Leadership: Stagnation Kills Your Business, 3 Times

Petronas Twin Towers
Petronas Twin Towers held the title of the tallest building in the world for six years (Flickr)

Your business has been thriving, and the pipeline is well filled with work? Don’t get comfortable too soon. Stagnation kicks in fast nowadays, and kills your business’ innovation, its growth, and its people.

1. Innovation 

The speed of transformation that we are currently witnessing is challenging all of us to think differently. Every industry can be disrupted, there is no safe habour. So we need to deliver our products and services in a way that is relevant today, not yesterday.

Minor product iterations do not work forever. We need to prepare product revolutions, not just iterations on what we were selling since ten years. Establishing an innovation lab engages our employees to think in innovative ways and lift our business to new heights.

2. Growth

We need to adjust our business development plan to drive business growth. This should not be a static document. Customer and market definition are changing fast and we need to adopt this in our sales strategy and in our product development.

This does not work without data. Therefore we need to implement a data strategy. Our data strategy guides our entire business how to collect and analyze data, and how to generate the insights that we use for our decisions. If we do not take advantage of data, our competition will do.

3. People

Sushi Google DoodleIt is essential for leaders to recognize that you cannot possibly manage everything. We need to employ great people. But recruiting is not the end. We need to keep your talents, empower them, and motivate them to take initiative in their roles. Stagnation will rotate employees out of the company.

Offering free sushi and laundry service might impress our new hires from university. Experienced and independent employees will be more interested in career perspectives. We should establish personal development plans for everyone, not just for the designated managers.

Although it is important for leaders to set such a career framework, we should not forget to invest in your employees’ training. Both, hard skills (technical) and soft skills (non-technical), are mandatory because they each play very important roles in the development of our employees.

In Summary

Yesterday’s innovations are tomorrow’s commodities. We need to invest in innovations, otherwise we will face disruptive competition. Creating insights from data is important for the iterative adjustments on our business development plan. Offering personal development plans and proper training avoids stagnation for your employees, which is causing brain drain.

This post is also published on LinkedIn.

Take the Survey: The Stage of Digital Transformation

This survey is part of my thesis that examines the topology, structure, and evolution of the digital transformation within organizations. Your contribution to this survey helps to better understand the perception regarding the current stage of digital transformation.

Follow this link to take the survey:

Spread the word and share this article! Thanks!

Digitale Banken: Die Chancen von Blockchain, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning

Commerzbank Tower
Commerzbank Tower: Zahlt sich für Banken die Kooperation mit Fintechs aus? (Foto: Flickr)

Die Zukunft im Finanzwesen bleibt vielversprechend und spannend. Haben uns kürzlich noch Innovationen in der Erschließung neuer Märkte und in der Vermögensverwaltung beschäftigt, so sind es heute mehr denn je die raffinierten datengetriebenen Technologien, die in den Vordergrund gerückt sind.

Anfang dieses Jahres startete Futura Analytics, ein Fintech, das enorme Datenmengen und maschinelle Lernmodelle nutzt, um Regeln zur Risikobewertung in Echtzeit umzuschreiben. Futura Analytics verwandelt Daten aus Twitter und anderen öffentlichen Quellen in nutzbare Signale und identifiziert die relevantesten Informationen in Echtzeit für Kunden im Finanzsektor (Beispiel: Bitcoin/Sentiment-Analyse).

Künstliche Intelligenz ist Teil der Zukunft

Banken und Fintechs nutzen die künstliche Intelligenz und die immer besser werdende Verarbeitung von natürlicher Sprache, um Kunden einen besseren Zugang zu Finanzdienstleistungen zu ermöglichen. Produktempfehlungen basierend auf Mustererkennung hilft die passende Dienstleistung anzubieten. Natürliche Sprache wird zu einer Vereinfachung von Zahlungsinteraktionen führen.

M2M-Lösungen rationalisieren Cloud-basierte Authentifizierung

Zwillingstürme der Deutschen Bank
Deutsche Bank (Foto: Flickr)

Allerdings müssen Zahlungsinteraktionen direkt von Gerät zu Gerät immer noch Barrieren überwinden, wie z.B. das Gewährleisten einer nahtlose Authentifizierung zwischen den Endgeräten. Bis solche M2M-Lösungen (Machine-to-Machine) mit nahtloser Authentifizierung herstellerübergreifend verfügbar ist, werden sich Geräte weiterhin über Services in der Cloud authentifizieren, bevor Transaktionen ausgeführt werden.

Gamification schafft Anreize für mobile Bezahlung

Mobiles Bezahlen am Point-of-Sale haben sich noch immer nicht flächendeckend durchgesetzt. Obwohl Unternehmen in Zahlungsterminals bereitstellen, fehlt es an Anreizen, um die Nutzer dazu zu ermutigen, mit ihren mobilen Geräten zu bezahlen. Banken haben schon damit begonnen die kostenlose Bargeldversorgung einzuschränken. Fintechs können dem Handel mit Gamification helfen das mobile Zahlen für Kunden attraktiver machen.

Blockchain ermöglicht kostengünstige Transaktionsüberprüfung

Die Rolle der Blockchain-Technologie bei der Bereitstellung einer verteilten Transaktionshistorie weckt großes Interesse im Zahlungs- und Handelsökosystem. Die Technologie macht Transaktionsgebühren, die Anbieter wie PayPal für das Sicherstellen von Transaktionen erhoben haben, hinfällig. Die Nutzung der Blockchain zur kostengünstigen Überprüfung von Transaktionen wird bei Banken oben auf der Agenda stehen.

Maschinelles Lernen verbessert die Zahlungssicherheit

Durch die Digitalisierung von Zahlungen muss die Zahlungssicherheit über eine breite Palette an Endgeräten gewährleistet werden. Geräte können ein erhöhtes Risiko gegenüber fortgeschrittenen Angriffen aufweisen. Bei der Gestaltung von sicheren Zahlungsmethoden erkennt maschinelles Lernen das Verhalten und greift ein, wenn ein solches Verhalten auf ungewöhnliche Verhaltensweisen oder Transaktionsaktivitäten hindeutet.

Price and Sentiment Analysis: Why is Bitcoin Going Down?

Bitcoin Price and Sentiment Analysis with variable Moving Average: click to open interactive Tableau dashboard with annotations
Bitcoin Price and Sentiment Analysis with variable Moving Average: click to open interactive Tableau dashboard with annotations

Bitcoin has become one of the trendy investment assets in the recent years. Whenever bitcoin prices approach historical highs, every investor should watch the currency closely. Bitcoin rallied by more than 20% in the first days of 2017, crossing the $1000 mark for the first time since November 2013.

As many experienced bitcoin traders will remember, the first $1000 peak was a case of obvious over exuberance. Bitcoin was hot, plenty of money was pouring into it. Bitcoin investors got too excited, causing a price surge. Prices then rebounded and suffered a long-term collapse shortly after.

Moving Average Convergence/Divergence Indicator

Many traders rely on a Moving Average Convergence/Divergence (MACD) indicator. The MACD is a measure of the convergence and divergence between two EMAs (usually 12 and 26 days) and is calculated by subtracting the two of them. The signal line is constructed by creating an EMA (usually 10 days) of the signal line.

The signal line crossing the MACD from above is a buy signal. The signal line crossing the MACD from below is a sell signal. Relying only on momentum-based indicators (such as the MACD) and optimization-based models, however, will most certainly fail to indicate heavy price drops, as the drop in late 2016.

Predicting Fear with Sentiment Analysis

In late 2016 a lot of people began to pour money into bitcoin again. This time because they were worried that stock markets and other assets were due for a drop. For investors, it is essential to figure out whether or not these fears are actually founded. However, such “safe assets” are prone to suffering from bubbles. People get scared, get invested into gold, or bitcoin, then realize that their fears were unfounded. As a result bitcoin prices could plummet.

So how to catch emotions such as fear in advance? Twitter is a valuable source of information and emotion. It certainly influences the stock market and can help to predict the market. Sentiment analysis can lead price movements by up to two days. Negative sentiment, however, is reflected in the market much more than positive sentiment. This is probably because most people tweet positive things about bitcoins most of the time. Even more positive news occurred after breaking the $1000 barrier.

This content is part of the session “Price and Sentiment Analysis: Why is Bitcoin Going Down?” that I deliver at the Frankfurt Bitcoin Colloquium. Have a look on my upcoming sessions!

[Update 14 Jun 2017]: Axis for Moving Average adjusted. Relative Date selector added with last 6 month as default. Screenshot updated.

Feel free to share the Bitcoin Price and Sentiment Analysis dashboard, which is also featured as Viz of the Day on Tableau Public:

Predictive Maintenance hilft Ihnen Wartungsmaßnahmen effizient zu gestalten

Predictive Maintenance zeigt verbleibende Nutzungsdauer von Aufzügen der Deutschen Bahn: klicken, um interaktives Dashboard zu öffnen

Nicht nur die Fertigungskosten lassen sich mit Predictive Maintenance senken. Auch im Dienstleistungsbereich entsteht durch Vorhersagen enormes Optimierungspotential. Im wesentlichen lassen sich die Fragestellungen, die im Rahmen von Predictive Maintenance gestellt werden, in drei Klassen einteilen:

  • Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Gerät in naher Zukunft ausfällt?
  • Was sind die Ursachen von Ausfällen und welche Instandhaltungsmaßnahmen sollten durchgeführt werden, um diese Probleme zu beheben?
  • Wie lang ist die Nutzungsdauer eines Gerätes?

Ein Beispiel, das die Frage der Nutzungsdauer in den Mittelpunkt rückt, zeigt das Dashboard Predictive Maintenance Deutsche Bahn Elevators. Dieses Dashboard sagt voraus, wie lange Aufzüge noch ohne Wartung auskommen (“Rest of Useful Life”). Mit dem Parameter “Material Wear Off” lässt sich zudem der Grad der Abnutzung beeinflussen.

Die visualisierten Sensordaten erlauben darüber hinaus die Möglichkeit Anomalien zu entdecken. Hier lassen sich mit den Parametern “Primary Sensor” und “Secondary Sensor” verschiedene Kombinationen analysieren. In der “Setting Matrix” werden die verschiedene Einstellungen, die beim Betreiben der Aufzüge angewandt werden zusammengefasst.

Details zu den Aufzügen werden im Tooltip angezeigt. In diesen Tooltips lassen sich darüber hinaus Wartungsaufträge via Twitter triggern:


Anstatt auf eine Störung zu reagieren, können Servicetechniker somit auf Vorhersagen zurückgreifen. Damit agieren sie bereits vor einem Ausfall des Aufzugs entsprechend. Techniker sind somit in der Lage einen Aufzug aus der Ferne in den Diagnosemodus zu versetzen und ihn auf einer bestimmten Etage zu parken. All dies führt zu weniger Anfahrtszeiten, gesteigerter Effizienz und geringeren Kosten.

Dieses und weitere Beispiele zeige ich auf meinem Vortrag “Industry 4.0: Self Service BI and Predictive Maintenance“ im Rahmen des IBI Symposium am 17. November 2016 in Stuttgart.

[Update 24 Mar 2017]: Das Predictive Maintenance Dashboard wird außerdem auf der CeBIT 2017 im Rahmen der “neuen datenbasierten Geschäftsmodelle und Big Data bei der DB” vorgestellt: