UNF#CK YOUR DATA

In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA drehen wir den Spieß um! Dina Brandt interviewt Christian Krug zu seinem „Baby“: über 160 Folgen, 3 Jahre Hustle und die nackte Wahrheit über das Medium Podcast.


Christian gibt exklusive Einblicke in den Maschinenraum:


• Der Aufwand: Warum 8 Stunden pro Woche eigentlich nicht reichen.


• Das Geld: Ab wann sich der „Bums“ finanziell lohnt und warum Christian am Anfang 1.000 € Schmerzensgeld für ein Branding zahlte.


• Der Hebel: Wie der Podcast Türen zu Konferenzbühnen öffnet, die sonst verschlossen blieben.


Egal, ob du selbst einen Podcast planst oder wissen willst, wie man sich im „Datendschungel“ eine echte Personenmarke aufbaut – diese Folge liefert die Strategie hinter dem Edutainment.


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Buchempfehlung von Dina: Die Kunst des klaren Denkens – Ralf Dobelli


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E-Mail: christian@uyd-podcast.com


Timestamps:


00:00 Intro: Die große Überraschung – Rollentausch bei UNF#CK YOUR DATA


02:23 Wer ist Dina Brandt? Reputationsmanagement & Sichtbarkeit


06:56 Wie alles begann: Von „two and a half consultants“ zum eigenen Format


08:56 Die Motivation: Rampensau, Geltungsbedürfnis & Mehrwert


12:41 Der Hustle: 8-12 Stunden Arbeit für eine Folge


18:29 Die Plateau-Phase: Wenn die Reichweite stagniert


25:58 Pannen hinter den Kulissen: Wenn die Routine zur Last wird


31:13 Zielgruppe & Mission: Daten für den Alltag zugänglich machen


34:08 Monetarisierung: Wann wurde der Podcast profitabel?


42:56 Die Schattenseiten: Gratis-Anfragen & selektives Sponsoring


50:01 Motivationstiefs: Wie man 160 Folgen lang durchhält


56:10 Profi-Tipps für Anfänger: Strategie, Tonqualität & Konsistenz


01:02:26 Diversität: Die Herausforderungen für Frauen im Podcast-Business


01:04:58 Abschlussritual: Ohrwürmer und Buchtipps

In dieser Folge drehen wir den Spieß um! Julian Brohm, Geschäftsführer bei Thieme Compliance, grillt diesmal unseren Host Dr. Christian Krug mit den Fragen, die Business-Entscheidern wirklich unter den Nägeln brennen.


Vergiss „Daten sind das neue Gold“ – wir sprechen darüber, warum Daten eher wie Blut fließen müssen, damit dein Unternehmen nicht auf der Strecke bleibt. Wir räumen auf mit Berater-Bullshit-Bingo und klären knallhart:


• Wo muss das Data-Team im Organigramm wirklich hängen, damit es ernst genommen wird?


• Warum du für deine Datenprojekte genau die Leute brauchst, die eigentlich „keine Zeit“ haben.


• Vibe-Coding & MVPs: Wie du in Tagen statt Jahren erste Ergebnisse siehst.


• KI-Hype: Warum Nichtstun aktuell das größte Geschäftsrisiko ist.


Ein Deep Dive für alle, die Daten nicht nur verwalten, sondern als Überlebensfaktor nutzen wollen. Ohne Fachchinesisch, dafür mit viel Machete für deinen Datendschungel.


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Buchempfehlung von Julian: Endlich Psychologie verstehen – Christoph Fuchs





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Timestamps:


00:00 Intro: Julian dreht den Spieß um


05:53 Daten-Mythen: Gold, Öl oder doch Blut?


08:54 Die subjektive Wahrheit in Datensätzen


14:48 Strategie-Check: Das mittelständische Unternehmen wacht auf


19:43 Reporting-Lines: Wo gehört Data im C-Level hin?


23:41 Pragmatismus: MVPs vs. Infrastruktur-Monster


31:58 Berater-Check: So trennst du Spreu vom Weizen


38:47 Projekt-Erfolg: Warum du die „wichtigen“ Leute brauchst


43:24 KI-Hype: Ernst nehmen oder abwarten?


51:42 Disruption von Geschäftsmodellen durch KI


58:41 Das perfekte Setup: Das Hub & Spoke Modell


01:01:42 Fehlerkultur: Mut zur Mülltonne


01:05:25 Abschluss & MBA-Aha-Momente

Steht dein Unternehmen noch vor einem riesigen Berg aus SAP-Daten und weiß nicht, wie man daraus schnell die richtigen Entscheidungen ableitet? In dieser Folge räumt Host Dr. Christian Krug gemeinsam mit Michael May (Geschäftsführer von s-peers) im SAP-Daten-Dschungel auf.


Wir werfen einen Blick zurück auf die Ära des klassischen Business Warehouse (BW) und erklären, warum die neue SAP Business Data Cloud (BDC) weit mehr ist als nur ein neues Branding. Michael erklärt detailliert, wie die Verzahnung von Datasphere, SAP Analytics Cloud und KI-Engines wie Databricks funktioniert und warum "Business Semantik" der entscheidende Wettbewerbsvorteil gegenüber reinen SQL-Eigenbauten ist.





Was du in dieser Folge lernst:


- Die Evolution: Wie aus BW über Datasphere die heutige BDC-Suite wurde.


- Der Strategie-Check: Warum die BDC für "Agentic AI" und moderne Workflows unverzichtbar ist.


- Kosten & Flexibilität: Wie das neue Modell der Capacity Units funktioniert und warum du damit Services wie Databricks einfach "an- und abschalten" kannst.


- Praxis pur: Warum s-peers nach dem Motto "Eat your own dog food" selbst komplett auf den beratenen Stack setzt.





Egal ob Data Engineer oder CFO – diese Folge liefert dir die Machete, um dein SAP-Setup zukunftssicher zu machen.





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Buchempfehlung von Michael: On the Shoulders of Giants – Robert Merton





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Timestamps:





00:00 Intro: Die rasende Veränderung der Datenlandschaft


02:40 Michael Mays Weg: Vom Werkstudenten zum Analytics-Pionier


06:40 Das Namens-Chaos: BW, Datasphere & die Entstehung der BDC


09:40 Warum das "Business" in Business Warehouse entscheidend ist


13:50 Daseinsberechtigung von Altsystemen & der Weg in die neue Welt


18:40 Deep Dive: Was steckt alles in der Business Data Cloud?


23:00 Capacity Units: Das Ende der starren SAP-Lizenzen?


26:00 Data Products & Object Data Store: SAP-Daten einfach nutzen


31:20 Warum SAP-Semantik (Währungen, Hierarchien) Gold wert ist


35:00 Effizienzsprung: 80% Zeitersparnis für Data Engineers


42:00 Agentic AI: Wenn die KI zum prozessgesteuerten Helfer wird


48:20 Prompting für Controller: Insights ohne IT-Studium


55:50 Praxis-Erfahrungen & die Transformation von s-peers


01:02:00 "Eat your own dog food" & Rekrutierung junger Talente


01:04:30 Abschlussfragen: Ohrwürmer & Literaturempfehlungen

Vom Skeptiker zum Fan: Don Knuth, LLMs und die Zukunft der Informatik


In dieser Folge von UNF#CK YOUR DATA begrüßt Host Dr. Christian Krug die alleinige Rekordhalterin für Gastauftritte: Barbara „AI Babsi“ Lampl. Der Anlass ist nichts Geringeres als ein mittleres Erdbeben in der Welt der Informatik.


Donald Knuth, der 88-jährige „Godfather“ der modernen Programmiersprachen, hat ein Working Paper namens Claude’s Cycles veröffentlicht. Warum das ein Schock ist? Weil Knuth – der Mann, der TeX erfand und The Art of Computer Programming schrieb – bisher als scharfer Kritiker von Generativer KI galt.


Was erwartet dich in dieser Folge?


• Der Sinneswandel: Wie Claude Opus 4.6 (das Modell von Anfang Februar 2026) es schaffte, eine echte Koryphäe zu überzeugen.


• Hamiltonian Cycles: Wir brechen das mathematische Problem aus der Klasse der „Traveling Salesman Problems“ auf ein verständliches Level herunter.


• Der Durchbruch: Wie Opus 4.6 in 31 Iterationen Mathematiker zum Staunen brachte


• Expert Enabler vs. Expert Maker: Warum LLMs keine Chatbots, sondern mächtige Algorithmen sind und warum Flexibilität im Denken deine wichtigste Ressource ist.


Egal, ob du Mathe-Profi bist oder bei „Hamiltonian Cycles“ erst mal an Fahrräder denkst – diese Folge zeigt dir, wo die Reise der KI im Jahr 2026 wirklich hingeht.


Profile:





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





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





Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/





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Erwähnte Dokumente:





Claude’s Cycles: https://cs.stanford.edu/~knuth/papers/claude-cycles.pdf





The Edge of Mathematics: https://www.theatlantic.com/technology/2026/02/ai-math-terrance-tao/686107/





Something big is happening: https://shumer.dev/something-big-is-happening





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Kontakt:





E-Mail: christian@uyd-podcast.com





Timestamps:


00:00 Intro: Die Rekordgästin AI Babsi


03:15 Wer ist Don Knuth? Der "Godfather" der Informatik


06:00 Der Sinneswandel: Von "Art of Failing" zu "Schock, Schock"


11:50 Hamiltonian Cycles & Traveling Salesman einfach erklärt


18:15 Claude Opus 4.6 im Einsatz: Der Weg durch die 31 Iterationen


22:30 Der mathematische Beweis: Generalisierung für ungerade M


25:20 Mathematik als Hilfswissenschaft für Biologie & Medizin


30:50 KI-Apokalypse oder Tool? Matt Schumer & der Expert Enabler


35:50 Terence Tao & die Flexibilität im Denken


43:00 LLM als Algorithmus denken (Nicht als Chatbot!)


48:00 Logistik, Packing & Scheduling: Reale Anwendungen


52:40 Quickshot-Fragen: KI-Mythen & Lieblingsdatensätze


55:40 Outro & Shoutouts