Geek: Das ist Teil 2 von 2. Gemeinsam mit Daniel Kocot und Florian Rademacher spreche
Geek: ich über Daten als Produkt.
Geek: Ihr hört Ein Geek kommt selten allein, den Podcast rund um Digitalisierung.
Geek: Hallo und herzlich willkommen zu Ein Geek
Geek: kommt selten allein, dem Podcast mit Geeks, für Geeks und alle, die es werden wollen.
Geek: Falls du die Folge vor zwei Wochen noch nicht gehört hast, würde ich dir empfehlen,
Geek: da erstmal reinzuhören, weil hier der zweite Teil ist.
Daniel: In dieser Folge spricht der Geek mit. Mein Name ist Daniel Kocot,
Daniel: ich bin Head of API Consulting bei der codecentric und beschäftige mich mit
Daniel: Daten und auch mit APIs natürlich.
Florian: Mein Name ist Florian Rademacher, bin seit November Consultant bei der codecentric,
Florian: habe mich vorher viel in der Wissenschaft getummelt und tue jetzt ähnliche Dinge
Florian: bei der codecentric, beschäftige mich aber ebenso wie Daniel auch beim Kunden mit Daten.
Geek: Wir hatten ja alle schon zusammen das Vergnügen. Also reden wir über Daten und
Geek: nicht einfach nur so über Daten, sondern speziell über das ganze Thema Daten als Produkt.
Geek: Wir haben auf einmal sehr, sehr viele Stakeholder. Also gerade wenn wir über
Geek: eine gesamte Datenstrategie für ein komplettes Unternehmen reden,
Geek: haben wir nicht nur von Management bis hin zu operativer Ebene,
Geek: haben wir alle, die einmal durch den Stack durchgehen, sondern wir haben auch
Geek: eine richtig große Breite.
Geek: Und die müssen wir jetzt halt alle irgendwie mitnehmen.
Geek: Und zumindest dafür, dass wir es schaffen, verschiedene Abteilungen,
Geek: also Konsumenten und Bereitsteller, aber auch das Management,
Geek: also auch das Doing mitzunehmen, haben wir uns ja mal zusammengesetzt und haben
Geek: diese Data Product Canvas, haben wir das ja genannt, haben wir mal ein Data
Geek: Product Canvas entworfen, um zu helfen,
Geek: dass man in dieser Kommunikation strukturiert alle wichtigen Bereiche umfasst
Geek: und nichts vergisst, wenn man versucht zu kommunizieren, was bauen wir da eigentlich gerade?
Geek: Oder wofür wollen wir eigentlich gerade eine Governance erstellen?
Geek: Dass man sagt, wo kommen meine Daten eigentlich her? Wer sind meine Lieferanten?
Geek: Was tue ich damit? Wie speichere ich die?
Geek: Wem liefere ich sie aus? Über welchen Weg? Und was machen die dann ultimativ
Geek: damit? Und was kostet das vielleicht sogar noch?
Florian: Vor allem auf einer Flughöhe, wo ich nicht sofort in die Technik gehen muss
Florian: und wo ich mir noch keine Gedanken über sehr feingranulare Governance machen
Florian: muss, wo ich aber vielleicht schon sehe, hier könnte es eventuell Probleme geben,
Florian: da sollten wir mal drüber sprechen.
Florian: Finde ich persönlich hilfreich, gerade auch um unterschiedliche Menschen an
Florian: einen Tisch zu bringen, weil auf dieser Flughöhe kann immer noch jeder mit jedem reden,
Florian: weil man nicht unbedingt super Spezialwissen braucht und das dann hinterher
Florian: feiner gliedern und dann zum Beispiel in Richtung von einem Software-Design oder ähnliches gehen.
Florian: Also sorry, dass ich da unterbreche, aber ich wollte nochmal diese Flughöhe
Florian: an der Stelle betonen, auf der man sich da befindet und dass es wichtig ist,
Florian: dass ich auf so einer Flughöhe bin, damit ich unterschiedliche Menschen an einen Tisch holen kann.
Geek: Du kannst da gerne direkt weitermachen. Ich wollte nämlich fragen,
Geek: was eure Erfahrung ist. Ihr habt das ja auch schon in Kundenkontexten verwendet.
Geek: Und die Frage ist, welche Dinge macht es leichter? Wobei hilft es tatsächlich?
Florian: Für mich, was ich da an Erfahrung gesammelt habe, ist es tatsächlich,
Florian: dass es hilft, dass man sich strukturiert wirklich Gedanken darüber macht.
Florian: Erstmal die Struktur, das müssen wir doch explizit machen. Und dass man sich
Florian: Gedanken darüber macht, was gehört denn jetzt eigentlich alles zu so einem Data
Florian: Product? Worüber muss ich eigentlich nachdenken?
Florian: Weil wenn ich das jetzt nicht strukturiert vor mir sehe und ich fange einfach
Florian: mal an, von oben nach unten aufzuschreiben, dann fallen mir vielleicht wieder
Florian: irgendwelche Dinge ein oder ich vergesse aber auch ganz viel.
Florian: Also zum Beispiel diese Geschichte mit den Success-Factors, die da drin stehen in diesem Canvas.
Florian: Also ich baue ja Datenprodukte nicht zum Selbstzweck, sondern ich baue sie ja
Florian: eigentlich, weil sie einen Mehrwert schaffen sollen.
Florian: Und es kann ja durchaus auch valide sein, dass wenn ich so ein Data-Product-Canvas
Florian: baue, dass mir auf einmal gar keine Success-Factors einfallen oder Value-Propositions.
Florian: Also was bringt mir das Ganze überhaupt?
Florian: Kann ja sein. Und dann stelle ich vielleicht fest, okay, ist ein Datenprodukt,
Florian: könnte relevant für uns sein, im Moment schafft es aber gar keinen Mehrwert
Florian: in meinem Unternehmen, dann verwerfe ich es doch eigentlich.
Florian: Verwerfe ich es doch erstmal oder stelle es erstmal zurück und schaue es mir
Florian: dann irgendwann nochmal an.
Florian: Besser dann irgendwie einen halben Tag oder vielleicht auch zwei Stunden mit
Florian: diesem Data Product Canvas zu verbringen und das festzustellen,
Florian: als wenn ich jetzt ein halbes Jahr Investor habe und stelle dann fest,
Florian: ich habe jetzt ein Datenprodukt, das nutzt aber überhaupt niemand.
Florian: Weil alle finden das SAP-System dann doch besser, weil das kennen sie schon
Florian: seit 20 Jahren und das Data Product geht einfach an den Needs meiner Customer,
Florian: also meiner Kunden, die vielleicht in meinem Unternehmen sind,
Florian: an den Fachabteilungen einfach vorbei.
Florian: Dann lieber zwei Stunden investieren und das feststellen als sechs Monate und das dann feststellen.
Florian: Das fand ich sehr gut, dieses frühzeitige Feedback tatsächlich an der Stelle
Florian: und das strukturierte Denken und Herangehen.
Geek: Kleine Anekdote an der Stelle. Ich hatte mal ein sehr spannendes Datenstrategie-Projekt,
Geek: wo wir auch Datenprodukte mehr oder weniger entworfen haben,
Geek: wo es darum ging, Entscheidungen auf einer kommunalen Ebene zu treffen.
Geek: Also wir bewegen uns in einem öffentlichen Raum.
Geek: Und ultimativ war das eigentlich ein Produkt, wo Kommunalpolitiker mitentscheiden sollten.
Geek: Stellte sich aber raus, nachdem wir das alles fertig gemacht hatten,
Geek: Kommunalpolitiker in diesem Falle entschieden, aber eher opportun nach Wählergunst
Geek: und es war gar nicht so wichtig, was in diesen Daten jetzt drin stand.
Geek: Wenn sie eine Chance hatten, sich zu profilieren über die Wählergunst oder über
Geek: die Taten in der Wählergunst, dann haben sie das gemacht.
Geek: Ich habe übrigens Folgendes hier gemacht, die Schwimmbadöffnungszeiten habe
Geek: ich übrigens geregelt oder ich habe uns das eingespart.
Geek: Und je nachdem, was sie gerade brauchten, und da war das relativ egal,
Geek: wie das Datenprodukt aussah, und das ist, glaube ich, auch super wichtig zu
Geek: verstehen, ist es etwas, was ein technisch gutes Datenprodukt ist,
Geek: was uns theoretisch irgendwie helfen kann, oder ist es eines,
Geek: was in der Realität gebraucht wird?
Geek: Deswegen diese Auseinandersetzung mit denen, für wen stelle ich eigentlich das
Geek: Datenprodukt bereit und was machen sie dann damit?
Geek: Nutzen sie diese Daten, um eine Entscheidung zu treffen oder nehmen sie diese
Geek: Daten zur Kenntnis, um sie zu ignorieren, weil sie eine andere Agenda haben,
Geek: weil das eigentlich nur noch nice to have ist.
Geek: Und dann kannst du dir die Frage stellen, wie viel Aufwand setze ich da rein,
Geek: wenn sie das eh nicht benutzen für ihre Entscheidung, sondern ihre Entscheidung
Geek: trotzdem treffen würden.
Geek: Dann reicht es ja, wenn ich mit sehr minimalem Aufwand nur mal gucke,
Geek: ob ich so eine grobe Indikation hinbekomme, weil das ist nicht relevant.
Daniel: Ich komme ja aus dieser Spezifikations- und Beschreibungsecke dadurch,
Daniel: dass man das ja auch bei den Schnittstellen ja schon hat.
Daniel: Und da sehe ich einfach bei dem Canvas noch einen Mehrwert, weil ich kann gewisse
Daniel: Dinge da nicht beschreiben. Wenn die Spezifikation sie nicht hergibt,
Daniel: will ich sie da vielleicht auch gar nicht drin haben, wenn ich sie hinzufügen
Daniel: könnte, weil es einfach an der Stelle schon unpassend ist.
Daniel: Durch die Spezifikation ist es schon eigentlich technisch an der Stelle und
Daniel: der Canvas, dadurch, dass der halt auf einem Blatt Papier virtuell oder real
Daniel: stattfindet, ist das halt einfach nochmal eine andere Beschreibungsform,
Daniel: vor allem wo ich nachher auch ablege.
Daniel: Und ich packe ihn nicht in irgendeinen technischen Katalog, sondern ich habe
Daniel: es halt einfach, stupide gesagt, in einem Confluence oder in anderen Möglichkeiten
Daniel: zur Ablage halt einfach drin und kann sie da wiederfinden.
Daniel: Und das ist so für mich, wo ich sage, das ist ein weiterer Mehrwert.
Daniel: Ich muss es nicht machen, wenn ich in der Organisation oder Unternehmung schon
Daniel: mehr auf der technischen Ebene unterwegs bin, aber wenn ich Stakeholder dabei
Daniel: habe, denen der Technikbezug fehlt,
Daniel: ist das auf jeden Fall das dicke Plus dabei, das so zu machen auf dem Weg.
Daniel: Das habe ich jetzt auch in einem Projekt, haben wir das jetzt auch mal durchprobiert
Daniel: und es funktioniert einfach.
Florian: Wir haben es ja hier auch auf dem Data Day verprobt, da waren ja auch Menschen
Florian: aus verschiedenen Unternehmen tatsächlich dabei und wir haben ja Teams gebildet,
Florian: die auch aus diesen Menschen dann zusammengesetzt waren und auch wenn die jetzt
Florian: aus komplett anderen Branchen kamen, die konnten sich trotzdem über dasselbe
Florian: Datenprodukt strukturiert unterhalten.
Florian: Jeder irgendwie aus seiner Erfahrungsecke hatte vielleicht noch andere Aspekte,
Florian: die da eine Rolle spielten.
Florian: Weiß ich nicht, ob es Legal-Themen zum Beispiel dann sind, die auf einmal da
Florian: vielleicht relevant werden könnten oder Compliance-Sachen.
Florian: Also Dinge, die vielleicht ein Techniker nicht sofort auf dem Schirm hat.
Florian: Kannst du trotzdem diese Leute an einem Canvas zusammenbringen und die können darüber sprechen.
Florian: Genau, diese Strukturiertheit an der Stelle auch sehr hilfreich und dass ich
Florian: es vor allem auch einsetzen kann, Sowohl für bestehende Datenprodukte,
Florian: um sie zu analysieren, oder bestehende Datenmengen, die ich irgendwie habe,
Florian: Datentöpfe, aber auch für neue Sachen.
Florian: Es ist beides so ein bisschen. Es ist eine Analyse und ein Entwicklungstool
Florian: eigentlich. Zumindest für beide Fällen ein sehr hilfreicher erster Schritt.
Geek: Eine Kategorie gibt es ja nicht bei diesem Data Product Canvas und das ist Datenqualität.
Geek: Da reden alle immer drüber und sagen, ich möchte gerne gute Daten haben,
Geek: mit denen ich gute Entscheidungen treffen kann.
Geek: Was fällt euch zum Bereich Datenqualität ein?
Florian: Dass auch genau dasselbe gilt wie bei der Governance.
Florian: Sehr viele verschiedene Aspekte, die ich wahrscheinlich über die Zeit irgendwie
Florian: auch unter einen Hut kriegen muss, um wirklich hochqualitative Datenprodukte entwickeln zu können.
Florian: Und ich muss mir aber auch bewusst werden, dass sich die Datenqualität auch
Florian: immer davon abhängt, von den Daten, die ich habe.
Florian: Also das kann ich mir auch verdeutlichen, wenn ich jetzt irgendwie ein KI-Modell
Florian: auf 20 Datensätzen trainiere, dann ist das qualitativ wahrscheinlich schlechter,
Florian: als wenn ich dasselbe mit 200 Milliarden Datensätzen oder noch mehr tue.
Florian: Das wird wahrscheinlich für den Anwendungsfall schlechter.
Florian: Ungenauer oder schlechter funktionieren und das gleiche gilt eben an der Stelle auch.
Geek: Das ist die Frage, weil erstmal ist es ja quantitativ nur weniger und ich kenne
Geek: solche KI-Modelle, wo ich dann mein Foto hochladen kann, aus zwei Bildern interpoliert
Geek: ist oder aus 30 Sekunden Stimme,
Geek: interpoliert ist auf einmal meine Stimme, das heißt also die Menge an Daten
Geek: ist ja nicht unbedingt das Entscheidende.
Florian: Bin ich, muss ich ehrlich sagen, bin ich zu wenig an der Stelle drin,
Florian: was jetzt diese KI-Geschichte angeht, aber,
Florian: ich würde jetzt mal voraussetzen, dass bei sowas, also wenn ich es jetzt wirklich
Florian: von Grund auf neu trainiere Ohne dass ich irgendwelche vorgelagerten Mechanismen
Florian: oder andere Inputs habe, ist es wahrscheinlich schon ein Unterschied,
Florian: ob ich jetzt einen kleinen Datentopf habe oder einen sehr, sehr großen.
Florian: Wenn ich jetzt natürlich schon irgendwie vielleicht ein Modell vortrainiert
Florian: habe und das kann dann besonders gut mit wenig Daten umgehen, okay, geschenkt.
Florian: Aber wenn ich wirklich vom Scratch starte an der Stelle, glaube ich schon,
Florian: dass mehr Daten da besser sind.
Florian: Aber du wirfst natürlich eine wichtige Frage auf, das gilt für mich bei Datenqualität
Florian: und Datenprodukten eben auch, wenn ich sehr viele schlechte Daten habe,
Florian: dann ist das vielleicht nicht so gut, als wenn ich die halbe Menge dafür sehr gute Daten habe.
Florian: Das ist eben auch eine Einschätzung oder eine Analyse, die ich an der Stelle
Florian: fahren muss, wie viel Datenqualität kann ich überhaupt erreichen.
Florian: Und das Wichtige dabei finde ich auch, dass man das transparent macht.
Florian: Also man kann ja durchaus sagen, das ist das Datenprodukt, 75% aller Fälle funktioniert
Florian: sehr gut, aber in 25% aller Fälle müsste man vielleicht nochmal hinterfragen,
Florian: was dabei rauskommt. Also so ein gesunder Menschenverstand.
Florian: Sollte vielleicht dann immer noch vorherrschen, im Sinne von,
Florian: dass ich vielleicht in meiner Fachabteilung, die die Daten auswertet,
Florian: auch schon Erfahrungen gesammelt habe und wenn mein Bauchgefühl mir sagt,
Florian: die Daten kommen mir komisch vor, dass man dann nochmal darüber wirklich nachdenkt
Florian: oder eben auch mit dem verantwortlichen Team des Datenprodukts einfach darüber spricht.
Florian: Und das ist ja auch wichtig bei diesen Datenprodukten, hatten wir jetzt schon
Florian: mehrmals, Ownership, Verantwortlichkeit, ich weiß, wer mein Ansprechpartner
Florian: ist und kann dann auch mal nachhaken.
Florian: Also Kommunikationswege werden klarer, auch wieder ähnlich wie bei Microservices.
Daniel: Es ist ja nichts Neues. Also ich glaube halt einfach, dass Qualität,
Daniel: also bei Schnittstellen haben wir das ja auch, da spricht man ja auch mal von
Daniel: guten oder schlechten Schnittstellen.
Daniel: Ich glaube aber, das ist was Subjektives, weil du hast es ja schon gesagt,
Daniel: das Bauchgefühl, ich muss halt wissen, ist das meine Domäne,
Daniel: in der ich da unterwegs bin.
Daniel: Ich habe auch früher in Unternehmungen gearbeitet, wo es wirklich darum ging,
Daniel: hochqualitative Datasets zu bauen, um die dann der Öffentlichkeit wieder zur
Daniel: Verfügung zu stellen oder Drittanbietern zur Verfügung zu stellen.
Daniel: Und das war teilweise sehr viel Bauchgefühl bzw.
Daniel: Wissen der Mitarbeiter, die sich um diese Daten und deren Qualität gekümmert
Daniel: haben, sich darauf verlassen zu können, okay, wenn wir das jetzt so und so machen,
Daniel: passt das zu dem und ihr trägt zu unserer Datenqualität bei.
Daniel: Aber es ist was, ich glaube einfach was Subjektives, weil da gibt es ja keine
Daniel: Normengröße, die irgendwie sagt, das ist jetzt hier qualitativ hochwertig,
Daniel: sondern das muss ich ja für meine Organisation und Unternehmung grundsätzlich
Daniel: irgendwie schon definieren.
Daniel: Was ist denn da Qualität an der Stelle?
Florian: Ja, das ist auch wieder dieses Thema explizit machen. Also wenn ich das interne
Florian: Wissen meiner Mitarbeiter irgendwie externalisieren oder explizit machen kann
Florian: und dadurch auch operationalisieren kann, dann sollte ich das auf jeden Fall tun.
Florian: Und das ist ja auch ein Data Mesh Gedanke ist dieses Continuous Quality Monitoring.
Florian: Das heißt, ich schaue auch wirklich.
Florian: Ich möchte einen gewissen Qualitätsstandard für meine Daten einhalten und schalte
Florian: Mechanismen ein, die das automatisch feststellen können, wenn meine Datenqualität abweicht.
Florian: Das ist natürlich jetzt schon sehr fortschrittlich, wenn man an der Stelle einmal
Florian: ist, dann hat man es meinen Augen auch schon geschafft.
Florian: Aber bis dahin ist eben ganz, ganz viel notwendig von gucken,
Florian: was für Daten habe ich, wie qualitativ gut sind diese Daten eigentlich schon?
Florian: Und wie kann ich dieses Bauchgefühl aus meinen Mitarbeitern mit 30 Jahren und
Florian: mehr Erfahrung rausbekommen, um daraus einen Mehrwert zu schaffen und dann die
Florian: Datenqualität an der Stelle auch sicherstellen zu können.
Florian: Also es spielt sehr viel Quantitatives rein, aber auch sehr viel Qualitatives rein.
Geek: Mein alter Wortfetisch kommt da immer raus, wenn ich über Qualität spreche,
Geek: weil eigentlich als alter Lateiner weiß man qualis qualitatis sagt Beschaffenheit.
Geek: Also diese Subjektivität, die du angesprochen hast, Daniel. Also eigentlich
Geek: gibt es Qualität nicht messbar, weil du sagst einfach nur, wie ist es beschaffen?
Geek: Und ich glaube, was Leute im Unternehmenskontext
Geek: brauchen von qualitativ hochwertigen Daten ist transparent.
Geek: Also das heißt, sind die Daten frisch und aktuell? Sind die Daten vollständig?
Geek: Wo kommen die her aus einer glaubwürdigen Quelle?
Geek: Sind da alle Quellen drin? Habe ich aus allen Stores die Umsatzzahlen?
Geek: Oder ist es nur aus irgendeinem Shop auf dem Land, wo irgendwie wenig Umsatz
Geek: getätigt wird? Ich glaube nicht, dass diese Zahlen stimmen.
Geek: Also das sind so die Dinge, die ja, wenn wir an Zahlen denken,
Geek: wir müssen immer dran auch denken, Daten sind nicht immer quantifizierbar.
Geek: Ist die Adresse eigentlich richtig?
Geek: Also hat der seine Postleitzahl richtig geschrieben oder ist der Ort irgendwie richtig erfasst?
Geek: Kann ich irgendwie ein Matching machen von zwei Kundendatensätzen,
Geek: die ähnlich klingen, aber irgendwie doch nicht, aber ist es doch derselbe?
Geek: Also da denke ich ja drüber nach. Wie kann ich eigentlich umgehen mit meinen
Geek: Daten? Wie kann ich die Beschaffenheit angucken? Und habe ich Transparenz darüber drin?
Geek: Und dann kann ich mich entlanghangeln und gucken, wie kann ich diese Daten sauber machen.
Geek: Und ich glaube, man kann für ein Datenprodukt nicht irgendwie einen Aspekt,
Geek: und jetzt kümmere ich mich um die Qualität gehen.
Geek: Das ist so wie am Ende eines Softwareentwicklungsprozesses mal einen Qualitätstest zu machen.
Geek: Oder am Ende, dann kannst du halt einen Abnahmetest machen. Du kannst gucken,
Geek: haben wir das, was wir uns versprochen haben, am Anfang des Prozesses haben wir das eingehalten.
Geek: Aber du kannst nicht am Ende Qualität rein definieren. Und deswegen bin ich immer so ein Fan davon,
Geek: Qualität nicht explizit als einen Kasten irgendwo auftauchen zu lassen,
Geek: mit das gehört jetzt dem Peter, der kümmert sich bei uns um Qualität,
Geek: sondern die Qualität ist eben die Beschaffenheit, die wir im Prozess brauchen.
Geek: Und wie gesagt, in der Unterscheidung auch mit Stimmen, Zahlen,
Geek: aber auch was ist mit den nicht quantifizierbaren, nicht den Zahlinformationen, die wir haben.
Geek: Wie wollen wir denn darauf Qualität messen?
Florian: Genau, also dieser Transparenzgedanke spielt für mich da Da ganz wesentlich mit rein.
Florian: Denn ich kann ja schon irgendwie die Beschaffenheit, was du gerade gesagt hast,
Florian: kann ich ja schon bis zu einem gewissen Grad auch messen.
Florian: Kann ja zum Beispiel auch sagen, ich hole jetzt aus einer externen Quelle,
Florian: hole ich mir jede Nacht Daten ab und das hat jetzt mal letzte Nacht nicht funktioniert,
Florian: weil vielleicht bei mir was ausgefallen ist oder die externe Quelle irgendwie
Florian: ausgefallen ist oder whatever.
Florian: Vielleicht habe ich da schon ein Fallback, vielleicht interpoliere ich irgendwelche
Florian: Dinge, vielleicht fehlen die Daten aber auch schlicht und ergreifend.
Florian: Dann kann ich das oder sollte ich das auch wieder im Self-Service-Gedanken bei
Florian: so einem Data Mesh, wenn wir jetzt darüber reden, transparent machen.
Florian: Einfach den Benutzern der Daten wirklich sagen, du kannst diese Daten benutzen,
Florian: aber bedenke bitte, von letzter Nacht fehlen jetzt Datensätze.
Florian: Dann kann die Person, die sich das anschaut, vielleicht auch aufgrund ihrer
Florian: Erfahrung wieder einschätzen, okay, aber die Daten sind immer noch gut genug.
Florian: Oder, okay, das ist jetzt schlecht, das heißt, wir müssen jetzt gucken,
Florian: ob wir diese Daten noch irgendwie nachgeliefert bekommen, auch wieder das Team
Florian: in dem Datamash ansprechen, also die Verantwortlichen für dieses Datenprodukt
Florian: und gucken, wie man mit der Situation umgeht.
Florian: Aber die Transparenz ist an der Stelle eben sehr, sehr wichtig. Bin ich bei euch.
Geek: Jetzt sind wir im Unternehmenskontext. Da ist ja alles noch fein.
Geek: Wir hatten gerade gesagt, wir bezahlen ja nicht für diese Datenprodukte.
Geek: Aber dann bewegen wir uns ein Stückchen weiter und sagen so,
Geek: unsere Daten, die wir haben, stellen wir bereit auf einem Marktplatz in irgendeiner
Geek: Art und Weise. Beispielsweise vielleicht monetarisieren wir sie sogar,
Geek: dass jemand uns dafür entlohnt, dass wir die Daten bereitstellen.
Geek: Dann wird der Qualitätsgedanke natürlich auch mal so ein bisschen schwerwiegender,
Geek: sage ich mal, weil ich bezahle etwas dafür und ich habe eigentlich auch wieder
Geek: so eine Art Vertrag mit ich kriege etwas geliefert und ich hoffe,
Geek: dass ich das bekomme, was ich gerne möchte.
Geek: Lass uns so ein bisschen in das Thema Datenmarktplätze mal eintauchen.
Daniel: Ja, für mich ist es aktuell wie so ein Hype-Thema. Es kommt ja mit diesen Data Spaces auch hoch.
Daniel: Und im Endeffekt ist es wie bei den APIs auch schon.
Daniel: Vor Jahren haben wir über Portale
Daniel: gesprochen, Kataloge. Jetzt sprechen wir dort auch von Marktplätzen.
Daniel: Und es ist einfach eine Sichtweise auf Dinge, wie du schon gesagt hast,
Daniel: wir stellen was nach außen bereit, wo es eigentlich nur darum geht,
Daniel: es noch expliziter für Nicht-Techniker auch darzustellen, um klarzumachen,
Daniel: was kriege ich da eigentlich, wenn ich das ausliefere.
Daniel: Aber ich denke jetzt so, Datenqualität und...
Daniel: Verteilen von Daten. Also ich kenne auch.
Daniel: Branchen und Bereiche, wo es
Daniel: dann auch teilweise mit Fake-Daten halt entsprechend verteilt worden ist.
Daniel: Weil man nämlich nicht wollte, dass jemand weiß, dass man da sehr gut aufgestellt
Daniel: ist, um zu sehen, was so passiert im Markt, wenn man halt Daten einfach mal weitergibt.
Daniel: Das ist ja auch beim Marktplatz dann nicht unbedingt für jemanden ersichtlich,
Daniel: dass die Qualität irgendwie hoch ist, sondern du denkst halt einfach,
Daniel: Okay, das sind die Daten der Unternehmung, das geht um ganz bestimmte Bereiche,
Daniel: die sind irgendwie nicht so ganz deckungsgleich zu dem, was ich da mache,
Daniel: aber ich zapfe trotzdem mal diese Quelle an, weil ich will wissen, was die dort tun.
Daniel: Also so ein Marktplatz ist dann glaube ich die nächste Ebene,
Daniel: aber da ist halt immer noch nicht wirklich Qualität gewährleistet,
Daniel: außer du hast dann klar in der SLA-Vereinbarung drinstehen, dass das hochqualitativ sein soll,
Daniel: aber da wird sich auch glaube ich keiner so wirklich drauf einlassen.
Daniel: Deswegen ist Marktplatz, also diese Idee dahinter, weil ich sie halt aus dem
Daniel: Schnittstellen-Kontext ja sehr gut kenne, ist für mich so dieser nächste Step
Daniel: und das ist auch, glaube ich, noch relativ alles am Anfang.
Daniel: Also das ist, wir sehen es bei Container X, sehen wir da schon erste Bewegungen,
Daniel: da gibt es ja auch mit Confinity X einen Anbieter direkt schon für eine Lösung
Daniel: in Richtung Marketplaces.
Daniel: Aber das ist so ein Beginn, weil die Leute ja auch erstmal ein Gefühl dafür
Daniel: kriegen müssen, dass sie mit externen wirklich Vereinbarungen treffen,
Daniel: um dort Dinge zu tauschen.
Daniel: Das hat man ja heute nicht so wirklich.
Geek: Naja, streng genommen gibt es das schon. Also wenn ich an The Status denke oder
Geek: ich denke an klassische, ich laufe durch die Fußgängerzone und dann fragt mich
Geek: jemand, mögen Sie diesen Müsli-Riegel lieber als den?
Geek: Und dann gibt irgendjemand eine Studie bereit und sagt, wir haben tausend Leute
Geek: gefragt, Netflix abonnieren die gerade alle?
Geek: Und dann stellt Netflix mehr Engineers ein, weil die gesehen haben,
Geek: da wurde sehr, sehr viel nachgefragt.
Geek: Es wurden repräsentative Studien durchgeführt mit tausend Befragten.
Geek: Das Prinzip der Datenprodukte kennen wir ja schon. Also du kannst Daten einkaufen
Geek: in der Welt und das seit vielen, vielen Jahren.
Geek: Auch bei Versicherungen, die jetzt Sterbetafeln sich angucken und schauen,
Geek: wie lang leben Leute im Durchschnitt in dieser Region.
Geek: Macht es Sinn, denen eine günstige Versicherung anzubieten oder auch Krankenversicherungen?
Geek: Kriegen die alle bestimmte Krankheiten? Muss ich das ausschließen aus meiner
Geek: Police beispielsweise?
Geek: Deswegen finde ich das sehr spannend, dass wir eigentlich an einer Stelle,
Geek: wo wir jetzt Datenmarktplätze im Internet machen, Meistens im Internet.
Geek: So ein bisschen ignorieren, was wir schon kennen aus anderen Bereichen,
Geek: nämlich dass Datenprodukte schon lange, lange, lange existieren,
Geek: die sind nur über hemmsärmelige Wege werden die tradiert und du hast nicht eine
Geek: API-Ökonomie, wo du sagst,
Geek: du kannst das jederzeit, auch Sonntagnacht, wenn du das möchtest,
Geek: einmal ganz kurz abfragen und im schlimmsten Fall musst du irgendwo einen Fax
Geek: hinschicken und dann kriegst du drei Tage später die komplette Studie zugeschickt.
Geek: Aber ganz neu würde ich nicht sagen, dass es das ist, oder?
Daniel: Nee, also das Florian hat es ja vorhin auch schon so gesagt,
Daniel: das ist ja alles, also das, was wir hier tun, ist ist ja nicht neu.
Daniel: Wir machen Dinge, die sind teilweise schon 20 Jahre oder gar noch älter und
Daniel: es wird immer so ein bisschen dargestellt, das ist jetzt neu,
Daniel: das ist der neueste Trend oder das macht man so.
Daniel: Nee, das ist einfach irgendwas, was in einer anderen Darreichungsform wiederkommt,
Daniel: einen neuen Namen bekommt und auch wie gesagt, da hat Marktplätze,
Daniel: das ist ja schon Sinn, die sind ja nicht neu.
Daniel: Irgendwie müssen ja auch zum Beispiel Daten zu Amazon gelangen.
Daniel: Wenn ich dort als Händler was ausstelle.
Daniel: Das heißt, der eine geht mich ja auch schon auf eine Art von Kontrakt,
Daniel: der vielleicht nicht so aussieht, wie wir es jetzt sehen in Richtung Data Contracts
Daniel: und Data Project Specifications, sondern da gibt es ja auch Vereinbarungen.
Daniel: Wenn ich mich daran nicht halte, kriege ich auch gewissen Ärger und muss gewisse
Daniel: Strafen vielleicht auch noch zahlen.
Daniel: Es ist halt alles irgendwie schon da, aber es kriegt halt jetzt irgendwie gerade
Daniel: so einen anderen Drive, weil es halt,
Daniel: in Bereiche reingeht, also ich sehe das aus meiner Schnittstellen,
Daniel: aus dem, was ich mit Schnittstellen mache, wir haben teilweise Daten über Schnittstellen
Daniel: geteilt, wo wir nicht wussten,
Daniel: ob das wirklich das ist, was wir dort teilen dürfen oder a teilen sollen,
Daniel: weil sich niemand für diesen Inhalt verantwortlich gefühlt hat,
Daniel: sondern da hat man einfach nach Gusto mal eben geteilt oder Beispiele,
Daniel: wenn man in SAP-Kontexte guckt, wo dann mal einfach Schnittstellen erstellt
Daniel: werden, die so 120 Elemente verteilen, wo man sich dann fragt,
Daniel: braucht jemand wirklich 120.
Daniel: Teile eines Datensatzes oder was braucht derjenige jetzt eigentlich?
Daniel: Also es ist, es bewegt sich in gewisse Richtung, aber es ist halt nicht neu.
Daniel: Also das ist, glaube ich, das Entscheidende.
Florian: Ich finde den Data Marketplace oder Datenmarktplatzbegriff an der Stelle auch überfordernd.
Florian: Zumindest wenn ich jetzt darüber nachdenke, ich bin jetzt ein Unternehmen und
Florian: ich will jetzt Datenprodukte machen, dann sehe ich mich mit Begriffen konfrontiert,
Florian: wie wie Data Catalog, Self-Service-Plattform, Data Product an sich sowieso als Kernbegriff, klar.
Florian: Und dann kommt noch jemand und
Florian: sagt, wäre auch noch gut, wenn du einen Datenmarktplatz machen würdest.
Florian: An wie vielen Stellen oder für mich würde ich erst mal die Frage stellen,
Florian: was ist denn ein Datenmarktplatz, den ich jetzt in meinem Unternehmen tatsächlich habe?
Florian: Wie unterscheidet er sich von einem Data Catalog zum Beispiel oder meinetwegen
Florian: von einem Data Mesh, wo ich über irgendwie Self Service mit Dingen abrufen kann?
Florian: Dann ist der Unterschied, also brauche ich an der Stelle nochmal das Konzept
Florian: des Marktplatzes oder reicht mir das in meinem Unternehmen vielleicht schon,
Florian: wenn ich es nach außen gebe und ich will die Daten verkaufen,
Florian: okay, kann ich es Datenmarktplatz nennen, aber für mich fehlt da so ein bisschen
Florian: die Begriffsbestimmung.
Florian: Die Beispiele, die du genannt hast, Stephan, finde ich alle gut,
Florian: gebe ich dir vollkommen recht.
Florian: Aber die Frage ist halt, wenn ich das jetzt in meinem Unternehmen einführe,
Florian: will ich mir dann auch noch so einen Datenmarktplatz aufhalsen,
Florian: wenn ich sowieso schon mit ganz vielem anderen Kram noch konfrontiert bin und
Florian: vielleicht noch nicht mal weiß, was für Daten habe ich überhaupt,
Florian: wie gut sind die, was kann ich damit überhaupt tun?
Florian: Also ich finde an der Stelle diese Buzzwords, die reinkommen,
Florian: auch sehr überfordernd und das ist das, was Daniel auch gerade schon sagte,
Florian: das ist im Moment, formiert sich so diese Data Engineering Bewegung,
Florian: das ist ja auch gut, dass sie das tut,
Florian: aber die steckt in meinen Augen auch noch bis zu einem guten Grad in den Kinderschuhen,
Florian: wenn es darum geht, Konzepte sauber zu definieren und vor allem sie auch auf
Florian: eine Business-Ebene zu hieven.
Florian: Also technologisch kann ich da sicherlich viel tun und kann ich mir aus meinem
Florian: Datenprodukt vielleicht eine HTML-Seite generieren und das ist dann mein Datenkatalog.
Florian: Okay, das ist schön, das ist eine Spielerei, die mir auch was bringt,
Florian: ja, aber was bedeutet das auf meiner geschäftlichen Ebene? Was bringt mir das wirklich?
Florian: Wo ist der Mehrwert? Und will ich mir da noch so einen Datenmarktplatz ans Bein binden?
Florian: Ich glaube, das ist in den meisten Fällen überhaupt gar nicht notwendig.
Florian: Plakatives Statement, aber...
Florian: Würde ich jetzt mal so einschätzen.
Geek: Ich komme wieder von den Wörtern. Und ich finde, eigentlich brauchst du nur den Datenmarktplatz.
Florian: Ah, okay, ja.
Geek: Und du brauchst keinen Data-Katalog, weil der ist nicht wertvoll.
Florian: Siehste.
Geek: Weil vielleicht ist das nämlich, das ist ein Gedanke, der mir gerade kam,
Geek: vielleicht braucht man nur deswegen Governance, weil wir keinen Product Owner haben für unsere Daten.
Geek: Weil, was du gesagt hast, Daniel, mit, wir wissen gar nicht,
Geek: können wir das rausgeben, was sind das da genau für Daten, was bedeuten die,
Geek: sind die qualitativ gut?
Geek: Viele, viele Fragestellungen, die sich ein Produktmanager, der die Studie gemacht
Geek: hat, nimmt man den Lolli oder den Lolli, das weiß der, das ist sein Ding.
Geek: Also wie auch immer Produktmanager dann definiert ist. Aber es braucht diesen
Geek: einen, diese eine Entität, die sagt, das gehört mir, ich vermarkte das,
Geek: kriege vielleicht Geld dafür zurück, vielleicht kriege ich aber auch kein Geld,
Geek: sondern andere Dinge dafür zurück.
Geek: Und erst in dieser, ich habe es aufbereitet und in eine wertvolle Position gebracht,
Geek: dann ist es ein Marktplatz, weil auf Marktplätzen werden in der Regel Produkte
Geek: hin und her getauscht, die also einen bestimmten Wert haben in einem Kontext.
Geek: Und Data Catalogs, das ist halt wirklich eine Vorstufe davon.
Geek: Die ist gut, die braucht man auch irgendwie, um das zu finden,
Geek: aber dann wäre vielleicht ein Modell, das man fahren könnte,
Geek: dass man sagt, wir machen Data Product Owner,
Geek: die benennen wir für verschiedene Datenprodukte, die wir haben und die können
Geek: jetzt anfangen, ihr Datenprodukt zu machen.
Geek: Ob die das mit dem Data-Warehouse-Team zusammen machen, ob die ein eigenes Team
Geek: dafür brauchen, weil das sehr komplex ist beispielsweise oder wie auch immer.
Geek: Aber das sind diejenigen, die sagen, okay, wir sehen den Wert von dem,
Geek: was wir gerade bereitstellen.
Geek: Muss man sich überlegen, wenn man weggeht von den Kernprodukten,
Geek: sondern so Supporting-Produkte hat, also das Consulting, ach,
Geek: das Consulting sage ich, das Controlling beispielsweise, wird ja Umsatzzahlen
Geek: und andere Dinge nicht als Kern sehen.
Geek: Die machen vielleicht eine Bilanz am Ende des Jahres oder dergleichen wollen
Geek: die eigentlich machen und die anderen Dinge sind auf dem Wege.
Geek: Trotzdem sind das wertvolle Dinge, die sie bereitstellen können.
Geek: Das sind so Sub-Data-Products, die eher kleiner sind als das.
Geek: Den Gedanken müsste man mal weitermachen, aber das Entscheidende für mich ist,
Geek: Produkte liefern den Mehrwert, deswegen sind die Marktplätze ganz spannend und
Geek: die Data Catalogs per se sind eigentlich für die Architekten und Engineers,
Geek: die Sachen zusammenbauen werden.
Florian: Würdest du denn für die erfolgreiche Einführung des Datenprodukt Gedankens immer
Florian: ein Data Marketplace oder ein Datenmarktplatz als Endpunkt sehen?
Florian: Also gehört der für dich immer dazu, in jedem Fall?
Geek: Ich würde gerne ein Data Product Catalog haben. Ob das Marketplace ist,
Geek: weiß ich nicht, aber dass ich sehen kann, welche Datenprodukte gebietet mein
Geek: Unternehmen eigentlich mir selber und anderen Leuten an.
Daniel: Ich glaube, das ist halt das Problem, dieses Wording.
Daniel: Im Endeffekt, was ich gerade mache, weil ich halt seit Jahren in dieser API-Welt
Daniel: unterwegs bin und wir da ja auch mal diese Portale hatten, dann gab es einen
Daniel: Katalog, was ist der Unterschied zwischen Portal und Katalog? Keiner wusste es.
Daniel: Und ich habe dann halt irgendwann angefangen zu überlegen, okay,
Daniel: gibt es denn einen? Nein, es ist beides, an der Stelle ist es beides sogar das gleiche.
Daniel: Ich habe dann halt zwischendurch angefangen zu sagen, okay, das eine ist vielleicht
Daniel: mehr technisch, ein Portal ist für mich mehr technisch, da geht der Techniker
Daniel: rein, der will Self-Service, ein Katalog, da kann auch jemand zum Beispiel draufgehen,
Daniel: der nicht so technisch bewandert ist.
Daniel: Mittlerweile würde ich, weil Portal und Katalog relativ gleich sind,
Daniel: sagen, der Marktplatz ist für die, die daran interessiert sind zu schauen,
Daniel: was gibt es für Daten in der Unternehmung, die kommen vielleicht nicht aus einem
Daniel: technischen Background,
Daniel: sehen dann aber, ach guck mal, das kann ich über Schnittstellen abfragen,
Daniel: das wird mir hier einfach in so ein Dashboard gegossen, kann ich direkt draufklicken.
Daniel: Das ist dann schon wirklich dieser Mehrwert, der da auch beschrieben wird und so weiter und so fort.
Daniel: Weil das ist ja dann dieser Marktplatz. Und da bin ich bei Stephan,
Daniel: wie gesagt, es wird irgendwann nur noch diese Marktplätze geben.
Daniel: Ob die intern oder extern sind, wird dann, glaube ich, sogar unerheblich sein.
Daniel: Dann gibt es den einfach.
Florian: Aber ist das für euch dann Synonym für Self-Service-Plattform?
Florian: Könnte ich das alternativ sagen? Okay, weil darum ging es mir.
Florian: Das ist so ein bisschen definitiv.
Daniel: Also du wirst über diesen Marktplatz irgendwas auslösen können,
Daniel: weil da wird ja auch ein rechter Management hinterstecken müssen.
Daniel: Vielleicht wirst du gewisse Sachen gar nicht sehen, weil du da keinen Zugriff
Daniel: drauf hast, aber es ist trotzdem ein Marktplatz aller Teile einer Organisation
Daniel: und was dann noch für Tricktechnik dahinter steckt, ist dann nochmal wieder
Daniel: ein ganz anderer Zettel.
Florian: Okay, aber Unternehmen 1 wird es Datenmarktplatz nennen, Unternehmen 2 nennt
Florian: es Self-Service-Plattformen und Unternehmen 3 hat vielleicht noch ein anderes
Florian: Wort, aber es fällt alles so irgendwie auf oder geht auf dasselbe hin letztendlich.
Florian: Das meine ich mit diesem, du siehst mir so viele Begriffe konfrontiert und teilweise
Florian: überschneiden die sich oder meinen sogar dasselbe.
Florian: Deswegen finde ich das schwierig, da immer noch mehr Buzzwords reinzuregen.
Florian: Man muss mal sehen, was sich dann hinterher wirklich halten wird davon.
Geek: Du musst es aber irgendwie benennen, dass du drüber sprechen kannst.
Geek: Und ich glaube, das ist auch hier mit dem Data-Product-Canvas und dergleichen.
Geek: Es ist halt notwendig, dass du sehr viel Alignment schaffst.
Geek: Also, dass Leute ähnliche Dinge verstehen und ob du das über ein Vokabularen
Geek: bekommst, dass die Leute das Richtige sagen, ob du über Ontologien nachdenkst oder, oder, oder.
Geek: Du musst irgendwie diese Gleichheit schaffen in einer super heterogenen Stakeholder-Landschaft,
Geek: wo wir eben nicht nur vertikal, sondern auch horizontal einmal komplett durch
Geek: das Unternehmen laufen,
Geek: weil diese Daten offensichtlich irgendwie überall drin stecken und vorher war
Geek: das irgendwie nur das Nerd-Thema und solange du nur eine BI-Abteilung hast,
Geek: die sich um Daten kümmert, ist es ja relativ beherrschbar.
Geek: Ich kriege dann auch so Fragen gestellt wie, ist denn jetzt ein Dashboard ein Datenprodukt?
Florian: Mhm.
Geek: Und das würde ich so nicht sagen. Also ein Dashboard kann ein Datenprodukt sein.
Geek: Ein Dashboard muss aber nicht ein Datenprodukt sein. Und das daran aufzuhängen,
Geek: das zu feingranulat zu machen, das würde dich als Unternehmen auch killen.
Geek: Also wenn du sagst, ich habe 428.000 Datenprodukte, weil ich so viele verschiedene
Geek: Dashboards habe, das macht keinen Sinn.
Daniel: Die Diskussion hatten wir auch bei einem Kunden, wo es dann in Richtung Enterprise
Daniel: Architecture auf einmal losging, wo dann gesagt wurde, ja, wenn ich das jetzt
Daniel: mal so runterbreche, haben wir theoretisch 100.000, 3.000 Datenprodukte.
Daniel: Wo sich dann alle natürlich in dem Call angucken und sagen, das sind ja keine Datenprodukte wir.
Geek: Glauben das nicht.
Daniel: Das sind Schnittstellen was
Daniel: auch immer das dann an der Stelle sein kann also es ist so ein bisschen,
Daniel: das hast du jetzt auch gerade gesagt, das ist auch das was wir in Projekten
Daniel: immer mehr gerade machen ist wirklich mit Glossaren zu arbeiten und wirklich
Daniel: zu sagen okay, was bedeutet denn dieser Begriff gerade in der Situation,
Daniel: in der wir unterwegs sind verstehen wir alle das gleiche drunter oh nein,
Daniel: dann müssen wir vielleicht mal eine Definition finden, die kostet uns jetzt
Daniel: vielleicht mal eben 30 Minuten,
Daniel: aber die schreiben wir dann dahin und damit ist klar, wir meinen mit diesem Begriff genau das.
Daniel: Das ist das Datenprodukt für den Bereich, in dem wir gerade unterwegs sind.
Daniel: Und nein, wir reden nicht über Datenkontrakte, weil die Teil des Datenproduktes sind.
Daniel: Und das ist, glaube ich, gerade diese große Schwierigkeit. Wir haben super viel Wording.
Daniel: Wie immer super viel Missverständnis. Und das wird wiederum Jahre dauern,
Daniel: bis sich das Ganze aufgelöst hat.
Daniel: Wir haben super viele Bewegungen gesehen. Wir haben ganz lange Big Data gemacht.
Daniel: Aber kein Mensch weiß bis heute, was Big Data eigentlich ist.
Daniel: Früher haben die Leute gelacht, wenn man gesagt hat, eine Million Datensätze.
Daniel: Kommen wir nicht hin. Heute sind es viel, viel mehr und viel, viel höhere Zahlen.
Daniel: Aber keiner spricht mehr von Big Data in dem Moment, sondern das ist dann einfach
Daniel: so gesetzt. Das macht man dann einfach an der Stelle.
Florian: Auch da wieder, weil wir jetzt schon öfter gesagt haben, wir benutzen eigentlich
Florian: Dinge, die man in der Informatik schon sehr lange kennt und die sich bewährt haben.
Florian: Das gemeinsame Sprache finden, der im Domain Driven Design ubiquitous language,
Florian: so eine allgegenwärtige Sprache, das kann ich über ein Glossar definieren,
Florian: die sich am besten auch im Quellcode irgendwie wiederfindet und so,
Florian: dass wir alle über das Gleiche reden.
Florian: Genau, also das ist glaube ich hier sehr wertvoll und dann heißt es am Ende
Florian: vielleicht Self-Service-Plattform oder es heißt Daten-Marktplatz,
Florian: aber es heißt auf jeden Fall das eine Ding in meinem Kontext und da verstehen alle dasselbe drunter.
Geek: Ja, Sprache, eine gemeinsame Sprache finden, da zuckt es bei mir so.
Geek: Die finden wir nicht mal mit Bayern, die sagen, Gendern ist das Schlechteste, was man machen kann.
Geek: Also diese gemeinsame Sprache, ich erinnere mich an den Beginn meiner Karriere,
Geek: bedingt auch sowas Technisches.
Geek: Also wir sind im Bereich Datensemantik. Was bedeuten die Daten eigentlich?
Geek: Und das ist total wichtig. Ich habe in Contact-Centern gearbeitet,
Geek: jetzt sowohl telefoniert als auch die Reportings gemacht.
Geek: Und erst eine der Kernfragen, wie bei Umsatz, ist die Frage,
Geek: ab wann wartet eigentlich der Call?
Geek: Dann hast du ja ganz oft diese IVAs, also diese Interactive Voice Recognition
Geek: Sachen, wo du dann einen Sprachcomputer hast, der fragt dich,
Geek: möchten Sie mit einem Agenten sprechen, drücken Sie die 24.
Geek: Und dann ist die Frage, du bist ja schon in der Warteschlange,
Geek: wo du das tust. Aus Kundensicht könntest du sagen, du wartest schon.
Geek: Aber rein technisch bist du noch nicht im Warten, weil du tust ja noch was.
Geek: Du wählst die 24 noch aus.
Geek: Natürlich nicht die 24, weil kannst
Geek: du nicht tippen, aber ihr versteht den Punkt, den ich da machen will.
Daniel: Mhm.
Geek: Und dann ist natürlich, wenn ich gucke, wie lange hat dieser eigentlich gewartet,
Geek: eigentlich nur ein Teil der Wahrheit.
Geek: Weil ich müsste wissen, wie lange hat der gebraucht, bis der zum Agenten kam.
Geek: Ist wieder was ganz anderes.
Geek: Und wenn ich das als Wartezeit tituliere, also mein Umsatz im Kontext,
Geek: der heißt Wartezeit, und er hat 20 Sekunden gebraucht.
Geek: Davor ist er aber erst mal 30 Minuten durch so eine IVA, weil er da irgendwie Kreise gedreht hat.
Geek: Hat das völlig andere Bedeutung. Also wie lang ist die Interaktion des Kunden
Geek: mit mir als Service-Dienstleister? Ist eigentlich die Frage, die ich mir stelle.
Geek: Aber die verschiedenen Abteilungen geben andere Antworten darauf.
Geek: Und deswegen musst du verstehen, was bedeuten diese Daten so sehr.
Florian: Was ja auch in Ordnung ist. Also deswegen meinte ich ja, du musst es,
Florian: also kontextuell musst du halt eine Bedeutung festlegen.
Florian: Und das kontextuell kann halt sein, Abteilung A interpretiert es eben anders
Florian: als Abteilung B, ist sich aber auch darüber bewusst und ist vielleicht auch
Florian: für diesen Case jetzt okay.
Florian: Schreibe ich jetzt eine Software, die die eine Metrik braucht und eine Software,
Florian: die die andere Metrik braucht und mache das transparent, dann ist das ja in Ordnung.
Florian: Worauf ich einfach nur hinaus wollte ist, es gibt sehr viele Buzzwords,
Florian: Buzzwords, die sind verfallene, Big Data und weiß ich nicht.
Florian: Ich sollte mir einfach nur in meinem Unternehmen oder in meiner Abteilung oder
Florian: was für einem Kontext oder Team oder wo auch immer ich unterwegs bin,
Florian: einfach mir im Klaren darüber sein, dass wir alle wirklich über dasselbe sprechen
Florian: und es im Zweifelsfall auch einfach irgendwo aufschreiben.
Florian: Also das ist das, worauf ich da an der Stelle hinaus wollte.
Geek: Jetzt haben wir drei verschiedene Perspektiven am Tisch. Wir haben so die Schnittstellen-Variante,
Geek: wir haben die DDD-Variante, wir haben den, der einfach Wörter gut findet und aus Kundensicht guckt.
Geek: Wie kommen wir jetzt konstruktiv dahin, dass wir Unternehmen helfen können,
Geek: auf dem richtigen Weg die ersten oder die weiteren Schritte zu machen?
Geek: Was sind so die Erfolgsfaktoren, wo ihr sagt, das müssten wir aus meiner Sicht
Geek: mit Unternehmen tun, damit sie zu einem Ziel kommen, dass am Ende ein Datenmarktplatz
Geek: steht und damit alle erfolgreich mit Daten ein besseres Geschäft machen können?
Florian: Erstmal miteinander reden. Wir haben jetzt über dieses Data-Product-Canvas gesprochen.
Florian: Wirklich Leute an den Tisch holen und erstmal darüber sprechen,
Florian: was für Vorstellungen hat man überhaupt und wie sieht eigentlich die Realität aus.
Florian: Und ich glaube, da kann so ein Canvas bei helfen, das mit einem geringen Aufwand
Florian: in kurzer Zeit trotzdem zu einem guten Ergebnis zu kommen, auf dem man aufbauen
Florian: kann oder wo man am Ende vielleicht auch sagt,
Florian: da brauchen wir eigentlich alles noch gar nicht oder der Aufwand ist jetzt noch
Florian: zu groß, müssen wir noch abwarten.
Florian: Stichwort KI, wo viele eben zurückhaltend sind und sagen, da müssten wir KI
Florian: für einsetzen, aber warten wir mal lieber noch, weil wir sind uns noch unsicher,
Florian: das Risiko ist uns zu hoch, der Invest ist uns zu hoch, ja vollkommen okay.
Florian: Aber wirklich miteinander sprechen, eine Bestandsaufnahme machen mit einem leichtgewichtigen Ansatz.
Florian: Und dann eben schauen, wohin die Reise geht. Vor allem auch so eine Frage stellen,
Florian: wie, wenn es denn am Ende in Richtung eines Datenmarktplatzes geht,
Florian: baue ich das selber oder nehme ich Sachen, die es schon gibt von Anbietern?
Florian: Weil gerade in diesem Datenbereich tut sich ja technologisch sehr, sehr viel.
Florian: Und es gibt sehr große Anbieter, die sehr gute Angebote haben.
Florian: Das ist dann vielleicht auch immer eine Frage. Also kaufen oder bauen würde
Florian: ich an der Stelle auch immer sehr kritisch hinterfragen, weil bauen,
Florian: glaube ich, brauche ich sehr viel Erfahrung,
Florian: nicht nur aus Data Science Bereichen und ich muss mir auch darüber im Klaren
Florian: sein, wie gut sind meine Daten.
Florian: Ich kann nicht so schnell experimentieren, all diese Dinge spielen da glaube
Florian: ich eine Rolle. Jetzt habe ich weit vorne angefangen und weit hinten aufgehört
Florian: und Daniel, du kannst bestimmt die Mitte füllen.
Daniel: Kann ich bestimmt, weil wir ja im Endeffekt seit Jahren ja diese ganzen Schnittstellen machen,
Daniel: und wir haben immer gemerkt, okay das ist eigentlich problematisch,
Daniel: weil wir können diese Frage vorher nicht beantworten das ist genau was du mit
Daniel: dem Canvas angesprochen hast, weil das ist nicht passiert sondern hat einfach
Daniel: nur jemand gesagt, ja ich brauche da was und das muss jetzt rüber und,
Daniel: wie ihr das am besten dann in einem ganz bestimmten Format und ich glaube ganz
Daniel: einfach, dass man wirklich wie gesagt, erst mal damit anfängt,
Daniel: bevor man überhaupt in Richtung von Schnittstellen denkt oder Integration,
Daniel: whatever, sondern dass man wirklich zurück auf diese,
Daniel: sozusagen mit den Daten wirklich anfangen zu gucken, was haben wir überhaupt da?
Daniel: Du hast so schön Bestandsaufnahme gesagt und dann wirklich zu gucken, wo geht die Reise hin?
Daniel: Und make or buy oder was wir da alles an Möglichkeiten vorfinden.
Daniel: KI, ja, nein. Und dass man wirklich sich viele Fragen einfach beantwortet und
Daniel: das auch in einer etwas größeren Runde macht oder halt vielleicht auch aus der
Daniel: Sicht der nicht klassischen Enterprise-Architektur,
Daniel: also aller Elfenbein, sondern wirklich überlegt,
Daniel: okay, wo wollen wir denn als Unternehmung hin?
Daniel: Und ob jetzt dieser Datenmarktplatz das Ziel ist oder ob man einfach nur sagt,
Daniel: man will Teil dieser Bewegung, dieser Economy sein, die dort entsteht.
Daniel: Da gibt es ja auch ganz viele Begrifflichkeiten, die einem da über den Weg laufen,
Daniel: um halt entsprechend data-driven oder was auch immer zu sein.
Daniel: Ich glaube, das Wichtigste ist einfach wirklich zu gucken, dass man wirklich
Daniel: auf den Daten anfängt und wirklich überlegt, okay, was bringt mir das,
Daniel: mit wem kann ich das teilen und wirklich diesen Canvas als Startpunkt nimmt,
Daniel: um es nicht zu technisch zu machen.
Daniel: Weil das ist das, was ich sagen kann, wenn es zu technisch wird,
Daniel: wird es nicht schön und dann wird es auch immer schwierig, da wieder rauszukommen am Ende.
Florian: Vielleicht ist das auch schon ein Punkt in dem Bereich, dass man seine Erwartungen
Florian: vielleicht eher etwas niedriger ansetzt und wirklich sich als ein Ziel auf dem
Florian: Weg setzt, setzt, ich will meine Daten überhaupt erst mal verstehen.
Florian: Also ich will jetzt nicht sagen, ich brauche jetzt in, weiß ich nicht,
Florian: einem Jahr brauche ich ein KI-Modell,
Florian: das folgendes tut und das meinen Umsatz auf magische Weise verdoppelt,
Florian: sondern, dass ich vielleicht wirklich erst mal mir bewusst mache,
Florian: ja, ich möchte mit meinen Daten etwas Sinnvolles tun, nein, ich weiß im Moment
Florian: noch nicht, was das sein könnte.
Florian: Ich schaue mir das erst mal an und beantworte dann die Frage,
Florian: bin ich schon an einem Punkt, wo ich meine Daten gewinnbringend einsetzen kann
Florian: oder Oder was muss ich eigentlich tun, um überhaupt dahin zu kommen?
Florian: Und dann auch sich eben bewusst zu sein, dass die Antwort auch durchaus sein
Florian: kann, ich muss noch sehr viel tun, um meine Daten nutzbar zu machen.
Florian: Aber alleine diese Erkenntnis ist ja schon an sich sehr wertvoll,
Florian: weil dann habe ich mal den nächsten Schritt, den ich gehen kann.
Florian: Also das wäre vielleicht an der Stelle auch nochmal hilfreich,
Florian: weil viele wirklich damit strugglen, was für Daten habe ich überhaupt?
Florian: Wie gut sind die? Wie passen die überhaupt zusammen?
Florian: Und auch so Begrifflichkeiten auflöst, wie alle reden über das Konzept Kunde.
Florian: Was ist denn überhaupt ein Kunde? Was macht den aus? Was wollen die? Also solche Dinge.
Florian: Ich glaube, das wäre sehr hilfreich an vielen Stellen und vor allem diesen KI-Hype
Florian: vielleicht da nicht sofort zu erliegen.
Geek: Mein Lieblingsthema in dem ganzen Kontext ist das Thema Data Literacy,
Geek: weil alle Daten haben wollen, aber was ist, wenn wir die Daten tatsächlich haben?
Geek: Können wir damit umgehen? Also wissen wir, was wir damit tun?
Geek: Das ist für mich eines der zentralen Themen, mit dem man alles hebt und angeln
Geek: kann in einem Unternehmenskontext. Aber auch der Teil, der mir persönlich am
Geek: meisten Spaß macht, muss ich gestehen.
Geek: Also einfach, weil das eine sehr menschliche Komponente ist,
Geek: die sehr viel Impact hat und wo man viel,
Geek: jetzt kleiner Exkurs, wenn man Richtung Nonaka, Takeuchi, Wissensspirale,
Geek: Explizierung von Wissen nachdenken würde, wo man eben Arbeit machen kann,
Geek: wo man sagt, das, was du eigentlich weißt, machen wir jetzt doch mal klar und transparent.
Geek: Und aber auch eine Weiterbildung natürlich, weil Data Literacy mit Daten umgehen
Geek: können, zu verstehen, welche Daten sind vielleicht inkomplett,
Geek: welche Daten sind vielleicht wertvoll, um sie anzuwenden, wenn wir über die
Geek: Marktstudien nachdenken zum Beispiel,
Geek: repräsentative Umfragen, was bedeutet das denn?
Geek: Also kann ich von den Daten direkt auf die Aussage schließen?
Geek: Es gehört für mich alles in diesen Bereich Data Literacy mit hinein.
Geek: Habt ihr zum Schluss irgendein Lieblingsthema, wo ihr sagt, das ist eigentlich
Geek: in dem ganzen Data-Kontext das Thema, was ich total gerne mache,
Geek: was mir am meisten Freude bereitet oder wo Leute mal reingucken sollten,
Geek: weil das einfach spannend ist, sich damit zu beschäftigen?
Florian: Ich persönlich finde, aber weil ich auch vielleicht mehr auf so einer Technikerbrille
Florian: tatsächlich noch darauf gucke, diese Data-Contract-Geschichte spannend.
Florian: Die finde ich deswegen spannend, weil wir über Contracts und nicht über Schnittstellen
Florian: reden. Das hängt da schon noch ein bisschen mehr dahinter.
Florian: Das finde ich interessant, sich damit mal auseinanderzusetzen,
Florian: wobei das auch eher was ist, was ich eigentlich so auch in der Mitte oder zum
Florian: Ende hin meiner Reise habe.
Florian: Also reife, gute Contracts, qualitativ gute Contracts zu schaffen,
Florian: ist genauso wie mit den Schnittstellen.
Florian: Bis ich da bin, ist es vielleicht ein langer Weg, aber wenn ich einmal da bin,
Florian: dann helfen die mir sehr weiter. Also das finde ich persönlich spannend.
Florian: Diese Weichenfaktoren, in Anführungszeichen, wenn ich sie mal so nenne,
Florian: sich mit Leuten mal vor so einen Reißbrett zu stellen, mal so ein Canvas aufzumalen
Florian: und dann mal abzuleiten, was kann euch so ein Datenprodukt überhaupt bringen?
Florian: Bringt es euch überhaupt irgendwas?
Florian: Und dann auch in Richtung von diesem Data Literacy, das sind so Dinge,
Florian: die finde ich persönlich auch spannend.
Florian: Also es ist irgendwie so am Anfang in der Mitte und am Ende irgendwie so ein
Florian: bisschen, wenn man auch den Zeitstrahl skizziert.
Daniel: Ist bei mir nicht anders. Dadurch, dass ich jetzt gerade Projekte mit sehr starken
Daniel: Daten zu betreue, sehe ich halt auch immer mehr so die Themen wie Ontologien da hochkommen.
Daniel: Es ist auch ganz spannend einfach zu sehen, wie beschreibe ich denn überhaupt
Daniel: erstmal das, was ich da machen will und setze so einen Standard für meine Organisation,
Daniel: ohne direkt zu gucken, was ist denn der Inhalt von diesen Daten.
Daniel: Sondern wirklich mal beschreiben, was ist die Erwartungshaltung,
Daniel: wenn ich über so einen Kunden spreche, was du auch vorhin gesagt hast.
Daniel: Erstmal wirklich gucken, okay, wie ist der denn überhaupt aufgebaut und dann
Daniel: zu überlegen, okay, wie komme ich denn dahin und was steckt denn da so hinter,
Daniel: wo liegen vielleicht auch diese Daten.
Daniel: Und wie gesagt, in Richtung Contracts, das ist für mich jetzt,
Daniel: weil ich mehr auf der rechten Seite unterwegs bin, eine Zwischenstufe,
Daniel: dass ich das einfach fest, klar definiert habe,
Daniel: worauf läuft das hinaus und irgendwie kommt aus diesen Contracts,
Daniel: werden dann irgendwelche Schnittstellen entstehen, wie die auch immer aussehen,
Daniel: vielleicht irgendwann automatisiert.
Daniel: Also sprich, das ganze Autosomatisierungsthema haben wir heute ja sehr stark
Daniel: ausgeklammert, weil wir uns mehr auf die Produkte bezogen haben,
Daniel: aber das ist halt auch einfach so spannend zu sehen, wie sowas halt automatisiert
Daniel: vielleicht in den nächsten Jahren ablaufen könnte, was es da für Möglichkeiten gibt.
Daniel: Wirklich festzustellen, okay, wie komme ich denn jetzt von dieser klassischen.
Daniel: Beschreibung oder ich starte sogar noch tiefer bei einer Ontologie dann wirklich
Daniel: dahin, dass ich etwas in einen Marktplatz stelle und Menschen können es benutzen
Daniel: oder Maschinen, wie auch immer.
Geek: Das sind doch schöne Worte zum Schluss. Das war ein Geek kommt selten allein.
Geek: Vielen Dank fürs Zuhören. Großen Dank an dich, Daniel.
Daniel: Und großen Dank an dich.
Geek: Florian. Wenn unsere Hörer euch jetzt im Netz stalken wollen und mehr von euch erfahren wollen.
Geek: Wo wäre ein guter Ort? Wo könnten sie euch finden?
Daniel: LinkedIn.
Florian: Dito, LinkedIn. Gerne anschreiben, ich freue mich.
Geek: Ihr, liebe Hörer, macht es gut. Wir machen Sommerpause. Wir hören uns später
Geek: im Jahr mit neuen Folgen.
Geek: Und wenn ihr Feedback zu dieser Folge habt oder alte Episoden nachhören möchtet,
Geek: könnt ihr das natürlich wie immer unter www.eingiekkommtseltenallein.de tun
Geek: oder bei Spotify, YouTube,
Geek: Apple Podcasts oder wo auch immer sonst ihr eure guten Podcasts herbekommt.
Geek: Vielen Dank, macht's gut. Tschüss.
Florian: Bis zum nächsten Mal. Aber es war schön. Hat Spaß gemacht.