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Stammdatenarmut ist eine Krankheit – mit Simon P., Sharedien · MY DATA IS BETTER THAN YOURS

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  Speaker 1: In der heutigen Folge sprechen wir mit dem lieben Simon, er ist Co-CEO bei Sharedian.
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  Speaker 1: Wir sprechen über das Thema Damm und wo geht eigentlich die Reise hin?
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  Speaker 1: Wo und wie?
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  Speaker 1: in welcher Form wird eigentlich gerade ein Damm eingesetzt?
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  Speaker 1: Und wo stehen wir in drei bis vier Jahren?
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  Speaker 1: Zeit gespart?
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  Speaker 1: Neue Folgen jeden Freitag!
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  Speaker 1: In dieser digitalen Welt gibt es einen speziellen Faktor, der über Erfolg und Misserfolg entscheidet – 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 Data Bereichen und zeigt Schritt für Schritt wie genau das funktioniert.
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  Speaker 1: Mir gegenüber sitzt der liebe Simon Putzer Der ist Co-CEO Und sozusagen auch verantwortlich.
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  Speaker 1: dann am Ende fürs Thema go to market.
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  Speaker 1: bei Schäddien Schäddingen ist ein Dammesystem ultra viel bei großen Unternehmen eingesetzt und da bin ich hellhörig geworden, nämlich sowas wie Otto aber auch Thesa und weitere große Firmen.
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  Speaker 1: Und was die Besonderheit ist und deswegen will ich auch vor allem im Simon darüber sprechen, dass Simon schon Experte zum Thema Go To Market also schon die ganzen großen Maatec-Revolution in den letzten Jahren mitgemacht hat.
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  Speaker 1: Nämlich seit über vormundzwanzig Jahren ist er auch in diesem Umfeld tätig und von daher kann er nicht nur diesen allgemeinen Blickwinkel von wo kommt eigentlich der Reifegrad, sondern auch wo geht ja eigentlich hin?
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  Speaker 1: Weil man schon die schöne Reifengradkurve da ist wahrscheinlich mit ihm besprechen kann.
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  Speaker 1: Hi Simon!
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  Speaker 0: Ja, schönen Dank.
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  Speaker 0: Da ist mal für die Einladung.
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  Speaker 0: Freu mich, dass wir dabei sind und danke für die Intro!
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  Speaker 0: Insofern freut sich immer.
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  Speaker 0: Aber es sind schon twenty-fünf Jahre verrückt.
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  Speaker 1: Ich habe darüber nachgedacht.
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  Speaker 1: heute hat sich auch jemand vorgestellt und gesagt er ist irgendwie... und schon über zwanzig Jahre im Data-Umfeld, weil ich gedacht gehabt habe okay trifft es auf mich zu.
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  Speaker 1: Und was bedeutet eigentlich schon so ein Fünftel oder ein Viertel von einem Jahrhundert im Unternehmen tätig zu sein?
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  Speaker 1: Oder in dem Marktfeld tätig sein?
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  Speaker 1: Die
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  Speaker 0: Branche wird erwachsen.
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  Speaker 0: Ich finde du hast das schön gesagt Es sind mehrere Technologierevolutionen von nicht sagen wir onbremm zu cloud.
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  Speaker 0: Jetzt passiert ja auch ein bisschen für uns beide mit einer hohen Geschwindigkeit die Spaß macht.
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  Speaker 0: also mir zumindest war selten so motiviert, weil ich finde es geht so schnell mit den Veränderungen und das macht ja auch wieder Spaß da dran teilhaben zu dürfen.
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  Speaker 1: Wir nehmen auf uns sind's eigentlich so zwei Wochen nach der OMR gerade und ich durfte dich ja persönlich kennenlernen auf einem Dinner.
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  Speaker 1: Ja schön
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  Speaker 0: dass du da warst!
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  Speaker 1: Vielen vielen Dank für die Einladung und was die Besonderheit ein bisschen war Erstens war es Essen sehr gut.
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  Speaker 0: Ich liebe
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  Speaker 1: Sushi, aber auf der anderen Seite saßen viele spannende Firmen mit und ich habe so ein bisschen aus dem Ohrenwinkel Augenwinke die die Firma Otto gehört
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  Speaker 0: ja absolut einer unserer größten Kunden.
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  Speaker 0: eine tolle Sachen
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  Speaker 1: und da werde ich jetzt gleich reinpixen.
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  Speaker 1: der spannende Case bitte Weil wenn man sich Otto so ein bisschen vorstellt, ist Otto riesengroß.
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  Speaker 1: Absolut!
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  Speaker 0: Und baut fast alles selber oder?
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  Speaker 0: Ja
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  Speaker 1: und baut in vielen Sachen selber genauer.
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  Speaker 1: Ich habe ja auch einige Podcast-Folgen mit Otto aufgenommen und hatte das Gefühl gehabt, ich glaube zu dem Stand waren irgendwie fast sechshundert Leute.
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  Speaker 1: Wenn ich es noch richtig im Kopf hab, so einem Data-Umfeld tätig... ...und jetzt haben die euch eingekauft.
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  Speaker 1: Ich hatte verstanden gehabt dass ihr da eine Unmengen von Daten durchjagt, ihr auch einen AI-Modell da einsetzt.
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  Speaker 1: und die spannende Frage, die ich dann ja recht schnell spreche.
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  Speaker 1: Und wir müssen einmal deine eure Technik natürlich verstehen aber auf der anderen Seite kommt dann so schnell dieser Kostenpunkt und dann war ich fasziniert.
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  Speaker 1: Ich kann es nicht mehr genau wiederbegeben, aber vielleicht hast du's noch im Kopf?
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  Speaker 1: Was ist denn am Ende kostet?
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  Speaker 1: Weil das war ja so wo stehen wir gerade?
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  Speaker 1: was machen wir in dem Umfeld und wo geht eigentlich die Reise hin absolut Und nehm uns da mal mit.
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  Speaker 0: Also ist ein sehr innovativer Kunde, ich glaube das was du konkret ansprichst und dass auch etwas was unspaß macht der ist das Otto aus unserer Plattform heraus mehrere LLMs anspricht, immer multimodal und damit Bilder-Squad.
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  Speaker 0: Und warum machen Sie das?
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  Speaker 0: Weil wir über Dreiundzwanzig Millionen Assets auf der Plattform haben – das ist nicht wenig für jemanden, der sich ein bisschen mit Comput auskennt – und spannend ist.
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  Speaker 0: zu diesen Dreiundenzwanzigen Millionen Asset haben wir nicht nur Metadaten sondern wir haben auch Relationen.
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  Speaker 0: Wir haben circa siebenundsechzig Millionen Relation und sechzehn Milliarden Attribute.
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  Speaker 0: Und dadurch, dass wir sozusagen ja nicht nur die Assets sondern auch die Produkte, die Preise und die Artikelnummer vorhalten.
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  Speaker 0: Es ist für Otto einfach auf Basis dieser strukturierten Daten und unserer ich glaube guten Möglichkeit Daten zu integrieren.
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  Speaker 0: Wir haben den Event Stream Low Code Plattform dabei mit der man sozusagen sehr schön API-Calls absetzen kann.
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  Speaker 0: So jetzt ist es glaube ich so das Wenn ich das richtig erinnere und nochmal die genauen Daten hat wahrscheinlich nur Autoparat, dann müsst ihr die noch mal einladen.
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  Speaker 0: Die hätten auch immer Lust da damit euch drüber zu reden.
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  Speaker 0: aber ich glaube sie sind dabei ein Bild für unter einem Cent zu scorn vielleicht sogar noch viel viel weniger.
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  Speaker 0: warum?
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  Speaker 0: Weil es ihnen sehr günstiges Modell einsetzt.
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  Speaker 0: Sie gehen halt nicht auf was sich in Klon sonnet sondern machen das genau.
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  Speaker 0: also das heißt dass ist spannend und ich glaube das ist auch so'n bisschen Wenn man sich darüber nachdenkt, Otto macht ja in der Regel sehr viel selber.
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  Speaker 0: Ein bisschen warum wir es geschafft haben dort auch zu bestehen.
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  Speaker 0: Nur dass du mal verstehst bei Otto läuft's ja nie so ab das ein AFP rein kommt und sagt dann machst Du mal sondern ist immer ein POC dabei.
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  Speaker 0: und ich glaube Wir waren Nummer zwanzig Nummer fünfundzwanz sie haben sich sehr viele Systeme angeguckt Und wir waren wohl eins der wenigen was sozusagen ihn auch die Freiheit gelassen hat, selber Sachen zu tun.
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  Speaker 0: Ich glaube ich hatte das verstanden in dem Podcast den Saskia, die hier von Otto gesagt hat... Das war super spannend, weil im Prinzip das was für Otto in der Wertschöpfungskette ist, ist in Anführungsstrichen natürlich für die proprietär.
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  Speaker 0: Das wollen sie ownen.
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  Speaker 0: aber das was wir tun ist natürlich auch Teil der Wertschöpfungskette.
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  Speaker 0: warum?
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  Speaker 0: Weil in Anführungssträchen das ja Voraussetzung ist damit Sie überhaupt die Daten rein bekommen und und und Und insofern glauben wir dass es immer eine Daseinsberechtigung für Vendoren gibt.
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  Speaker 0: Es spricht dafür dass wir sehr flexibel sind.
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  Speaker 0: ich glaube mit Otto kommst du ins Geschäft, wenn du flexibel genug bist dass sie selber auch bauen können auf der Plattform.
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  Speaker 0: Und ja dieser Use Case ist toll.
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  Speaker 0: ich war auch echt überrascht.
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  Speaker 0: by the way das macht auch nicht nur Otto wir haben eine Weidmüller die hast Du auch kennengelernt glaube ich an dem Dinner die man das gleiche viel kleiner b to be.
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  Speaker 0: aber für die ist es wichtig sozusagen multimodal ihre Assets zu scorn beziehungsweise zu beschreiben.
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  Speaker 0: sowas kann man schön tun.
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  Speaker 0: ja also das ist so mein blick.
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  Speaker 0: wie gesagt die zahlen sind bei Otto immer natürlich ein bisschen im thema aber ich glaube, dass lag irgendwie in der in der range.
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  Speaker 1: was sich cool fand und deswegen lass uns da noch mal tiefer einsteigen ist natürlich ich saß eigentlich in so einem bereich wo mehr kunden um mich rund waren und die kamen natürlich dann abends locker.
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  Speaker 1: haben
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  Speaker 0: wir nicht gescriptet?
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  Speaker 1: nochmal ein bisschen anders fragen und die die begeisterung war wirklich da Nicht nur die Begeisterung, sondern wenn man mal so ein bisschen gefragt hat.
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  Speaker 1: Sind das jetzt... Könnten ja sein gerade frisch eingekauft oder nutzendes?
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  Speaker 1: Aber es sind ja auch wirklich Firmen, die dieses über Jahre hinweg nutzen.
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  Speaker 1: Die sind schon durch Schmerzen durchgelaufen und es gibt's in jedem Tool aber es obliegen dann anscheinend doch die Vorteile.
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  Speaker 0: Ja also nett, dass du das sagst.
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  Speaker 0: Ein Grund warum ich mich auch entschieden habe Sherdian zu machen.
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  Speaker 0: als man an mich herangetreten ist war nicht nur die Leute waren das Produkt aber es war auch eine unglaublich hohe Kundenzufriedenheit.
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  Speaker 0: Wir haben eine Bayer Store, jetzt sind wir schon wieder in Hamburg.
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  Speaker 0: Ich komme aus Hamburg und das hört mal in meiner Mundart.
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  Speaker 0: Die sind zwölf Jahre bei uns.
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  Speaker 0: Das heißt, wir sind nicht das größte Technologieunternehmen der Welt.
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  Speaker 0: Wir entwickeln in der Schweiz einen Damm ist ... Ja, gewachsen aus dem Begriff Media Asset Management.
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  Speaker 0: Jetzt ist es Digital Asset management aber auch noch viel mehr und ich glaube Es macht Spaß und freut mich dass du das auch irgendwie raus hören konntest an dem Abend.
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  Speaker 0: Das sind Anführungsstrichen Wir sehr Kunden fokussiert sind Und immer mit den großen Kunden auch sowas wie eine Innovationspartnerschaft haben.
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  Speaker 0: Das heißt wir gehen eine hohe Geschwindigkeit mit.
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  Speaker 0: Das können wir uns als Kleiner erlauben.
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  Speaker 0: Du hast es auch einen Gang gesagt, ich war mal zehn Jahre bei Salesforce.
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  Speaker 0: Salesforce ist auch innovativ aber du kannst nicht so individuell auf Kunden eingehen.
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  Speaker 0: das fand ich spannend.
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  Speaker 0: und ja ich glaube wir haben eine hohe Kundenzufriedenheit und ja das kann man glaub ich demso attestieren.
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  Speaker 0: Jetzt haben
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  Speaker 1: wir so ein bisschen über Auto gesprochen.
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  Speaker 1: Ein anderer spannender Kunde, der ja auch da war, war TESA.
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  Speaker 1: und für die Frage, die man sich natürlich recht schnell stellt – du wirst jetzt merken, ich versuche mal so ein bißchen die Downschrauben anzuziehen – ist dieses Time-to-Market Implementierung.
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  Speaker 1: Unabhängig davon von den Toolkosten ist immer wie lange brauche ich eigentlich?
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  Speaker 1: Und Manpower muss sie reinstecken!
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  Speaker 1: Dann war es so ein bisschen die Aussage innerhalb von sechs Wochen
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  Speaker 0: Ja, gut.
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  Speaker 0: Das klingt nach Seltschagon oder?
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  Speaker 0: Genau!
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  Speaker 1: Die Daumenschrauben kommen.
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  Speaker 0: Und das Spannende ist, Thesa ist sicherlich ein Outlier da aber lasst mich mal starten damit wie kriegen wir so was hin?
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  Speaker 0: und ich würde mich auch noch mal interessieren.
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  Speaker 0: Du musst das nicht direkt machen, aber wir können später drüber sprechen was so deine Erwartungshaltung an eine moderne SAS-Plattform wäre.
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  Speaker 0: also ich glaube sie sollte Composable sein, sie soll der API First sein, die sollte sehr konfigurativ sein sodass sich in Anführungsstrichen sehr schnell MVPs erreichen kann.
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  Speaker 0: Das heißt dass ist etwas was in Anführungsstrichen glaube ich uns auszeichnet.
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  Speaker 0: Wir sind sehr schnell auch in großen POCs zu zeigen dass wir Daten rein bekommen und integrieren Und dann up and downstream sozusagen Daten pushen können.
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  Speaker 0: das begeistert Kunden.
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  Speaker 0: Jetzt ist es bei TESA so, du hast die Kollegen kennengelernt.
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  Speaker 0: Die wissen was sie tun und das hilft uns natürlich auch an der Stelle.
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  Speaker 0: Das heißt wir sind reingekommen nachdem ein System Syndicopim implementiert wurde.
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  Speaker 0: Das heisst man hatte Daten schon ganz gut im Griff Und man hat einen exzellenten Projektmanager dort, der einfach auch ganz ähnliche Methodik wie wir mitgehen kann.
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  Speaker 0: Das ist glaube ich eine Grundvoraussetzung.
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  Speaker 0: aber um dich mal so ein bisschen abzuholen TESA ist ein Outlier und die sechs Wochen erkläre ich gleich was da passiert ist und warum wir in sechs wochen auch live waren.
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  Speaker 0: nicht mit allem aber mit realen use cases.
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  Speaker 0: Aber um jemandem gefühlt zu geben eine Weidmüller fünf Monate live Die sind auch nicht klein.
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  Speaker 0: drei Milliarden Umsatz, sorry eine Milliarde Umsatz viertausend Mitarbeiter.
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  Speaker 0: Kein kleines BtB Unternehmen sehr international.
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  Speaker 0: Siemens haben wir neun Monaten live bekommen.
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  Speaker 0: global Wir sind bei Siemens das einzige System.
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  Speaker 0: Das hat mich auch überrascht dass alle Produktrelationen weltweit vorhält.
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  Speaker 0: Das ist ja super spannend, weil die haben sehr viele Produkte über eine Million und es ist ja wichtig auch die Relationen zu verstehen.
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  Speaker 0: aber ich wollte den Gefühl geben das ist sehr schnell.
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  Speaker 0: bei TESA normaler Ablauf wäre etwas zwischen drei und neun Monaten was glaube ich für eine moderne Sassplattform erwartbar ist?
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  Speaker 0: Bei TESAA war's am Ende so sehr gut vorbereitet.
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  Speaker 0: Ich muss fairerweise sagen, dass Tobi, du hast Tobi ja kennengelernt und unser CEO sozusagen derjenige, der das Produkt auch entwickelt hat die Implementierung selber gemacht hat weil es ihm wichtig war und dadurch hast du natürlich noch ein bisschen andere Geschwindigkeit hin.
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  Speaker 0: aber jetzt zu Thesa.
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  Speaker 1: So wie zum Thema Sponsor aus dem Ziel Level?
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  Speaker 1: Ja
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  Speaker 0: absolut!
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  Speaker 0: Man muss auch sagen er war da und hat mit dem Team das gemacht und das schätzen sie natürlich auch wert.
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  Speaker 0: was aber total spannend ist einfach die tatsache Dadurch, dass ja alles konfigurativ ist bei uns an Sicht der wichtigste Teil die ersten zwei Wochen sind wo wir uns überlegen Datenmodell, Datenflüsse.
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  Speaker 0: Sind die Daten sauber und wenn das gut vorbereitet ist können wir unglaublich schnell sozusagen anfangen, weil du weißt eine Sassplattform nach dem DefOps was gemacht hat steht da.
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  Speaker 0: die ist dann zwar nackt aber im Prinzip sind die Funktionen dort und so kriegen wir das hin.
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  Speaker 0: ich will es jetzt nicht zu episch machen.
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  Speaker 0: Aber auf jeden Fall ein toller Case.
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  Speaker 0: und ja hilft uns bei kleinen Kunden die natürlich sagen Gott jetzt kommt ne große Scherdin.
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  Speaker 0: kann ich das in Anführungsstrichen händeln?
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  Speaker 0: Und wenn die mit TESA reden und da jemand sagt du das hat bei uns sechs Wochen gedauert und sagen die hm okay ja genau
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  Speaker 1: Simon aber lass uns da anfangen.
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  Speaker 1: nehmen wir uns mal Schritt für Schritt mit.
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  Speaker 1: Ich glaube viele müssen wir vielleicht auch nochmal abholen zu, was ist so der klassische Use Case beim Damm?
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  Speaker 1: Und dann wirklich mal dieses Hands-on.
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  Speaker 1: Was passiert Schritt für Schritt?
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  Speaker 1: Was ist eure Erwartungshaltung?
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  Speaker 1: Ja!
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  Speaker 1: Was müsst ihr vorfinden damit man diesen realen Case machen
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  Speaker 1: kann?!
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  Speaker 0: Also was ist unsere Daseinsberechtigung?
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  Speaker 0: Am Ende ist ein Content haben Damm sowie wie wir uns definieren am Ende ja ein System in dem Kunden, digitale Assets vorhalten und idealerweise in Echtzeit abend downstream in ihre properitären Systeme wie zum Beispiel ERP oder auch PIM integrieren.
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  Speaker 0: Und Downstream natürlich typisch im CMS oder eShop
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  Speaker 0: etc.,
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  Speaker 0: das tun wir und moderne Dammsysteme sollten das Ganze natürlich auch immer einem gewissen Kontext tun.
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  Speaker 0: Wir kommen später wahrscheinlich drauf was Kontext bedeutet.
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  Speaker 0: ist es in aller Munde aktuell aber Das ist natürlich sehr, sehr wichtig.
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  Speaker 0: Das heißt am Ende helfen wir Kunden, dass sie ihre digitalen Assets durch unsere Plattform bewegen und dadurch...
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  Speaker 1: Ein Beispiel für Assets bitte?
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  Speaker 0: ...Esset ist ein Bild es kann ein Video sein das kann eine CAD-Zeichnung sein es kann einen PDF sein es können Produktbeschreibung sein.
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  Speaker 0: Spannende ist mit einer OCA lesen wir die CAD Zeichnungen aus ergenerieren damit Metadaten.
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  Speaker 0: also Es ist sozusagen die Konvergenz von dem hübschen Bildchen was vielleicht im Marketing lebt wie wir das zusammenbringen mit den harten Daten, die helfen abzuverkaufen.
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  Speaker 0: Weil ich ein Produkt besser beschreiben kann etc.
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  Speaker 0: Und das vorzuhalten da Automatisierung zu haben, Push- und Pullmechanismen in die prioritären Systeme zu haben ist ein wichtiger... Bestandteilen Puzzleteil heute aus meiner Sicht in der, ich sag mal Komposable Referenz Architektur.
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  Speaker 0: Wir sind nicht der Nabel der Welt aber wir sind ein wichtiges System was hilft diese Sachen automatisiert zu tun.
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  Speaker 0: Ich will dir einen Beispiel geben und dann können wir auch auf die konkreten Schritte die du einforderst eingehen.
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  Speaker 0: Also ein anderer Kunde von uns AFM, bei denen ist es so dass die Achtundvierzig Webshops selber betreiben.
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  Speaker 0: Die stellen Sensoren her.
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  Speaker 0: Bei den ist natürlich sehr wichtig, so einen Sensor kostet schnell mal ein paar tausend Euro manchmal auch zehn und mehr.
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  Speaker 0: Und wenn so ein Sensor ausfällt sind die Kunden das können Breiheroi Apfelanlagen sein, das können große Maschinenparks sein.
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  Speaker 0: dann steht der Maschinenpark das nicht gut.
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  Speaker 0: Damit E-Commerce für die funktioniert brauchen sie all die Informationen die im ERP liegen die das Produkt beschreiben entsprechend am Bild.
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  Speaker 0: und was wir für die tun ist, dass sie diese Daten in Echtzeit bei uns integrieren.
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  Speaker 0: Was heißt das?
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  Speaker 0: Unsere Eventstream-Technologie hört auf Veränderung in deren Daten, spielt es in unser System und wir pushen es dann nach einem Regelwerk in die Kanäle als bedeutet wenn sich... In den Online
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  Speaker 1: Shop!
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  Speaker 0: Genau genau genau aber genau das dazu.
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  Speaker 1: Das bedeutet, habe ich dich unterbohrt?
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  Speaker 0: Nee das bedeutet dass sie schneller Veränderungen in den Produkten live bekommen.
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  Speaker 0: Das bedeutet bessere Konvertierung.
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  Speaker 0: Ich meine du kennst es selber und ist mehr Experte im E-Commerce als ich.
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  Speaker 0: aber je schneller ein Produkt wieder online ist oder das neue Produkt online ist, desto besser kann ich damit Geld verdienen.
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  Speaker 0: also die Geschwindigkeit und natürlich auch Persistenz in einem Layer zu haben deren Anführungsstichen Marketing agil ist sowas möchte ich ja nicht im erp tun oder pippen tun.
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  Speaker 0: das ist sehr wichtig und dass sollte ein gutes und sehr modernes damm tun.
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  Speaker 0: Und wir glauben, dass wird es ganz gut erfüllten.
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  Speaker 1: vielleicht doch bevor wenn die Schritte gehen.
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  Speaker 1: lasst uns mal du bist schon lange im umfeld.
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  Speaker 1: lass uns mal nen normales klassisches mit einem modernen vergleichen.
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  Speaker 1: was ist so?
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  Speaker 1: was ist der unterschied?
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  Speaker 1: warum gewinne ich mit dem einen und worum verliere ich mit den anderen?
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  Speaker 1: gut
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  Speaker 0: amt die klassischen historischen monoliten gibt es immer noch, viele haben diese Monolithen einfach sorry in die Cloud gepackt und sagen jetzt ist es Cloud.
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  Speaker 0: Das ist nicht ganz richtig.
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  Speaker 0: Klassische Dams haben auch nicht die Daten am Fähigkeiten, die ich beschrieben habe.
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  Speaker 0: das heißt sie denken meistens ein Bild hat vielleicht nochmal Metadaten wie das ist ein T-Shirt in der Farbe Blau Es ist für den Sommer aber da hört's dann schon auf Einen Ansatz den wir verfolgen, der wichtig ist.
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  Speaker 1: Man muss selber die Daten pflegen.
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  Speaker 1: Man hat früher dieses Bild hochgeladen und dann die Verbindung... noch simpler gesprochen und dann wird es, glaube ich bildlich wo ich hin will ist.
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  Speaker 1: Du hast ein Ordner angelegt für das T-Shirt und du hast dann das Bild reingelegt, hast du das Bild beschrieben?
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  Speaker 1: Hast dazu irgendwie die Produktbeschreibung als PDF mit reingelegt und hast vielleicht auch wenn du ein Kampagnenvideo hattest, haste du das mit reangelegt und hast dann den Ordner nach der Artikelnummer beschrieben.
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  Speaker 1: Und hast dann im Webshop gesagt, wenn du irgendwie Bilder oder Videos zu diesem Artikel brauchst, hol sie bitte darum!
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  Speaker 0: Genau.
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  Speaker 1: Also sehr manueller Aufwand war eigentlich eine moderne oder nicht mal moderne, einfach eine Ordnerstruktur.
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  Speaker 1: Archiv!
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  Speaker 0: Ja absolut bin ich bei dir.
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  Speaker 0: und genau die Systeme, die moderne... Viel
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  Speaker 1: manuelle Arbeit
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  Speaker 0: Exakt.
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  Speaker 0: Viel manuelle Arbeit, je größer die Unternehmen werden hast du dann sogar die Datastore Chips dabei?
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  Speaker 0: in der Nestle hat glaube ich immer nie da, tausend achthundert Leute sitzen die Datenpflege machen.
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  Speaker 0: und die moderneren Systeme die sind heutzutage in der Lage natürlich auch Metadaten entweder per Push-and-Pull aus anderen Systemen zu übernehmen.
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  Speaker 0: das ist wichtig.
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  Speaker 0: er sollte sehr gute Integrationsfähigkeit haben.
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  Speaker 0: Ich glaube es sollte heute eventbasiert sein.
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  Speaker 0: also gut mit Kafka oder ähnlichen Sachen funktionieren werden weil du bist da, spielst mich schnell aus meiner Komfortzone.
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  Speaker 0: Nein aber Spaß beiseite!
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  Speaker 0: Das ist wichtig.
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  Speaker 0: das nächste ist natürlich heutzutage dass es unsere Philosophie aber wir sind nicht das einzige Damen was das kann Metadaten auch über KI angereichert werden sollten.
• 18:02
  Speaker 0: Da
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  Speaker 1: fängt's ja an Spass.
• 18:03
  Speaker 0: Absolut absolut so.
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  Speaker 0: jetzt gehen wir ein Schritt weiter.
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  Speaker 0: Wir sind ja ein Enterprise Tool und das gilt auch runter bis in deutschen Mittelstand.
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  Speaker 0: Ich weiß nicht, wie dir das geht.
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  Speaker 0: Du redest mit sehr viel spannenden Leuten.
• 18:13
  Speaker 0: Ich hab mich ein bisschen eingehört und eingelesen in deinem Podcast.
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  Speaker 0: Bernhard der Neulich hier war seine Studienentsprecherin auch sehr cool.
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  Speaker 0: Muss ich sagen, kann dich vorher nicht... Viele deutsche Unternehmen haben doch schon sehr viel Geld auch in KI investiert und unser Ansatz ist eben, dass wir properitäre Funktionen mitbringen wie eine KI Suche oder auch Metadaten.
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  Speaker 0: Wir haben einen eigenen Tagging Assistant der funktioniert nach Rack das heißt er lernt auf der Basis der Kundendaten aber viel wichtiger als für uns.
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  Speaker 0: Wir verstehen uns als Betriebssystem Das heißt Kunden.
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  Speaker 0: wir machen es Kunden bewusst.
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  Speaker 0: einfach Otto Beispiel ihre Modelle die freigegeben sind wo viele der Konzerne Millionen, hunderte Millionen und mehr ausgegeben haben.
• 18:55
  Speaker 0: Und wir glauben das es wichtig ist dass ein modernes Damm es einfach macht diese KI use cases zu enablen, weil eben die Persistenz ja auch hilft genauer zu sein.
• 19:05
  Speaker 0: und wenn du dann noch sagst Du kannst das auch wieder in andere Kanäle bringen.
• 19:09
  Speaker 0: Da löst du viele schöne Herausforderungen wie du eben so schön beschrieben hast nämlich dass ältere Systeme das händisch erfordern, dass sie das auch sehr stark im silo machen und das im Prinzip Daten nicht fließen.
• 19:20
  Speaker 0: Und das
• 19:20
  Speaker 1: ist das was du ja vorne eigentlich angesprochen hast.
• 19:22
  Speaker 1: Man stellt sich das wie ein Regler vor ohne jetzt sozusagen sehr positiv für euch zu sprechen.
• 19:26
  Speaker 1: aber du hast die Möglichkeit eben zu sagen ich nutze von Schellian selber dieses Tool was mir meine Bilder tägt oder ich schalte das aus und nehme dafür mein eigenes Modell, was ich selber gebaut habe.
• 19:36
  Speaker 1: Dadurch hast du eben die Flexibilität, wie du jetzt zum Beispiel bei Otto brauchst um zu gewährleisten, gut auf den Markt reinzukommen.
• 19:42
  Speaker 1: Und um
• 19:42
  Speaker 0: das ein bisschen anschaulich nochmal zu machen vor drei Jahren hätte ich glaube noch anders geantwortet wenn du mich gefragt hättest Mensch was ist ein Damm?
• 19:51
  Speaker 0: Oder auch wie siehst du denn Damm überhaupt in der nächsten Technologiewelle, in der wir ja irgendwie mittendrin sind?
• 19:57
  Speaker 0: dass Da hätte ich, hätte ich gesagt naja muss mal gucken ist so ein bisschen immer noch im Maschinenraum.
• 20:04
  Speaker 0: Ich finde es sehr, sehr spannend was aktuell passiert weil du weißt viele dieser KI Use Cases scheitern im Moment an zwei Sachen vielleicht auch drei Sachen.
• 20:12
  Speaker 0: häufig ist es Governance die fehlt.
• 20:15
  Speaker 0: das bringen wir mit weil wir einen Workflow Modul haben sehr technisch aber bewusst.
• 20:18
  Speaker 0: das heißt wir können Klammern Prozess klammern um.
• 20:21
  Speaker 0: solche Prozesse wie Metadaten sollen angereichert werden, die ziehen wir uns geben und können dann mit nicht Human in the Loop sondern Human in The Lead am Ende sagen okay passt das gibst du das frei?
• 20:33
  Speaker 0: Ja das ist natürlich optional.
• 20:35
  Speaker 0: Das ist das eine.
• 20:35
  Speaker 0: das heißt wir bringen das mit was viele glaube ich Unternehmen sich Sorgen machen KI-Wildwuchs ist überhaupt genügend.
• 20:45
  Speaker 0: Das bringen wir mit.
• 20:46
  Speaker 0: und das andere ist, wir bringen natürlich eine hohe Kostenkontrolle auch mit rein wenn du komplett frei wählen kannst mit welchen Modellen du das machst.
• 20:52
  Speaker 0: Das heißt unser Geschäftsmodell ist eben nicht entsprechend dort sozusagen jetzt noch an den Tokens zu verdienen sondern wir glauben dass unsere Enterprise Software Kunden hilft solche kius cases zu enable.
• 21:07
  Speaker 0: nicht alle.
• 21:07
  Speaker 0: noch mal wir sind nicht der nabelt erwählt immer rund um assets und asset prozesse.
• 21:12
  Speaker 1: wenn man nochmal sozusagen dann auch wieder die finanzielle seite sich anguckt ein bisschen forest da durchgelesen ja so ein bisschen drauf dachten aber muss jetzt aufpassen und ablesen was ein bisschen die aussage.
• 21:23
  Speaker 1: es gibt Knapp hundertsechzig, hundred-siebzig Prozent RRI über drei Jahre.
• 21:28
  Speaker 0: Das klingt amerikanisch!
• 21:30
  Speaker 1: Richtig, deswegen will ich da hin.
• 21:31
  Speaker 1: Ja irgendwie so vierzehn Monate Payback von die Themen.
• 21:35
  Speaker 1: Wenn man sich das aber anguckt und rausfindet sieht man es dass sozusagen auf ein Unternehmen glaube ich zurückzuführen ist.
• 21:41
  Speaker 1: Absolut.
• 21:43
  Speaker 1: Und so'n bisschen Use Case zusammen wo man dann natürlich denkt okay... Ein Beispiel sind wir wieder bei TESA als Unternehmen, glaube ich cool.
• 21:49
  Speaker 1: Aber sechs Wochen ist ein Outlierer.
• 21:52
  Speaker 1: So jetzt ist die Frage Simon Ist es auch ein Outlayern?
• 21:54
  Speaker 1: Wie siehst du das bei Kunden einmal sozusagen klar zu definieren?
• 21:59
  Speaker 1: weil wo wir hier hin wollen und wo glaube ich in Deutschland viel hat Es gibt nicht viele Ottos, es gibt ja nicht viele Tesas.
• 22:05
  Speaker 1: Es gibt aber viele Mittel im Mittelstand.
• 22:07
  Speaker 1: Und da ist natürlich genau die Frage die man sich stellt Kauft man sich damit bei euch irgendwie so eine Riesen Enterprise Lösung mit unglaublich viel Investment ein?
• 22:15
  Speaker 0: Ich finde die Frage sehr gut, weil sie mich zur Ehrlichkeit zwingt.
• 22:18
  Speaker 0: Das ist erst mal wunderbar!
• 22:21
  Speaker 0: Die generell zum auch für die Zuhörer was macht Forrester da?
• 22:26
  Speaker 0: Die sind nicht super akademisch aber mit einem recht akademischen Prozess.
• 22:31
  Speaker 0: schauen Sie sich sozusagen die Software-Lösung, die beim Kunden im Einsatz ist an und befragen um die fünfzig Personen im Unternehmen.
• 22:39
  Speaker 0: bei kleineren Unternehmen können es auch nur von zwanzig sein, das wollen sie haben.
• 22:42
  Speaker 0: Das heißt ihr heben tatsächlich Daten Qualitative Umfrage, aber auch quantitativ.
• 22:50
  Speaker 0: Was ist schneller geworden?
• 22:51
  Speaker 0: Wie war das vorher?
• 22:52
  Speaker 0: Wie hast du es mit dem Altsystem gemacht?
• 22:55
  Speaker 0: Das passiert erst mal und dann wird an sich ganz unamerikanisch ein net present value erhoben beziehungsweise im Present Value.
• 23:04
  Speaker 0: Werten sozusagen das auf unterschiedlichen Leveln.
• 23:07
  Speaker 0: Es wird nicht einfach der Best Case genommen, sondern es wird ein Medium-Case und ein Lowcase gerechtet.
• 23:12
  Speaker 0: Das hat auch wir als Hersteller keinen Einfluss drauf, wird mit dem befragten Unternehmen gesagt wo seht ihr euch denn da?
• 23:18
  Speaker 0: So also dass passiert, das ist das eine.
• 23:20
  Speaker 0: Das heißt generell bei diesen Handelsriesen, die ersten Handelsunternehmen mit denen wir das machen durften, ist da eben ne sehr schöne Zahl rausgekommen nämlich deutlich über drei Millionen im Jahr und auch dort wird nicht die gesamte Zahl, die eingespart wird oder wo mehr verdient wird genommen sondern immer nur die Hälfte davon.
• 23:37
  Speaker 0: Also heißt die Methodik ist an sich schon ganz gut und jetzt nicht nur...
• 23:40
  Speaker 1: Und auch defensiv?
• 23:41
  Speaker 0: Ich glaube defensiv genug.
• 23:43
  Speaker 0: es ist natürlich noch muss man ganz klar sagen sicherlich um zu Marketing zwecken so aber das ist eine Deine Frage finde ich aber noch viel spannender, was bedeutet das für ein Mittelständer?
• 23:52
  Speaker 0: Ja
• 23:53
  Speaker 1: weil du fragst eine große Firma.
• 23:54
  Speaker 0: Genau und...
• 23:55
  Speaker 1: Die hat größere Rädchen.
• 23:57
  Speaker 0: Absolut!
• 23:57
  Speaker 0: Hat größere Rhädchen und damit skalieren natürlich diese Sachen auch Und das muss man ganz klar sagen.
• 24:03
  Speaker 0: jetzt ist es aber so.
• 24:04
  Speaker 0: Diese Forester-Methodik haben wir reverse engineered und wir bieten jedem Kunden an Auch mit uns einen eigenen Business Case zu rechnen.
• 24:14
  Speaker 0: Das nimmt nicht jeder Kunde an Aber viele unserer Champions, die sozusagen auch die Entscheidung für Schädchen mitnehmen wollen möchten das tun weil sie am Ende vor dem Board, vor dem CFO erklären möchten warum nämlich hier so ein Schweizer Tool was vielleicht mehr kostet als einen Tool was noch viel bekannter ist etc.
• 24:30
  Speaker 0: Also für uns ein wichtiger Hebel.
• 24:32
  Speaker 0: aber was ich sagen will is wir haben bei Mittelständlern Um und bei fünfhundert, sechshundert Millionen Mitarbeiter tausend vielleicht auch zweitausend Mitarbeiter.
• 24:44
  Speaker 0: Ähm ähnlich positiven Business Case gesehen da ist schnell eine halbe Million sixhundert K auch sozusagen an Anjali am Ablift entsprechend drin.
• 24:53
  Speaker 0: Ein
• 24:53
  Speaker 1: Lift in welche Richtung?
• 24:55
  Speaker 0: Also es sind immer an sich drei Sachen auf die wir schauen und Forester macht das ähnlich.
• 24:59
  Speaker 0: Es ist einmal klar wie viel schneller kriegen wir Assets Live?
• 25:03
  Speaker 0: Das kann man dann auch berechnen wenn Asset schneller live ist.
• 25:08
  Speaker 0: Es ist wie viel schneller ist das Unternehmen operativ auch mit Partnern, Distributoren.
• 25:13
  Speaker 0: Das ist dieser Workflow den wir haben und
• 25:16
  Speaker 1: Effizienz.
• 25:17
  Speaker 0: Und es sind klassisch die Sachen die man im Damm sieht Search Efficiency Daten besser zusammenbekommen.
• 25:22
  Speaker 0: Das sind zwei Effizienthebel und ein Hebel der auf ROI schaut.
• 25:28
  Speaker 0: aber auch dort müssen wir glaube ich ein bisschen vorsichtig sein.
• 25:31
  Speaker 0: Wir wissen dass natürlich zu der Conversion, die dann nicht in Chardien stattfindet.
• 25:37
  Speaker 0: Sondern irgendwo im E-Shop, im Social wo auch immer natürlich in Anführungsstrichen noch viel mehr beiträgt.
• 25:44
  Speaker 0: Das heißt das ist die wackeligste Zahl aber die anderen sind sehr solide und das für einen CFO nicht verkehrt wenn er sagt ich habe verstanden Und ich glaube Chardia nur von dem was sie gesagt haben dass hier eine halbe Million an Einsparungen zu erfahren ist.
• 25:59
  Speaker 0: Ich weiß nicht wie du das siehst Jonas Aber Du weißt wie historisch gewachsen Daten gerade in deutschen Städtlern sind.
• 26:04
  Speaker 0: Die Prozesse rund um Daten, die leben noch vielleicht in SharePoint ja wenn es Bilder sind sie leben in Excel, die Abstimmung dauern über E-Mail oder Telefon, Diplomatie und diese Sachen einfach mal in den automatisierten Prozess zu kommen hat ein Mehrwert.
• 26:17
  Speaker 0: Ja also ja muss nicht immer so eine große Zahl sein.
• 26:20
  Speaker 0: wir sind aber auch relativ selbstbewusst dass wir bei Mittelstädtern das auch gut zeigen können warum wir dort mehr Werte stiften.
• 26:26
  Speaker 0: Das ist
• 26:26
  Speaker 1: vor uns tief ohgesagt, lass uns mich da mal ein bisschen reingehen.
• 26:29
  Speaker 1: du hast ganz ganz viele Unternehmen die natürlich schon lange da sind.
• 26:32
  Speaker 1: Und jetzt ist da der Punkt, dass ihr höchstwahrscheinlich auch Verträge habt die sich aktuell mal aktualisieren oder verlängern dürfen.
• 26:40
  Speaker 1: Jetzt wäre ich das CFO von irgendeinem Unternehmen was eben schon länger existiert oder mit euch gemeinsam Arbeit und ihr seid gut implementiert.
• 26:48
  Speaker 1: Verargumentiere für mir vielleicht mal in ein oder zwei Sätzen weil die Frage, die ich mehr als CFO stelle wir haben gerade alte Dumps mit neuem Dumps verglichen.
• 26:57
  Speaker 1: Jetzt ist die Frage Was bedeutet Neu?
• 27:00
  Speaker 1: Und hat EI nicht alles geändert?
• 27:02
  Speaker 1: Also warum muss ich eigentlich noch bei euch investieren und warum kann ich vielleicht nicht mit AI selber so was bauen?
• 27:08
  Speaker 1: Ja,
• 27:10
  Speaker 0: die Frage finde ich super.
• 27:11
  Speaker 0: Ich glaube wir sind alle ein bisschen verwöhnt von den LLMs im Moment.
• 27:15
  Speaker 0: das heißt viele glauben dass sich mit KI sowas komplett bauen können und ich erkläre auch gleich warum.
• 27:22
  Speaker 0: ich glaube dass wir noch nicht ganz da sind.
• 27:24
  Speaker 0: aber zunächst mal auf diese Investitionsfrage einzugehen Was gehört zu langjährigen Partnerschaften?
• 27:31
  Speaker 0: Es gehört erstens, dass auch wir sind ein relativ kleines Unternehmen.
• 27:35
  Speaker 0: Wir weiter innovativ bleiben.
• 27:36
  Speaker 0: das heißt wir hören gut zu was unsere Kunden von uns wünschen und entwickeln uns da stark weiter.
• 27:42
  Speaker 0: du hast es glaube ich eingangs gesagt uns gibt seit zwanzig elf sind nicht in der cloud geboren Tobi.
• 27:48
  Speaker 0: als Tobi reinkam, hat unsere Gründerväter überzeugt vor sechs Jahren dass er das Cloudnative-Macharchitektur neu baut.
• 27:55
  Speaker 0: Deshalb gibt es uns noch.
• 27:56
  Speaker 0: ich glaube auch dass jemand wie eine Bayerstorff oder eine Siemens oder eine Otto nicht noch bei uns wären oder sich für uns entschieden hätten wenn wir den Weg nicht gegangen sind.
• 28:04
  Speaker 0: Das ist das eine.
• 28:05
  Speaker 1: Also sich neu zu erfinden in der Zeit?
• 28:06
  Speaker 0: Genau!
• 28:07
  Speaker 0: Das finde ich.
• 28:07
  Speaker 0: das gehört zu einer Partnerschaft, dass man Technologiepartner hat die da mitgeht.
• 28:11
  Speaker 0: Aber
• 28:11
  Speaker 1: es war vor der EI... Unbedingt!
• 28:16
  Speaker 0: Da wo wir sehr entspannt ist, was braucht Kaiden damit sie gut funktioniert?
• 28:21
  Speaker 0: Sie braucht Kontext.
• 28:23
  Speaker 0: Sie braucht Struktur.
• 28:24
  Speaker 0: Sie brauchen idealerweise auch die Möglichkeit diesen Kontext, diese Struktur in irgendeinem Persistenz-Layer abzulegen.
• 28:33
  Speaker 0: Dann kann sie gut funktionieren und dann kann sie in Anführungsstrichen oder kann ich von Anfang an gute Ergebnisse erzielen.
• 28:41
  Speaker 0: Und wir glauben dass es nicht so einfach ist das nachzubauen.
• 28:45
  Speaker 0: Jetzt muss man fairerweise sagen, ich will es sich groß abschwenken.
• 28:47
  Speaker 0: Aber wenn wir mal glaube ich ganz in Norden nach Schweden schauen die Kollegen von Klana haben jetzt irgendwie CRM ausgeworfen und haben gesagt sie bauen alles neu.
• 28:55
  Speaker 0: Ich glaube das war nicht so einfach wie Sie sich hier vorgestellt habe aber Sie haben viel hinbekommen über die Quartalszahlen.
• 29:00
  Speaker 0: letzte Woche als sie reinkam.
• 29:01
  Speaker 0: angesehen ist schon recht beeindruckend.
• 29:03
  Speaker 0: Ich glaub die machen da was.
• 29:04
  Speaker 0: Das heißt da kommt etwas auf uns zu.
• 29:06
  Speaker 0: Wir sehen aber auch auf der anderen Seite dass Es glaube ich eine Chance ist für DUMMS, nämlich die Wertschädfungsköpfekette, die im AI-Layer liegt und die viele auch heben möchten.
• 29:19
  Speaker 0: Die in Anführungsstrichen wird ja nur funktionieren wenn die Daten sicher sind, wenn du sichere Workflows entsprechend darum hast.
• 29:27
  Speaker 0: Und wir glauben das ist eine gute Chance es für Unternehmen über uns da noch lange mitzuspielen.
• 29:32
  Speaker 0: trotzdem die Welt verändert sich radikal, wenn die LLMs so gut werden.
• 29:37
  Speaker 0: Dass man sowas einfach vibecoden kann.
• 29:39
  Speaker 0: Schauen wir mal aber bis jetzt kann man auch ein Atomkraftwerk nicht vibecoden insofern.
• 29:44
  Speaker 1: Schön dass du dich mit dem Atom Kraftwerk vergleichst.
• 29:47
  Speaker 1: Nein
• 29:47
  Speaker 0: das tut mir nicht.
• 29:49
  Speaker 0: Gibt es ja nicht mehr in Deutschland.
• 29:51
  Speaker 1: Aber Simon lass uns mal einen spannenden Punkt und schon solange in dem Thema drin bist vielleicht kann ich das mit dir machen.
• 29:57
  Speaker 1: Wie muss denn für mich die Toollandschaft der Zukunft aussehen?
• 30:02
  Speaker 1: Wenn ich jetzt auf einer grünen Wiese entscheiden könnte, ich als CD-On im Fashionunternehmen.
• 30:08
  Speaker 1: Was für eine Toolandschaft bräuchte ich eigentlich und warum?
• 30:11
  Speaker 1: Und meiner der entscheidendsten Punkte ist es muss ja am Ende wirklich kostengünstig ist das falsche Begriff aber es muss sozusagen wertsteigernd sein und das richtige Geld zu investieren weil er am ende ist
• 30:22
  Speaker 0: Ja, es sollte hoffentlich günstiger sein als das was du hast.
• 30:26
  Speaker 0: Wenn du jetzt wirklich gar nix hast okay und auf der anderen Seite sollte es entsprechend sehr schnell Geld verdienen.
• 30:33
  Speaker 0: Also
• 30:33
  Speaker 1: komplette Stack?
• 30:37
  Speaker 0: Meine Meinung zu dir ist eine wunderschöne Aufgabe also wenn man die vorfindet in seiner Karriere ist das glaube ich eine tolle Spielwiese aber wird's
• 30:44
  Speaker 1: glaub ich nie geben.
• 30:44
  Speaker 1: aber du lass die Aufgabe einfühlen.
• 30:49
  Speaker 0: Ich möchte ein bisschen drauf, also ich möchte es auf einer Makro- und Mikroebene.
• 30:53
  Speaker 0: Also Makro ein bisschen was müsste man glaube ich tun damit es überhaupt erfolgs sein kann?
• 30:57
  Speaker 0: Und auf einer Mikroebene was konkret müssten wir entsprechend tun?
• 31:00
  Speaker 0: Ich glaube auf einer makrovebene ist das ganz ganz wichtig.
• 31:03
  Speaker 0: dich noch dran erinnerst, McKinsey hat mal so ein Dreieck gehabt zum Thema digitale Transformation.
• 31:10
  Speaker 0: Auf der linken Seite des Dreiecks steht Kultur auf der rechten Seite steht Technologie.
• 31:15
  Speaker 0: Technologie ist für uns Menschen ja immer so.
• 31:17
  Speaker 0: da sagen wir dann Amen und das funktioniert dann schnell.
• 31:20
  Speaker 0: und ganz unten steht in dem Dreiecke steht dann sozusagen der Business Model Change.
• 31:25
  Speaker 0: also warum mache ich das?
• 31:26
  Speaker 0: Warum möchte ich überhaupt auf einer neuen Wiese was zu tun?
• 31:28
  Speaker 0: Ich glaube, wenn eine solche Aufgabe gestellt wird ist es extrem wichtig als CDO, als Führungskraft, als das Team dass es umsetzen darf erstmal ganz klar einzufordern von der gesamten C-Suite vom Board.
• 31:42
  Speaker 0: Hey tragt ihr das mit?
• 31:43
  Speaker 0: Weil wir müssen das jedem erklären warum wir das machen!
• 31:46
  Speaker 0: Das ist glaube ich ein sehr sehr wichtiger Vorschritt bevor ich das überhaupt tue.
• 31:51
  Speaker 0: Zweitens Ich finde es ist sehr, sehr wichtig sich ich würde das als Change Agents oder Agent oder Agents beschreiben zu suchen in den einzelnen Departments die mitmachen.
• 32:02
  Speaker 0: Weil egal ob es schon Systeme gibt oder nicht man verdient ja Geld.
• 32:05
  Speaker 0: Man hat Prozesse und häufig leben sie bei Großkonzernen oder auch bei kleinen Unternehmen in Excel und dann gibt es Excel-Weitwurf und dann gibts all diese Sachen.
• 32:14
  Speaker 0: Das heißt es gibt hier schon irgendwelche Prozese.
• 32:16
  Speaker 0: Das heisst ich würde mir auf jeden Fall auch sehr schnell diese Change Agent suchen und sagen hey!
• 32:20
  Speaker 0: Das ist das, was wir bauen wollen.
• 32:22
  Speaker 0: Kommt ihr damit hin?
• 32:23
  Speaker 0: Und es ist doch spannend!
• 32:24
  Speaker 0: Das ist glaube ich sehr wichtig.
• 32:26
  Speaker 0: Dann hast du aus meiner Sicht die Voraussetzung geschaffen, dass überhaupt irgendeine Entscheidung für Technologie erfolgreich sein kann.
• 32:35
  Speaker 0: Das ist meine Meinung und jetzt wird's spannend.
• 32:37
  Speaker 1: Das ist Kultur, die rechte Seite des
• 32:39
  Speaker 0: Teils.
• 32:39
  Speaker 0: Genau das ist glaube ich extrem wichtig.
• 32:41
  Speaker 0: und dazu aber auch so ein bisschen dass das warum erklären Und wir reden noch nicht über Technologie was sich spannend findet.
• 32:46
  Speaker 0: Ich will jetzt nicht nicht ausweichen Aber hey haben wir das nicht zu dir auch während der digitalen transformation besprochen?
• 32:53
  Speaker 0: da war es doch genau das gleiche.
• 32:55
  Speaker 0: Was is digitale Transformation?
• 32:56
  Speaker 0: Ist das ein Prozess mit dem Ende?
• 32:59
  Speaker 0: Es ist hoffentlich immer fortwährender prozess in einem Unternehmen.
• 33:03
  Speaker 0: also das heißt Die ganze verrücktheit im moment.
• 33:06
  Speaker 0: Ich muss das mit KI alles neu bauen.
• 33:08
  Speaker 0: Die Fragen haben wir uns schon mal gestellt, ja also das ist spannend so.
• 33:11
  Speaker 0: jetzt aber konkret was würde ich darüber hinaus tun?
• 33:13
  Speaker 0: Ich glaube es ist enorm wichtig eine tiefe Prozessanalyse zu machen.
• 33:18
  Speaker 0: Und nochmal, du hast mir jetzt sozusagen den roten Teppich ausgerollt oder die grüne Wiese, die wir spielen sollen.
• 33:23
  Speaker 0: es gibt nichts aber doch es gibt was!
• 33:25
  Speaker 0: Es gibt irgendwelche Prozesse mit denen das Unternehmen Geld verdient und die muss ich verstehen.
• 33:29
  Speaker 0: wenn ich mal in meinen kleinen Bereich zurückgehe im Bereich Damm ist es glaube ich enorm wichtig erstmal zu verstehen wie ist überhaupt der Asset life cycle Prozess oder der asset lifecycle per se?
• 33:41
  Speaker 0: was passiert da?
• 33:42
  Speaker 0: wer wird?
• 33:42
  Speaker 0: wer arbeitet daran?
• 33:44
  Speaker 0: wenn so ein asset fertig ist wird es wieder benutzt und diese Bestandsaufnahme meiner Meinung nach sollte in jedem Bereich.
• 33:51
  Speaker 0: der des Stacks, den ich austauschen oder den ich bauen möchte erfolgen damit ich entsprechend dann was tue.
• 33:57
  Speaker 0: Und wenn ich das getan habe erst dann würde ich anfangen auf Technologie zu gucken.
• 34:02
  Speaker 0: und ich sage jetzt mal vorsichtig Technologie.
• 34:05
  Speaker 0: heute würde ich wahrscheinlich Die.
• 34:09
  Speaker 0: gehen wir zurück zu Otto.
• 34:11
  Speaker 0: Die Dinge, die absolut in meiner Kern-DNA als Unternehmen sind versuchen selber zu bauen.
• 34:16
  Speaker 0: wenn es wirklich grüne Wiese ist und machen das mal noch schöner ich habe unlimitierte Mittel dann würde ich diese Kerndinge versuchen zu bauen.
• 34:23
  Speaker 0: Bauen heißt für mich... Ich suche mir eine AWS, eine Azure, eine GCP Und mache da richtig gute Sachen!
• 34:29
  Speaker 0: Dann würde ich mir Apps fürs Gap suchen hoffentlich ne Scherdien für Damm, vielleicht das Salesforce.
• 34:36
  Speaker 0: Für CAM, vielleicht aber auch ne Monday.com und wird entsprechend so schauen warum diese Dinge die in der Kern DNA des Unternehmens sind.
• 34:45
  Speaker 0: da würde ich versuchen dasselber zu tun erst recht wenn man versucht das Unternehmen kulturell absolut in die wirklich digitale Welt zu überführen dass es ganz auch innovativ bleibt das ist einfach ein Flywheel.
• 34:57
  Speaker 0: wird das sozusagen nichts befeuert die infrastrukturell aber auch wichtig sind, würde ich versuchen mit den besten Apps fürs Gap entsprechend zu machen.
• 35:09
  Speaker 0: Und das ist im Übrigen auch ein Ansatz der für uns gut funktioniert.
• 35:12
  Speaker 0: Das ist ein Ansatz, warum wir bei Otto funktionieren und dass es auch einen Ansatz war um wir bei anderen großen Playern, aber auch Mittelständen drin sind ja an dieser Stelle.
• 35:23
  Speaker 0: Habe ich was vergessen?
• 35:24
  Speaker 1: Nein, ich überlege gerade sozusagen wie man das aufsetzen kann und warum man es so aufsetzten kann.
• 35:30
  Speaker 1: Ich glaube was der klassische Use Case vor allem beim Danne ist oftmals die Wertschöpfung an den Produktdaten oder?
• 35:41
  Speaker 1: Und das sind natürlich die Frage welche Unternehmen sind dafür eher vorbereitet?
• 35:48
  Speaker 1: und welche Unternehmen kaufen eigentlich dann mit Scherdien eher den Ferrari ein und haben aber eigentlich mit dem Acker, auf dem sie fahren werden.
• 35:58
  Speaker 1: Und ich glaube das ist ein wichtiger Punkt um zu sagen wie würde man es aufstellen?
• 36:02
  Speaker 1: Ja
• 36:04
  Speaker 0: richtig generell glaube ich dass was du ja so ein bisschen ansprichst Ich nenne das immer.
• 36:11
  Speaker 0: Ich hoffe der ist mir jetzt niemand böse Stammdatenarmut Eine Krankheit, nicht nur in Deutschland.
• 36:16
  Speaker 0: Die gibt's und Stammdaten sind wichtig.
• 36:19
  Speaker 0: Nicht nur von Handel da ist es noch schwieriger weil die ja bekommen müssen von den Herstellern.
• 36:23
  Speaker 0: aber ich glaube das ist natürlich ein extrem wichtiger Punkt dass in Anführungsstrichen diese diese Daten ja vorhanden sind.
• 36:31
  Speaker 0: Und wenn sie nicht vorhande sind, sollte ich mir überlegen ob ich mit modernen Mitteln ... Ich kann heute sehr viel mit KI tun!
• 36:37
  Speaker 0: Ich kann mit Pompting arbeiten und wirklich durchaus qualitativ hochwertig Stammdaten bekommen.
• 36:42
  Speaker 0: Wenn ich keine Stamm-Daten habe dann würde ich sagen stimmt irgendetwas nicht mit den Prozessen weil jedes Unternehmen hat ja diese.
• 36:49
  Speaker 0: zumindest diejenigen die herstellen hat diese Stamm daten.
• 36:53
  Speaker 0: Ich hatte von AFM angeführt, da gibt es CAD-Zeichnungen.
• 36:56
  Speaker 0: Da steht ja genau drin welchen Winkel der Sensor hat und was die technische Beschreibung ist wie das Ding funktioniert.
• 37:03
  Speaker 0: Und es gibt Systeme mit denen man in Anführungsstrichen diese Daten auslesen kann und dann sozusagen in die Wertschöpfungskötte einfließen können sei's ins PIM, sei es ins Damm.
• 37:14
  Speaker 1: Simon ich glaube die begrenzte Zahl oder die begrendste Situation im Unternehmen ist ja meistens Geld.
• 37:20
  Speaker 1: jetzt habe Inscheider-Management in Euro.
• 37:26
  Speaker 1: Und den Euro könnte ich in die Rechte oder in die linke Seite stecken.
• 37:29
  Speaker 1: und lass mich mal das Beispiel vorn aufgreifen von dem was du gemacht hast, Du hast auf der einen Seite den Touchpoint direkt am Kunden wo du auch gesagt hast es für euch die wackeligste Zahl wo man so ein bisschen hinkommt und auf der anderen Seite hätte man euch.
• 37:42
  Speaker 1: Jetzt müsste ich mein ein Euro, den ich im Jahr twenty-sixund zwanzig noch als Budget habe rechts oder links investieren.
• 37:49
  Speaker 1: Mein Gefühl ist sich müsstest eher rechts machen?
• 37:53
  Speaker 0: Also ich finde das eine schwierige Frage, weil ich sehr wenig Kontext habe.
• 38:00
  Speaker 0: Ich glaube dass der Euro nur dann gut investiert ist in dem Conversion-Kanal wenn wir so wollen oder in den Kanälen wenn es ist Wenn du vorher den Unterbau gut gemacht hast, weil deine Conversion wird nur dann Du wirst von dem Euro nur nachdenken, vielleicht einen Euro fünfzig zurückbekommen alles getan hast, um die Konvertierung und nochmal ein Tool was dir hilft zu konvertieren.
• 38:25
  Speaker 0: Braucht Daten, braucht Produktdaten und das ist das warum wir uns ja als Content Value Chain beschreiben.
• 38:32
  Speaker 0: Das heißt damit ich so ein Produkt überhaupt in den Online Shop bekomme und ich dort vielleicht noch etwas machen kann mit Personalisierungs- oder Real Time Interaction Management Lösung muss sich vorher eine Menge tun um an das Produkt einen Kontext zu bekommen, die Syndication zu haben, vielleicht Packaging Regeln, die Ingredients zu zeigen weil sonst darf gar nicht verkaufen.
• 38:49
  Speaker 0: Das tun wir, das heißt, wir sind das Fundament damit du das tun kannst.
• 38:53
  Speaker 1: Der Enabler?
• 38:53
  Speaker 1: Ja
• 38:54
  Speaker 0: der Enablar und die Frage ist wenn du kurzfristig umsetzen willst es vielleicht besser das erstmal in so ein Tool zu investieren?
• 39:02
  Speaker 0: ich glaube wenn man langfristig sehr vorhersagbar Umsätze auch steigern möchte, weil am Ende die Daten wichtig sind.
• 39:11
  Speaker 0: Es ist ja nicht nur das Produktbild oder das Video von einem Produkt was konvertiert dann muss man glaube ich beides tun.
• 39:18
  Speaker 0: aber wenn es eine kurzfristige Quartals getriebene Entscheidung ist, ist es vielleicht in dem Kanal besser aufgehoben.
• 39:25
  Speaker 1: Wenn man sich natürlich die Firmen anguckt wie du jetzt gerade gesagt hast, dass das Thema auf Länder zu skalieren über Sprachen zu skaliern Natürlich dann brauchst du eine gute Grundlage.
• 39:35
  Speaker 1: Genau!
• 39:36
  Speaker 0: Ich
• 39:36
  Speaker 1: glaube, wenn man... ich würde jetzt mal ganz frech sein und dann kannst du mir sagen ob meine These falsch ist.
• 39:40
  Speaker 1: Stell dir vor, du bist ein kleines mittelständische Unternehmen Du beschäftigst dich nur mit Deutschlandhassen.
• 39:45
  Speaker 1: vielleicht einfaches erklärbares Produkt.
• 39:47
  Speaker 1: Machst jetzt nicht immer neue Fotoshooting sondern eher so'n Produkt was immer Ein Evergreen ist und durchläuft.
• 39:53
  Speaker 1: Da brauchst Du kein intelligentes Damm runterlegen
• 39:55
  Speaker 0: Bin ich komplett bei Dir.
• 39:56
  Speaker 0: Deshalb haben wir... Mann, du redest mit dem alten Salesforce Menschen einen ICP definiert Und wir möchten ja auch Kunden, die glücklich sind.
• 40:04
  Speaker 0: Die wir auch entsprechend bedienen können und ich glaube du hast das Bild eben vom Ferrari auf dem Feldweg oder ähnliches gehabt.
• 40:09
  Speaker 0: also ja kurze Antwort ist so und dafür gibt es ja auch andere Lösungen.
• 40:13
  Speaker 0: Es gibt ganz tolle Lösungen, die für wenige tausend oder zehntausend Euro im Jahr einführen kannst Und die entsprechend dann für diese Art Geschäft sehr gut auch funktionieren.
• 40:24
  Speaker 0: Ja
• 40:26
  Speaker 1: Ich habe diese Woche schon eine Podcastfolge aufgenommen
• 40:29
  Speaker 0: Die kenn ich noch nicht.
• 40:30
  Speaker 1: Ja, das war eine spannende Folge weil über das Thema Knowledge Graph gesprochen
• 40:35
  Speaker 0: wurde.
• 40:35
  Speaker 0: Oh okay
• 40:36
  Speaker 1: ja und für die Vorbereitung für die Folge hat es nämlich mich auch mal ein bisschen resurgiert und dann gesehen gehabt dass so einen Analyst eigentlich so ein bisschen die These aufgestellt hat bei euch, dass so ein Bisschen Knowledge Graph Gap Analyse, dass eigentlich ihr mit der Möglichkeit mit der vermeidlichen Intelligenz über die Menge an Daten, die eigentlich da ist.
• 40:59
  Speaker 1: Doch das der Punkt sein müsste, dass ihr zur Verfügung stellen solltet.
• 41:04
  Speaker 1: Das sind wir wieder beim Thema Cloud On-Prem.
• 41:07
  Speaker 1: Ihr seid in die Cloud gegangen und habt neu umgebaut.
• 41:09
  Speaker 1: Und wenn man so ein bisschen guckt.
• 41:10
  Speaker 1: wo geht die Reise hin?
• 41:11
  Speaker 1: Ist ja die Aufgabe der Analysten dann fehlt das.
• 41:17
  Speaker 1: Deine Meinung unter eure Entwicklung, wo geht da die Rease hin?
• 41:20
  Speaker 1: Also
• 41:20
  Speaker 0: zunächst ... Ich finde fast die stärkste Frage, die wir diskutieren dürfen.
• 41:26
  Speaker 0: Warum?
• 41:26
  Speaker 0: Weil das eine faszinierende Diskussion ist.
• 41:29
  Speaker 0: Ich will jetzt keine Akademische aufmachen aber am Ende... Kontext Graph, Knowledge Graph.
• 41:33
  Speaker 0: Da geben sehr viele Diskussionen rein und das ist glaube ich auch nicht nur ein reines Thema für Dannen sondern es ist ein Thema was für CDPs stecken fährt glaub ich sehr spannend sein kann.
• 41:43
  Speaker 0: Das sind Sachen die wichtig sind.
• 41:45
  Speaker 0: so Für uns ist es so.
• 41:48
  Speaker 0: Wir haben für uns als Produktvision und auch klare Roadmap gegen den wir arbeiten uns zum Ziel gesetzt Das ist noch ein Projektname, aber ein Knowledge Graph DEM beziehungsweise die Knowledge Graph Content Value Chain zu werden.
• 42:02
  Speaker 0: Und das ist jetzt sehr buzzwürdig hier, klar?
• 42:04
  Speaker 0: Aber was ich damit meine... Was ist aus meiner Sicht im eigentlichen Sinne den überhaupten Knowledge Graph?
• 42:09
  Speaker 0: Es ist eine deutlich modernere Datenbank als das, was die meisten DEMs und auch die meisten Martech-Lösungen haben, nämlich irgendwie eine relationale Sequel-Date-Datenbank mit der ich entsprechend natürlich Abfragen machen kann sondern es ist eher ein neuronales Netzwerk was über Noten und Edges, ich nehm das mal Kanten übersetzt.
• 42:30
  Speaker 0: Entsprechend wirklich die Beziehung herstellen kann.
• 42:33
  Speaker 0: Und dazu gehört auch... Das haben wir nicht!
• 42:36
  Speaker 0: Das soll heute auch nicht so rüberkommen, dass du einen wirklichen Ontologie-Layer brauchst.
• 42:41
  Speaker 0: Du brauchst zum Teil sehr teure Technologien wie sowas wie in Triple Store damit du Interferenzen messen kannst und also all das was Claude natürlich vorhält.
• 42:50
  Speaker 0: So, das ist nicht der Anspruch, dass wir das übermorgen können.
• 42:55
  Speaker 0: Was wir aber jetzt schon haben, wir haben ein Graph Entitäten Datenmodell mit einer extrem schnellen Datenbank.
• 43:03
  Speaker 0: Millisekunden kannst du abfragen.
• 43:05
  Speaker 0: zum Beispiel der Auto Use Case mit diesem Scoring Modell gibt es hin.
• 43:08
  Speaker 0: das heißt wir haben ja Und ich will uns da nicht stilisieren, aber wir haben ja jetzt schon für viele Kunden enorm viele interessante Datenpunkte die weit weg sind von einem Damm.
• 43:17
  Speaker 0: Ganz weit weg vom Damm nämlich.
• 43:19
  Speaker 0: Wir haben zum Beispiel neben dem Esset die Produktinformationen Die Kampagnen Information.
• 43:25
  Speaker 0: in welcher Kampagne ist das überhaupt gelaufen?
• 43:29
  Speaker 0: Welche Artikelnummern gehören dazu?
• 43:31
  Speaker 0: und Das was wir noch nicht haben ist dass wir jetzt sozusagen in Echtzeit In unserem Tool in unsere im UI dagegen prompten können.
• 43:38
  Speaker 0: Aber die Daten sind dort haben auch Beziehungen, also Entitäten schon geschaffen zwischen die Sachen.
• 43:43
  Speaker 0: Das heißt es ist eine sehr gute Grundvoraussetzung und wir müssen aber sehr fair bleiben.
• 43:48
  Speaker 0: ja weil das ist noch lange kein Knowledge Graph.
• 43:51
  Speaker 0: Aber warum ist das wichtig?
• 43:52
  Speaker 0: Ich glaube und schon jetzt da muss man aber umwege gehen.
• 43:57
  Speaker 0: können wir Fragen beantworten die ein CMO ja häufig stellt einen CDO uns auch stellt nämlich ich möchte gerne mal verstehen Warum dieses Produkt, was am besten verkauft sich besser abverkauft als jenes.
• 44:10
  Speaker 0: Und dann kommen Fragen wie in welchem Land und in welchen Kontext, in welcher Kampagne ist das drin so?
• 44:17
  Speaker 0: Deshalb glauben wir dass es sehr spannend ist sich dahin zu entwickeln.
• 44:23
  Speaker 0: der andere wichtige Punkt ist ja eben Wir sehen ja schon jetzt, dass unsere Kunden über Umwege also dann unseren Integration Hub nutzen um dann unser Datenmodell anzuzapfen und dann sozusagen die ich nenne es mal Unzulänglichkeiten oder noch nicht fertigen Teile dort umgehen.
• 44:40
  Speaker 0: So sagen wir den LLM das anzusprechen Und wir glauben, dass modernes modernes Damsystem moderner Content habe zukünftig einen massiven Unterschied machen kann.
• 44:50
  Speaker 0: Warum?
• 44:51
  Speaker 0: Weil wir weg gehen von Publizier ein Asset, wir können damit Decisioning also Entscheidungen unternehmen treiben und das ist super spannend.
• 44:59
  Speaker 1: Seid ihr dann noch einen Damm?
• 45:00
  Speaker 0: Nein!
• 45:01
  Speaker 0: Wir sind ganz offen gesagt wir sind ein Damm weil der Begriff entsprechend so ist.
• 45:05
  Speaker 0: ich persönlich finde nicht dass wir in die Kategorie gehören.
• 45:08
  Speaker 0: Jetzt können wir beiden nochmal drei Stunden über Category Design reden.
• 45:12
  Speaker 0: Play Bigger gibt es dort von den Category Pirates, da gibt's viele tolle Ansätze.
• 45:16
  Speaker 0: aber nein!
• 45:17
  Speaker 0: Wir sind dann kein Damm mehr und das ist auch der Grund warum wir dahin wollen weil wir ja ganz ganz anders in der Wertschöpfungskette wieder steigen und das finde ich spannend.
• 45:25
  Speaker 0: Aber noch mal verstehe mich... Das ist ein spannender
• 45:27
  Speaker 1: Punkt bei Weißhäure des Unterbrechens.
• 45:28
  Speaker 1: Aber das ist was ich vorhin so ein bisschen meinte mit wie designst du eigentlich die Maathek-Landschaft?
• 45:33
  Speaker 1: Und wo du es dameinsetzt der Zukunft?
• 45:36
  Speaker 1: Das hast du gerade eigentlich ganz gut beschrieben, dass mit der Art und Weise wie man Sachen zusammenfügen kann.
• 45:44
  Speaker 1: Ihr ganz anders in der Wertschöpfung plötzlich einen Platz habt.
• 45:47
  Speaker 1: Und dann kommst du gar nicht mehr über den wir diskutieren, wie ich es gerade vorhin provokant gemacht habe Richtung Touchpoint Unconversion, sondern ihr legt euch ganz anders hin und sagt ohne uns wäre gar keine Möglichkeit Entscheidungen zu treffen.
• 46:03
  Speaker 1: So ist es wie der Taschengang funktioniert?
• 46:04
  Speaker 1: Ja!
• 46:05
  Speaker 1: Ist natürlich smart und die Reise so.
• 46:07
  Speaker 1: Also
• 46:08
  Speaker 0: wir wollen dahin...
• 46:10
  Speaker 1: Ihr seid noch nicht da habe ich verstanden
• 46:11
  Speaker 0: ja.
• 46:12
  Speaker 0: Und das ist eine Technologie.
• 46:13
  Speaker 0: Roadmap, die wir mal bummelig auf drei Jahre festgelegt haben sind mitten drin.
• 46:19
  Speaker 0: aber das Schöne ist ja Wir müssen ja akademisch uns in akademischer Schönheit verlieren und jetzt das bauen, sondern wir können anfangs vom Use Case kommen.
• 46:28
  Speaker 0: Ja, weil wenn jemand wie unser Großkunde Otto sagt hey ich habe solche Anforderungen und ich möchte das gerne dann können wir sagen gut wir haben die Daten ja schon im System.
• 46:37
  Speaker 0: Habt ihr ein anderes System?
• 46:38
  Speaker 0: Dann lerne ich von Siemens so wie auf der OMA erst gelernt dass wir das einzige System sind global Das weltweit alle Produktentitäten sozusagen vorholt.
• 46:49
  Speaker 0: Das heißt es ist sie können jetzt schon verstehen wie Produkte zusammenhängen Und deshalb finde ich das sehr sehr spannend.
• 46:55
  Speaker 0: Ich glaube was und das kann ich nicht beantworten vielleicht du eine Sicht drauf.
• 46:59
  Speaker 0: Ich glaube, was sehr spannend sein wird ist in welchen Systemen sollte das stattfinden?
• 47:02
  Speaker 0: Da ist diese Kategorie so noch nicht gibt!
• 47:04
  Speaker 0: Jetzt können wir mal eine Databricks nehmen.
• 47:06
  Speaker 0: die können auch ganz viel.
• 47:07
  Speaker 0: da kannst du das bauen dann brauchst aber auch tausend Leute und viel Geld Das ist klar.
• 47:11
  Speaker 0: Aber ich glaube es ist ein spannender für uns ein spannnder Weg Und ehrlich gesagt Wir sind da sehr ergebnisoffen.
• 47:16
  Speaker 0: ob wir dann noch einen Damm sind oder einen Content habe Oder eine Content Value Chain Am Ende ist so.
• 47:21
  Speaker 0: wir haben jetzt schon diese Data Pipes Wir haben dieses Wissen und wir müssen viel besser darin werden Dieses Wissen im Sinne einer eines Decisioning, hoffentlich Echtzeit für Kunden bereitzustellen.
• 47:30
  Speaker 0: Und ich bin ganz offen das soll dann unsere Market-Tiers entscheiden ob es da tatsächlich ein Damm ist oder was anderes?
• 47:36
  Speaker 0: Wir würden damit viel mehr Wert stiften und das ist das warum Tobi nicht da sehr motiviert sind dran zu arbeiten ja.
• 47:43
  Speaker 1: Das ist ein ganz spannender Punkt weil die Folge die ich auch hatte diese Woche zum Thema Knowledge kaufen Der Gast ist ja sozusagen, macht doch gerade sein Doktor bei der
• 47:55
  Speaker 0: München in
• 47:56
  Speaker 1: dem Bereich.
• 47:58
  Speaker 1: Das zeigt eigentlich am Ende haben wir darüber festgestellt dass das schon die Grundlage sein kann für spätere AI-Module die man drauf
• 48:06
  Speaker 0: setzt.
• 48:07
  Speaker 0: Komplett und nochmal... Und jeder
• 48:08
  Speaker 1: tut sich schwer so was aufzubauen als er am Ende gut beschrieben.
• 48:12
  Speaker 1: Die Infrastruktur ist gar nicht so teuer.
• 48:14
  Speaker 1: Die Art und Weise des zu kreieren Also dieser Hirnschmalz, das ist halt eben... Du
• 48:20
  Speaker 0: brauchst völlig andere Entwickler als du für einen Damm brauchst.
• 48:23
  Speaker 0: Ja?
• 48:23
  Speaker 0: Das ist wie gesagt noch recht, es ist semantisch.
• 48:26
  Speaker 0: Es ist das Semantik-Web was im Ende da kommt.
• 48:29
  Speaker 0: Ja genau!
• 48:29
  Speaker 0: Es wird bezahlbarer und auch dort demokratisiert.
• 48:32
  Speaker 0: Insofern super spannend und ich bin mir sicher dass dein Gast auf einem ganz anderen Niveau noch darüber sprechen kann als ich.
• 48:39
  Speaker 0: Trotzdem ist es halt so wichtig für uns.
• 48:42
  Speaker 0: warum auch weil wir haben ja vorhin auch schon drüber gesprochen.
• 48:45
  Speaker 0: Zeig also du hast über CFOs gesprochen.
• 48:48
  Speaker 0: Ganz viele CFO's gehen heute zu ihren Teams und sagen Leute, AIKI Budget ist gestrichen weil ich kann den Wert nicht sehen.
• 48:56
  Speaker 0: wenn du aber einen solchen Knowledge Graph hast dann ist das Enterprise-Modul oder die Enterprise-Plattform in der Halluzination entsprechend fast unterbinden kannst, weil ja dort schon Wissen ist.
• 49:08
  Speaker 0: Das heißt die Ergebnisse werden aus dem Stegreif irgendwie bei neunundneinzig Prozent sein und das ist etwas wo ich glaube dass es ein guter, ein gutter Place to be für uns, für andere.
• 49:20
  Speaker 0: Ja wir reden mit Start-ups aus dem Silicon Valley.
• 49:23
  Speaker 0: Ich habe neulich Abend mit Tobi mit zwei Kollegen gesprochen Die gerade bei Christian Bitzer im Haus auf AI da ein bisschen rumstudieren und machen.
• 49:30
  Speaker 0: also da forschen viele entsprechend dran.
• 49:33
  Speaker 0: Wie gesagt, wir fühlen uns deshalb recht wohl nicht weil wir das akademisch gewinnen wollen sondern weil wir schon sehr viel haben und glaube der Weg ist nicht immer so sehr weit.
• 49:41
  Speaker 0: Sondern wir können vom Use Case kommen sagen Mensch was müssen wir da noch entsprechend tun?
• 49:45
  Speaker 0: Das ist der Anspruch.
• 49:46
  Speaker 0: aber in drei Jahren wissen wir es wenn du mich wieder einlädst!
• 49:52
  Speaker 1: Ich glaube es war auch eine gute Sicht am Ende so ein bisschen abzuschließen wo die Reise hingeht.
• 49:58
  Speaker 1: Es gibt ja mal so zwei Fragen, die ich immer noch meinen Gästen stelle.
• 50:00
  Speaker 1: Jawohl!
• 50:00
  Speaker 1: Ich habe vorhin deinen Ring schon gesehen, vielleicht geht es in die Richtung hin.
• 50:04
  Speaker 1: Aber was macht Simon noch privat mit da?
• 50:08
  Speaker 0: Also zunächst mal, ich bin ja so ein Early-Bird und Sportmensch.
• 50:12
  Speaker 0: Ich stehe meistens um fünf auf, mache eine Stunde Sport... ...ich habe ein kleines Gym im Keller.
• 50:16
  Speaker 0: wenn ich im Hotel bin dann mach' ich's da.
• 50:19
  Speaker 0: Das heißt, ich schaue mir schon sehr genau an gerade über den Aura Ring was entsprechend wie ich schlafe aber auch wie sich meine Readiness aber auch stressig auswirkt auch auf Performance entsprechende Sachen.
• 50:33
  Speaker 0: also das macht mir Spaß!
• 50:35
  Speaker 0: Was mache ich privat noch mit Daten?
• 50:38
  Speaker 0: Ganz offen.
• 50:39
  Speaker 0: Vor zehn Jahren habe ich da nicht so viel gemacht, es ist einfach eine Berufskrankheit.
• 50:43
  Speaker 0: Ich hab angefangen sehr viele Daten auch privat miteinander zu vernetzen.
• 50:48
  Speaker 0: also das heißt dass was wir an Immobilien und was wir ansparplänen haben in einem ziemlich heftigen Exel inzwischen lebt aber auch im LLM und damit meine Frau hat dann natürlich auch drauf drauf zugerift.
• 51:00
  Speaker 0: damit optimieren wir sicherlich hier ein paar Themen.
• 51:03
  Speaker 0: warum?
• 51:03
  Speaker 0: weil ich habe einfach wenig Lust und auch wenig Zeit auf Überraschungen gar keine Lust nachzugucken, wenn die Steuer ansteht.
• 51:10
  Speaker 0: Was ist denn da noch?
• 51:11
  Speaker 0: Und ich finde, wenn man die Daten gut aufbereitet... was mache ich noch mit Daten?
• 51:16
  Speaker 0: Unsere Tochter ist dreizehn wir machen jeden Tag ein Foto von ihr.
• 51:19
  Speaker 0: das sind auch Daten und mal gucken was sie da einmal machen wenn sie dann mal zwanzig ist da kann man natürlich krasse Sachen mit tun.
• 51:26
  Speaker 0: ja das sind irgendwie auch so.
• 51:27
  Speaker 0: Daten.
• 51:27
  Speaker 0: also ja die Daten sammelwut habe ich ein bisschen Strukturiert an der Stelle, aber das war ein Weg.
• 51:34
  Speaker 0: Ja ich bin nicht ganz so glaube ich in den Daten beheimatet wie du.
• 51:38
  Speaker 0: Ich komme ja aus einem etwas anderen Film.
• 51:41
  Speaker 0: Cool!
• 51:42
  Speaker 1: Und wenn Du jetzt auf Basis einen Filmtitel hier unsere Folge oder Buchtitel unserer Folge nehmt?
• 51:48
  Speaker 0: Moneyball würde ich sagen, dass so ein bisschen der Film der ja aufzeigt die alte Intuitionskultur, die viele Unternehmen ja haben.
• 52:02
  Speaker 0: Weg geht wenn man anfängt Entscheidungen auf Datenbasis zu treffen.
• 52:06
  Speaker 0: Ich sage jetzt mal vorsichtig Die Alte Marketing Welt war ja Donald Draper schöne Bilder und das Schöne ist ja durch das was uns beschäftigt, aber uns auch ja Spaß macht.
• 52:17
  Speaker 0: Dass jetzt wenn du anfängst Daten in Scherdien zu haben Du mit den Daten viel mehr verstehst, du weißt welche Kampagne funktioniert hat.
• 52:25
  Speaker 0: und ich mach's jetzt kurz um zurückzukommen auf Moneyball auf dem Titel.
• 52:28
  Speaker 0: damit spielst du in einer besseren in einer eigenen Liga weil du eben mit den gleichen Ressourcen einfach mehr aus deinen Daten generieren kannst.
• 52:37
  Speaker 0: und ja ich mag den Film halt ganz gerne das sein.
• 52:41
  Speaker 1: Ich würde aus meiner Sicht noch mal die Folge zusammenfassen, so ein bisschen Fahrt machen.
• 52:45
  Speaker 1: Ich glaube wir haben einmal gut definiert was ein Damm ist.
• 52:48
  Speaker 1: Wir sind am Anfang sehr auf das Thema welche Unternehmen nutzen und euch eigentlich eingegangen.
• 52:52
  Speaker 1: aber am Ende war das Thema spannend.
• 52:56
  Speaker 1: nochmal die Evolution.
• 52:57
  Speaker 1: Wir haben es ich glaube in drei Stufen gemacht eines Dammes zu sagen.
• 53:01
  Speaker 1: Auf der einen Seite war's Früher immer der Punkt, wie so eine klassische Datensenke die Ordnerstruktur wo eben die Produktdatenablagen, wo nicht viele Produktagen abladen sondern die die eigentlich digital zu verfügen
• 53:13
  Speaker 0: waren.
• 53:13
  Speaker 1: Jetzt gibt es die Möglichkeit durch unterschiedliche Arten und Weisen, durch flexible Anschlüsse mehr Daten abzulegen auch jetzt mit zusätzlichen Features mal zu gucken, wo geht die Reise hin?
• 53:26
  Speaker 1: Muss nicht selber das Bild beschreiben, ich muss nicht selber die Informationen aus PDF-Dateien ziehen.
• 53:31
  Speaker 1: Sondern es macht jemand für mich wenn man will und hat sozusagen nochmal mehr Informationen die da liegen.
• 53:36
  Speaker 1: Die helfen meinen Touchpoints dem Kunden gegenüber vielleicht aber auch dem internen Service Team Customer Service die Daten gut aufzuwählen.
• 53:44
  Speaker 1: Wo die Reise hingeht ist eigentlich alle relevanten Beziehungen untereinander zu meinen digitalen Assets, die ich habe.
• 53:53
  Speaker 1: Größer gefasst weg vom Produktdaten eigentlich hinzugehen damit Knowledgecraft zu entwickeln der dann analoge im Rack System für teilweise der Daten die es gerade existieren Eigentlich die Grundlage für viel viel mehr ist und das ist gerade noch offen.
• 54:08
  Speaker 1: Es ist nur nicht definiert wo da die Reise hingeben sind.
• 54:11
  Speaker 1: Und das ist eigentlich der spannendste Punkt Wo wir in drei oder vier Jahren sind
• 54:15
  Speaker 0: sehr schön zusammengefasst.
• 54:17
  Speaker 1: Vielen, vielen Dank für die Folge.
• 54:19
  Speaker 0: Ja sehr gerne und habe mich wohl geführt bei euch.
• 54:20
  Speaker 0: Vielen Dank!