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Von Excel zu Datenprodukten - Fieges Weg zur Datenstandardisierung - mit Tatjana S., FIEGE
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Wie entwickelt man standardisierte Datenprodukte für ein Logistikunternehmen mit 140 Standorten? Was macht ein erfolgreiches Datenprodukt aus? Und warum ist der Nutzer dabei so wichtig?
Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi mit Tatjana Schebolin spricht. Sie verantwortet als Product Owner Data & Analytics ein 7-köpfiges Team bei Fiege.
Im Gespräch geht es zunächst um die Definition eines Datenprodukts. Für Tatjana ist klar: Ein Datenprodukt muss mehr sein als nur ein Dashboard. Es muss ein Problem lösen, wirtschaftlich sein und skalierbar funktionieren. Bei Fiege bedeutet das konkret: Die Standardisierung von Kernprozessen wie Wareneingang, Bestand und Warenausgang über alle Standorte hinweg. Eine besondere Herausforderung dabei ist die gewachsene Systemlandschaft des 151 Jahre alten Unternehmens.
Um diese Herausforderung zu meistern, hat das Team einen interessanten Ansatz gewählt: Sie begannen mit einem kleinen Use Case im Bereich der Standardprozesse. Inzwischen sind die ersten zwei Produkte bei über 20 Kunden im Einsatz.
Tatjana betont dabei immer wieder die Bedeutung des Nutzerfeedbacks. Ein Schlüsselmoment war ein Workshop, der komplett schief lief - weil das Team sich vorher nicht genug mit den Bedürfnissen der Nutzer beschäftigt hatte. Eine wichtige Lektion!
Die Datenprodukte selbst bieten mittlerweile Near-Realtime-Einblicke in Lagerprozesse - besonders wichtig für E-Commerce-Kunden. Dabei geht es nicht nur um die reine Datenbereitstellung, sondern um ein Gesamtpaket: moderne Oberflächen, Benutzerhandbücher und kontinuierliche Feedback-Möglichkeiten. Zum Schluss vergleicht Tatjana ihre Arbeit mit der Serie "Monk" - denn wie der berühmte Detektiv muss auch ihr Team täglich akribische Arbeit leisten, um am Ende das große Ganze zu sehen.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
Zum LinkedIn-Profil von Tatjana: https://www.linkedin.com/in/tatjana-schebolin-4552b91a1/ Zur Webseite von Fiege: https://www.fiege.com/de
Zu allen wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast: https://linktr.ee/jonas.rashedi
[Zeitstempel:] 00:00:00 Intro und Definition Datenprodukte 00:07:21 Standardisierung in der Logistik 00:14:39 Team und Organisationsstruktur 00:19:32 Vorgehensweise 00:23:42 Nutzerzentrierung und Feedback 00:28:44 Künftige Entwicklung 00:34:25 Lessons Learned 00:38:45 Monk-Analogie und Abschluss
252 episoade
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Im Gespräch geht es zunächst um die Definition eines Datenprodukts. Für Tatjana ist klar: Ein Datenprodukt muss mehr sein als nur ein Dashboard. Es muss ein Problem lösen, wirtschaftlich sein und skalierbar funktionieren. Bei Fiege bedeutet das konkret: Die Standardisierung von Kernprozessen wie Wareneingang, Bestand und Warenausgang über alle Standorte hinweg. Eine besondere Herausforderung dabei ist die gewachsene Systemlandschaft des 151 Jahre alten Unternehmens.
Um diese Herausforderung zu meistern, hat das Team einen interessanten Ansatz gewählt: Sie begannen mit einem kleinen Use Case im Bereich der Standardprozesse. Inzwischen sind die ersten zwei Produkte bei über 20 Kunden im Einsatz.
Tatjana betont dabei immer wieder die Bedeutung des Nutzerfeedbacks. Ein Schlüsselmoment war ein Workshop, der komplett schief lief - weil das Team sich vorher nicht genug mit den Bedürfnissen der Nutzer beschäftigt hatte. Eine wichtige Lektion!
Die Datenprodukte selbst bieten mittlerweile Near-Realtime-Einblicke in Lagerprozesse - besonders wichtig für E-Commerce-Kunden. Dabei geht es nicht nur um die reine Datenbereitstellung, sondern um ein Gesamtpaket: moderne Oberflächen, Benutzerhandbücher und kontinuierliche Feedback-Möglichkeiten. Zum Schluss vergleicht Tatjana ihre Arbeit mit der Serie "Monk" - denn wie der berühmte Detektiv muss auch ihr Team täglich akribische Arbeit leisten, um am Ende das große Ganze zu sehen.
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[Zeitstempel:] 00:00:00 Intro und Definition Datenprodukte 00:07:21 Standardisierung in der Logistik 00:14:39 Team und Organisationsstruktur 00:19:32 Vorgehensweise 00:23:42 Nutzerzentrierung und Feedback 00:28:44 Künftige Entwicklung 00:34:25 Lessons Learned 00:38:45 Monk-Analogie und Abschluss
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