Chat with your Data – KI im Mittelstand richtig aufsetzen | Michael Strauss

Chat with your Data – KI im Mittelstand richtig aufsetzen | Michael Strauss

vor 1 Tag
55 Minuten
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Podcast
Podcaster
How to enhance your data usage

Beschreibung

vor 1 Tag

„Holen wir uns einen Controller mit Excel oder Power BI und gut
ist.“ – Ein Satz, der im Mittelstand oft fällt, aber laut Michael
Strauss (Geschäftsführer idexq) gefährlich kurzfristig gedacht
ist. In dieser Folge räumt Christian Krug zusammen mit Michael im
Daten-Dschungel auf. Michael, der selbst aus der
„Hassliebe-Domäne“ Controlling kommt, erklärt, warum „PowerBI
only“ Projekte oft in einer Sackgasse aus Wartungs-Hölle und
Logik-Silos enden.


Du erfährst in dieser Episode:


• Warum Real-Time Reporting meist völliger Käse ist (außer auf
dem Shopfloor).


• Wie man eine Datenplattform im Mittelstand in nur 30 Tagen
produktiv bringt.


• Warum der Stack aus Databricks und dbt die Geheimwaffe gegen
Vendor Lock-in ist.


• Wie AI-Agents (Claude & Genie) den Zugriff auf Daten
demokratisieren, ohne die Governance zu sprengen (Hurra Unity
Catalog).


Egal ob 50-Mann-Sägewerk oder 4.000-Mitarbeiter-Konzern: Wer
seine Daten nachhaltig nutzen will, muss die „langweiligen“
Grundlagen sauber ziehen.


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Diese Folge Unf*ck Your Data wurde von IDEX.Q unterstützt


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Kontakt:


E-Mail: christian@uyd-podcast.com


Timestamps:


00:00 Intro: Machete im Daten-Dschungel


02:25 Wer ist Michael Strauss? Vom Controller zum Daten-Profi


03:20 Was ist eigentlich „Mittelstand“? Vom Sägewerk bis zum
Weltmarktführer


04:31 Daten auf dem Shopfloor: Schichtreporting &
Maschinenauslastung


06:24 Die Real-Time-Falle: Warum Echtzeit oft unnötig ist


12:40 Erst Sit-ups, dann Bio-Hacking: Die Basics müssen stimmen


15:34 Keine Lust auf 5-Monats-Projekte: Der Mittelstands-Ansatz


18:54 Das Problem mit „Power BI Only“ & der Hunger nach Daten


20:20 In 30 Tagen zur Plattform: Der Standard-Ansatz


26:08 Qualität bedeutet „Boring as fuck“


29:14 Wie viel BI-Team braucht ein Unternehmen?


32:27 Der Stack: Warum Databricks & dbt?


34:57 dbt deep dive: Lineage, Monitoring & Dokumentation


41:49 Unity Catalog & AI: Chat with your Data sicher umsetzen


45:07 Claude MCP & Databricks Genie in der Praxis


51:09 Die Abschlussfragen: Buchtipp & Lieblings-Stack

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