Avsnitt
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2026 entscheidet nicht das beste KI-Modell über Gewinner und Verlierer – sondern wer seine Daten und Inhalte wirklich gut aufbereitet hat. Im Tim-&-Jonas-Stammformat diskutieren Jonas Rashedi und Dr. Tim Wiegels, warum über 95 % der GenAI-Piloten keinen messbaren Mehrwert liefern, was hinter dem Hype um den Agent-Ready Data Layer steckt und welche Pflichten der EU AI Act ab dem 2. August bringt. Eine Folge über Datenstrategie, GenAI und die Frage, warum die größten Datensilos in den Köpfen sitzen.
Key Takeaways:
→ Warum über 95 % der GenAI-Piloten scheitern – und es fast nie am Modell liegt
→ Das Gewinner-Verlierer-Framework: Daten- und Content-Verfügbarkeit gegen Prozess-Integration
→ Agent-Ready Data Layer: warum oft keine neue Plattform, sondern eine schlanke Verknüpfungsschicht reicht
→ EU AI Act ab 2. August: Governance und Erklärbarkeit als Eintrittskarte statt Compliance-Ballast
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→ KI-Phishing explodiert um das 14-Fache – und warum Start klein und vom Use Case aus der bessere Weg ist -
Vom Bilder-Archiv zum Fundament der Content-Wertschöpfung: Simon Putzer, Co-CEO von Sharedien, erklärt, wie modernes Digital Asset Management heute funktioniert. Am Beispiel von Otto, Tesa und Siemens geht es um multimodales Bild-Scoring, um Build vs. Buy im KI-Zeitalter und darum, warum ohne saubere Stammdaten kein Use-Case fliegt.
In dieser Folge erfährst du:
→ Wie Otto über 23 Mio. Assets multimodal und für unter 1 Cent pro Bild bewertet
→ Was ein modernes DAM vom klassischen Bilder-Archiv unterscheidet
→ Warum 'Stammdatenarmut' der eigentliche Engpass im Mittelstand ist
→ Build vs. Buy: was man selbst baut und was man einkauft
→ Wohin die Reise geht: vom DAM zur Knowledge Graph Content Value Chain
Über den Gast:
Simon Putzer ist Co-CEO von Sharedien und verantwortet Marketing, Vertrieb und die globale Go-to-Market-Strategie. Er ist seit über 25 Jahren im SaaS- und MarTech-Umfeld tätig, davon zehn Jahre bei Salesforce.
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Warum empfiehlt eine Plattform genau diese Tour – und nicht eine andere? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Stefan Neubig von Outdooractive über Recommender-Systeme, Knowledge Graphen und die technischen Grundlagen moderner Empfehlungstechnologien.
Stefan gibt Einblicke in den Aufbau eines Graphen mit rund 92 Millionen Knoten und 140 Millionen Beziehungen. Dabei geht es um Nutzer, Touren, Regionen und Interaktionen – und darum, wie Machine-Learning-Modelle daraus personalisierte Empfehlungen ableiten.
Besonders spannend: Warum Erklärbarkeit immer wichtiger wird, welche überraschenden Erkenntnisse Outdooractive bei Experimenten zur Besucherlenkung gewonnen hat und weshalb Knowledge Graphen im Zusammenspiel mit KI-Agenten eine wichtige Rolle spielen könnten.
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Wie digital ist der deutsche Mittelstand wirklich? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Nicolai von der IHK über Digitalisierung, Regulatorik und die Herausforderungen, vor denen Unternehmen aktuell stehen.
Ein zentrales Thema ist die Diskrepanz zwischen KI-Hype und Realität. Während viele Unternehmen nach KI-Lösungen suchen, fehlen häufig noch die Grundlagen: durchgängige Prozesse, saubere Datenstrukturen und ein gemeinsames Verständnis für den Nutzen von Digitalisierung.
Darüber hinaus geht es um NIS2, den digitalen Produktpass, digitale Souveränität in Europa sowie die Frage, wie Bildung, Hochschulen und Unternehmen stärker zusammenarbeiten können, um Innovation schneller in die Praxis zu bringen.
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Wie verändert KI gerade die tägliche Arbeit von Unternehmen? In dieser Folge sprechen Jonas Rashedi und Tim Wiegels über Claude, ChatGPT, KI-Agenten und die nächste Evolutionsstufe von AI-Workflows.
Ein zentrales Thema: Warum Content und Daten plötzlich zu einem echten Wettbewerbsvorteil werden. Wer eigene Inhalte, Prozesse und Strukturen sauber aufgebaut hat, kann KI heute deutlich effektiver nutzen als andere. Gleichzeitig diskutieren die beiden, warum viele Unternehmen KI immer noch nur als Chatbot verstehen – statt als Infrastrukturthema.
Darüber hinaus geht es um Enterprise AI, neue Plattformansätze von Snowflake und Databricks sowie die Frage, wie Unternehmen mit der extremen Geschwindigkeit technologischer Veränderungen umgehen können.
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Was passiert mit der Strategieberatung, wenn KI-Agenten in Tagen liefern, wofür klassische Beratung Monate braucht? Christian Underwood, Co-Founder & CEO von StrategyFrame.AI, hat sein eigenes Beratungsmodell nach dem Corona-Crash radikal umgebaut: heute 7 Personen plus ein Full-Agentic-AI-System – und mehr als 100 mittelständische Kunden, 5,5 Mio. EUR Umsatz. Wir sprechen über den Strategie-Prozess für den Mittelstand, die Architektur dahinter und warum die Hälfte aller Mittelständler bis heute keine geschriebene Strategie hat.
Key Takeaways:
→ Wie aus einer klassischen Beratung 7 Personen plus ein Full-Agentic-AI-System wurden – und das Geschäftsmodell auf 5,5 Mio. EUR Umsatz gewachsen ist
→ Warum die Hälfte aller Mittelständler, die zu Christian kommen, bis heute keine geschriebene Strategie hat – manche bestehen seit über 200 Jahren
→ Die drei Datenebenen von StrategyFrame.AI: Kundendaten, Benchmarking-Partner, Market Intelligence in 24 Stunden
→ Warum Architektur wichtiger ist als das Modell – und warum Christian die Plattform permanent weiterentwickelt
→ Geopolitik-Live-Feed: Wie das System Trump-Zoll-News gegen die Strategie eines Kunden mit USA-Fokus spiegelt
Über den Gast:
Christian Underwood ist Co-Founder und CEO von StrategyFrame.AI in Düsseldorf. Vor StrategyFrame war er 15+ Jahre in der Strategieberatung tätig, hält einen MBA der WHU, einen Magister der Universität Heidelberg und ein Postgraduate Diploma in Digital Business des EMERITUS-Programms (MIT Sloan + Columbia Business School). Das Handelsblatt nennt ihn „den Mann, der mit seiner KI-Beratung Roland Berger und Co. herausfordert".
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Wo steht der deutsche Mittelstand 2026 wirklich beim Thema KI? Jonas Rashedi spricht mit Bernhard Steimel, Studienmacher und Beobachter beim Smarter Service Institut, über sein Reifegradmodell AI-Infused → AI-First → AI-Only, über die größten Parallelen zwischen Digitalisierung 2017 und KI 2026 – und warum People-First wichtiger ist als jedes Tool.
Key Takeaways:
→ Warum die Digitalisierungs-Gewinner von 2017 heute die KI-Gewinner sind
→ Das Reifegrad-Modell AI-Infused → AI-First → AI-Only – und wie du es auf dein Unternehmen anwendest
→ Warum Head of AI & Data im Mittelstand keine Luxus-Position ist, sondern Pflicht
→ Wo die Low Hanging Fruits liegen – und warum sie im Front Office anfangen
→ Was 500 Entscheider Bernhard Steimel in acht Jahren über digitale Reife verraten haben
Über den Gast:
Bernhard Steimel ist Studienmacher und Beobachter beim Smarter Service Institut. Seit 2017 hat er fünf Studien zur digitalen Transformation veröffentlicht und arbeitet mit einem Reifegradmodell, das über acht Jahre an mehreren Hundert Entscheider-Interviews kalibriert wurde. Sein Netzwerk umfasst rund 500 Entscheider, vorwiegend aus dem großen Mittelstand.
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Markus Unger ist Inhaber von vit:bikes – dem Münchner Fahrradgeschäfts-Verbund mit über 30 Shops und 180.000 YouTube-Abonnenten. Wir sprechen darüber, wie er den Sprung vom Aushilfe-Job zu einer AI-nativen Organisation geschafft hat – und warum der Mittelstand schneller AI-nativ werden kann als jeder Konzern. Eine Folge über Speichengregale, Säge schärfen, Cost per Lead, das vit:bikes-Cockpit und die These, dass der CEO Data und AI selbst treiben muss.
Key Takeaways:
→ Warum 50 Prozent der Fahrradhändler in 3 Jahren nicht mehr existieren werden
→ Wie ein Speichengregal der Wendepunkt für 30 Shops wurde
→ Warum vit:bikes mit YouTube 10-12 Millionen Nutzer pro Jahr erreicht
→ Wieso eine selbstgebaute App 100.000-Euro-Angebote von Software-Firmen ersetzt
→ Warum der CEO Data und AI selbst treiben muss – und nicht die IT
Über den Gast:
Markus Unger ist Inhaber und Geschäftsführer von vit:bikes – einem der größten Fahrradgeschäfts-Verbünde im deutschsprachigen Raum mit über 30 Shops und 180.000 YouTube-Abonnenten. Bis 2030 will er auf 200 Shops skalieren – befeuert durch eine selbstentwickelte Software, das vit:bikes-Cockpit.
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Jonas Deichmann hat 120 Ironman in 120 Tagen absolviert – mehr als jeder Mensch vor ihm. Die Sportmedizin hat gesagt: körperlich unmöglich. In dieser Folge spreche ich mit ihm darüber, welche Daten im Extremsport wirklich zählen, wann Algorithmen wie der Wearable versagen und was CDOs, Datenteams und Führungskräfte vom Mindset eines Weltrekordlers lernen können.
Key Takeaways:
→ Warum Jonas Deichmanns Wearable ihm jeden Tag '0% Erholung' gesagt hätte – und warum das irrelevant war
→ Die 2 Datenpunkte, die über 120 Tage wirklich über Erfolg und Verletzung entschieden haben (Spoiler: nicht Watt, nicht VO2max)
→ Wie sich sein Ruhepuls während des Projekts von 37 auf 70 erhöhte – und der Maximalpuls von 190 auf 115 fiel
→ Warum klassische Trainingspläne und Tour-de-France-Algorithmen für so ein Projekt scheitern mussten
→ Wie Deichmann Gewohnheiten designt – und wie Vertriebs-Teams genau dasselbe Prinzip nutzen können
→ Warum der Kopf entscheidet, wann die Erschöpfung kommt – und was das für langfristige High-Performance heißt
Über den Gast:
Jonas Deichmann ist Extremsportler, Abenteurer und Keynote-Speaker. Er hat die Welt mit dem Rad umrundet, die Fahrrad-Weltrekorde für alle Kontinente gebrochen und in 120 Tagen 120 Ironman-Distanzen absolviert – Weltrekord. Seine Netflix-Doku 'Das Limit bin ich' zeigt das Projekt.
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🎥 Netflix-Doku über Jonas Deichmann: 'Das Limit bin ich'
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Carlos Riebeling war Geschäftsführer bei Bitburger, vorher CDO und Geschäftsführer bei MyDays und Jochen Schweizer, davor Praktikant bei Westwing in der Rocket-Zeit. 15 Jahre Datenhandwerk. Jetzt gründet er eine D2C men's skincare performance brand – alleine. Wir sprechen über den 7-Tage-Weihnachtsflip im E-Commerce, über Print-Mailings mit zweistelligen Millionen-Umsätzen und über die Frage, warum AI nicht das Tool ist, sondern das Multiplikator-Sparring für alles, was du schon kannst.
Key Takeaways:
→ Warum 15 Jahre Daten-Methodik der echte AI-Hebel sind – und nicht das Tool
→ Der 7-Tage-Weihnachtsflip: wie MyDays jedes Jahr exakt am selben Tag von 70% Frauen auf 70% Männer kippte
→ Print-Mailings mit Geo-Personalisierung – zweistelliger Millionen-Umsatz zu Weihnachten
→ Mittelstand-Assessment: Wie du in zwei Gesprächen erkennst, ob echte Transformationsbereitschaft da ist
→ Warum IT/Data/AI ein Business-Enabler ist – nicht ein Infrastruktur-Thema
→ Typing Mind, Claude & Nanobanana: Carlos' konkreter AI-Werkzeugkasten fuer den Marken-Aufbau
→ Die Rechnung, die alles ändert: Ein Single-Founder mit dem Wissensstand von 20 bis 100 Kollegen
Über den Gast:
Carlos Riebeling ist Gründer von 60kollektiv, einer D2C men's skincare performance brand. Davor war er Geschäftsführer bei der Bitburger-Gruppe, CDO und Geschäftsführer bei MyDays und Jochen Schweizer und Praktikant bei Westwing in der Rocket-Internet-Ära. Bachelor in Münster, Master in England, Abschlussarbeit mit der NASA. Heute 39, Vater einer Tochter, lebt in Düsseldorf.
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KI-Hype trifft Realität: 750.000 Unternehmen in NRW – aber nur die wenigsten nutzen KI strategisch. Dr. Christian Temath, Geschäftsführer von KI.NRW, erklärt, warum die Gewinner heute schon aufgestellt sind, welche Rolle Kultur und Commitment spielen und warum „be bold" wichtiger ist als jeder ROI-Case.
Key Takeaways:
→ Warum die meisten Unternehmen KI falsch herum angehen – und wie du es besser machst
→ Placebo-KI vs. echte Transformation: Der Unterschied zwischen Copilot-Lizenz und strategischem Mehrwert
→ Der Miele-Fall: Wie ein Backofen mit Kamera gegen Deckungsbeitrag gestartet und zum Datenschatz wurde
→ KI Act und Regulierung: Warum selbst Juristen uneins sind – und wie du trotzdem ins Tun kommst
→ Was der deutsche Mittelstand dem Silicon Valley wirklich entgegensetzen kann
Über den Gast:
Dr. Christian Temath ist Geschäftsführer der Kompetenzplattform KI.NRW am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS in Sankt Augustin. Vor seiner Zeit bei KI.NRW war er acht Jahre in der Strategieberatung bei McKinsey und hat anschließend bei HRS tief in den Datenthemen eines global agierenden Tech-Unternehmens gearbeitet. Heute begleitet er das KI-Ökosystem in NRW – von Startups bis zum Mittelstand.
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Wie baut man ein Unternehmen, das komplett auf Individualisierung basiert – und skaliert es trotzdem? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Till Brunecker, Gründer und CEO von Edeltravel, über den Weg von Google Ads in Mexiko hin zu einer datengetriebenen Luxusreise-Agentur. CRM, Kundendaten und die Frage: Wie wird Wissen skalierbar?
In dieser Folge erfährst du:
→ Warum Luxus über Service definiert wird – nicht über Hardware oder Ausstattung
→ Wie Edeltravel Kundenpräferenzen systematisch erfasst und nutzt
→ Warum Standard-CRM-Systeme bei hochindividuellen Geschäftsmodellen scheitern
→ Was passiert, wenn implizites Kundenwissen nicht rechtzeitig digitalisiert wird
→ Wie fast zwei Vollzeitstellen für die Datenbereinigung den Unterschied gemacht haben
Über den Gast:
Till Brunecker ist CEO und Gründer von Edeltravel, einem Luxusreiseveranstalter mit mehreren Standorten. Seit über 15 Jahren ist er Unternehmer in der Reisebranche – von Destination Management in Mexiko bis zur eigenen Luxusreise-Agentur in Deutschland.
Links:
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Wie funktioniert datengetriebenes Marketing wirklich – jenseits von Buzzwords? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Christian Land, Chief Marketing Officer der big.bechtold-gruppe, über die Praxis im Mittelstand und warum viele Initiativen schon an der falschen Ausgangsfrage scheitern.
Im Mittelpunkt steht ein konkreter Use Case: datengetriebenes Recruiting. Durch den Einsatz von Social Media Kampagnen, Funnel-Logiken, A/B-Tests und klarer Analyse entlang der Candidate Journey konnten die Einstellungen um rund 30 % gesteigert werden. Entscheidend dabei: kontinuierliche Optimierung statt einmaliger Maßnahmen.
Die Folge zeigt außerdem, warum Dashboards allein keine Entscheidungen treffen, weshalb Daten auch unbequem sein können – und warum Kommunikation und klare Verantwortlichkeiten entscheidend sind, um aus Daten echten Business Impact zu erzeugen.
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Data Mesh ist in aller Munde – aber wie setzt man es wirklich um? Jonas Kell, Product Owner bei Siemens Energy, erklärt, warum der Schlüssel nicht in der Technologie liegt, sondern in den Menschen. Von Data Citizens über Datenprodukte bis zur konkreten Architektur: So baut Siemens Energy eine datengetriebene Organisation auf.
Key Takeaways:
→ Warum Data Mesh ohne Data Citizens nicht funktioniert
→ Wie Siemens Energy Datenkompetenz in den Fachbereichen aufbaut
→ KI als Hebel für bessere Datenqualität – nicht umgekehrt
→ Der Weg vom Data Citizen zum Data Product Owner
→ Warum Effizienzsteigerung durch Datenprodukte messbar sein muss
Über den Gast:
Jonas Kell ist Product Owner bei Siemens Energy und verantwortet den Aufbau von Data Products im Manufacturing-Bereich. Zuvor war er bei Accenture DACH im LowCode-Umfeld tätig. Er studierte an der FOM Hochschule.
Zum Linkedin Profil von Jonas Kell: https://www.linkedin.com/in/jonas-kell-24b213202/
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Welche Rolle spielen Daten in der Infektionsprävention? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Prof. Dr. Irit Nachtigall über die Bedeutung von Daten in der modernen Medizin und warum Prävention stärker datenbasiert gedacht werden muss.
Ein zentrales Thema ist dabei der Unterschied zwischen klassischen klinischen Studien und sogenannten Real-World-Data. Während randomisierte Studien medizinische Beweise liefern, helfen Daten aus der realen Welt zu verstehen, ob Therapien und Maßnahmen tatsächlich im Alltag funktionieren.
Darüber hinaus geht es um geschlechtersensible Medizin, Studienkritik, Datenqualität und die Frage, warum anonymisierte Gesundheitsdaten eine enorme Chance für Forschung und Prävention darstellen können.
Zum Linkedin Profil von Irit: https://www.linkedin.com/in/irit-nachtigall-univ-prof-dr-10958a75/
Zur Homepage vom Vivantes: https://www.vivantes.de/
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Was bedeutet Datenmanagement in einer ECB-regulierten Bank mit rund 55 Milliarden Euro Bilanzsumme? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Caroline Grimm, Chief Data Officer der Münchener Hypothekenbank, über den Balanceakt zwischen regulatorischer Pflicht und strategischer Datenarbeit.
Caroline gibt Einblicke in den Aufbau eines zentralen Data Office, die Umsetzung von BCBS 239, den Einsatz von Data Lineage-Tools sowie den Greenfield-Aufbau eines neuen Enterprise Data Warehouses. Besonders spannend: Warum sie sich bewusst das Mandat für eine Datenstrategie vom Vorstand geholt hat – statt sie im „Kämmerchen“ zu schreiben.
Eine Folge über Entscheidungsqualität, Datenkultur, systemisches Arbeiten und die Erkenntnis: Transformation beginnt im Kopf – nicht im System.
Zum Linkedin Profil von Caroline: https://www.linkedin.com/in/caroline-grimm-36927815/
Zur Homepage der Münchener Hypothekenbank: https://www.mhb.de/de
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Wie verkauft man eine Technologie wie Origify – Rückverfolgbarkeit über die Oberfläche – als skalierbares Produkt in einem Konzernumfeld?
In Teil 2 der Bosch-Reihe spricht Jonas Rashedi mit Managing Director Florian Hachenberger, über Pricingmodelle, Sales-Zyklen, internationale Skalierung und interne Hürden. Es geht um unternehmerisches Denken im Konzern, eigene Entscheidungsräume – und den Mut, auch mal gegen die Prozesse zu schwimmen.
Florian gibt ehrliche Einblicke in interne Pitches, politische Realitäten, die Bedeutung von Vertrauen im Luxussegment – und warum man für echte Innovationen manchmal mit 80 % starten muss.
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Zur Homepage von Bosch: https://www.bosch-origify.com/de/
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Wie identifiziere ich ein Produkt eindeutig – ohne Code, ohne Label, ohne Chip? In der ersten Folge der neuen Podcastreihe spricht Jonas Rashedi mit Oliver Steinbiss, Managing Director von Bosch Origify, über eine Technologie, die Produktverfolgung und Fälschungsschutz revolutioniert.
Oliver erklärt, wie eine Kamera ein Bild pro Bauteil macht, daraus ein sicherer Hashcode generiert wird – und wie dieser zur Identifikation in der Cloud genutzt wird. Die Technologie erkennt einzelne Produkte anhand ihrer Oberfläche – ganz ohne physische Markierung.
Wir sprechen über Business Cases in der Automobilproduktion, bei Luxusuhren, Medikamenten und sogar Pässen. Eine Folge über technische Exzellenz, Intrapreneurship im Konzern und die Balance zwischen Sicherheit, Skalierbarkeit und Innovation.
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Wie funktioniert datengetriebene Marktforschung, wenn es keinen fertigen Datensatz gibt? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Kaba Barsch – Head of Data-Driven Solutions bei Statista Plus – über die Rolle von Data Science, AI-Integration, scrapingbasierte Recherche und kontextsensitives Prompt Engineering.
Kaba erklärt anhand realer Projekte, wie ihr Team aus Text-Chaos qualitativ hochwertige Datensätze erstellt, wie LLMs systematisch verifiziert und angereichert werden – und wie durch die "Statista SynthiePop" (synthetische Bevölkerung) ganze Marktprognosen modellierbar werden. Dabei wird klar: AI ist kein Selbstläufer – ohne menschliches Marktverständnis und Kontextmodellierung läuft nichts.
Eine Folge über operative Exzellenz, AI-Learnings aus der Praxis und den Unterschied zwischen Technikhype und echter Innovation.
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Zur Homepage von Statista: https://de.statista.com/
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Was passiert, wenn Kunden Fragen stellen, für die es (noch) keine Daten gibt? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Eike Hartmann, Vice President Custom Research & Insights Business bei Statista Plus, über innovative Methoden in der Datenerhebung – von klassischen Online-Befragungen bis zur Nutzung von KI, um neue Erkenntnisse zu generieren.
Eike erklärt, wie Statista synthetische Populationen auf Basis realer Daten aufbaut, wie man mit Validierungslogiken auch in nischigen Märkten valide Schätzungen entwickelt – und was passiert, wenn diese Ergebnisse der Intuition der Kund:innen widersprechen.
Eine Folge über Methodenvielfalt, Datenvertrauen und den Mut, mit einer guten Geschichte auch Gegenwind zu begegnen.
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