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PROGRAMM

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Track: #Data Culture

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  • Dienstag
    20.06.
10:40 - 11:25
Di 1.1
Die Data Driven Culture bei congstar: Tango on the Street!
Die Data Driven Culture bei congstar: Tango on the Street!

Mehr Inhalte dieses Speakers? Kein Problem, schaut doch mal bei sigs.de vorbei: https://www.sigs.de/autor/janine.ellner

Die Schlagworte 'Data Driven Company' und 'Data Driven Culture' sind mittlerweile in aller Munde. Die Firma congstar hat sich das Ziel gesteckt, diese Schlagworte mit Leben zu füllen. Unsere Vision: Wir wollen analytisches Arbeiten bzw. die Nutzung von Analysen nicht als elitäre Kunst von wenigen etablieren, sondern als etwas 'für jeden'. Wie wir diese Herausforderung angehen, welche Erfahrungen wir auf unserem Weg gemacht haben und was Data Driven Culture mit Tango zu tun hat, möchten wir euch in diesem Vortrag näherbringen.

Zielpublikum: Projektleiter:innen, Entscheider:innen
Voraussetzungen: Basiswissen
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

Extended Abstract:
Die Notwendigkeit, Daten für Entscheidungszwecke zu nutzen, ist heutzutage bei den meisten Business-Leadern akzeptierte Realität. Die Schlagworte 'Data Driven Company' und 'Data Driven Culture' werden gern bemüht. Die Firma congstar hat sich das Ziel gesteckt, diese Schlagworte mit Leben zu füllen. Der Analytics-Bereich hat den Lead, um die Transformation hin zur Data Driven Culture und Data Driven Company aktiv zu gestalten. 
Dieser Auftrag hat es in sich, denn ein so umfassender Change ist nicht das typische Business eines Analytics-Bereiches. Unsere Aufgaben haben sich dadurch deutlich erweitert: statt der schwerpunktmäßigen Entwicklung von Artefakten stehen jetzt noch zusätzlich die Entwicklung von Menschen und Kultur auf unserem Plan. Warum? Keine Data Driven Company ohne Data Driven Culture, keine Kultur ohne Menschen. Um die Tragweite der Veränderungen und Herausforderungen zu verstehen, muss Folgendes gesagt werden: Unsere erste zentrale Rahmenbedingung ist es bei allem Change, die kleine, agile Organisation von congstar nicht zu überlasten. Unsere zweite, fast schon widersprüchlich wirkende Rahmenbedingung: Wir wollen prinzipiell alle Mitarbeiter so entwickeln, dass sie sich zutrauen, mit den für ihre Fragestellungen relevanten Daten zu arbeiten und sich selbst Antworten zu geben. Wir glauben nämlich fest daran, dass eine lebendige Data Driven Culture nur dann entsteht, wenn die Arbeit mit Daten kein 'Ding der anderen' ist, sondern sich jeder Mitarbeiter als berechtigt und befähigt fühlt.
Unsere Vision: Wir wollen analytisches Arbeiten bzw. die Nutzung von Analysen nicht als elitäre Kunst von wenigen etablieren, sondern als etwas 'für jeden'.
Wir haben daher beschlossen, die Mitarbeiter der Fachbereiche in den Fokus aller Aktivitäten zu stellen. In Konsequenz haben wir als einen ersten Schritt die Bedürfnisse, das Verhalten und die Wünsche der aktuellen und potenziellen Analytics-Anwender im Kontext Daten-Nutzung auf Basis einer Befragung modelliert und im Ergebnis Personas erstellt. Diese Personas leiten nun uns und die Anwender durch den Change und die Analytics-Welt. 
Als zentralen Erfolgsfaktor haben wir den Spaß an der Arbeit mit Daten identifiziert - als zentrales Hemmnis die Einschätzung der eigenen Fähigkeiten. Hier setzen wir aktiv an: Die Vermittlung von Spielerischer Leichtigkeit, Erfolgserlebnissen und Einfachheit ist ein wichtiges Ziel unserer Aktivitäten. Wir wollen Vertrauen in die eigenen Kompetenzen aufbauen, indem wir die Einstiegshürden so niedrig wie möglich gestalten. Nur wer den Weg in die Datenwelt betritt, kann auch weiter kommen. Dafür setzen wir am Toolset, am Dataset und selbstverständlich auch am Skillset an. 
Kann die Transformation so gelingen? Wir haben keine abschließenden Antworten, denn wir sind mittendrin. Wir haben aber erste klare Erfolge. Wichtige Erfahrungen möchten wir teilen. Und die Frage erläutern, was Data Driven Culture mit Tango zu tun hat.
Für dich: Akutes Beispiel wäre der Auswahlprozess Pyramid, das Modellieren der neuen Datenmodelle mit den Fachbereichen, der Communityaufbau. Die Idee des Teilens und zusammen Machens werden sich als roter Faden durchziehen.

Alena Haget ist seit 5 Jahren bei der congstar GmbH tätig. Als Product Owner im Bereich Data & Analytics ist sie verantwortlich für die Betreuung der Fachbereiche und der Etablierung einer Data Driven Culture. Ihr besonderes Interesse gilt fachlichen Anforderungen und innovativen Analytics-Tools.

Torsten Macht ist studierter Wirtschaftsinformatiker und Analytics-Enthusiast, der seit zwei Jahren als IT-Analyst und Scrum-Master bei congstar arbeitet. Mit seiner Kreativität und Innovationsbereitschaft bedient er die Schnittstelle zwischen agiler Entwicklung, Betrieb und digitaler Transformation. Seine Leidenschaft ist die Einführung neuer Technologien im Kontext agiler Serviceentwicklung.

Janine Ellner ist als Lead Consultant für OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH im Bereich Analytics tätig. Hier liegt ihr Schwerpunkt auf der ganzheitlichen Betreuung des Kunden. Dies umfasst die Analyse von Anforderungen, die Unterstützung bei fachlichen Fragestellungen sowie die Weiterentwicklung von DWH-Systemen. Ihr besonderes Interesse gilt Data-Culture-Themen sowie innovativen Technologien und modernen Analytics-Werkzeugen.

Mehr Inhalte dieses Speakers? Schaut doch mal bei sigs.de vorbei: https://www.sigs.de/autor/janine.ellner

Alena Haget, Torsten Macht, Janine Ellner
K3
Alena Haget, Torsten Macht, Janine Ellner
K3
Vortrag: Di 1.1
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11:35 - 12:20
Di 1.2
Data Culture: Mit Methode zur Data Driven Company
Data Culture: Mit Methode zur Data Driven Company

Unternehmen stellen sich die Frage: Wie stehen wir zu Daten? Wie prägen sie unsere Entscheidungen und Prozesse? Die Data Culture eines Unternehmens umfasst datenbezogene Werte und Verhaltensweisen. Um eine erfolgreiche Transformation der Data Culture zu erreichen, muss zunächst die aktuelle Kultur des Unternehmens erfasst und die unternehmensspezifische Zielkultur bestimmt werden. Wir berichten über unser Best-Practice-Framework und welche Blueprints Unternehmen nutzen können, um ihre spezifische Datenkultur zu transformieren und zu stärken.

Zielpublikum: CDO, CIO, Verantwortliche Data & Analytics 
Voraussetzungen: Data Culture, Data Strategy, Unternehmenskultur, OE
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

Extended Abstract:
Jedes Unternehmen hat eine Data Culture, auch wenn es sich bisher nicht bewusst damit beschäftigt hat. Unser Framework spiegelt unsere Erfahrungswerte und Kundenerfahrungen wider, wie die Data Culture eines Unternehmens systematisch aufgearbeitet und transformiert werden kann.
Die grundlegende Ausrichtung der Data Culture basiert auf den Leitplanken von Unternehmensstrategie und -kultur und muss die Frage beantworten: Was bedeutet für das eigene Unternehmen 'Data-Driven'? Unsere Blueprints helfen zu identifizieren, welche Data Culture passt zur eigenen Organisation, welche nicht.
Faktoren wie Data Leadership, Data Democracy, Data Governance oder Data Literacy können als Beschleuniger fungieren, wenn sie richtig etabliert werden. Unternehmen, die ihre eigenen Lücken identifizieren und die Abhängigkeiten der Faktoren untereinander in ihrer spezifischen Organisation adressieren, können schnelle Fortschritte erzielen. Maßnahmen müssen auf Menschen und Organisation maßgeschneidert sein, wie jedes erfolgreiche Transformationsunterfangen. Wir berichten von unseren Praxiserfahrungen mit Stolpersteinen und Success Stories bei der Transformation zur Data Driven Company.

Management Consultant
Laura Leester beschäftigt sich bereits in ihrer Masterthesis an der Technischen Hochschule Mittelhessen in Digital Business mit dem Thema und Handlungsmöglichkeiten von Data Culture. Sie führt dies bei INFOMOTION als Management Consultant mit einem Themenschwerpunkt auf Data Culture und Change Management fort, um Kunden zu unterstützen, sich zu einer Data Performing Enterprise zu entwickeln.

Dr. Sven Liepertz ist seit über 10 Jahren in Wissenschaft und Wirtschaft aktiv, um aus Daten neue Erkenntnisse und fundierte Handlungsempfehlungen zu gewinnen. Dabei unterstützt er bei INFOMOTION als Senior Management Consultant Kunden bei der Weiterentwicklung von Data & Analytics-Strategien zur Steigerung der Data Performance des Unternehmens.

Laura Leester, Sven Liepertz
K3
Laura Leester, Sven Liepertz
K3
Vortrag: Di 1.2
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13:50 - 14:50
Di 1.3
Analytics in der digitalen Transformation bei Siemens Tax
Analytics in der digitalen Transformation bei Siemens Tax

Analytics spielt eine wichtige Rolle bei der digitalen Transformation der Steuer- und Zollfunktion von Siemens. Es hilft dabei, Steuer- und Zollprozesse zu optimieren, Compliance zu verbessern und Risiken zu managen. Die erfolgreiche Nutzung erfordert jedoch nicht nur technische, sondern auch kulturelle und organisatorische Anpassungen, wie die Etablierung einer datengetriebenen Kultur und die Schulung der Mitarbeiter. Der Vortrag zeigt die Analytics-Strategie von Siemens in diesem Bereich und geht auf die einzelnen Herausforderungen ein.

Zielpublikum: Data Analysts, Project Owner, Data Engineers, Mitarbeitende aus Steuer- und Zollabteilungen, Controller
Voraussetzungen: Basisverständnis von ERP-Systemen, Datenlandschaften, ETL-Prozessen, BI-Tools, Datenaffinität, Grundverständnis von Steuerprozessen von Vorteil
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

  • Geboren in einem Land, das heute nicht mehr existiert
  • Umzug als Teenager nach Deutschland ohne Deutschkenntnisse
  • Abitur mit Leistungskurs Informatik
  • Freiwilliger Wehrdienst bei den Fallschirmjägern
  • Diplom-Studium von Erziehungswissenschaften/Psychologie und anschließender Abbruch
  • Bachelorstudium BWL mit Schwerpunkt Wirtschaftsprüfung und Steuerberatung
  • Praktika in der Wirtschaftsprüfung und Mittelstand
  • Masterstudium und gleichzeitiges Vaterwerden
  • Werkstudententätigkeit bei Siemens
  • Einstieg als Transferpreiskoordinator und BU Controller bei Siemens
  • Mehrere Controlling-Positionen
  • Product Owner Rolle für Aufbau eines Planung- und Steuerungssystems im BI-Umfeld
  • Aktuell Data Analyst/Data Engineer/Product Owner Rolle in der Corporate Tax-Abteilung
Maxim Miller
K3
Maxim Miller
K3
Vortrag: Di 1.3
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15:20 - 16:05
Di 1.4
Besser Entscheiden: Tipps zur Vermeidung häufiger Denkfehler
Besser Entscheiden: Tipps zur Vermeidung häufiger Denkfehler

Data & Analytics-Architekturen und BIA-Systeme liefern die Basis für Entscheidungen, treffen sie aber meist nicht. Insofern ist die Entscheidungsfindung selbst von hoher Bedeutung: Auch auf Basis guter Daten können unbeabsichtigt und unnötig schlechte Entscheidungen getroffen werden. Im Vortrag werden die Grundzüge der normativen Entscheidungstheorie vermittelt. Auf dieser Basis wird dargelegt, welche Fehler vielfach begangen werden und wie sich diese verhindern oder begrenzen lassen.

Zielpublikum: Entscheider:innen
Voraussetzungen: Neugier, Offenheit und grundlegende Datenkompetenz
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
 

Dr. Gero Presser ist Mitgründer und Geschäftsführer der Dataciders GmbH, einem IT-Dienstleistungsunternehmen mit Fokus auf Data & Analytics und über 500 Mitarbeitern in Deutschland. Alle Dataciders eint die Vision, dass niemand jemals wieder schlechte Entscheidungen treffen muss.
Dr. Presser hat Informatik studiert, zu Entscheidungstheorie promoviert und ist u. a. im Vorsitz des TDWI Roundtable Ruhrgebiet, Dozent an der Hochschule Hamm-Lippstadt und Organisator der Meetup-Gruppe 'Business Intelligence & Analytics Dortmund' mit über 1.400 Mitgliedern.
Er ist leidenschaftlicher Skifahrer und glücklicher Familienmensch.

Gero Presser
K3
Gero Presser
K3
Vortrag: Di 1.4
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16:15 - 17:00
Di 1.5
Data Storytelling – wie aus Daten Geschichten werden
Data Storytelling – wie aus Daten Geschichten werden

Die Reise hin zum datengesteuerten Unternehmen geht über die reine Analyse von Daten hinaus. Viele Datenprojekte bringen nicht den geplanten Erfolg und Nutzen. Auch wenn das Projekt erfolgreich abgeschlossen wurde, die Ergebnisse den ursprünglichen Business Case bestätigen, haben Unternehmen Schwierigkeiten, die Ergebnisse zu nutzen. Die Befähigung der Mitarbeiter und Change Management in Datenprojekten werden oft vernachlässigt. In diesem Vortrag beleuchten wir, wie Data Storytelling helfen kann, Datenprojekte nachhaltig erfolgreich zu machen.

Zielpublikum: Data Analysts, Data Scientists, Projektmanager:innen, CDOs
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
 

Karen Mindermann ist Director im Bereich Data & Analytics bei Slalom. Sie verfügt über mehr als 15 Jahre Beratungs- und Führungserfahrung im Bereich Data & Analytics. Ihr Beratungsschwerpunkt liegt auf Datenstrategie, Datenmanagement und der Einführung von datengetriebenen Use Cases. Sie hilft ihren Kunden dabei, Mehrwert aus ihren Daten zu generieren und ungenutztes Potenzial auszuschöpfen.

Karen Mindermann
K3
Karen Mindermann
K3
Vortrag: Di 1.5
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17:30 - 18:30
Di 1.6
Realitäts-Check Analytics
Realitäts-Check Analytics

Obwohl Unternehmen viel in Tools, Technologien, Prozesse und Ausbildung ihrer Mitarbeitenden investieren, wird der volle Wert von Daten & Analytics oft nicht ausgereizt. 
In meinen 20 Jahren Erfahrung im Bereich 'Reporting, BI und Analytics' bin ich zum Schluss gekommen, dass der weiche Faktor 'Mensch' dabei eine entscheidende Rolle spielt.
Anhand von einigen 'typischen' Themen möchte ich, mit einem Augenzwinkern, einen Realität-Check vornehmen und mögliche Auswege aus der bestehenden Diskrepanz aufzeigen.

Zielpublikum: Alle Interessierten
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

Extended Abstract:
Es werden verschiedene Topics (u. a. anhand von Personas) dem Realitäts-Check unterzogen:
- Analytics-Architektur / Datenarchitektur
- Data Scientist / Data Engineer
- Analytics Manager
- Self-Service / Datenmodellierung
- Consultants / Mitarbeitende bei einem Tool-Hersteller
und last but not least: der Nutzer/die Nutzerin von Analytics im Unternehmen

seit Juli 2019: Enterprise-Architekt Analytics bei der SBB 
2017 - 2019: Lead-Architekt Analytics bei MGB (Migros Genossenschaftsbund)
2014 - 2017: Senior Business Intelligence Consultant bei IT-Logix
2010 - 2014: Gesamtverantwortlicher DWH beim ASTRA (Bundesamt für Strassen)
2005 - 2008: Gesamtverantwortlicher EDWH bei PostFinance
1998 - 2004: Leiter BICC bei Swisscom Mobile

Bernd Meister
K3
Bernd Meister
K3
Vortrag: Di 1.6
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