Beitrag von Ifunds Germany GmbH

Was ist Fakt, was real und was sind “Erzählungen”? Welche Rolle kann die Statistik in einer informationsgefluteten Gesellschaft einnehmen um sachlich zu verstehen, was Fakten aussagen und vieles mehr … Es lohnt sich am 3. Juni dabei zu sein und sich gleich kostenlos anzumelden: https://lnkd.in/dkVwTpve

...was habe ich denn da am Wochenende in meinem Briefkasten entdeckt...? 🤓 Die neue BI Spektrum Ausgabe, in der unter anderem auch meine Abhandlung zum "Self-Service-Datenmanagement" drin ist. Wieder ein neuer Mode-Begriff, um alten Wein in neuen Schläuchen zu verkaufen? Wie immer wäre die Antwort ein "it depends"... deshalb lieber zu den Fakten: Dank dem tollen Beitrag von Dr. Michael Zimmer (Link im Kommentar) sehen wir gut, dass das Thema bereits länger diskutiert wird 😅 Für mich resultiert die Diskussion darüber aus einem realen Bedürfnis der Daten-Nutzer, mehr als nur Konsumenten von Daten zu sein. Darüber wird im Zuge von Self-Service BI sehr viel diskutiert und daher hatte ich ja auch die Gelegenheit, mich in unserem Themenzirkel mit Philipp Baron Freytag von Loringhoven und anderen Enthusiasten mehr damit zu befassen. Dank der professionellen Herangehensweise des TDWI in der BI Spektrum, hatte ich aber die Gelegenheit, die Definition des in der Breite immer noch wenig besetzten Begriffs noch mehr zu schärfen. Danke vor allem an Uwe Haneke, der mich für die BI Spektrum motiviert hat - einen professionellen Beitrag zu schreiben ist schon etwas anderes, als Blogs oder LinkedIn Beiträge. Aber im Kontext des TDWI macht es dennoch Spaß. 🙂 👁️🗨️ Und was ist nun Self-Service-Datenmanagement...? In Kürze: die Erweiterung des bisherigen Self-Service BI um die selbstständige Administration von Daten durch Fachbereiche. Für mich ist das noch kein Data Mesh, denn da gehört mehr dazu. Viel eher ist es die Anerkennung der Realitäten in Sachen lokalen Excel-Konstrukten und semi-geheimen Datensammlungen auf Laufwerken. Denn nur wer etwas sieht, kann es verbessern 😉 Mehr Substanz gibt es im Artikel selbst 😄 Im Zuge meiner Diskussion über "Minimum Viable Data" greife ich das Self-Service-Datenmanagement aber auch auf - denn für mich hat beides viele Überschneidungen. Auch dazu habe ich einen Link zum BI or DIE Blog im Kommentar. #selfservice #tdwi

Offene Daten ≠ zugängliche Daten 🤯 Lucia Hunziker hat einen frischen Blick auf das Daten-Portal des Kanton Basel-Stadt geworfen (Link in den Kommentaren). 👓 Für Daten-Nerds, wie dem fiktiven Klaus, ist das Portal eine wahre Fundgrube. Klaus ist 58, hat etwas mit Zahlen studiert und arbeitet seit 29 Jahren beim Statistischen Amt. Sein Kommunikationsmotto: Das spricht doch für sich. Seine Peers sehen das auch so. 🤓 Nicht zu diesen Peers gehört die 18-jährige und ebenfalls fiktive Lara. Sie macht gerade eine Berufsausbildung in der Kreativbranche. Durch ihre Dyskalkulie tut sich Lara mit Zahlen schwer - trotzdem möchte sie sich vor der nächsten Abstimmung auf dem Daten-Portal informieren. Doch das Portal schreckt Lara ab: viel zu trocken, unverständlich und unübersichtlich. 👧 Offene Daten heisst nicht gleich, dass die Daten auch für alle Menschen zugänglich sind. Das hat Lucia mit ihrer Präsentation und den fiktiven Personen eindrücklich gezeigt. Zugänglichkeit ist ein Thema, das uns alle angeht. Lucia schlägt vor, die verschiedenen Bedürfnisse zu erkennen, eine klare Sprache zu verwenden und alternative Modi anzubieten – so profitieren sowohl Statistik-Nerds wie Klaus als auch Menschen wie Lara, die sich nicht täglich mit Zahlen beschäftigen.💡 Danke Lucia für den frischen Blick von aussen. Für mich das heutige Highlight bei den Statistiktagen in Aarau. 🙏 PS: Keine Sorge, bei den Statistiktagen hat niemand so grimmig drein geschaut wie Klaus. 😉 #Statistiktage

Hast du genug von diesen endlosen Zahlenkolonnen, die einfach keinen Sinn ergeben wollen? Wir haben genau das Richtige für dich! Unser Tipp: Lerne Pivot-Tabellen! Hiermit verwandelst du chaotische Datenmassen in übersichtliche und aussagekräftige Reports – fast wie von Zauberhand. 🧙♂️✨ Probier's aus und sag dem Excel-Frust Lebewohl! Deine Daten und dein Nervenkostüm werden es dir danken! #ExcelTipps #DatenMeister

Warum Excel nicht für die Nachhaltigkeitsberichterstattung geeignet ist 📊 ❌ In den letzten Monaten haben sich viele Nachhaltigkeitsbeauftragte an uns gewandt, die ihre CSRD-Berichterstattung mit Excel begonnen haben. Doch bei komplexeren Organisationen mit mehr als drei Standorten stößt Excel schnell an seine Grenzen. Hier sind einige Gründe: Die Grenzen von Excel im Nachhaltigkeits-Reporting 🚧 1. Unzureichende Dokumentation und Nachverfolgbarkeit 📉 Änderungsverlauf: Änderungen lassen sich in Excel nur schwer nachvollziehen und auditieren. Kommentare und Anmerkungen: Die Kommentarfunktion ist eingeschränkt und für kollaborative Projekte wenig geeignet. Anlagen und Belege: Das Hinzufügen externer Dokumente oder Nachweise ist umständlich und führt zu separaten Dateien. 2. Mangel an Übersichtlichkeit und Struktur 🔍 Unübersichtliche Datenstruktur: Große Excel-Dateien mit vielen Tabellen und Seiten werden schnell unübersichtlich und erschweren das Verständnis. Fehlende Strukturvorlagen: Eine einheitliche und konsistente Struktur in komplexen Berichten zu halten, ist in Excel kaum möglich. 3. Eingeschränkte Prozess-Integration 🔗 Bruch in digitalen Abläufen: Ein späterer Umstieg auf spezialisierte Software wird durch Excel-bedingte Medienbrüche kompliziert, und nicht alle Prozesse können nahtlos integriert werden. Einladung zu unserem Webinar 💡 In dem Zusammenhang lade ich Sie (alle Nachhaltigkeitsbeauftragen aus dem Mittelstand) herzlich am kommenden Donnerstag den 21. November um 11 Uhr zu unserem Werbinar „Warum Excel für die CSRD der falsche Weg ist“ ein. Den Link zur Anmeldung finden Sie in den Kommentaren - ich freue mich auf Sie!

🚀 Umfrage zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) in KMU 🚀 Hallo zusammen, im Rahmen meiner Bachelorarbeit untersuche ich den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen, mit Blick auf die aktuelle Entwicklung der KI-Branche. Dafür benötige ich auf den letzten Metern eure Unterstützung! Wenn ihr in einem KMU oder Großunternehmen arbeitet oder Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz habt, würde ich mich sehr freuen, wenn ihr an meiner Umfrage kurz teilnehmt. Eure Antworten sind wertvoll für meine Forschung und helfen mir dabei, praxisnahe Erkenntnisse zu gewinnen. Einfach dem Link folgen: 👉 https://lnkd.in/dW8hs-N3 Vielen Dank für eure Unterstützung! 🙏

37 Minuten und 40 Sekunden durfte ich mit Dr. Christian Krug über North Data GmbH sprechen. Es war das erste Mal, dass ich außerhalb meines privaten Umfeldes in einem Podcast sprechen und ein so wunderbares Unternehmen vertreten durfte. ❤️ Ich spreche mit Christian (oder Christian spricht mit mir 🤓) über die Möglichkeiten von North Data. Die Sicherheiten, die wir unseren Kunden geben können, aber gleichzeitig auch über die Möglichkeiten der Recherche, die ein jeder Mensch hat -auch ohne wirtschaftliches Know How. Wir ermöglichen durch unsere visuellen Darstellungen einen Einblick in wirtschaftliche Zusammenhänge, der bisher aufgrund der Komplexität der Zusammenhänge, vielen Menschen verwehrt blieb. Mein Ziel: Ich will, dass jeder weiß, dass es diese Möglichkeit gibt und welchen Mehrwert North Data uns allen bringen kann. Ganz ehrlich: Darum habe ich manchmal ein schlechtes Gewissen -weil ich für etwas, das mir so viel Spaß macht, auch noch bezahlt werde. 🤓✌️ Den Link zum Podcast findest Du unten im Kommentar. 🤗

𝗜𝗿𝗴𝗲𝗻𝗱𝘄𝗶𝗲 𝗰𝗼𝗼𝗹 𝗺𝗮𝗹 𝗵𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿 𝗱𝗶𝗲 𝗞𝘂𝗹𝗶𝘀𝘀𝗲𝗻 𝗲𝗶𝗻𝗲𝘀 𝗧𝗼𝗼𝗹𝘀 𝘇𝘂 𝗯𝗹𝗶𝗰𝗸𝗲𝗻, 𝗱𝗮𝘀 𝗺𝗮𝗻 𝘀𝗲𝗹𝗯𝘀𝘁 𝗴𝗲𝗿𝗻𝗲 𝗻𝘂𝘁𝘇𝘁! Ich gebe zu ich nutze selbst North Data GmbH mittlerweile sehr gerne, für Recherchen. Nach der Aufnahme dieser Folge hatte ich aber von Natascha Priemel auch noch ein paar neue Use Cases gelernt. Daher war es für mich umso spannender einmal hinter die Kulissen blicken zu dürfen. Auf den ersten Blick klingt das Modell von North Data jetzt ehrlicherweise nicht sehr spannend: • Sammeln von Informationen aus Wirtschaftsauskünften • Geschäftsberichte einsehen • Beteiligungen und Kooperationen aufzeigen Aber wie das oft so ist wird mit ein bisschen Datenkompetenz, ein paar Algorithmen und einer guten Visualisierung, aus den "langweiligen" Daten eine manchmal ganz spannende Geschichte. Das heißt viele Daten und Informationen werden in einen sinnvollen Kontext gesetzt. Und das kann richtig Recherchearbeit sparen. Kleines Beispiel gefällig: Eine Arzt verschreibt sehr oft die gleichen Schienen oder Orthesen und schickt seine Patient*innen immer zum gleichen Sanitätshaus in der Nähe. Vielleicht deswegen weil ihm ein guter Teil genau dieses Unternehmens gehört. Das kann dann verdächtig sein. Das Ganze sieht man dann wenn man sehr tief recherchiert und Handelsregister wälzt. Oder ihn einfach auf auf North Data sucht. Dann sieht man direkt sehr zuverlässig seine Geschäftsbeziehungen. Kann also viel Recherche sparen und dadurch mehr verdächtige Fälle aufdecken. Aber es endet nicht damit in der Folge hörst du auch: • Wie einige Leute dieses Jahr ihren Urlaub hätten retten können? • Warum North Data investigative Journalisten bei ihrer Arbeit unterstützt • Wie das gratis Modell gerade Nataschas Arbeit ein bisschen schwerer macht • Was die weiteren Pläne für Features und Ausbau sind Wer Natascha und mir auf LinkedIn schon folgt, den überrascht vermutlich nicht, dass die Folge Spuren von Humor enthalten kann! So jetzt outet euch: Wer nutzt auch North Data? Und wie komme ich als Podcaster an einen Journalisten-account für die coolen Features?

Ich seh' in Dein #DWH ❤️ Sehe gute Daten 👍🏻 Schlechte Daten 👎🏻 Ernsthaft: Daten sind kein Wein. Die werden nicht besser, wenn man sie im Keller stehen lässt. Diese beiden Zitate sind aus der letzten Folge Datendurst entstanden, und ich darf mich bei Dr. Tim Wiegels und last but not least bei meinem Gast Dr. Christian Krug bedanken. Wer hätte gedacht, dass ein so vermeintlich trockenes Thema wie #Datenqualität so viel Kreativität und #Engagement auslöst. Vielleicht kriegen wir ja noch Tiankai dazu das Lied zum Leben zu erwecken 🤭 Dann wäre ich komplett platt. Wenn Ihr in der Zwischenzeit Wissen dazu tanken wollt, wo gute Datenqualität wichtig ist, wo die Daten meistens schlecht sind und was für handfeste Tipps Christian und ich Euch auf den Weg geben können, um Eure Datenqualität mit #DataEngineering zu verbessern, dann zieht Euch die aktuelle Folge Datendurst rein. Auf YouTube und überall wo es Podcasts gibt 😉 [Links in den Kommentaren]

Der Adler und der Pinguin... ein passender Vergleich im Self Service BI 😮 Ich habe es letztens selbst gehört. Den Vergleich zwischen Adler und Pinnguine im Kontext zu Self-Service BI (#SSBI). Adler gehen in Dashboards und konsumieren nur Oberflächlich die #Kennzahlen und KPI´s. Hingehen ist der Wunsch von Pinguinen tiefer in die explorative #Datenanalyse einzusteigen. Korrelationen und Kausalitäten aufdecken. Danach #faktenbasiert handeln. Das ist echtes Self-Service. Doch das Verständnis zu dem Thema geht seit Jahren weit auseinander. Fragst du zwei Gelehrte, bekommst du drei Antworten. Bist du Adler oder Pinguin? 🤔 ---- 👉 Klicke auf "Folgen" 👉 Klicke auf "Mein Profil" 🔔 👉 Verbinde dich mit mir 🔥 www.datenpionier-buch.de