UNF#CK YOUR DATA

Stehst du auch manchmal vor deinem Data Stack und denkst: Warum ist dieser Bums eigentlich so teuer und kompliziert? Fünf Tools fürs Laden, drei fürs Transformieren, noch eins zum Speichern und eins zum Visualisieren – schon hast du einen Tool-Zoo, der mehr kostet als er bringt. Muss das sein? Eher nicht!


Wir räumen heute richtig auf. Der wunderbare Fabian Werkmeister ist zurück. Er hat auf seiner Weltreise mit dem Rucksack gelernt: Was unnötig wiegt, fliegt raus. Genau diese Machete packen wir jetzt im Datendschungel aus und sezieren den „Lean Data Stack“.


Wir klären knallhart, wie du mit einer Prise Open Source, einem Mono-Repo und der KI Claude deine Datenplattform radikal verschlankst. Das Ergebnis? Fortune-500-Ergebnisse für unter 100 Euro im Monat, komplett ohne fette Software-Lizenzen. Butter bei die Fische: Wir besprechen auch, für wen das klappt (hallo, KMU!) und wo der Spaß bei großen Tankern aufhört.


Hör auf, wochenlang auf IT-Tickets zu warten. Am Ende des Tages macht der Mensch den Unterschied – oder eben die KI, die endlich die Grenzen zwischen Business und Tech aufbricht.


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Buchempfehlung von Fabian: Die Seele will frei sein - Michael Singer


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Timestamps:


00:00 Intro: Der bunte Tool-Zoo und was Data Engineering mit Backpacking zu tun hat. 04:15 Ballast im Data Stack: Warum zu viele Tools dich langsam und arm machen.


08:37 Religion BI-Tool: Über Power BI, Tableau und den gefährlichen Vendor-Lock-in.


10:02 Die Lösung: Ein Mono-Repo, Open Source und Claude als absoluter Gamechanger. 13:07 Business vs. Devs: Wie KI den Ticket-Wahnsinn von Wochen auf wenige Minuten reduziert.


23:45 Reality Check: Warum der Lean Data Stack perfekt für den Mittelstand ist und Siemens damit baden geht.


28:23 Butter bei die Fische: Fortune-500-Ergebnisse für lausige 100 Euro im Monat.


36:31 Wer baut uns das? Die neue Macht des Datenanalysten ohne fette IT-Abteilung.


42:07 Keine Angst vor Code: Wie KI komplexe Datenstrukturen für das Business in Klartext übersetzt.


50:01 Outro: Kulinarik in Japan, Drum & Bass Beats und philosophischer Lesestoff.

Einfach hunderttausend Euro nehmen, ein KI-Tool ins Unternehmen stopfen und alles wird gut? Eher nicht!


Heute hat Host Dr. Christian Krug den wunderbaren Jack Lampka zu Gast. Jack ist Keynote Speaker, AI Advisor und ein absoluter Pragmatiker, der Künstliche Intelligenz jenseits des Hypes betrachtet. Wir klären die drängende Frage: Bist du als Unternehmen "cooked", wenn du die letzten Jahre deine Hausaufgaben nicht gemacht hast?


Jack und Christian sprechen darüber, warum die grassierende FOMO (Fear Of Missing Out) in den Chefetagen oft fehl am Platz ist und warum Chatbots nicht die magische Lösung für alles sind. Wir decken die 80/20-KI-Lüge auf: Warum das gehypte Generative AI oft nur 20 % des Mehrwerts bringt, während traditionelles Machine Learning seit Jahrzehnten die eigentlichen 80 % liefert. Erfahre, warum Data Teams endlich aus dem dunklen Keller raus ins Business müssen, warum Dashboards wie Witze funktionieren und wie du mit Data Storytelling deine Kolleginnen und Kollegen wirklich abholst.


Am Ende des Tages macht immer noch der Mensch den Unterschied – mit oder ohne KI!


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Buchempfehlung von Jack: Daniel Kahnemann – Thinking fast and slow


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00:00 Intro: Muss ich KI jetzt sofort einsetzen oder bin ich erledigt?


02:20 Jack Lampka stellt sich vor: KI jenseits des Hypes und Vendor-Versprechen


03:52 Das Excel-Problem und die KI-FOMO in der Chefetage


07:11 Vertraue nicht jedem KI-Verkäufer: Warum internes Know-how der Schlüssel ist


11:22 Sind Unternehmen ohne Daten-Historie jetzt völlig "cooked"?


15:22 Use Cases: Wie lange dauert ein KI-Projekt wirklich? (Next Best Action & Marketing Mix)


21:06 Warum Tech-Projekte ohne Business-User kläglich scheitern


26:19 Data Storytelling: So verkaufst du KI-Lösungen intern richtig


30:11 Vibe Coding & GitHub Copilot: Warum in jeder 16. Zeile ein Fehler steckt


34:09 KI ist nur ein Verstärker: Am Ende entscheiden die Menschen


39:10 Holt die Coder aus dem Keller! Warum Data Teams ins Business müssen


45:42 Die Tesla-Regel: Warum dein Dashboard wie ein Witz funktionieren muss


47:09 Der 80/20-Irrtum: Warum klassisches Machine Learning wichtiger ist als GenAI


50:57 Outro: Deutsche Sprichwörter, Heavy Metal und Buchtipp

Pink ist das neue Daten-Gold! Willkommen zur Premiere von Unicorns & Lightsabers, dem monatlichen Sonderformat bei UNF#CK YOUR DATA. Host Dr. Christian Krug und Co-Host Barbara Lampl (aka AI Babsi) räumen im Daten-Dschungel auf – diesmal mit einer ordentlichen Portion Pink und jeder Menge Klartext.


Wir nehmen uns das Phänomen Tokenmaxxing vor. Während Silicon Valley Bros tausende Dollar verbrennen, um ihre „Produktivität“ zu beweisen, fragen wir uns: Ist das genial oder einfach nur hirnloses Geballer? Wir klären, warum Vibe-Coding zwar Spaß macht, aber in der kritischen Infrastruktur nichts verloren hat, und warum AI-driven Software Engineering die wahre Geheimwaffe für Unternehmen ist.


In dieser Folge:


Tokenmaxxing vs. Effizienz: Warum mehr Tokens nicht gleich mehr Hirn bedeuten. Vibe-Coding vs. Engineering: Wann „Gefühl“ reicht und wann der Code knallhart gehärtet sein muss. Die dunkle Seite der Macht: Warum die wirklich krassen KI-Anwendungsfälle hinter NDAs versteckt bleiben.


Schnallt euch an – es wird bunt, es wird fachlich tief und es wird wie immer direkt


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Zum LinkedIn-Profil von Barbara: https://www.linkedin.com/in/barbaralampl/


Zum Podcast LAIer 8|9: https://laier89.podigee.io/


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Timestamps:


00:00 Startschuss: Warum es heute Pink wird (Unicorns & Lightsabers)


03:09 Was zum Teufel ist Token-Maxing? (Definition & Tech-Bro-Kultur)


08:16 Die Linus-Torvalds-Lektion: Warum mehr Code (oder Tokens) nicht besser ist


11:40 Die unlimitierte Kreditkarte für AI-Champions


14:43 Vibe-Coding vs. AI-driven Software Engineering: Die feinen Unterschiede


22:15 Wenn Software kritisch wird: Warum Vibes im Krankenhaus nicht helfen


31:28 Blackbox-Algorithmen & die 3-Sterne-Küche (Prozesse statt Glück)


37:42 Cursor & Co.: Tools für Profis statt Autovervollständigung


44:32 Differenzierung ist alles: Wann Vibe-Coding doch genial ist


47:50 Die geheimen Use-Cases: Warum Erfolg oft leise ist (NDAs)


54:30 Abschlussritual & Persönliches: Menschen zuerst (AI-First Trigger)

„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.


Sponsor Links:


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


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Buchempfehlung von Michael: Rich Dad Poor Dad - Robert Kiyosaki


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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