Beitrag von BI or DIE

𝗟𝗶𝗲𝗯𝗲𝗿 𝗦𝗰𝗵𝗹𝗲𝗰𝗵𝘁𝗲, 𝗮𝗹𝘀 𝗸𝗲𝗶𝗻𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗲𝗻! In gefühlt jedem Datenprojekt hört man: Unsere Datenqualität is zu schlecht, darauf brauchen wir gar nicht reporten. Jetzt die unbequeme Wahrheit: Daten sind kein Wein. Die werden nicht von alleine besser wenn du sie einfach im Keller rumliegen lässt. Wenn du deine Datenqualität verbessern willst, dann musst du die Daten reporten die da sind. Dann siehst du nämlich genau die Lücken oder Fehler. Genau darüber durfte ich mal als Gast im Podcast Datendurst  bei Tim Ebner als Gast sprechen. ✅Was heißt eigentlich Datenqualität? ✅Wo ist die hoch? ✅Wer bekommt das gar nicht in den Griff? ✅Wie wirds vielleicht besser? Nebenbei hat mir Tim noch ein paar Mal vorgeworfen Shitstorms zu provozieren. Die gehen natürlich an mich, nicht an den tollen Host. Wo Tim mir voraus ist: Definitiv Video, denn Datendurst ist schon bei Youtube. UNF#CK YOUR DATA noch nicht. Also eure Chance mich und Tim beim quatschen auch zu sehen. Wie siehts bei euch aus mit der Datenqualität? Es hat auch mal wieder riesig Spaß gemacht Gast zu sein. Ich hätte Bock das wieder zu machen! 𝗜𝗻 𝘄𝗲𝗹𝗰𝗵𝗲𝗻 𝗣𝗼𝗱𝗰𝗮𝘀𝘁 𝘀𝗼𝗹𝗹𝘁𝗲 𝗶𝗰𝗵 𝗺𝗮𝗹 𝘇𝘂 𝗚𝗮𝘀𝘁 𝘀𝗲𝗶𝗻? 𝗔𝗹𝘀𝗼 𝘄𝗲𝗿 𝘀𝗼𝗹𝗹𝘁𝗲 𝗺𝗶𝗰𝗵 𝗷𝗲𝘁𝘇𝘁 𝗮𝘂𝗰𝗵 𝗲𝗶𝗻𝗹𝗮𝗱𝗲𝗻? 𝗩𝗲𝗿𝗹𝗶𝗻𝗸𝘁 𝗱𝗶𝗲 𝗝𝘂𝗻𝗴𝘀 𝘂𝗻𝗱 𝗠𝗮̈𝗱𝗲𝗹𝘀 𝗺𝗮𝗹. (𝗱𝗲𝘂𝘁𝘀𝗰𝗵 𝗼𝗱𝗲𝗿 𝗲𝗻𝗴𝗹𝗶𝘀𝗰𝗵) #unfckyourdata #daten #datenstrategie #ki #kistrategie #datenmehrwert _____________________________________________________ Für mehr Beiträge dieser Art -> 🔔 (Vernetzen/Folgen und Glocke an) Für Daten zum Hören -> 🎧(Podcast an) Für alles andere -> 📧 (Nachricht)

data:unplugged + UNF#CK YOUR DATA = 𝗱𝗮𝘁𝗮:𝗨𝗡𝗙#𝗖𝗞𝗘𝗗? Wenn man schon mal die Chance hat mit Dr. Bernard Sonnenschein und Marcel Windau zusammenzusitzen, dann wäre es ja fahrlässig nicht gleich zwei Folgen aufzunehmen! Wie der BWLer sagt: Synergieeffekte nutzen. Daher entstand direkt auch noch eine Folge UNF#CK YOUR DATA! Da mit Marcel auch wenigstens ein gelernter BWLer dabei war, haben wir die Chance beim Schopf gepackt und durchgezogen. Denn: 𝗪𝗲𝗻𝗻 𝘀𝗰𝗵𝗼𝗻, 𝗱𝗲𝗻𝗻 𝘀𝗰𝗵𝗼𝗻 könnte auch das Motto der beiden für die data:unplugged lauten. Wenn sie schon ein neues Eventformat mit Databezug bauen, dann auch richtig geil. Mit Entertainment UND wertvollen Inhalten. Aber wir kam es überhaupt dazu und wie wurde aus einer "Data Culture Night" das vermutlich vielversprechendste Format. Nicht nur für die Data Bubble, sondern auch darüber hinaus? Dazu standen mir die beiden Rede und Antwort in der aktuellen Folge. ❓Warum ein Format wie data:unplugged ❓Welche Rolle spielt ein gutes Community Management dabei ❓Wie kam der Schwenk aus Data Science und Recruiting in Podcast und Veranstaltungen ❓Wie kannst du hier Creator einbinden und worauf musst du dabei achten ❓Was sind deine persönliche Schlüsselfaktoren für den Erfolg ❓Was hat das mit diesem "Nagel im Kopf" auf sich 🔨 🧨Bangerspoiler zur d:u in den Ohrwürmern! Der wilde Ritt aus unserer gemeinsamen Folge setzt sich fort! Das Interview hat nicht nur Spaß gemacht, sondern ist auch eine der persönlicheren Folgen im Format. Wer sein Ticket für die d:u 2025 noch nicht hat, sollte das bald nachholen. Und noch ein Spoiler: Herbert Pataky und ich planen da was für euch auf dem Event! Ohne so geile Hosts wäre das niemals möglich und vermutlich dürften wir vieles davon auf anderen Events auch einfach nicht! Für Details: Geduld haben 😊 Bis dahin: Folge reinziehen und Feedback hier rein 👇 #unfckyourdata #daten #datenstrategie #ki #kistrategie #datenmehrwert _____________________________________________________ Für mehr Beiträge dieser Art -> 🔔 (Vernetzen/Folgen und Glocke an) Für Daten zum Hören -> 🎧(Podcast an) Für alles andere -> 📧 (Nachricht)

Welcher Weg ist der richtige? #QlikQDI oder #MicrosoftFabric. Wir können beides Country und Western und meine Kollegen Marcus Wuest und Thomas Hänig singen euch ein Lied davon in unserer aktuellen Podcastfolge 37.

Mehr ist immer besser! Oder doch nicht? Eine kurze Geschichte darüber, warum es nicht immer die beste Idee ist, sich alles gleichzeitig und in jedem Detail anzuschauen! In Vorbereitung auf das folgende Event erstelle ich gerade ein Dataset und einen Report zum Thema Produktionsdaten im Pharmabereich: https://lnkd.in/eQUBvKXz Ich möchte die Produktivität meiner Produktion auswerten, natürlich für jeden Standort, jede Maschine, jeden Tag, jedes Produkt und alle 15 Minuten für die letzten drei Jahre. Was sich erstmal nach einem sehr sinnvollen und vernünftigen Wunsch und Vorgehen anhört, wird schnell ziemlich riesig. Auch wenn moderne Tools wie Power BI, SAC und Tableau diese Datenmengen mehr oder weniger problemlos handhaben können, erzeugen solche Datenmengen Kosten. Diese Kosten können entstehen, weil man mehr Rechenleistung benötigt oder auch weil das Dataset komplexer und damit schwieriger zugänglich wird. Die Überlegung, welche Fragestellung ich mit meinen Daten beantworten möchte, was mein Business Case dahinter ist und ob sich der Aufwand für den Mehrwert lohnt, sollte daher vor dem Verlangen kommen, einfach alles zu nehmen in der Hoffnung, dass es schon irgendwie funktionieren wird. Wer hören möchte, was genau mein konkretes Problem damit war, ist herzlich willkommen zum Event am Montag. #Powerbi #data

🚀 Wir freuen uns, die Veröffentlichung unserer 24. Podcast-Episode von "Data Science mit Milch und Zucker" anzukündigen! In dieser besonderen Folge haben wir das Vergnügen, Andre Zayarni zu begrüßen, Mitbegründer und CEO von Qdrant. 🎙️https://lnkd.in/dkFHD-ix 🔍 Das Berliner Start-up Qdrant revolutioniert die Art und Weise, wie KI-Daten gespeichert und verarbeitet werden, mit seiner bahnbrechenden Vektor-Datenbanktechnologie. Diese Technik erlaubt blitzschnelle Verarbeitung und Analyse unstrukturierter Daten. 💡 Andre gibt tiefe Einblicke in die Funktionsweise und Vorteile von Vektor-Datenbanken, besonders im Bereich der semantischen Suche und Produktempfehlungen. Er teilt auch, wie Qdrant die Herausforderungen großer Sprachmodelle mit Echtzeitdatenbanken meistert und was die Zukunft der Datenspeicherung bringt. 🔗 Verpasse diese faszinierende Episode nicht, die einen Einblick in die Zukunft der Datenverarbeitung bietet und warum bald ein Großteil der weltweiten Daten in Vektorform gespeichert sein wird. 🎧 Hör jetzt rein und finde heraus, wie du mit Qdrant keine kalten Füße auf dem Gebiet der Vektor-Datenbanken bekommst! #DataScience #KI #Podcast #VektorDatenbanken #Qdrant #Technologie #Innovation #StartUp #Berlin

Habt ihr euch auch schon mal gefragt, was ist eigentlich der Unterschied zwischen MS-Fabric und Qlik Data Integration (QDI)? Und welche der Lösungen ist für meine Ziele besser geeignet? Unser neuer Podcast hilft sicher weiter: https://lnkd.in/ecG9bSEr

Neue Wachstumschancen für Ihr Unternehmen mit Embedded Analytics, der aktuelle Podcast mit Marius Kaiser von Tableau, am besten gleich reinhören und erfahren, wie sich mehr aus Daten machen lässt #Podcast #Embedded #Analytics #Data #Daten #Monetarisierung #Tableau https://lnkd.in/eXWt7i9y

Warum flache Tabellen nicht immer die beste Lösung sind 🧐 In der aktuellen Podcast-Folge hat Andreas ein spannendes Thema angesprochen: Flache Tabellen vs. durchdachte Schemata. Während viele mittlerweile auf komplexe Datenmodelle verzichten und nur noch mit flachen Tabellen arbeiten, sieht er das anders. Gerade bei Projekten mit mehreren Fakten-Tabellen wird es kompliziert, wenn Daten – wie das Datum – korrekt verknüpft werden sollen. Oft hört man: „Ach, das Datum leiten wir einfach ab, passt schon.“ Aber Power BI mag das nicht besonders. Außerdem entstehen redundante Informationen – z. B. Datumsspalten, die in verschiedenen Tabellen mehrfach vorkommen, weil sie nicht richtig verknüpft sind. Sein Ansatz? Immer versuchen, den kleinsten gemeinsamen Nenner herauszuziehen – und das ist oft das Datum. Ein zentrales, vollständiges Datum, das vom 01.01. bis 31.12. reicht, ist der Schlüssel zu einem sauberen und effizienten Modell. Mehr Insights und Best Practices gibt’s in unserer neuesten Podcast-Folge! 🎧 #Podcast #PowerBIler #PowerBI #BusinessIntelligence #Data 2024-10-04

🚀 Warum Du das Webinar "Datenlandschaften vereinheitlichen: Trino als Wegbereiter für zentrale Datenanalysen" nicht verpassen darfst! 🚀 🗓️ Datum & Uhrzeit: 22. Mai 2024, 11:00 Uhr 💡 Beschreibung: Entdecke innovative Lösungsansätze für die Herausforderungen moderner Datenwelten! Als Data Specialist kennst du die täglichen Hürden mit Abfragen, Analysen und Auswertungen nur zu gut. Du sehnst dich nach einer performanten SQL Abfrage-Engine, die mühelos verschiedenste Datenquellen verarbeitet? Dann haben wir genau das Richtige für dich: Trino! 🔍 Im Rahmen unseres Lunch Break Webinars stellt unser Data Consultant praktische Lösungen vor, wie du mit Trino, der leistungsstarken Open Source SQL Engine, deine Datenanalysen durch Echtzeit-Abfragen beschleunigen kannst. Erlebe, wie du Daten aus verschiedenen Datensilos zugänglich machst und so deiner Arbeit eine neue Dimension verleihst. ✅ Warum teilnehmen? 🎯 Erhalte Einblicke in die Leistungsfähigkeit von Trino für zentrale Datenanalysen. 🚀 Beschleunige deine Datenanalysen mit Echtzeit-Abfragen. 🤝 Mache Daten aus unterschiedlichen Datensilos zugänglich. 🧠 Profitiere von dem Expertenwissen unseres Data Consultants. Verpasse nicht die Chance, deine Datenstrategie auf das nächste Level zu heben. Melde dich jetzt an und sei Teil unserer Community, die innovative Wege in der Datenanalyse beschreitet! 💥 👉 https://lnkd.in/eyQWWMKd Lass uns gemeinsam die Datenwelt revolutionieren! 🌐 #Datenanalyse #Trino #Webinar #DataSpecialist #Starburst

Schauen Sie sich an, wie Dank Predictive Analytics handfeste, monetäre Vorteile erzielt werden können. Pavol Varga gibt Einblicke in die Unterscheidung zwischen datenbasierten und informationsbasierten Entscheidungen. Wir bei Datasense beschäftigen uns mit diesem Thema. Erfahren Sie mehr zu unseren Leistungen unter https://lnkd.in/evrn4cXT