Datendurst mit Tim Ebner – Détails, épisodes et analyse

Was ist eigentlich ein GPT? Was unterscheidet eine KI von einem GPT? Wie baut man ein GPT auf und welche Technologien gibt es dafür? Was hat das Ganze mit Datenqualität zu tun? Und was kann man mit einem UnternehmensGPT machen?

Darüber spricht Host Tim Ebner in der neuen Folge von Datendurst mit Sarah Stemmler. Die kennen wir schon aus der letzten Folge Datendurst, in der es um’s Gründen ging. Denn Sarah hat sich gemeinsam mit ihrem Partner Sebastian selbstständig gemacht und das KI-Start up Synsugar gegründet, mit dem sie Unternehmen helfen, betriebliche Abläufe mit KI zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Und dazu gehört mittlerweile auch, UnternehmensGPTs zu entwickeln.

Doch was ist ein GPT überhaupt? Seit der Veröffentlichung von ChatGPT wurde der KI-Hype losgetreten. Dabei gibt es das Thema schon seit den 50ern und viele Unternehmen setzen es schon jahrelang ein.

GPT steht dabei für eine spezielle Technologie, die das Unternehmen OpenAI (die Gründer von ChatGPT) entwickelt hat. Die Abkürzung steht für Generative Pretrained Transformers.

Ein GPT ist somit eine spezielle Art von KI, wozu ja auch Predictive Maintenance und ähnliche Dinge gehören. Der Klassiker ist: Text-Input und Text-Output. Die gleiche Architektur funktioniert auch bei Bildern: Text-Input und Bild-Output. Außerdem kann ein GPT auch Code generieren und mittlerweile gibt es Forschungen zum Einsatz in Wettermodellen.

Doch was unterscheidet nun ein GPT von einem UnternehmensGPT?

Im Grunde heißt das, dass Unternehmen für ihre eigenen Anwendungsfälle ein GPT entwickeln. Dieses ist dann verknüpft mit den eigenen Daten bzw. der internen Wissensdatenbank. Sarah erzählt zum Beispiel von dm, wo dies mit der Tochter dm Tech umgesetzt wurde.

Doch warum nicht einfach ChatGPT mit den eigenen Daten füttern?

Hier kommen der Datenschutz und IT-Security dazwischen. Denn hochsensible Daten möchte man nicht mit ChatGPT in Verbindung bringen, zudem kann man bei dieser Lösung Daten nur sehr gezielt hochladen.

Eine eigene GPT-Variante löst diese Probleme. Dabei bedient man sich an den Sprachmodellen vom Markt und verbindet sie mit eigenen Daten.

Das ist zudem auch eine viel kostengünstigere Lösung, denn das Training eines komplett neu entwickelten Systems kostet mehrere 100 Millionen.

Sarah gibt noch ein paar Tipps zum Start mit einem eigenen GPT. Wichtig ist hierbei, sich zuerst Gedanken über die eigenen Use Cases zu machen. Dazu gehört auch die Datenvorbereitung, denn viele Unternehmen haben keine Single Source of Truth, die man hierfür benötigt.

Außerdem wichtig: Informiert Euch über den EU AI-Act, wenn Ihr ein eigenes GPT umsetzen wollt!

Zum LinkedIn-Profil von Sarah: https://www.linkedin.com/in/sarah-stemmler/

Zur Website von Synsugar: https://synsugar.com

Über das BayernGPT: https://synsugar.com/blog/freistaat-bayern-plant-bayerngpt 

Über das Unternehmens-GPT von dm: https://open.spotify.com/episode/2fSn7aAwykXafucpwRAlNR?si=f46a586d1c1d45ce

Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/

[Anzeige] Datendurst-Stellenmarkt

Offene Stelle: Team Lead Social Media Analytics

Unternehmen: We Are Era

Aufgaben: Leitung und Entwicklung eines Teams, das Social Media Daten überwacht, analysiert und interpretiert; Markt- und Wettbewerbsanalysen, Trackinganalysen und Dashboards erstellen, Influencer Markt im Auge behalten, Analysetools einführen und nutzen

Über das Unternehmen: Studio- und Talent-Agency mit Standorten in Amsterdam, Berin, Köln, Kopenhagen, Paris, Madrid, Mailand und Stockholm

Arbeitsort: Hybrid

[Anzeige] Link zur Stellenanzeige: https://jobsearch.createyourowncareer.com/weareera/job/Berlin-Team-Lead-Social-Media-Analytics-BE-10777/1104577901/?utm_medium=podcast&utm_source=datendurst

Wie verändert sich der Alltag durch die Selbstständigkeit? Welche Sorgen macht man sich (begründet oder unbegründet) vorher? Welche Vorteile hat die Selbstständigkeit und wie kommt man mit den Gedanken dazu klar, dass man damit vielleicht nicht den Kühlschrank füllen kann? Wieso ist Positionierung eine never-ending Story?

Darüber spricht Host Tim Ebner in der neuen Folge von Datendurst mit Sarah Stemmler.

Sarah hat 4 Jahre im Angestellten-Verhältnis gearbeitet und sich dann selbstständig gemacht – nun auch 4 Jahre. Doch wie ist sie überhaupt zu der Selbstständigkeit gekommen?

Sarah kommt aus einer Gründerfamilie und fand Unternehmertum immer schon spannend. Auch ihr Lebenspartner Sebastian ist selbstständig und langsam aber sicher kam Sarah auf den Geschmack. Ihre Gründung kam allerdings zu einem schlechten Zeitpunkt: Kurz vor Covid und dem Lockdown. Das war für Sarah ein holpriger Start, sie fühlte sich gefangen und zunächst mit Selbstmitleid erfüllt, nahm dann aber die Möglichkeit wahr, sich intensiver mit der Selbstständigkeit zu beschäftigen.

Dazu gehörte auch das digitale Vertriebsmarketing, was sie vorher nicht viel genutzt hatte. Doch Personal Branding ist viel wert und die Wirkung davon nicht zu unterschätzen.

Innerlich setzte sie sich die Grenze von einem Jahr und merkte dann: Das hat funktioniert! Sie wollte weitermachen, nicht wieder zurück in die Festanstellung. Und sie merkte, dass sie durch die Selbstständigkeit auch viel spannendere Themen und Projekte um sich herum hatte.

Nach 2 Jahren gründete sie dann gemeinsam mit ihrem Lebenspartner – eine Sache, die viele Menschen nicht unbedingt tun würden! Doch viele Gespräche und auch der Wunsch danach, nicht mehr als Einzelkämpfer unterwegs zu sein, sorgten dann für ein positives Bild.

Nun hat Sarah einen Sparringspartner und teilt sowohl die Freiheit als auch die Verantwortung gemeinsam mit Sebastian im Unternehmen synsugar, mit dem sie Unternehmen hilft, betriebliche Abläufe mit KI zu optimieren und die Produktivität im Unternehmen zu steigern.

Doch wie positioniert man sich als Freelancer oder auch Unternehmen?

Für Sarah ist es wichtig, zunächst einmal herauszufinden, was man selbst möchte. Denn wenn es keine klare Positionierung gibt, dann erhält man immer wieder Anfragen, die extrem divers sind und damit auch viel Zeit fressen.

Ihr Tipp ist es, optimistisch zu sein, denn wer sollte schon von einem Pessimisten kaufen wollen?

Zum LinkedIn-Profil von Sarah: https://www.linkedin.com/in/sarah-stemmler/

Zur Website von Synsugar: https://synsugar.com

Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/

Moiiiiiin aus Kiel und Düsseldorf! Jakob und ich sprechen darüber,  was TikTok als Performance Kanal so speziell macht, und welche typischen Fehler bei Werbeanzeigen immer wieder passieren. Dazu gibt es noch Tipps vom Profi, wie man einen Account Audit auf TikTok macht, welche technischen Sachen die KPIs verhageln können und welche aktuelle organische Kampagne Jakob richtig gut fand. Kleiner Spoiler: Es ist eine Recruiting-Kampagne von einem Garten-Landschaftsbauunternehmens.

Links:

• Stellenmarkt: Junior Analyst (m/w/d) Nintendo in Frankfurt - https://www.nintendo.de/jobportal/pages/de_DE/corporate/career/job_offers/_junior_analyst.jsp
• Jakobs Agentur: https://jakobstrehlow.de/
• Jakob auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jakobstrehlow/
• Jakobs Lieblingskampagne auf TikTok: https://www.tiktok.com/discover/7-vs-wild-gartenbau
• Jakobs Lieblingskampagne auf YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=3D5t9SPWP8o

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Also wenn die Tagesschau darüber spricht, dann machen wir das auch: Die Rede ist von ChatGPT.  Matthias Göbel und ich quatschen darüber, was ChatGPT eigentlich ist, wer dahinter steckt, was man damit machen kann, wie es unter der Haube funktioniert, was man machen muss um loszulegen und darüber, was die Vor- und Nachteile sind. Denn insbesondere wenn man Geschäftsideen oder andere sensitive Daten teilt, ist die Lage bei aller Experimentierfreude noch etwas unsicher. 

Links:

• Stellenmarkt: Leiter:in AI Factory (w/m/d) bei der Deutschen Bahn in Berlin - https://db.jobs/de-de/Suche/Leiter-in-AI-Factory-w-m-d-OFK-2-10066236
• Stellenmarkt: Claudia Pohlink - https://www.linkedin.com/in/claudia-pohlink/
• Nagra: https://nagra.ch/
• AllSocial Marketing Conference: https://allsocialconference.de/
• Matthias auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/matthiasg%C3%B6bel/
• Matthias Linkliste mit seinen Social Kontaktdaten, Hands On Anleitungen zu ChatGPT, dem empfohlenen Podcast Editing Tool Descript und Bildgenerierung mit AI: https://buttoned-calendula-ad7.notion.site/ChatGPT-Hands-on-b4588eb499074eeabf5ea90da1e50e54

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Jetzt wird’s komplex: Sarah Sunderbrink von Zooplus erzählt uns etwas über Social Media Reporting im internationalen Kontext. Wie läuft das bei Zooplus? Was wäre ein ideales Reporting? Wie sieht die Realität aus? Warum ist es manchmal so schwer? Wie kann man das lösen? All diese Fragen klären wir - nach einem ganz schön persönlichen Einstieg - in einem sehr spaßigen Gespräch. Hört rein :)

Links:

• Stellenmarkt: (Senior) Marketing Manager  "Marketing Data und Analytics" (m/w/d) bei Penguin Random House Verlagsgruppe - https://jobsearch.createyourowncareer.com/PRH_DEU/job/M%C3%BCnchen-%28Senior%29-Marketing-Manager-Marketing-Data-and-Analytics-%28mwd%29-BY-81673/884881201/
• Stellenmarkt: Sarah Söhlemann - https://www.linkedin.com/in/sarahsoehlemann/ 
• Zooplus: https://www.zooplus.de/
• OMR: #OMR22 Masterclass: Krisenmonitoring und -management mit Talkwalker | Bsp.: Too Good To Go & Zooplus - https://www.youtube.com/watch?v=nS_8x5_8NjA
• Blogpost: How to Survive Corporate Politics as a Data Scientist / Ben Rogojan - https://betterprogramming.pub/how-to-survive-corporate-politics-as-a-data-scientist-ba914fac2471
• Blogpost: The most difficult thing in data science: politics - Alan Marazzi: https://www.linkedin.com/pulse/most-difficult-thing-data-science-politics-alan-marazzi/

Kleine Triggerwarnung: Am Anfang sprechen wir auch über Sarahs Nebenjob als Freie Rednerin, der auch liebevolle Reden auf Beerdigungen umfasst.

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Noch keine guten Vorsätze? Ich weiß, ich nerve. Aber: Starte doch einfach Deinen eigenen Podcast! In dieser Folge erzähle ich, wie ich zum podcasten gekommen bin, welche Learnings ich in Sachen Qualität und Vorbereitung ich früh machen musste, empfehle Dir tonnenweise nützliche Blogartikel, Tutorials und Testberichte und stelle Dir mein "Podcast MVP" (minimum viable Product aka schlankes Produkt) im Sinne von Ausrüstung, Artwork, Software und Redaktionsplanung/Gäste vor.

Links:

• Stellenmarkt: Senior Data Analytics & Controlling Manager Social Commerce bei Douglas: https://www.behindbeauty.de/jobs/Senior_Data_Analytics_%26_Controlling_Manager_%E2%80%93_Social_Commerce_%28f%2Fm%2Fd%29/&utm_campaign=Datendurst_Podcast 
• Yassin Hamdaoui von Douglas im New Commerce Podcast: https://new-commerce.podigee.io/41-douglas-yassin-hamdaoui 
• Jason Modemann, Host des New Commerce Podcasts
• Podcasts: https://www.linkedin.com/in/social-media-experte/
• Podcast Folge mit Jonas Rashedi: Verlieren wir uns zu sehr in Web Analytics? https://mydata.podigee.io/17-tim-ebner-jonas-rashedi-web-analytics
• Podcast Folge mit Philipp von Loringhoven: Was hat Datenschutz mit Nachhaltigkeit zu tun? https://dataengage.podigee.io/38-fingerprinting-personliche-daten-was-wird-uber-uns-gesammelt-mit-tim-ebner     
• Podcast Folge mit Philipp von Loringhoven: Innovation mit Daten  https://dataengage.podigee.io/53-innovation-wie-wird-man-mit-und-durch-daten-besser 
• Mikrofon Test: Rode Podcaster: https://www.mikrofon-test-podcast.de/rode-podcaster-mikrofon-test/ 
• [Anzeige] Riverside Podcast Aufzeichnungs-Software:  https://riverside.fm/
• Buzzsprout Tutorial: How to start a Podcast: https://www.buzzsprout.com/blog/how-to-start-a-podcast##podcast-equipment 
• Riverside Tutorial: How to Edit a Podcast: https://www.youtube.com/watch?v=pUwVGWWKcHc&list=PLiFNLuoG5DuXzOwpI4qCxM6eO5fnjXo-k
• Jennifer Marie: How to Transcribe Audio to Text for Free https://www.youtube.com/watch?v=sLlI6WdUsXE&list=PLiFNLuoG5DuXzOwpI4qCxM6eO5fnjXo-k&index=2  
• [Anzeige] USB C auf USB B Kabel bei Amazon https://amzn.to/3vsj2UQ
• Luis Binder vom Podcast "Marketing im Kopf": https://www.linkedin.com/in/luisbinder?miniProfileUrn=urn%3Ali%3Afs_miniProfile%3AACoAAC3NVmA

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Jonas Rashedi - aus meiner Sicht "der" Data & Analytics Podcaster der letzten zwei Jahre - gibt sich die Ehre mein erster Gast zu sein. Zuletzt hat er als Head of Data bei Douglas gearbeitet, jetzt ist er Chief Data Officer bei FUNKE und Gründer der Agentur The Data GmbH.

Jonas hat seinen Podcast MY DATA IS BETTER THAN YOURS in den letzten zwei Jahren zu außerordentlichem Erfolg geführt. 

Zu Buche schlagen:

• 119 Folgen mit über 100 verschiedenen Gästen
• ein Takeover durch die OMR und
• die Marke “BETTER THAN YOURS”. 

Jonas hat für 2023 sogar zwei Spin Offs für seinen Podcast geplant: My Marketing is better than yours und My AdTech is better than yours.

In dieser Folge geht Jonas darauf ein, was die Ziele seines Podcast sind, ob diese sich über die Zeit verändert haben und welche Rolle ein Podcast in einer Customer Journey haben könnte. 

Besonders spannend: 

• Hat Jonas eigentlich von Anfang an gedacht, dass er so erfolgreich sein könnte? 
• Was war die beste Entscheidung zu seinem Podcast?
• Welche Fuckups hat es in der kurzen Zeit schon gegeben?

Hört Euch die Folge an und findet es heraus.

Links

Stellenmarkt:
- Sebastian Bierbaum auf LinkedIn
- Jonas Rashedi auf LinkedIn

Interview:
- MY DATA IS BETTER THAN YOURS
- OMR Report: Data Driven Marketing – Strategy Guide

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Nichts ist schlimmer als kundenunfreundliche Customer Journeys. Brüche zwischen Kanälen, ungehörtes Feedback oder der mangelnde Blick über den Tellerrand tun einfach weh. Deshalb gibt es jetzt Datendurst. Ein Podcast, in dem wir lernen, solche Schwachstellen in der Customer Journey aufzuspüren, mit Daten analysierbar machen und ganz gezielt zu optimieren. Viel Spaß beim Zuhören!

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Was sind die Grundpfeiler für GA4-Tracking? Und was ist eigentlich so besonders an Google Analytics 4, das Universal Analytics abgelöst hat?

Darum geht es in der neuen Folge von Datendurst! Tim Ebner, der Host der Show, spricht mit Vikash Sharma, einem strukturierten Digital Analyst mit dem Fokus auf GA4. Vikash hat früh Erfahrung in Großkonzernen, u.a. OTTO und T-Online gemacht. Jetzt ist er selbstständig mit dem Konzept Collect, Understand, Visualize.

Vikash wollte immer schon mit Zahlen, Daten und Fakten verstehen, was für Entscheidungen Menschen treffen. Aus dem Grund hat er Psychologie studiert, dann mehrere Stationen in Konzernen gemacht, wollte dann aber agiler werden und hat sich gleichzeitig mit seiner Auswanderung nach Asien selbstständig gemacht. Spannenderweise hat Vikash eine estländische Firma, was für ihn einige Vorteile bietet.

Durch die Betreuung großer Accounts in den Konzernen konnte er wertvolle Erfahrungswerte sammeln. Und deswegen erzählt er auch, wofür sein Konzept steht:

Collect bedeutet, erstmal Daten zu erheben, zu sammeln und datenschutzkonform zu machen. Hierzu gehört auch, herauszufinden, an welche Tools Daten in welcher Form gesendet werden. Auf der Basis kann man dann die Implementierung und damit das Tracking aufbauen.

Understand bedeutet, Daten in einen Kontext zu setzen und zu verstehen. Die Aussage „wir haben am Montag 10.000 Produkte verkauft“ ist nämlich wertlos, wenn man nicht den Kontext dazu hat, wie viele Produkte normalerweise an einem Montag verkauft werden und wie viele User einen Checkout gestartet, aber abgebrochen haben.

Visualize bezieht sich dann auf die Datenvisualisierung – aber zielgruppengerecht! Bei der Vorstellung von Daten neigt man oft dazu, ins absolute Detail zu gehen, doch vielleicht möchte die Zielgruppe genau diese Informationen gar nicht haben. Deswegen muss man sich immer fragen, wer der aktuelle Stakeholder ist, welche Informationen dieser benötigt und welches Informationsbedürfnis sie oder er hat.

Als Visualisierungstool empfiehlt er Python zum Austausch mit anderen Analysten, ansonsten aber auch Tableau, PowerBI oder Looker Studio.

Außerdem geht es um die Besonderheit von GA4 im Vergleich zu UA und wie die Migration stattfinden kann. Vikash empfiehlt immer, ein ordentliches Tracking-Konzept zu erstellen, bevor die Umsetzung mit Events erfolgt. Schließlich soll alles wartbar bleiben und die Fragen der Stakeholder sollen in vernünftige KPIs übersetzt werden.

Der Fokus sollte immer auf der gesamten Data-Wertschöpfungskette liegen!

Zum LinkedIn-Profil von Vikash: www.linkedin.com/in/vikash-analytics

Zur Website von Vikash: https://www.vikash-analytics.com/

Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/

Wie macht man interessante Dashboards, die auch wirklich genutzt werden? Und was wollen Dashboard-User wirklich sehen?

Darüber diskutiert Host Tim Ebner in der neuen Folge von Datendurst. Zu Gast ist Evelyn Münster, die auf Data Visualisation und Storytelling spezialisiert ist.

Es geht um ein Thema, das eigentlich so einfach scheint und trotzdem so viele Probleme hervorruft: Gute Dashboards. Diese müssen nach Evelyn vor allem drei Dinge erfüllen: Klarheit, Interpretierbarkeit und Relevanz.

Für Evelyn war es immer schon ein Anliegen, Dinge zu visualisieren, die sie nicht sehen kann und dadurch zu erkennen, was Dinge für Auswirkungen haben. Das bezieht sie nicht nur auf ihren Körper, sondern auch auf Websites. Als sie anfing mit der Data Visualisation wurde das noch kaum gemacht. Sie startete also mit Dashboards im Onlinemarketing, erstellte ein Produkt – doch die Menschen nutzten dieses nicht. Denn Ästhetik reicht für ein gutes Dashboard nicht aus, ansonsten finden User die Dashboards zwar interessant – aber interessant ist die kleine Schwester von scheiße und bedeutet vor allem nicht relevant.

Wichtig ist zu erkennen, was hinter den Daten steht und wie der Kontext dazu aussieht – eigentlich wie Indizien in einem Kriminalroman.

Evelyn ist es wichtig, die persönlichen Präferenzen der User zu befriedigen. Deswegen mag sie es auch nicht, wenn generelle Aussagen getroffen werden, wie z.B. dass Pie Charts grundsätzlich schlecht sind. Sie bringt Beispiele, an welchen Stellen genau diese Charts eine gute Visualisierung sein können.

Der Kern eines guten Dashboards ist es, gute Datenfragen zu stellen. Evelyn bezeichnet das als Dark Art of Data Analytics. Die Kernaufgabe von Analytics Leaders ist es nicht, Dashboards zu bauen, sondern mit den Business Usern dazusitzen und herauszufinden, was ihre Fragen und Probleme sind. Dazu gibt sie den Vergleich zu Henry Ford, wenn dieser seine Kunden gefragt hätte, was sie gerne hätten, dann hätten sie sich schnellere Pferde gewünscht – das eigentliche Problem war aber, dass die Fortbewegung nicht schnell genug war.

Bei Data Visualisation geht es also darum, herauszufinden, wo die Probleme wirklich liegen – mit dem Ziel, Business Impact zu generieren. Evelyn gibt dazu auch ein paar Beispiele für gute Datenfragen.

Erst danach sollten Dashboards designed werden. Der Game Changer liegt also im guten alten Gespräch.

Zum Schluss hat Evelyn noch ein Geschenk für die Hörenden, und zwar einen kostenlosen Crashkurs vom Chartdoktor.

Zum LinkedIn-Profil von Evelyn: https://www.linkedin.com/in/evelynmuenster/

Zum Chartdoktor-Crashkurs: https://www.chartdoktor.com/chart-doktor-test

Zum LinkedIn-Profil von Tim: https://www.linkedin.com/in/ebner-tim/