:26:45: Das sind die beiden Faktoren.

00:26:47: also auf den Punkt erstens zu verstehen wo will man hin und dass auch für sich hinreichend beantworten zu können und zweitens die Bereitschaft das zu justieren und das als letzten Stand von Irrtum oder besten Stand von Wissen hinzustellen und dann eine wissenschaftliche Herangehensweise in Anführungszeichen dranzusetzen, wo man sagt wir können das jederzeit auch revidieren wenn die normative Kraft des Faktischen dazu führt dass wir es revidiern müssen.

00:27:10: Super spannend!

00:27:12: Vielen vielen lieben Dank dir für all deine Insights und das Teilen deiner Erfahrungen.

00:27:17: ich persönlich habe super viel gelernt.

00:27:19: Ich hab' auch in unserem Vorgespräch schon extrem viel gelernt.

00:27:23: Danke dir, dass du heute da warst.

00:27:25: Ja, vielen Dank.

00:27:26: Ich hoffe es war interessant und unterhaltsam und...

00:27:29: ...hundertprozent!

00:27:32: Soviel, danke dir!

00:27:35: Takeaways?

00:27:37: Ich möchte euch zum Abschied, zum Abschluss der Abschied kommt erst ganz am Ende noch drei Gedanken oder ich glaube eher sind's zwei ja sind er zwei wenn ich hier so einen Blick auf meine Notizen werfe.

00:27:50: Genau, ich möchte euch zwei Gedanken mitgeben die mir aus dem Gespräch mit Tobi besonders aufgefallen sind im Gedächtnis geblieben sind.

00:27:59: Der erste Gedanke ist das Datengetriebenes Arbeiten und Denken und vor allem auch das datenbasierte Entscheidende nicht mit irgendwie einem Tool oder den Daten selbst oder einem Dashboard startet.

00:28:14: eigentlich

00:28:15: kommen Daten im datengetriebenen Arbeiten erst relativ weit hinten im Prozess, sondern der Staat sollte immer sein.

00:28:24: Welche Frage will ich denn beantworten?

00:28:27: Wir sehen das in unserem Alltag mit unseren Kunden auch immer wieder – Manchmal vielleicht noch nicht so Datenaffine oder ich sag mal an datengewöhnte Marketing Manager, Managerinnen zu uns kommen und uns vielleicht Tickets schreiben.

00:28:42: Und sinngemäß eigentlich nur sagen hey könnt ihr uns vielleicht bitten Website Performance Dashboard keine Ahnung auf Basis von Google Analytics Daten bauen also wirklich direkt ans Ende springen und wir müssen dann eher Erst mal tiefer reingehen und fragen, warte mal ganz kurz.

00:28:59: Wer schaut denn eigentlich konkret hier auf dieses Dashboard?

00:29:02: Was du dir wünscht?

00:29:03: Bist du da?

00:29:04: ist es jemand anderes.

00:29:06: Welche Entscheidungen will dann diese Person treffen?

00:29:09: Und welche Datenpunkte hält denn diese Person für diese Entscheidungen besonders relevant?

00:29:15: Und tatsächlich fällt das vielen Menschen aus meiner Erfahrung gar nicht so leicht was dann ganz konkret zu machen.

00:29:21: oft ist dann eher die erste Antwort Na ja, ich möchte unsere Userzahlen sehen und das soll genau so formatiert sein.

00:29:29: Das soll im Dashboard oben stehen oder so?

00:29:32: Oder ich will die Conversion-Rite nach Kanal sehen oder so... Und dann müssen wir mal noch mal fragen, okay aber warum willst du denn das?

00:29:39: Was genau erhoffst du davon?

00:29:41: was soll dir denn das sagen?

00:29:42: dieser eine Metrik zum Beispiel und ich fand es super spannend.

00:29:47: Das nochmal aus Topis Perspektive und aus seiner Erfahrung zu hören die ja wirklich nochmal eine andere Perspektiv auf Organisationen und Daten sind und zu hören wie er damit umgeht und was so seine Lösungen dafür sind.

00:30:00: Und mein zweites Key-Take away war tatsächlich Datengetriebenes Arbeiten ist Führungsaufgabe.

00:30:09: Also Teamleads oder Head-offs, CMUs können das Thema nicht einfach an irgendwie Daten oder IT verantwortliche delegieren.

00:30:19: also so hier unser Head of Data kümmert sich jetzt um alles und am Ende trifft das ganze Unternehmen datenbasierte Entscheidungen.

00:30:26: Also das wird nicht funktionieren.

00:30:29: und wenn ich Tobi's Aussage mal in einen etwas pathetischen Spruch packen darf.

00:30:34: Sorry, Tobi!

00:30:35: Und sorry, Gandhi – weil Chelsea PD hat gesagt der Ersatz kommt angeblich von Gandhi Be the change you want to see in a world.

00:30:43: Wenn ein ganzes Team aktiv mit Daten arbeiten soll und Datenbasiert denken soll ist es einfach essentiell, dass der oder die Team Lead das vorlebt und quasi aktiv einfordert.

00:30:55: Also wenn Team Leads oder C Level oder andere Führungskräfte offensichtlich ihre Entscheidungen aus dem Bauch heraus treffen und auch ihrem Team gegenüber Daten nicht in die Story sozusagen einbeziehen, dann wird das am Ende auch ihr Team nicht tun!

00:31:11: Und damit bin ich am Ende meiner Notizen hier angekommen und am Ende der Episode.

00:31:17: Ich freue mich immer über Feedback- und jegliche Gedanken zum Podcast, gern über LinkedIn oder per Mail oder auch per Kontaktformular auf unserer Webseite.

00:31:28: Bis zum nächsten Mal!

00:31:29: Ciao ciao.