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Skalierung ohne Limit: Wie Siemens Energy mit Datenkultur Prozesse revolutioniert - mit Max J., Siemens Energy · MY DATA IS BETTER THAN YOURS

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  Speaker 1: Wie digitalisiert Siemens Energy ihre Prozesse?
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  Speaker 1: Auf was achten sie überhaupt?
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  Speaker 1: Wie skalieren sie das ins gesamte Unternehmen?
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  Speaker 1: Was hat Low und No Code mit dem Ganzen zu tun?
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  Speaker 1: Das ist eine spannende Folge mit Max von Siemens Energy.
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  Speaker 1: Neue Folgen jeden Freitag.
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  Speaker 1: In dieser digitalen
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  Speaker 0: Welt
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  Speaker 1: gibt es einen speziellen Faktor, der über Erfolg und Misserfolg entscheidet.
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  Speaker 1: Daten.
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  Speaker 1: Doch nur die wenigsten wissen sie für sich zu nutzen.
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  Speaker 1: Wer seine Kunden verstehen will, um ihnen das bieten zu können, was sie brauchen, kommt um ein professionelles Datenmanagement nicht herum.
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  Speaker 1: Jonas Rascheli interviewt andere Experten aus den Datenbereichen und zeigt Schritt für Schritt, wie genau das funktioniert.
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  Speaker 1: Herzlich willkommen zu My Data's Better News, der Data Podcast.
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  Speaker 1: Schön, dass ihr eingeschalten habt.
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  Speaker 1: Mir gegenüber sitzt der Max.
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  Speaker 1: Der Max ist der erste Gast, mit dem ich im neuen Setting aufnehme.
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  Speaker 1: Es gab schon eine Folge.
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  Speaker 1: Die haben wir aber im Wohnzimmer aufgenommen als Hintergrund, damit es in der Düsseldorfer Wohnung ja so ein Art Podcaststudio eingerichtet hat.
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  Speaker 1: Wir wollen ja mal in der gleichen Stelle aufnehmen und jetzt haben wir hier dieses festes Setup.
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  Speaker 1: Also von daher dürfen die Hörerinnen gerne auf Video switchen.
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  Speaker 1: Aber lieber Max, herzlich willkommen.
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  Speaker 1: Stell dich mal kurz vor, wer du bist, was du machst und dann wird es, glaube ich, eine ganz spannende Folge.
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  Speaker 0: Ja, danke schön, Jonas, für die Einladung.
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  Speaker 0: Mein Name ist Max Johann.
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  Speaker 0: Ich bin Daten- und Prozessanderist bei Siemens Energy.
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  Speaker 0: Und ich freue mich, heute den Gast in deinem neuen Podcaststudio zu sein, das erste Mal.
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  Speaker 1: Für die Leute, die die Folge vielleicht nicht mehr im Kopf haben, sie gehört haben oder sie noch nicht gehört haben, es gibt im Tim von Siemens Energy schon eine Folge zum Thema Data Citizen.
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  Speaker 1: Und das wirst du ja jetzt glaube ich auch ein bisschen erzählen.
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  Speaker 1: Aber du gehörst mit in Tim sein Bereich.
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  Speaker 0: Genau.
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  Speaker 1: Wenn man sich so ein bisschen deinen Lebenslauf anschaut, kommst du ja klassisch aus der BWL.
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  Speaker 1: Wie kommt man als BWLer denn zum Thema Datenanlöse?
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  Speaker 0: Ja, ich könnte jetzt natürlich sagen, dass ich bereits... Als Kind im Bettwäsche geschlafen habe, wo dann so verschiedene Datensymboler drauf sind, kennst du vielleicht auch diese Box, wo dann verschiedene Vierke von oben heraus sprudeln.
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  Speaker 0: Aber das ist dann auch gelogen.
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  Speaker 0: Also wie du schon gerade meintest, ich habe ganz klassisch BWL studiert, an der Universität in Göttingen und dann den Master weiter fortgeführt mit dem Fokus auf Unternehmensführung, strategische Unternehmensführung, mit dem Ziel irgendwann selber Einfluss auf die strategische Ausrichtung eines Unternehmens zu haben.
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  Speaker 0: Habt dann aber nach dem Master dann bei Siemens Energy Disgraduate Program angefangen, das ist so ein ... ... vierundzwanzigmonatiges Programm, wo du ... ... alle acht Monate durch verschiedene Abteilungen rotiert bist.
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  Speaker 1: So drei Stück deine Summe?
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  Speaker 1: Genau,
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  Speaker 0: in Summe dann drei Rotationen, die du dann machst.
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  Speaker 0: Und die erste Rotation hatte ich tatsächlich in Business Development.
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  Speaker 0: Das heißt, schon ein bisschen In-House Consulting, was dann auch bei einem ... ... klassischen, akademischen Profil dann entsprach durch das Studium.
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  Speaker 1: Durch Pewell, ja.
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  Speaker 1: durch BWL, wie
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  Speaker 0: gesagt.
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  Speaker 0: Meine zweite Rotation hatte ich dann in Mexiko, in dem Powertron-Sommersfabrik, also hatte ein bisschen Kontakt zu dem Produkt letztendlich im Technical Sales, wovon ich immer noch heute schwärme.
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  Speaker 1: Von Mexiko oder von der Stelle?
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  Speaker 0: Von beidem, ehrlicherweise.
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  Speaker 0: So ein bisschen Auslandserfahrung tut jedem mal ganz gut, denke ich mal, so ein bisschen rauszukommen aus einer Komfortzone und dann mal auch in einem Kulturwandel mitzuerleben, weil deutsche Kulturen, mexikanische Kultur, Latina Kultur oder Latino Kultur ist schon doch was anderes.
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  Speaker 0: Und die letzte Rotation hatte ich tatsächlich dann in der Prozessdigitalisierung, wo ich auch heute noch bin bei dem Tim Kessler und fühle mich da auch superwohl.
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  Speaker 0: Da habe ich dann auch die ersten Schritte gemacht, was ETL, was BI Tools betrifft und habe das direkt von Anfang an dieben gelernt, ehrlicherweise.
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  Speaker 1: Ja, was hat dich da so begeistert?
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  Speaker 1: Also, wie du gerade gesagt hast, du hast Mexico gesehen, du hattest Produkt gesehen, du warst vorher ein Business Development, was ja eher noch mal klassisch.
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  Speaker 1: BWL gewesen wäre.
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  Speaker 0: Ja.
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  Speaker 1: Jetzt ist Data, könnte man sagen, eher entweder ein Tech oder eher so ein Statistikthema.
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  Speaker 1: Ja.
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  Speaker 1: Was hast du da so?
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  Speaker 0: Die Arbeit mit Daten, wenn du so ein bisschen Grundverständnis von ETL erst mal aufgebaut hast.
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  Speaker 0: Also ich war meiner ersten Woche damals in der Prozessdigitalisierung direkt in der Schulung, wo ich dann die Basis, das Basis Skillset für ETL und BI mitbekommen habe und dann In dieser Schlung dann direkt das Gefühl hatte, hey das fühlt sich so ein bisschen an wie Puzzle.
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  Speaker 0: Du hast ja diese Low Code ETL Anwendung, wo du dann verschiedene Tools auf dein Canvas packst und versuch den Workflow quasi so ein bisschen zu replizieren.
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  Speaker 0: Und für mich hat das so ein bisschen angefühlt wie Puzzle.
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  Speaker 0: Du hast dann versucht verschiedene Bausteine so zu kombinieren, vielleicht verschiedene Datenfelder so zu joinen, Daten, Tabeln zu joinen, das dienen.
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  Speaker 0: Bild ergeben letztendlich.
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  Speaker 0: Und das hat mich so ein bisschen als Puzzlen erinnert und das mochte ich, diese Arbeit mochte ich ganz gerne.
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  Speaker 0: Und was dazu kommt ist, dass jeder Use Case, den du ja letztendlich bearbeitest, mit ITL und BI, dass du dann auch den Use Case an den Mann bringst und du das Leben eines Kollegen gegebenenfalls vereinfachen kannst, mit der Prozesse ITL sehen, so dass der Mensch dann vielleicht nicht mehr manuell extra hin und her schieben muss.
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  Speaker 0: Dementsprechend ist das ein schon ein cooles Gefühl.
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  Speaker 1: Ja, vielleicht, die Hörerinnen einmal kurz abholen.
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  Speaker 1: In der Folge mit Tim geht es um Alterics.
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  Speaker 1: Alterics ist sozusagen Low-No-Co-Tool, mit dem man die Möglichkeit hat, so kann man ETL-Strecken ja nennen, ETL-Strecken nachbilden kann.
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  Speaker 1: Und von dem erzählst du gerade.
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  Speaker 1: Und das war ja sozusagen der Knoten, der dich geplatzt ist, um zu gewährleisten, oder der dich begeistert hat, die bessere Formulierung dann in dem Bereich zu bleiben.
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  Speaker 0: Ja, völlig richtig.
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  Speaker 0: Gerade dieses Altrix als Low Code Anwendung ist gerade für Beginner relativ nutzerfreundlich, weil du hast halt dann kein was, dein Toollandschaft, wo du dann ein Workflow mit verschiedenen Tools replizieren kannst und das ist sehr nutzerfreundlich.
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  Speaker 0: Gerade ich als Beginner damals klassischer BWL Hintergrund, keine Daten kennt nichts, fängst du dann an, ohne Vorkenntnisse diese Workflows zu bauen.
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  Speaker 0: und das cool ist, du hast halt keine SQL Query vorwissen, das heißt, du schreibst gar nicht groß.
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  Speaker 0: Quarries, diese Tools bieten das quasi intrinsisch schon an.
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  Speaker 0: Du steckst dann quasi wie ein Puzzle dein Bild zusammen und später gibt es vielleicht eine News-Case, die du nachfüllen möchtest.
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  Speaker 1: Obwohl du, wenn du beim Beispiel Puzzle bleiben willst, analogie nutzen willst, natürlich nicht immer das finale Bild siehst.
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  Speaker 1: Also so wie ich mit meiner Tochter Puzzle, hast du ja immer die Vorlage, die du haben willst, die kannst du nachbauen, das hast du in dem Fall ja nicht.
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  Speaker 0: Völlig richtig.
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  Speaker 0: Puzzle ist immer letztendlich so ein bisschen statisch.
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  Speaker 0: Du hast ein Bild, was dann rauskommt, wenn du das Puzzle richtig puzzelst.
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  Speaker 0: Wenn du Work-Loss puzzelst, kannst du aus verschiedenen Daten immer andere Bilder gewinnen.
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  Speaker 0: Du machst den Join von Datenfeld X zu Y ein bisschen anders.
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  Speaker 0: Datentabellen anders gejoint.
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  Speaker 0: Ergeben immer ein anderes Bild.
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  Speaker 0: Und in unserer Sprache gesprochen ergibt das Bild immer ein anderes Newcase an der Stelle.
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  Speaker 0: innerhalb deines Workflows, den du halt auf deinem Canvas-Sum stöpselst, immer einen anderen Anwendungsteil vielleicht im Zweifel bedienst.
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  Speaker 0: Und ich mochte diese Flexibilität, diese Dynamik in diesen Workflows und die Arbeit an sich.
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  Speaker 0: Ich meine, so ein Puzzle basiert ja auch zum Wissen gerade auf Logik.
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  Speaker 0: Du fängst vielleicht mit den Randstücken an, die du dann als erstes puzzelst, dann sortierst du dann ein Puzzle vielleicht von dunkler Erd zu hell.
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  Speaker 0: So ein bisschen Logik ist dabei.
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  Speaker 0: Das hast du auch in den Prozessen, die digitalisieren, die stöpelst du auch nach einer gewissen Logik zusammen.
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  Speaker 0: Du hast ein gewisses Prozesswissen, dass du erst mal, bevor du eine Workflow überhaupt anfängst, fängst du erst mal in einem Prozess zu verstehen.
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  Speaker 0: Du sprichst mit den Leuten, die sich mit dem Prozess auskennen.
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  Speaker 0: Zum Beispiel in meinem Fall war es so, dass mein allererster Workflow, den ich dann nach der Schulung betreut habe, in einem Workflow aus dem Einkauf war tatsächlich.
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  Speaker 0: Und meine Einzigen Berührungspunkte mit dem Einkauf bis dato waren der Wocheneinkauf-Barrewe oder Edeka.
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  Speaker 0: Machen wir uns auch nichts vor.
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  Speaker 1: Also nichts mit dem Unternehmensweiten Einkauf.
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  Speaker 1: Genau,
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  Speaker 0: mit dem Unternehmenseinkauf wenig zu tun.
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  Speaker 0: Das heißt, das erste was du tust ist wirklich, Prozesswissen aufzubauen.
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  Speaker 0: Du führst sehr viele Gespräche mit Leuten, die sich mit dem Prozess auskennen.
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  Speaker 0: Stellt sehr viele W-Fragen.
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  Speaker 0: Wie funktioniert das?
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  Speaker 0: Woher kommt diese Date und hier und da?
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  Speaker 0: Bis du dann in der Lage bist, mit den neuen alerten skills aus den schulungen die wir anbieten zum beispiel diesen prozess digital zu replizieren zum beispiel mit altrex dass du dann quasi dieses gammten etl prozess mitnimmst extract data transform data dass du das quasi in den use case struktur bringst die du brauchst und das letztendlich in ein c-system laden lädt wo du dann auch diese dat nutzbar machen kannst im sinnen von visualisierung mit bei tools Und genau, das ist halt der Prozess, wo dann letztendlich Abbild ist.
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  Speaker 1: Wenn man das so ein bisschen zusammen festbringt, bringst du ja anderen Diss bei, was du in der ersten Woche, was dich in der ersten Woche so begeistert.
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  Speaker 0: Ja.
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  Speaker 0: Ich mein...
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  Speaker 1: Darum geht es ja.
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  Speaker 1: Also ich diskutiere jetzt auch gerade dieses ganze Thema, schreibe ich auch mal auf LinkedIn dieses, man braucht keine Technik, man braucht Kultur.
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  Speaker 1: Und du bist ja ein gutes Beispiel dafür, dass du... aus einem nicht technischen Bereich kommst, wenig Vorwissen hattest und geschafft hast, eigentlich Fachabteilungen zu unterstützen, Prozesse abzubilden, die dann in Mehrwert generieren konnten.
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  Speaker 0: Ja, ich bin erst mal froh, dass ich etwas gefunden habe, was mir intrinsisch auch Spaß macht, die Arbeit mit Daten.
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  Speaker 0: Puzzeln.
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  Speaker 1: Puzzeln.
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  Speaker 1: Puzzeln, ja.
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  Speaker 1: Puzzeln
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  Speaker 0: jetzt endlich.
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  Speaker 0: dass ich einen Beitrag dazu leisten kann, die Digital Transformation von Siemens Energy mitzubegleiten.
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  Speaker 0: Jeder umgesetzte Use Case, den wir dann zum einen... Also jeder umgesetzte Use Case zahlt auf die Digital Transformation mit ein.
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  Speaker 0: Das heißt, ob es quasi um die konkrete Automatisierung, konkrete Digitalisierung geht, die dann wirklich durch den Use Case entstanden ist.
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  Speaker 0: Oder durch das Mindset, was wir quasi so ein bisschen öffnen von den jeweiligen Zielgruppen, die dann mit dem Use Case zu tun haben.
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  Speaker 0: Wenn wir das schon geschafft haben, dann zahlen wir sehr viel auf die Digitale Transformation ein und bereiten die Leute dann ein bisschen vor, wirklich diesen Weg mit uns zu gehen in die Digitale Transformation.
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  Speaker 0: Und ich glaube, dass gerade der zweite Punkt, was das Mindset angeht, ein bisschen das Offenheit gegenüber Neuem, wenn wir den Leuten zum Beispiel in den Schulungen so ein bisschen Skillset mitgeben, wie sie mit Daten umgehen können, wie sie Daten visualisieren können zum Beispiel.
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  Speaker 0: Wenn sie diese Offenheit für Neues mitnehmen und dann anfangen, ihren eigenen Prozess in ihren Facharteilungen wieder zu hinterfragen.
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  Speaker 0: Dann haben wir schon viel geschafft und ich glaube, dass dieser Mindset Change ist dann das Endgame letztendlich, was wir dann bedenken müssen, wenn wir gemeinsam in die digitale Transformation gehen möchten.
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  Speaker 1: Gibt es ein Beispiel an Use Cases, an Anwendungsfälle, die du bereits skaliert hast?
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  Speaker 1: Weil darum geht es ja, dieses, was du jetzt gerade beschreibst, ist die, wie kriege ich dann die Lösungen zu unternehmen?
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  Speaker 0: Klar, also wie gesagt, nach der Schulung betreust du ja, fängst du ja an, deine eigenen Use Cases zu betreuen und meine Use Case war aus dem Einkauf, den ich dann irgendwann erfolgreich abgeschlossen habe und dann kommen halt hier und da weitere Use Cases auf dich, so wie es halt so ist, ja, dass du dann vielleicht aus der verwandten Ecke wieder aus dem Einkauf auch dann bestehendes Wissen wieder anwenden kannst.
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  Speaker 0: Der nächste Use Case geht wieder leichter von der Hand, weil du bereits mehr Wissen aufgebaut hast, mehr vielleicht auch ETL-Wissen anwenden kannst und so weiter.
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  Speaker 0: Demnach... Geht es halt immer weiter in der Richtung, aber irgendwann haben wir dann auch intern bei uns in Abteilung so ein bisschen herangehensweise geändert, wie wir mit Use Cases umgehen wollen in Zukunft, quasi von der individuellen Bearbeitung von Use Cases, wie zum Beispiel jetzt den einen oder den anderen, die vielleicht alle verwandt sind.
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  Speaker 0: Aber wir wollten die gesamte Prozesskette abbilden, also wieder aus Einkaufherbrille gesprochen, quasi der Bedarf, was ist unser Bedarf?
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  Speaker 0: Wie sieht unsere Bestell-Anforderung aus?
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  Speaker 0: Wie sieht unsere konkrete Bestellung aus?
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  Speaker 0: Muss diese Bestellung vielleicht noch durch den Lieferanten bestätigt werden?
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  Speaker 0: Ist diese Bestellung überhaupt schon released, also freigegeben durch unsere Fachabteilungen?
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  Speaker 0: Dann wiederum Thema Delivery Dates, also Liefertermine, sind vielleicht unsere Liefertermine überschritten worden.
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  Speaker 0: Overdue Deliries, nennen wir das, sind die vielleicht partiell bestätigt, nur oder partiell beliefert worden?
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  Speaker 0: und zum Schluss an der wahren Eingang letztendlich.
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  Speaker 0: Das heißt, wir bilden
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  Speaker 1: die kompletten Prozesse.
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  Speaker 0: Die ganzheitliche Prozesskette, exakt.
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  Speaker 1: Und in dem Beispiel, was du machst, hättest jetzt sein können, dass jemand immer für die gleichen Prozessschritte kommt, aber ihr wolltet halt diesen gesamten Prozess, sagt man, in der Kette abbilden.
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  Speaker 0: Also, im Grunde, wenn wir uns schon die Mühe machen, diese gesamten Prozesskette zu analysieren und quasi in jedem einzelnen Prozessschritt, den ich gerade erläutert habe, findest du eigentlich immer Paint Points.
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  Speaker 0: woraus wir use cases machen.
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  Speaker 0: aus diesen painpoints entstehen ja fragen letztendlich und wir versuchen mit diesen use case diese fragen zu beantworten und gerade diese prozesskette finden wir in allen standorten das heißt dieser bestellungsprozess zum beispiel.
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  Speaker 0: der ist ja immer gleich von standort zu standort.
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  Speaker 0: das heißt meistens ein harmonisierter stand.
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  Speaker 0: diese prozess
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  Speaker 1: der manuell ist
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  Speaker 0: manuell klar sonst würde es nicht gehen.
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  Speaker 0: aber klar hier und da hast du ein bisschen customization immer.
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  Speaker 0: das gehört dazu zum leben auch.
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  Speaker 0: aber letztendlich ist es so, dass diese Prozesse sich sehr gut anbieten zu digitalisieren.
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  Speaker 0: Und was wir dann gemacht haben ist, wir haben gesagt, die gesamte, ganzheitliche Prozesskette uns angeschaut, die jeweiligen Paintpoints identifiziert und dann versucht, Lösungen zu bauen, um diese Paintpoints entlang der Prozesskette zu lösen.
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  Speaker 0: Wir nennen das quasi Procurement Cockpit, das ist das stärkste skalierte Datenprodukt, das wir haben bei uns in der Geschäftseinheit.
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  Speaker 0: Und das wird auch sehr gut von unseren Facherteilungen angenommen.
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  Speaker 0: Und dann weiß du, das beste Feedback ist immer, wenn du bekommst oder dass du bekommst, wenn die Leute sagen, hey, wir haben das Dashboard, was du uns erstellt hast oder was wir von uns bekommen haben.
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  Speaker 0: Das haben wir so fest in unseren Arbeitsalltag integriert, dass das nicht mehr wegzudenken ist.
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  Speaker 0: Das heißt, es ist ein Daily Show Fixes drin.
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  Speaker 0: Wir gucken uns das gemeinsam jeden Tag an, jeden Morgen und entscheiden darauf, basierend.
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  Speaker 0: was die nächsten Schritte sind her für den Tag.
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  Speaker 0: Und das ist schon ein cooles Feedback, wenn das so wirklich akzeptiert wird.
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  Speaker 0: Ja.
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  Speaker 1: Was ist so der Woa-Affekt für dich?
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  Speaker 0: Durchaus, ja.
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  Speaker 0: Es ist ein Woa-Affekt.
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  Speaker 0: Also, man kann so ein Business-Impact aus auf mehrere Art und Weise, würde ich sagen, mal bewerten.
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  Speaker 0: So ein Woa-Affekt, ja.
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  Speaker 0: Zum einen kannst du so ein Use-Cast natürlich auch klassisch bewerten anhand von Zahlen.
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  Speaker 0: Wie viel PS hat dieser Use-Cast letztendlich?
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  Speaker 0: Da haben wir so ein bisschen... unsere eigene Kalkulation-Züge, wie wir das machen.
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  Speaker 0: Zum Beispiel, was hat das an Zeit gekostet, diesen Prozess vorher manuell durchzuführen?
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  Speaker 0: Genau, vielleicht ein Kollege hat dafür zwanzig Stunden pro Woche gebraucht und jetzt können wir das innerhalb von zwei Minuten vielleicht und einer deutlich höheren Frequenz wiederum mehr.
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  Speaker 0: Das heißt, das, was jetzt in einer Woche nur ging, können wir jetzt theoretisch alle jede Stunde.
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  Speaker 0: Das heißt, wir können mit diesen Känzahlen... Preichild an unsere Use-Cases bringen.
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  Speaker 0: Der zweite Aspekt, wie du quasi so ein Wow-Effekt auch bei uns intern generieren kannst, ist, wenn wir über das Beispiel gesprochen haben, wo die Fachabteilung auf dich zukommt und sagen, hey, dieses Dashboard nutzen wir jeden Tag.
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  Speaker 0: Wir haben das so stark verankert in unseren Alltag.
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  Speaker 0: Und dann schaut man zurück und sagt, hey, das ist cool.
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  Speaker 0: Du hast jemanden oder eine Abteilung wirklich weiter geholfen.
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  Speaker 0: Das macht schon Spaß.
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  Speaker 1: Max bei dir ist ja noch die Besonderheit, wenn wir es jetzt mal über Stipps formulieren wollen.
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  Speaker 1: Du kommst als René irgendwann in eine Rolle, die du eigentlich acht Monate durchläufst, hast in der ersten Woche den Workshop zu dem Thema, nimmst gleich das Einkaufsthema mit und scheint ja jetzt das Thema sein, wo du, sagt man, den Naren gefressen hast oder jedenfalls sozusagen den Hauptaugenmerk drauf gelegt hast und damit jetzt auch ein gutes Resultat.
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  Speaker 1: Ich verstehe, korrigier mich.
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  Speaker 1: war relativ einfach zu lösen, weil Standardprozess im Einkauf, dieser Einkaufsprozess gab es über mehrere Standorte.
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  Speaker 1: Dadurch konnte man auch durch minimale Anpassungen diesen Einkaufsprozess an alle anderen Standorte ausrollen.
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  Speaker 1: Das heißt, du hast nicht nur einen Vorteil gehabt für einen Standort, der vielleicht mehrere Mitarbeiter im Einkauf hat, sondern auch für mehrere Standorte, die dann wieder mehrere Mitarbeiter haben.
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  Speaker 1: Und damit ist die Skalierung auch gut.
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  Speaker 1: Jetzt so ein bisschen die Frage.
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  Speaker 1: Vielleicht kannst du das beantworten.
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  Speaker 1: Dadurch entsteht ja auch eigentlich eine Community innerhalb dieser Leute, die sich unterstützt haben, oder?
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  Speaker 0: Absolut, ja.
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  Speaker 0: Und das nennen wir so ein bisschen Analytics Process Automation.
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  Speaker 0: Das ist so ein bisschen unsere Arbeitsphilosophie, wie wir diese Community auch steuern wollen.
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  Speaker 0: Also APA ist so ein bisschen der Überbegriff, wie wir arbeiten wollen.
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  Speaker 0: Das Ziel dieser APA ist, aus siemens energie ein durch und durch daten getriebenes unternehmen zum ja was komplett alle entscheidungen auf daten ja basiert quasi trifft.
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  Speaker 0: und diese apa Beschied aus drei bestandtein weil ich meine diese digital transformation die wir quasi anstreben die kannst du nicht von heute auf morgen machen.
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  Speaker 0: ja das ist ein prozess der zeit.
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  Speaker 0: auch ja.
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  Speaker 0: deswegen haben wir und vielmehr auch den kessler dann meine mein führungskraft diese drei baustelle ins leben gerufen.
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  Speaker 0: die erste ist ein bisschen das enablement Wo wir dann die Community schaffen wollen.
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  Speaker 0: im ersten Moment, das heißt, wir wollen Leute aus dem Business, die dann das Prozesswissen mitbringen, zu Data Citizen machen.
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  Speaker 0: Das heißt, wir geben den...
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  Speaker 1: Das was er mir ja in der Folge erzählt hat.
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  Speaker 0: Exakt, Data Citizen.
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  Speaker 0: Wir geben den so ein bisschen das Skillset mit, wie du mit Daten umgehen kannst.
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  Speaker 0: Das heißt, wie du mit Daten arbeiten kannst.
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  Speaker 0: ETL oder BI Tools, Datenverarbeitung, Datenvisualisierung.
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  Speaker 0: Das heißt, so ein Business Skillset.
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  Speaker 0: wie sie quasi ihren eigenen Prozess dann wieder challenchen können.
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  Speaker 0: Da kommen wir wieder ins Thema Mindset.
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  Speaker 0: Mit dem Skillset, was sie vielleicht bei uns aufschnappen, können sie dann zurück in ihre Fahrabteilung, lokal zurückgehen und sagen, hey, warum mache ich den Prozess eigentlich immer noch so, wie er ist?
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  Speaker 0: Und vielleicht mit dem neu erlernten Wissen, kann ich denn ja so anpassen, dass er einen Benefit für so ein Unternehmen liefert.
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  Speaker 0: Und das ist so ein bisschen... Ja, der Zweiklang aus dem Skillset, was du mitkriegst und auch mit dem Einfluss ein bisschen auf das Mindset, wo du ein bisschen offener gegenüber Neuem bist und vielleicht erlernt es dann für dich privat oder auch im Unternehmen einsetzen kannst.
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  Speaker 0: So, das war der erste Baustein, den wir auch treiben durch diese Schulungen.
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  Speaker 0: Wir haben auch frequentiert Q&A Sessions, ich glaube einmal die Woche.
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  Speaker 0: wo wir dann eben eigene Use-Cases zum Beispiel vorstellen, die vielleicht von erfahreneren Menschen schon vielleicht entwickelt wurden, wo wir aber auch Probleme von den einzelnen Community-Leuten ansprechen, wenn die vielleicht mal nicht weiterkommen oder was, aber auch letztendlich eine aktive Community haben.
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  Speaker 0: Wir in unserem Geschäftsbereich haben die größte Alteryx-Community mit einem Regenaustausch.
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  Speaker 0: Das heißt, man kann da echt offene Frage stellen und die wird hoffentlich relativ schnell geholfen, ob es jetzt durch uns ist oder durch wirklich die Community, durch die anderen Data Citizen.
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  Speaker 0: Und das ist dann auch schon eine coole Sache.
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  Speaker 1: Wie läuft das über?
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  Speaker 1: E-Mail oder Teams?
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  Speaker 1: Ja,
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  Speaker 0: wir haben eine Channel, wo dann theoretisch Fragen gepostet werden können, wo wir dann möglichst zeitnah dann reagieren können, entweder wir, wie gesagt, oder die Community selbst.
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  Speaker 1: Ja, ist auch cool, weil da ist wieder so Reddit, da hilft jeder dem anderen und dann kriegt man nochmal eine Bestätigung dafür, dass man dem anderen geholfen hat.
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  Speaker 1: Das ist schon, das entwickelt sich dann auch zu Kultur, die muss man ja mal ein bisschen, sagen wir, anfeuern oder an, ja, das Feuer entfachen.
• 20:12
  Speaker 0: Genau, und da kommen wir auch zum Punkt zwei, das Ecosystem.
• 20:15
  Speaker 0: Also beim Ecosystem geht es zum einen um die Datendemokratisierung, das heißt, für unsere Data-Citizen, die entweder jetzt neu dazugekommen sind oder die schon bestehen, den Zugang zu den Daten zu erleichtern, letztendlich.
• 20:28
  Speaker 0: Das sehe ich für Ihren Use-Case, damit den Daten arbeiten können.
• 20:31
  Speaker 0: Punkt eins.
• 20:31
  Speaker 0: Punkt zwei ist, innerhalb des Ecosystems eben diesen Austausch zu haben.
• 20:36
  Speaker 0: Problem Sharing oder Use Case Sharing.
• 20:38
  Speaker 0: Wir haben zum Beispiel ein APR Register, wo wir dann alle Use Cases aufgelistet haben, zu welcher Domain gehören sie, das Finances, Sales, Procurement hier und da, wo du dann, bevor du anfängst, deinen eigenen Use Case mal vielleicht schon anfangen zu entwickeln, ins Register erst mal schaust und sagst, hey, gibt es das Flasche?
• 20:55
  Speaker 0: Genau, Kollege X oder Y hat dann schon daran gearbeitet und bevor du dann doppelt und dreifache Sourcen darauf verwendest.
• 21:02
  Speaker 0: Deswegen, dieser Ecosystem-Genang ist für uns auch relativ wichtig, zum einen.
• 21:05
  Speaker 0: Datendemokratisierung, aber auch Use Case Sharing, Wissen Sharing und Multiplikation von Wissen letztendlich.
• 21:13
  Speaker 0: Punkt drei ist auch ein wichtiger Punkt, das Center of Excellence.
• 21:17
  Speaker 0: Und da haben wir so die Einheiten, die Teams, die dann wirklich sehr großes Datenverständnis, Prozessverständnis und Technologieverständnis vereinen in einem Menschenfläche, in einem Einheit.
• 21:30
  Speaker 0: Und diese Menschen sind dann in der Lage, große Tickets, Big Tickets, wie wir es nennen, Use Cases über das gesamte Netzwerk zu skalieren.
• 21:39
  Speaker 0: Und das ist dann schon, wo du dann wirklich Business Impact generieren kannst.
• 21:42
  Speaker 0: Also wir zum Beispiel zum Einkauf betreuen das Procurement Cockpit.
• 21:45
  Speaker 0: Das ist eins dieser Big Tickets.
• 21:47
  Speaker 0: Ja,
• 21:48
  Speaker 1: und ist im Center of Excellence.
• 21:49
  Speaker 1: Das heißt, du bist da angeordnet und bist für diese großen Themen zuständig.
• 21:54
  Speaker 1: Machst du dann nur einen Big Ticket oder gibt es da mehrere?
• 21:59
  Speaker 0: Ja, es kommt ein bisschen darauf an.
• 22:00
  Speaker 0: Also wir aus der DMA, Data Models, Analytics-Abteilungen sind natürlich... Teil des Cent-of-Exents, weil wir einfach schon mittlerweile Erfahrung angäuft haben, wie wir dann gewisse Art und Weise dynamisch die Use-Case skalieren können, das gesamte Netzwerk.
• 22:14
  Speaker 0: Aber wir verzwingen uns nicht nur auf uns.
• 22:19
  Speaker 0: Es gibt auch Leute, die dann durch unsere Schulungen durchlaufen sind, die dann ihre eigene Expertise gesammelt haben, quasi das neue Wissen mit dem Prozess bestehenden Prozesswissen verbunden haben und dann ihr eigenes Cent-of-Exents innerhalb des Fabrik.
• 22:34
  Speaker 0: Fabriken oder Werklaster implementieren können.
• 22:37
  Speaker 0: Und das werden wir auch nicht verhindern, das ist dann auch cool.
• 22:40
  Speaker 0: Also jede Multiplikation von Use Case oder Wissen, das nehmen wir gerne an.
• 22:43
  Speaker 0: Hauptsache, es ist nicht alles doppelt und dreifach.
• 22:45
  Speaker 1: So wie train the trainer.
• 22:47
  Speaker 1: Das heißt, ihr habt wieder Trainer geschult, die dann einen Set of Excellence Kunden können, die dann das Thema wieder weiter multiplizieren.
• 22:54
  Speaker 1: Genau.
• 22:55
  Speaker 0: Richtig, ja.
• 22:55
  Speaker 0: Und das Ziel ist natürlich, dass wir dann innerhalb der Werke, indem wir der jeweiligen Standort, die wir gerne haben, einen eigenen ja Pionier in den eigenen Cent of Excellence Ansprechpartner haben die dann das grundlegende Verständnis mitbringen und dann gegen denfalls auch ihren eigenen Piers innerhalb des Werks.
• 23:14
  Speaker 1: Ich kenne es so ein bisschen unter dem Begriff Champion oder Multiplikator.
• 23:19
  Speaker 0: Das beschreib ich ganz gut.
• 23:21
  Speaker 1: Max, du hast uns mit dem Thema Schulungen schon ein paar mal gesagt, dass ihr da was macht.
• 23:26
  Speaker 1: Was macht ihr denn da im Detail?
• 23:27
  Speaker 1: Also wie bringt ihr diese Daten getriebene arbeiten, ohne zu technisch zu werden, den Mitarbeitern dabei.
• 23:35
  Speaker 1: Weil ich glaube, das ist ja so diese Königsklasse.
• 23:37
  Speaker 1: Man will dieses Thema jemandem beibringen und die meisten haben so ein bisschen Sorge, vielleicht verstehen sie es nicht oder es ist schwer zu ergreifen.
• 23:45
  Speaker 1: Ich glaube, AI ist ein gutes Beispiel dafür, was verbirgt sich dahinter, mysteriös.
• 23:50
  Speaker 1: Wie macht ihr das?
• 23:51
  Speaker 1: Was glaubst du, was da so ein bisschen der Vorteil sein kann?
• 23:54
  Speaker 1: Ja,
• 23:54
  Speaker 0: ich glaube so, also der Schlüssel ist den Leuten den Einstieg in die ETL oder BI Anwendung oder wie auch immer, das gesamte Datenkonstrukt, Datenthema so leicht wie möglich zu machen.
• 24:06
  Speaker 0: Wir werden damals in dem Weg gewählt mit Altrix, da es eben eine Low Code Anwendung ist, die super nutzerfreundlich ist.
• 24:13
  Speaker 0: Ich hatte es vorhin schon erwähnt, du hast ein Canvas, du siehst ja deine Tools per Dragon Drop rein und versuchst da deine Workflow zu replizieren.
• 24:20
  Speaker 0: Also gerade für die Newcomer Data Citizen ist es extrem einfach, extrem wichtig, den Einstieg so einfach wie möglich zu machen.
• 24:29
  Speaker 0: Und was wir dann auch mittlerweile so ein bisschen ins Auge gefasst haben, ist so zielgerichtete Trainings.
• 24:35
  Speaker 0: Also wir aus dem Einkauf haben jetzt die Idee, dass wir sagen, hey, wir wollen jetzt gezielt unsere Einkäufer so schulen mit zielgerichteten Inhalten, was die Schulung anbetrifft.
• 24:44
  Speaker 0: Also klar, Basiswissen, ETL, BI, hast du immer.
• 24:48
  Speaker 0: Dann aber den News Case wirklich so darauf ausrichten, dass Leute, die dann aus dem Einkauf kommen, ihr bestehendes Wissen auch direkt in dieser Schulung anwenden können.
• 24:56
  Speaker 0: Das bringt nichts, wenn du z.B.
• 24:58
  Speaker 0: in der Schulung ein Finance-Use-Case hast, aber in der Schulung sitzen lauter Einkäufer.
• 25:03
  Speaker 0: Dann nicht mehr so gut wie Läden, wie man so sagt.
• 25:06
  Speaker 0: Das heißt, zielgerichtete Trainingsinhalte, gezielt Schulen, dass die Leute dann so
• 25:11
  Speaker 1: sind.
• 25:11
  Speaker 1: Mit so modularen Bausteinen.
• 25:14
  Speaker 1: Und das kriegt ihr als gutes Feedback habt ihr erstmal mit allgemeinen Bausteinen gestartet, dann festgestellt.
• 25:20
  Speaker 1: Dass das nicht funktioniert und ihr habt dann auf individueller, also nehmt uns gerne nur ein bisschen auf die Reise mit, wenn du es kannst.
• 25:25
  Speaker 1: Ja,
• 25:26
  Speaker 0: also ich meine, das ist immer so ein bisschen auch historisch gewachsen.
• 25:28
  Speaker 0: Wir waren damals auch eine deutlich kleinere Truppe.
• 25:31
  Speaker 0: Aber jetzt mit dem neuen Drive, den wir auch in Siemens Energy verspielen, was die digitale Transformation angeht, haben wir einfach mehr Kapazitäten dahingehend.
• 25:40
  Speaker 0: Und damals war es einfach gar nicht möglich für jede Domain zielgerichtetes Schulungsinhalte herzustellen, weil das ist ja alles durch uns erstellt und durch uns konzipiert.
• 25:47
  Speaker 0: alle Inhalte.
• 25:49
  Speaker 0: Demnach ist es jetzt einfach in den letzten, sagen wir mal, Wochen, Monaten entstanden, wo wir dann auch ein bisschen mehr Ressourcen haben und sagen, hey, wir können jetzt auch zielgerichte vielleicht die Einkäufer schulen, zielgerichte die Finanz, Finanzachschule, Sales-Leute und so weiter.
• 26:02
  Speaker 0: Demnach ist es so ein bisschen historisch gewachsen, auch dem geschuldet, dass wir einfach so ein bisschen mehr Drive mittlerweile in diese ganze, in den ganzen Approach haben.
• 26:12
  Speaker 1: Der Einkaufskastion fand ich spannend und wenn du das als Big-Ticket bezeichnest, also als Großeskalierung, Wie viele Big-Tickets habt ihr ungefähr?
• 26:20
  Speaker 0: Wir haben schon pro Domain so einen Lighthouse.
• 26:25
  Speaker 1: Also Domain wäre Einkauf.
• 26:26
  Speaker 0: Richtig, das hätte ich vielleicht noch erklärt.
• 26:28
  Speaker 0: Domain ist quasi bei uns die einzelnen Ressorts, wenn man so möchte.
• 26:32
  Speaker 0: Also Einkauf, Abteilungen,
• 26:33
  Speaker 1: Ressorts.
• 26:35
  Speaker 0: Wir als DMA sind auf die verschiedenen Ressorts quasi aufgeteilt.
• 26:39
  Speaker 0: Wir haben dann unsere Domain-Verantwortlichkeit letztendlich.
• 26:45
  Speaker 0: Fachbereich domain Fachbereich exakt im Einkauf und bearbeitet auch hauptsächlich Einkaufsthemen.
• 26:51
  Speaker 0: Das heißt großartig mit Finance habe ich nichts nichts am Hut.
• 26:54
  Speaker 0: Da haben wir wieder auch um andere Kollegen, die sehr stark eingearbeitet haben und dann diese Newscases betroffen.
• 26:59
  Speaker 1: Aber auch in Themen seiner Abteilung.
• 27:02
  Speaker 0: Genau.
• 27:03
  Speaker 0: Also gerade
• 27:04
  Speaker 1: zu verstehen, wie gibt es einen speziellen Trick oder eine Erfahrung, die du mit gibst, weil du es über das Thema Enablement gesprochen hast.
• 27:15
  Speaker 1: was du anderen Leuten empfehlen würdest, was so deine Erfahrung ist, was ihr macht?
• 27:21
  Speaker 0: Ich meine, das Thema Enablement, dafür sind wir alle verantwortlich.
• 27:25
  Speaker 0: Aus der Prozessdigitalisierung.
• 27:26
  Speaker 0: Es ist nicht so, dass du quasi das Thema Schulungen an eine Person abdrückst und die macht das dann.
• 27:31
  Speaker 0: Wir haben natürlich einen Person, der das Feder für einen mitgestaltet, aber ab einer gewissen Teilnehmeranzahl braucht sie einfach Unterstützung in den Moment.
• 27:38
  Speaker 0: Und da springen wir auch gerne mal als Team auch mit ein, begleiten diese Schulungen mit.
• 27:45
  Speaker 0: versuchen da eben auch die Q&A Sessions weiter oder abwechseln zu moderieren, unsere eigenen Use Cases dann auch vorzustellen und da einfach als Team gemeinsam aufzutreten, sodass man den Einstieg für unsere gerade Newcomers vielleicht hier möglich zu machen, aber auch unsere Community immer weiter erwachsen lässt.
• 28:05
  Speaker 1: Manch's jetzt höre ich schon viele Hörer und Hörer so laut denken, die dann sagen, versteh ich, aber man muss sich ja erst mal ums Thema Datenqualität kümmern.
• 28:13
  Speaker 1: Dass das nicht funktioniert und dass man dann selber feststellt, man kann die Sachen nicht skalieren.
• 28:18
  Speaker 1: Also ohne Datenbanksweise keine Digitalisierung in vielen Bereichen.
• 28:21
  Speaker 1: oder du brauchst Digitalisierung, um Daten vorzuhalten.
• 28:24
  Speaker 1: Aber es gibt genug Felder in genug Datenbanken, die leer oder falsch befüllt sind und deswegen nicht funktionieren.
• 28:30
  Speaker 1: Jetzt sind wir wieder beim Mindset.
• 28:31
  Speaker 1: Man kann natürlich automatisieren mit einem guten Mindset, aber man braucht das Mindset, dass die Datenqualität stimmt.
• 28:39
  Speaker 1: Was glaubst du, was denn aus deiner Sicht die größte Herausforderung in dem Bereich ist?
• 28:44
  Speaker 0: Ich meine, wir sind uns einig, dass Datenqualität das Fundament für alle Digitalisierungsinitiativen sind.
• 28:52
  Speaker 0: Ja,
• 28:52
  Speaker 1: eine gewisse Qualität brauchen wir.
• 28:53
  Speaker 1: Du
• 28:54
  Speaker 0: brauchst Daten, du brauchst Qualität, sonst... Also keine Chance.
• 28:58
  Speaker 0: Und ich finde es immer ganz witzig, wenn die Leute von AI hier, AI dort sprechen, aber auch AI braucht da und im Zweifel auch saubere Daten, damit hinten auch was brauchbares rauskommt.
• 29:08
  Speaker 0: Und aus meiner Sicht gibt es zwei Faktoren, die eben auf diese Datenqualität einzahlen.
• 29:13
  Speaker 0: Und das, was ich jetzt sagen werde, das klingt absolut trivial, aber es ist superrelevant.
• 29:18
  Speaker 0: Der erste Faktor ist das Prozesswissen.
• 29:22
  Speaker 0: Du musst wissen, Wie dein Prozess aussieht, der sich vielleicht am Best Practice schon lang hängelt, wo du dann quasi im zweiten besten Case schon einen standardisierten, harmonisierten Prozess hast.
• 29:32
  Speaker 0: Aber der erste Schritt ist, du brauchst das Verständnis, wie dein Prozess aussieht.
• 29:37
  Speaker 0: Macht Sinn.
• 29:38
  Speaker 0: Jetzt halte ich fest, der zweite Faktor ist Prozessdisziplin.
• 29:42
  Speaker 0: Obwohl du weißt vielleicht, wie der Prozess aussieht, musst du ihn auch befolgen.
• 29:46
  Speaker 0: Und da haben wir schon oft Probleme.
• 29:49
  Speaker 0: Entweder an Faktor eins oder Faktor zwei, wir dann tatsächlich dann eben das mismatch haben und das zahlt auf früh oder spät eben auf die Datenqualität ein.
• 29:59
  Speaker 0: Aber wenn du Faktor eins, Prozesswissen oder Faktor zwei, Prozessdisziplin nicht mitbringst, wirst du auf lange Frist keine gute Datenqualität haben.
• 30:08
  Speaker 1: Ja.
• 30:09
  Speaker 1: Ist das auch deiner Meinung der Grund, warum viele Unternehmen daran scheitern?
• 30:14
  Speaker 0: Ich glaube, der Hauptgrund, warum viele Unternehmer oder Unternehmen daran scheitern, ist, dass sie ein festgefahrenes oder nicht flexibel genügendes Mindset oder Unternehmenskultur haben.
• 30:27
  Speaker 0: Das heißt, sie haben immer noch diese alte Denke, hey, wir wollen unser Prozess nicht verändern, weil wir es schon immer so gemacht haben.
• 30:33
  Speaker 0: Das ist der giftigste Satz, den du sagen kannst in der heutigen, schnell liebigen Unternehmensumwelt.
• 30:39
  Speaker 0: Also, wenn du dich nicht veränderst, dann wirst du quasi nicht das Morgen überleben.
• 30:44
  Speaker 0: Ich weiß gar nicht, wie geht der Satz?
• 30:47
  Speaker 0: Gehst du nicht mit der Zeit, dann gehst du mit der Zeit.
• 30:50
  Speaker 0: Ich glaube, das ist wirklich so.
• 30:52
  Speaker 0: Demnach ist es wichtig, dass du gewisse Zielgruben abholst und so das Mindset durch vielleicht neu erlerntes Material, was wir den Leuten mitgeben haben in unserer Schulungen, dass du den zum Anregen anleitest, wie sie ihren Prozess hinterfragen können.
• 31:10
  Speaker 0: Also weg von dem Verwalten von bestehendem Hinzu.
• 31:14
  Speaker 0: Interfragen, destruktiv denken, Neues, offen für Neues sein.
• 31:18
  Speaker 0: Das ist der Schlüssel.
• 31:21
  Speaker 1: Glaubst du, das funktioniert in einer Vorbildfunktion oder funktioniert es irgendwie über trial-and-error?
• 31:28
  Speaker 1: Du siehst dann selber, wie schlecht die Datenqualität ist, die du selber verursacht hast?
• 31:31
  Speaker 1: Oder was ist da der Schlüssel?
• 31:36
  Speaker 0: Der größte Hebel ist tatsächlich das Management.
• 31:40
  Speaker 0: Wenn das Management ... oder das Management sollte als Vorbildfunktion voranschreiten innerhalb dieser digitalen Transformation und quasi das Rollmodel spielen und letztendlich so ein bisschen auch an gewissen Effort von seinem Teamabfaller.
• 31:56
  Speaker 0: Also letztendlich ist das Management dafür verantwortlich den Mitarbeitern gewisse Freiheitsgarde zugestehen, den Raum für Exploration zu ermöglichen, dass sie dann so ein bisschen laufen lernen können innerhalb ihrer neu gewonnenen ETL oder BI-Kennisse.
• 32:10
  Speaker 0: Aber ich kann auch verstehen, dass das im Zielkonflikt ist mit den eigentlichen Zielen, die das Management erfüllen muss.
• 32:15
  Speaker 0: Aber letztendlich ist es ein Zweiklang aus quasi Freiheitsgrad und ein bisschen Raum für Digital Transformation zu ermöglichen.
• 32:22
  Speaker 0: Das machen wir uns auch nichts vor, die Zukunft für alle Unternehmen, aber auch so ein bisschen dann seine eigenen Ziele nicht zu verlieren.
• 32:31
  Speaker 0: Das muss man von den Menschen aber auch ein Stück weit abverlangen.
• 32:36
  Speaker 1: Dieses Motto, das haben wir schon immer so gemacht, könntest du ja, Max, echt gut mit deinem Beispiel aus deinen ersten Wochen bei Siemens Energy dann in der Abteilung antworten?
• 32:47
  Speaker 1: Oder gibt es so ein Success Case, so ein Erfolgsgeschichte, die du da gegenhältst?
• 32:54
  Speaker 0: Ja, also es gibt einiges successes, aber ich würde gerne eine mal vielleicht herausgreifen.
• 33:00
  Speaker 0: Also wir haben teilweise auch Fälle, wo die Leute aus unseren APA-Schulungen rausgehen und sagen, Ähm, oder, oder quasi im Nachhinein von ihren eigentlichen Aufgabenfeld befreit wurden, weil das Management erkannt hat, hey, dieser Mensch
• 33:11
  Speaker 1: hat... Ist jetzt automatisiert.
• 33:13
  Speaker 0: Genau, ja, nein, so nicht, aber dieser Mensch hat jetzt ein Squishet erlangt, einen Wissen mitgebracht aus diesen Schulungen und der ist uns jetzt so wertvoll geworden, der kann jetzt nicht wieder an die manuelle Stelle zurück, den setzen wir mal lieber in ein Digitalisierungsprojekt, wo er dann seinen Wissen multiplizieren kann.
• 33:29
  Speaker 0: Ja,
• 33:30
  Speaker 1: also noch bessere Wertschätzung.
• 33:31
  Speaker 1: Exakt,
• 33:32
  Speaker 0: ja, es geht um Wertschätzung an dieser Stelle.
• 33:33
  Speaker 0: Ja.
• 33:33
  Speaker 0: Und auch an der quasi... einem Anerkennen von neuen Skills letztendlich.
• 33:37
  Speaker 1: Ja, siehst du, ich habe zuvor daran gedacht, dass er sich wegrationalisiert hat.
• 33:42
  Speaker 1: Aber das musst du gar nicht denken, sondern du drehst den Spieß eigentlich um und sagst, diese Person kann jetzt mit den Change leiten.
• 33:48
  Speaker 0: Ja, ich mein, um wegrationalisierung geht es hier auch gar nicht.
• 33:51
  Speaker 1: Nein, nein, das war, aber das ist ja im Kopf aus der Management-Sicht recht schnell.
• 33:55
  Speaker 1: Ja, gut.
• 33:56
  Speaker 1: Selbst was drauf wird automatisiert, dann kann ich die Person woanders hinsetzen.
• 33:59
  Speaker 1: Also nicht weg in Sinne von, die Person muss gehen, sondern ja... Die Rolle wird nicht mehr benötigt, sie kann jetzt eine andere Rolle haben.
• 34:06
  Speaker 0: Ich meine, früher oder später werden manuelle Prozesse höchstwahrscheinlich sowieso verschwinden.
• 34:12
  Speaker 0: Und da geht es offenbar um die Leute an den strategisch besten Positionen wieder zu platzieren, dass sie einen Wert fürs Unternehmen schaffen können.
• 34:22
  Speaker 1: Ich fand die Folge sehr rund.
• 34:24
  Speaker 1: bis jetzt, Max, wenn du an dich selber vor Jahren denken würdest und jetzt wieder überlegen würdest.
• 34:32
  Speaker 1: Würdest du was anders machen?
• 34:33
  Speaker 1: Würdest du da was anders machen?
• 34:35
  Speaker 1: Also wenn du deinem früheren ich dir den Tipp geben würdest.
• 34:40
  Speaker 0: Ob ich was anderes machen würde oder anders machen wollen würde.
• 34:44
  Speaker 0: Du ehrlicherweise gar nicht groß.
• 34:46
  Speaker 0: Also ich glaube jeder Punkt meines Lebenslaufs sei es die einzelnen Praktika, Studien, die Studienausfall oder jetzt meine, meine Rolle bei Siemens Energy als Datenprozess anders.
• 34:57
  Speaker 0: Ich finde mich superwohl.
• 34:59
  Speaker 0: Also ich mag das super gern auch das was ich tue.
• 35:02
  Speaker 0: Ich würde gar nichts groß ändern wollen.
• 35:04
  Speaker 0: Ich glaube, jeder einzelne Schritt hat mich zu dem gemacht, der ich heute bin.
• 35:09
  Speaker 0: Und gerade der Drive, den wir heute bei uns in Siemens Energy spüren, was die Digital Transformation angeht, das macht aktuell super viel Spaß.
• 35:16
  Speaker 0: Unsere Community wächst von Woche zu Woche.
• 35:19
  Speaker 0: Wir haben immer mehr Use-Cases, die dann irgendwie angegangen werden.
• 35:22
  Speaker 0: Immer mehr Anfragen an Schulungen letztendlich.
• 35:25
  Speaker 0: Und ehrlicherweise, ich bin genau richtig, wo ich gerade bin.
• 35:28
  Speaker 0: Und dementsprechend nichts groß verändern.
• 35:30
  Speaker 0: Wenn
• 35:32
  Speaker 1: wir schon so positiv sind, was wünschst du Siemens Energy denn in drei oder fünf Jahren?
• 35:40
  Speaker 0: Ja, die Zukunft von Siemens Energy.
• 35:42
  Speaker 0: Also ich hoffe natürlich, dass unsere APA Bausteine dann ihre Wirkung entfalten, im Sinne von, dass wir die Digital Transformation weiter gemeinsam gehen.
• 35:53
  Speaker 0: Aber was ich mir konkret wünsche, ist, dass wir so ein bisschen unsere Daten silos aufbrechen, unsere eigenen, ja.
• 36:01
  Speaker 0: Prozesssihlos gegebenenfalls auch, weil wir sehen das heute auch immer noch, dass Leute dann gegebenenfalls in diese Schulungen gehen, dann in ihren Sihlos wieder abtauchen, ein bisschen Wissen abgeholt und dann wieder zurück.
• 36:15
  Speaker 0: Aber ich würde mir wünschen, dass wir so ein bisschen mehr so ein Community Gedanken haben, dass wir dann Wissen tauschen, Wissen sharing und ein bisschen gemeinsam in eine Richtung gehen, dass wir dann diese Digitaltransformation gemeinsam, ja.
• 36:30
  Speaker 0: zum Erfolg bringt.
• 36:34
  Speaker 1: Meine zwei Fragen, die ich ja jedem Gast stelle.
• 36:37
  Speaker 1: Was machst du noch privat mit Daten?
• 36:41
  Speaker 1: Und welchem Filmtitel würdest du jetzt unserer Folge oder welchen Serientitel würdest du geben?
• 36:48
  Speaker 0: Ja, privat mit Daten.
• 36:51
  Speaker 0: Ich trage relativ gute meine Ein- und Ausgaben, also meine Finanzen.
• 36:58
  Speaker 0: Ich weiß zu jedem Zeitpunkt letztendlich, was ich für Lebensmittel ausgebe, wie viele ich für Restaurant oder Barbesuche ausgebe.
• 37:04
  Speaker 0: Und es ist dann ganz interessant, saisonal Trends zu sehen.
• 37:07
  Speaker 0: Ja, im Sommer vielleicht ein bisschen mehr.
• 37:08
  Speaker 0: Bars oder Restaurants, vielleicht im Kontext auch von Urlaub und so.
• 37:12
  Speaker 0: Also da bin ich schon hinterher.
• 37:15
  Speaker 0: Vielleicht auch ein Stückweise für Sport.
• 37:17
  Speaker 0: Ich bin jetzt nicht mehr der Extremsportler, der ich mal war, vielleicht.
• 37:19
  Speaker 0: Aber ab und zu, wenn ich dann doch mal laufen gehe, dann gucke ich mal, wie waren doch die runden Zeiten.
• 37:25
  Speaker 0: Aber abseits dessen, dann war es das Schreiben.
• 37:28
  Speaker 1: Ja, und Film und Serient.
• 37:31
  Speaker 0: Film und Serient-Titel.
• 37:33
  Speaker 0: Kennst du den Film ohne Limit?
• 37:35
  Speaker 0: Von Bradley Cooper oder mit Bradley Cooper?
• 37:39
  Speaker 1: Also
• 37:39
  Speaker 0: quasi, da ging es darum, dass er quasi eine Substanz durch einen Zufall bekommt und dann dass er quasi...
• 37:45
  Speaker 1: Oh, ich glaube doch.
• 37:46
  Speaker 1: ...
• 37:46
  Speaker 0: ein bisschen mehr seiner Gehirnkapazität... Ja, ja, ja, ja,
• 37:48
  Speaker 1: ja, ja, doch
• 37:48
  Speaker 0: kenne ich.
• 37:49
  Speaker 0: ... lösen kann und dann super schlau wird, weißt du?
• 37:50
  Speaker 0: Ja, ja, ja.
• 37:51
  Speaker 0: Ich will jetzt gar nicht aufrufen zu dem Substanz-Sensee, wer?
• 37:55
  Speaker 0: Nee, darum soll es gar nicht gehen, aber... Ich meine, Daten oder Use Cases kennen eigentlich keine Limits.
• 38:00
  Speaker 0: Und wenn wir unsere Silos oder die Silo-Denken aufbrechen können, dann können wir noch deutlich mehr erreichen, was Skalierung angeht von Use Cases, was Skalierung von Daten angeht.
• 38:09
  Speaker 0: Und dementsprechend würde ich den Titel oder der Folge den Titel geben, einfach ohne Limit.
• 38:15
  Speaker 1: Vielen, vielen Dank für die Folge.
• 38:17
  Speaker 0: Danke für die Anhaltung.