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DATA & ANALYTICS leicht erklärt | Mit Sascha Leweling von RTL

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Manage episode 459083954 series 3567015
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Mit Daten-Power ins neue Jahr! Tim und Sascha sprechen in dieser Folge darüber, wie Unternehmen Schritt für Schritt datengetrieben werden.

Ein futuristischer Start ins Jahr

Tim und Sascha begrüßen die Hörer auf gewohnt unterhaltsame Weise und blicken humorvoll in die „datengetriebene Zukunft“.

Themen des Podcasts im Überblick

Tim gibt eine umfassende Einführung in die Themen, die er gemeinsam mit Sascha in dieser Episode zum Thema Data Analytics beleuchtet: Was steckt dahinter? Welchen Lernprozess durchlaufen Unternehmen? Welche Rollen brauchen Sie?

KI Sam mischt mit

Der KI-Gast „Sam“ teilt seine Sichtweise auf Data Analytics und bringt spannende Perspektiven ein. Tim und Sascha diskutieren ihre Bedeutung.

Hat Sam Recht mit seiner Definition?

Sie setzen sich mit dem von Sam vorgestellten Verständnis von Data Analytics auseinander. Data & Analytics steht für die systematische Untersuchung und Auswertung von Beobachtungen, um umsetzbare Schlussfolgerungen abzuleiten.

Was verbirgt sich hinter den Begriffen?

Begriffe wie Business Intelligence und Data Science werden oft missverstanden: BI steht für standardisiertes Reporting. Data Science nutzt Analysen, um Entwicklungen vorherzusagen.

Organisationen und ihre Daten-Lernreise

Der Einstieg in Data und Analytics ist häufig holprig: Unzuverlässige Daten, ein Fokus auf die Vergangenheit und mangelndes Vertrauen in Berichte.

Der Wert von Echtzeitdaten im Tagesgeschäft

Live-Daten sind ein mächtiges Werkzeug, um schnell auf Entwicklungen zu reagieren. Doch sie sind nicht in jedem Szenario nötig.

Vorausschauend handeln: Zukunftsanalysen nutzen

Prädiktive Analysen ermöglichen es, Trends frühzeitig zu erkennen und strategische Maßnahmen abzuleiten.

Daten als Wachstumsmotor der Zukunft

In der letzten Phase der Lernreise werden Daten zum Herzstück der Unternehmensstrategie und treiben langfristiges Wachstum voran.

Echtzeit-Daten: Wann sie wirklich sinnvoll sind

Nicht alle Daten müssen live sein – Tim und Sascha erklären, in welchen Spezialfällen Echtzeitdaten den Unterschied machen.

Datenprodukte, die den Kunden Mehrwert bieten

Ob Empfehlungsalgorithmen oder personalisierte Features – erfolgreiche Datenprodukte schaffen echte Vorteile für Nutzer.

Spezialisten vs. Generalisten: Wer macht was?

Ein ausgewogenes Team aus vielseitigen Generalisten und spezialisierten Experten ist entscheidend für den Erfolg.

Zusammenarbeit: Data Engineers und Analysten

Gute Zusammenarbeit zwischen Engineers und Analysts sorgt dafür, dass Daten nutzbar werden und Insights geschaffen werden können.

Die Rolle von Self-Service und Citizen Analysts

Self-Service-Tools ermöglichen es Fachabteilungen, eigenständig mit Daten zu arbeiten.

Führung gefragt: Leiter der Datenabteilung

Der Chief Data Officer (CDO) verankert Datenarbeit strategisch im Unternehmen und sorgt für klare Ziele sowie Prioritäten.

Warum Datenarbeit nie stillsteht

Datengetriebene Arbeit ist ein dynamischer Prozess. Unternehmen müssen ständig adaptieren und weiterentwickeln.

Kurzbio zu Sascha

Sascha Leweling ist Leiter der Kundendatenanalyse bei RTL und spezialisiert auf digitale Werbung, insbesondere in den Bereichen Mobile Advertising und Social Commerce.

https://www.linkedin.com/in/dr-sascha-leweling-410b6b7a/

Mehr zu Datendurst und Host Tim:

https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/

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Mit Daten-Power ins neue Jahr! Tim und Sascha sprechen in dieser Folge darüber, wie Unternehmen Schritt für Schritt datengetrieben werden.

Ein futuristischer Start ins Jahr

Tim und Sascha begrüßen die Hörer auf gewohnt unterhaltsame Weise und blicken humorvoll in die „datengetriebene Zukunft“.

Themen des Podcasts im Überblick

Tim gibt eine umfassende Einführung in die Themen, die er gemeinsam mit Sascha in dieser Episode zum Thema Data Analytics beleuchtet: Was steckt dahinter? Welchen Lernprozess durchlaufen Unternehmen? Welche Rollen brauchen Sie?

KI Sam mischt mit

Der KI-Gast „Sam“ teilt seine Sichtweise auf Data Analytics und bringt spannende Perspektiven ein. Tim und Sascha diskutieren ihre Bedeutung.

Hat Sam Recht mit seiner Definition?

Sie setzen sich mit dem von Sam vorgestellten Verständnis von Data Analytics auseinander. Data & Analytics steht für die systematische Untersuchung und Auswertung von Beobachtungen, um umsetzbare Schlussfolgerungen abzuleiten.

Was verbirgt sich hinter den Begriffen?

Begriffe wie Business Intelligence und Data Science werden oft missverstanden: BI steht für standardisiertes Reporting. Data Science nutzt Analysen, um Entwicklungen vorherzusagen.

Organisationen und ihre Daten-Lernreise

Der Einstieg in Data und Analytics ist häufig holprig: Unzuverlässige Daten, ein Fokus auf die Vergangenheit und mangelndes Vertrauen in Berichte.

Der Wert von Echtzeitdaten im Tagesgeschäft

Live-Daten sind ein mächtiges Werkzeug, um schnell auf Entwicklungen zu reagieren. Doch sie sind nicht in jedem Szenario nötig.

Vorausschauend handeln: Zukunftsanalysen nutzen

Prädiktive Analysen ermöglichen es, Trends frühzeitig zu erkennen und strategische Maßnahmen abzuleiten.

Daten als Wachstumsmotor der Zukunft

In der letzten Phase der Lernreise werden Daten zum Herzstück der Unternehmensstrategie und treiben langfristiges Wachstum voran.

Echtzeit-Daten: Wann sie wirklich sinnvoll sind

Nicht alle Daten müssen live sein – Tim und Sascha erklären, in welchen Spezialfällen Echtzeitdaten den Unterschied machen.

Datenprodukte, die den Kunden Mehrwert bieten

Ob Empfehlungsalgorithmen oder personalisierte Features – erfolgreiche Datenprodukte schaffen echte Vorteile für Nutzer.

Spezialisten vs. Generalisten: Wer macht was?

Ein ausgewogenes Team aus vielseitigen Generalisten und spezialisierten Experten ist entscheidend für den Erfolg.

Zusammenarbeit: Data Engineers und Analysten

Gute Zusammenarbeit zwischen Engineers und Analysts sorgt dafür, dass Daten nutzbar werden und Insights geschaffen werden können.

Die Rolle von Self-Service und Citizen Analysts

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Führung gefragt: Leiter der Datenabteilung

Der Chief Data Officer (CDO) verankert Datenarbeit strategisch im Unternehmen und sorgt für klare Ziele sowie Prioritäten.

Warum Datenarbeit nie stillsteht

Datengetriebene Arbeit ist ein dynamischer Prozess. Unternehmen müssen ständig adaptieren und weiterentwickeln.

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