It’s My 10 Year Blogging Anniversary!

Photo from an early blog post: 2007 Hampi, a temple town in South India recognised as UNESCO World Heritage Site
Photo from an early blog post: 2007 Hampi, a temple town in South India recognized as UNESCO World Heritage Site (Flickr)

Woohoo, it’s already ten years since I started this blog. Can’t believe it! Thanks to all of those who read my posts, and who encouraged and inspired me. Without you blogging would be only half the fun! Now, let’s have a little recap…

2007-2009 SAP and India:

It all started in 2007. I was studying Computer Science, and decided to go for an internship abroad. China and India were on my short list. I decided for India, applied for a scholarship and asked some companies for interesting project work. Before starting the adventure, I published my very first blog post to keep family and friends in loop.

For the next seven month, I lived in Bangalore, and worked for SAP Labs India to develop prototypes for mobile BI apps. I spent plenty of weekends to explore India and surrounding countries. After returning from India, I continued to work for SAP at their headquarters while finishing my degree in Karlsruhe.

2009-2012 CERN:

CERN, surrounded by snow-capped mountains and Lake Geneva, grabbed my attention during the end of my studies. CERN has tons of data: some petabytes! Challange accepted. CERN is known for its particle accelerator Large Hadron Collider (LHC). We applied machine learning to identify new correlations between variables (LHC data and external data) that were not previously connected.

2012-2015 Capgemini and MBA:

Back in Germany, I wanted to bring Big Data Analytics to companies. To one company? No, to many companies! So instead of getting hired as Head of BI for an SME, I started to work for Capgemini. I had fantastic projects, designed data-driven usecases for the financial sector, and gave advice for digital transformation inititives.

In order to keep in balance with all the project work, I dedicated many of my weekend for studies and got enrolled in Frankfurt School’s Executive MBA programme. During my studies, I focused on Emerging Markets and visited a module at CEIBS in Shanghai.

2015-201? Tableau and Futura:

I knew Tableau from my time as consultant. It is an awesome company with a great product and a mission: help people see and understand their data. That’s me! I joined Tableau to help organizations through the transition from classic BI factories to modern self-service analytics by developing data strategies, so that data can be treated as a corporate asset. This includes education, evangelism and establishing a data-driven culture.

In the evenings I’m working for Futura Analytics, a fintech startup, which I co-founded in 2017. Futura Analytics offers real-time information discovery, and transforms data from social media and other public sources into actionable signals.

What’s next?

Currently I’m looking forward giving my Data Strategy talk on TC17¬†accompanied by a TensorFlow demo scenario. I’m also learning Mandarin, the predominant language of business, politics, and media in China and Taiwan, for quite a while. Let’s see if that is going to influence my next steps… ūüôā

5 Vorteile von Data Science

Deutschherrnbr√ľcke mit Skyline von Frankfurt am Main
Nicht nur Banken handeln ihre Daten als Gold des 21. Jahrhunderts

Keine Frage, die Digitalisierung prägt unseren Alltag und stellt auch an Banken immer neue Anforderungen. Daten werden als das neue Gold gehandelt. Und genau darin liegt die große Chance der Banken: Finanzinstitute hatten schon immer enorme Mengen an Daten, oft aus vielen verschiedenen Quellen. Aber wie wird das volle Potenzial dieser Daten genutzt und wie werden Erkenntnisse aus diesen gewonnen? Hier kommt Data Science ins Spiel.

Wie gewinnen Sie Erkenntnisse aus Ihren Daten?

Data Science verwendet Methoden aus der Mathematik, Statistik und Informationstechnologie. Data Scientists verf√ľgen dar√ľber hinaus √ľber ausgepr√§gte Kommunikationsf√§higkeiten auf s√§mtlichen Ebenen eines Unternehmens und bereiten Ergebnisse f√ľr das Management der einzelnen Fachabteilungen genauso verst√§ndlich auf wie f√ľr den CEO. Banken k√∂nnen dazu neben Kontoinformationen auch Kundentransaktionen, Kundenkommunikation, Kanalnutzung, Kundenverhalten und Social-Media-Aktivit√§ten. Vieles davon wird idealerweise nahezu in Echtzeit verarbeitet und ausgewertet.

Der Daten-Leverage-Effekt:

Da der Bankensektor weiterhin mit knappen Margen und und schwindendem Gewinn zu k√§mpfen hat, ist es f√ľr Finanzinstitute √§u√üerst wichtig einen Hebel anzulegen, um Kosten zu reduzieren, Kunden zu binden und neue Einnahmequellen zu erschlie√üen. Einen solchen Daten-Leverage-Effekt erzielen Sie mit ihren Daten – sofern Sie auf Data Science und damit einhergehend auf eine erweiterte Analyse setzen.

Betrachten Sie diese f√ľnf Vorteile:

  1. Bessere Erkenntnisse: Gewinnen Sie eine neue Sicht auf Ihre treuesten und profitabelsten Kunden und verstehen Sie deren Bed√ľrfnisse bereits vor dem Kundengespr√§ch. Datenanalyse kann helfen, den √úberblick zu behalten und Vorschl√§ge f√ľr entsprechende Kommunikationskan√§le zu liefern.

  2. Kundenbindung: Sorgen Sie f√ľr zufriedenere Kunden und finden Wege treue Kunden zu belohnen. Zudem lassen sich Kunden identifizieren, die ggf. eine K√ľndigung erw√§gen. F√ľhren Sie dazu die Metriken “Loyalit√§t” und “Churn” ein, um hierf√ľr ein Messinstrument zu haben.

  3. Kosteng√ľnstiges Marketing: Entwickeln Sie effektives Marketing und Kampagnen, die an die richtige Person zur richtigen Zeit ausgerichtet sind. Dabei hilft Ihnen eine Cluster-Analyse, um Kundensegmente zu identifizieren.

  4. Minimieren von Risiken: Beschleunigen und verbessern Sie Ihr Risiko- und Fraud-Management durch Mustererkennung und Maschinenlernen.

  5. Handeln Sie: Behalten Sie Ihr Dashboard mit den wesentlichen Kennzahlen im Auge und ergreifen Ma√ünahmen, deren Auswirkung Sie zeitnah beobachten k√∂nnen. Nutzen Sie die Daten und Vorhersagen als Kernelement f√ľr Ihre Storyboards mit denen Sie das Top-Management √ľberzeugen.

Nutzen Sie bereits die richtigen Werkzeugen zur Datenanalyse und Datenvisualisierung in Ihrem Unternehmen? Falls nicht, w√§re es nun an der Zeit √ľber den Einsatz von Data Science nachzudenken.

Beitrag zuerst veröffentlicht am 19.06.2015 im Capgemini IT-Trends-Blog.

How to unleash Data Science with an MBA?

Servers record a copy of LHC data and distribute it around the world for Analytics

My Data Science journey starts at CERN where I finished my master thesis in 2009. CERN, the European Organization for Nuclear Research, is the home of the Large Hadron Collider (LHC) and has some questions to answer: like how the universe works and what is it made of. CERN collects nearly unbelievable amounts of data – 35 petabytes of data per year that needs analysis. After submitted my thesis, I continued my Data Science research at CERN.

I began to wonder: Which insights are to be discovered beyond Particle Physics? How can traditional companies benefit from Data Science? After almost four exciting years at CERN with plenty of Hadoop and Map/Reduce, I decided to join Capgemini to develop business in Big Data Analysics, and to boost their engagements in Business Intelligence. In order to leverage my data-driven background I enrolled for the Executive MBA program at Frankfurt School of Finance & Management including an Emerging Markets module at CEIBS in Shanghai.

Today companies have realized that Business Analytics needs to be an essential part of their competitive strategy. The demand on Data Scientists grows exponentially. To me, Data Science is more about the right questions being asked than the actual data. The MBA enabled me to understand that data does not provide insights unless appropriately questioned. Delivering excellent Big Data projects requires a full understanding of the business, developing the questions, distilling the adequate amount of data to answer those questions and communicating the proposed solution to the target audience.

“The task of leaders is to simplify. You should be able to explain where you have to go in two minutes.” – Jeroen van der Veer, former CEO of Royal Dutch Shell

Digitale Banken: Welche Anforderungen bringt die Digitalisierung?

Skyline von Frankfurt am Main
Skyline von Frankfurt: Verpassen Banken den Sprung zur Digitalen Bank? (Foto: Flickr)

Retail-Banken stehen bereits in direktem Wettbewerb mit Nicht-Banken. Apple, Google und Paypal sto√üen l√§ngst in das Privatkundengesch√§ft der Banken vor, r√ľcken dabei die Kunden in den Mittelpunkt, l√∂sen Banking von klassischen Mustern und schaffen neue Interaktionsm√∂glichkeiten. Authentifizierung erfolgt per Fingerabdruck und Pulsmessung, der Datenabgleich per Nahfeldkommunikation (NFC) und die Buchung erscheint in Echtzeit auf dem Smartphone oder der Apple Watch.

Diese neuen Player kommen mit ihren disruptiven Innovationen zu einer Zeit, die ohnehin Banken weltweit vor massive Herausforderungen stellt: ein wohl noch lange anhaltendes niedriges Zinsniveau, hoher Kostendruck, zunehmende Regulierung und schwindendes Vertrauen der Kunden. Ethikkodizes zeigen hier bislang keine wirkliche Abhilfe. Stattdessen sollten Retail-Banken selbst den Schritt zur digitalen Bank machen ‚Äď und das besser fr√ľher als sp√§ter, nicht unkoordiniert nach dem Gie√ükannenprinzip, sondern mit einer digitalen Strategie.

Das Beste aus zwei Welten

Digitale Banken k√∂nnen Vorteile aus zwei Welten vereinen: einerseits einen klaren Kundenfokus, die Optimierung des Filialnetzes und Transparenz¬† in der Au√üendarstellung, andererseits die Integration der Vertriebskan√§le und ein effizientes und effektives Gesch√§ftsmodell in der Innenbetrachtung ‚Äď beides erm√∂glicht durch die Digitalisierung und den dazugeh√∂rigen Technologien, Prozessen und Organisationsstrukturen. Die damit einhergehenden Aufgaben werden allerdings nur jene Banken erfolgreich meistern, deren Management einen weitreichenden kulturellen und strategischen Wandel einleitet und auch Digital Natives bei der Entwicklung und Umsetzung intensiv mit einbezieht.

Es handelt sich dabei um einen Irrtum, dass der Digitalisierung mit der Entwicklung von Apps Gen√ľge getan w√§re. Sicher ist es w√ľnschenswert, dass Kunden ihren Sparplan per Schieberegler auf verschiedene Fonds aufteilen k√∂nnen oder in Echtzeit per Push Notification √ľber Zahlungseing√§nge, Orderausf√ľhrungen und Kreditkartenbelastungen informiert werden. Doch dies allein wird nicht f√ľr den Ausbau des Gesch√§fts reichen. Vielmehr m√ľssen sich auch die darunter liegende Gesch√§ftsmodelle √§ndern. In der digitalen Welt gelten Modelle mit Sockel- oder Grundgeb√ľhren als √ľberholt. Schlie√ülich fallen bei Ordererteilung via Smartphone keinerlei manuelle und somit kostenintensive T√§tigkeiten an.

Neubau der Europäischen Zentralbank (EZB)
Neubau der Europäischen Zentralbank (Foto: Flickr)

Das Multi-Channel-Erlebnis und Crowd Investment

Um das Gesch√§ftsmodell konsequent an den Kunden auszurichten, ist neben dem Erweitern bestehender Dienstleistungen auch eine nahtlose Integration der Vertriebskan√§le erforderlich. Die Bankfilialen k√∂nnen mit l√§ngeren √Ėffnungszeiten punkten. In urbanen Zentren bietet sich zudem die Einrichtung von Flagship Stores an. Bei der Beratung stehen die Kunden im Fokus, und nicht die vorgegebenen Vertriebsziele. Unterst√ľtzt werden die Kundenberater dabei mit analytischen Tools, die in Echtzeit die Finanzsituation des Kunden voraussagt und zum Beispiel verschiedene Varianten der Baufinanzierung oder das Fremdw√§hrungsrisiko bestimmter Investmentoptionen auf einem Tablet grafisch aufzeigt.

Informationen, die die Kunden preisgeben, werden in einem Customer Relationship System (CRM) gespeichert, und zwar vom Vertriebskanal unabh√§ngig. Auf der anderen Seite bekommen Kunden auf den Online-Portalen stets ma√ügeschneiderte Empfehlungen. Eine Chatfunktion erm√∂glicht die pers√∂nliche Beratung auch jenseits der √Ėffnungszeiten. Das kommt insbesondere der attraktiven Zielgruppe der hochverm√∂gende Personen, sogenannte High Net Worth Individuals (HNWI), entgegen, da dieser Personenkreis sehr informationsaffin ist und sich nicht selten erst sp√§t abends oder sonntags neuen Investitionsm√∂glichkeiten widmet.

Eine entsprechende Community bietet ein Forum f√ľr den Austausch der Kunden unter einander. Werden in einem solchen Forum Aktien, Fonds oder Basisprodukte genannt, so werden diese automatisch zu den entsprechenden Angeboten der Bank verlinkt. Einen Schritt weiter geht der Ansatz des Crowd Investments, bei dem sich Kunden den Entscheidungen anderer Anleger anschlie√üen und so beispielsweise Umschichtungen im Depot automatisiert vollzogen werden. Zus√§tzliche Motivation k√∂nnte hierbei durch Gamification in Form von Rankings und Awards geschaffen werden, wie es heute schon bei Fitness-Plattformen √ľblich ist.

Die Zukunft nicht verpassen

Heute stehen einem solchen Kundenerlebnis h√§ufig IT-Systeme gegen√ľber, die Daten in abgeschotteten Silos halten und die direkte Verkn√ľpfung, Aggregation und Auswertung somit erschweren. Diese H√ľrden gilt es zu beseitigen, um die Grundlagen der Digitalisierung zu legen. Verpassen die Banken den Sprung zur Digitalen Bank, werden andere Marktteilnehmer diese L√ľcken f√ľllen. Die zur√ľckbleibenden Banken m√ľssen sich auf eine Abwanderung von Kunden und sinkende Ertr√§ge einstellen. Wie schnell das gehen haben, haben schon andere Branchen leidvoll erfahren m√ľssen. Vor nicht allzu langer Zeit wurden noch Milliarden mit Nokia-Telefonen und dem Versenden von Kurzmitteilungen (SMS) umgesetzt. Beides fand ein sehr schnelles Ende…

Was meinen Sie? Sehen Sie Ihre Bank den Anforderungen der Digitalisierung gewachsen? Ich freue mich darauf, mit Ihnen zu diskutieren.

Beitrag zuerst veröffentlicht am 27.03.2015 im Capgemini IT-Trends-Blog.

Ist der Mittelstand der Digital Transformation gewachsen?

Frankfurt
Digital Transformation: eine Investition in neue Märkte

Technologieaffine Konsumenten verlassen sich bei der Auswahl von Restaurants und f√ľr Preisvergleiche schon l√§ngst auf zahlreiche Dienste, die Daten qualitativ aufbereiten und nutzbar machen. Aus dem Alltag der Digital Natives sind Technologien wie Cloud, Mobile, und Big Data nicht mehr wegzudenken. Internet of Things (IoT) hat auf Gartner‚Äôs Hype Cycle sogar den Gipfel der Erwartungsskala erreicht. Obwohl auch viele Unternehmen dem potenziellen Nutzen der Digital Transformation beipflichten, besch√§ftigen sich tats√§chlich nur sehr wenige Unternehmen ernsthaft mit dieser Entwicklung. Insbesondere viele mittelst√§ndische Unternehmen sehen diesen Trend mit Skepsis und finden h√§ufig auch Best√§tigung bei ebenfalls risikoscheuen Unternehmen aus demselben Umfeld. Ich m√∂chte Ihnen in diesem Beitrag einige Gr√ľnde f√ľr das Z√∂gern der mittelst√§ndischen Unternehmen beim Thema Digital Transformation n√§her bringen. Meiner Meinung nach bieten diese neuen Technologien Mittelstands-CIOs eine Chance das Gesch√§ftsfeld auszuweiten.

Die Sunk Cost Fallacy

Die meisten Unternehmen, auch die mittelst√§ndischen, haben bereits in bestimmte Technologien investiert und sind oft nicht bereit eine √ľberlegene neue Technologie zu implementieren oder auch nur zu testen. Hier schnappt die Sunk Cost Fallacy zu, da die Unternehmen schon besonders viel Zeit, Geld und Energie investiert haben. Das investierte Geld wird dann zur Begr√ľndung, mit der bestehenden Technologie weiterzuarbeiten, selbst wenn es objektiv betrachtet keinen Sinn mehr macht.

Jedoch befriedigen solche bestehen Technologien h√∂chstens die Bed√ľrfnisse, die Konsumenten heute haben. Den Anforderungen, die die Kunden morgen haben werden, wird das Unternehmen hiermit nicht gerecht. Angesichts des heutigen dynamischen Gesch√§ftsumfeldes ist die Technologie, die die Erwartungen der Kunden erf√ľllt bereits obsolet bis diese zum Einsatz kommt.

Disruptive Innovationen

Wenn Unternehmen nicht selbst ihr Gesch√§ft durch disruptive Innovationen umkrempeln, werden es neue Wettbewerber tun. Auch wenn viele mittelst√§ndische Unternehmen die Vorteile der Digital Transformation erkennen, sind sie zur√ľckhaltend bei der Einf√ľhrung einer unerprobten Technologie in ihre aktuelle Infrastruktur. Noch mehr Zur√ľckhaltung erf√§hrt die √úberarbeitung der Gesch√§ftsprozesse, die f√ľr eine datengetriebenen Denkweise und somit f√ľr disruptive Innovationen unabdingbar ist.

Somit warten immer noch viele dieser Unternehmen in der Hoffnung, dass ihre Wettbewerber den ersten Schritt in Richtung Digital Transformation machen. Dieses Verhalten wird von Sozialpsychologen Pinguin-Effekt genannt. Mittelstandsunternehmen k√∂nnten jedoch durch Digital Transformation von zahlreiche First-Mover-Vorteilen profitieren, einschlie√ülich des Wettbewerbsvorsprungs gegen√ľber der Konkurrenz. Solche Pionierunternehmen k√∂nnen, zumindest f√ľr eine gewisse Zeit, die Exklusivit√§t des erweiterten Gesch√§ftsmodells nutzen und sich die dadurch erh√∂hte Medienpr√§senz zu Nutze machen.

Technologie als Innovationstreiber

Digital Transformation ist eine Investition in neue M√§rkte und Chancen, aber nur, wenn Unternehmen verstehen, wie Technologie zum Innovationstreiber wird. Um mittelst√§ndischen Unternehmen den Weg der Digital Transformation zu ebnen, ist es notwendig, deren Wertsch√∂pfung deutlich hervorzuheben. Ein umfassender Business Case, der eine Wertsch√∂pfung deutlich zeigt, wird solche Unternehmen veranlassen, Pilotprojekte aufzusetzen, die zeigen, dass die suggerierten Vorteile von Digital Transformation in der Tat erreichbar sind. Solche kleinen Erfolge sind f√ľr die weitere strategische Planung der Digital Transformation unverzichtbar. Unternehmen, die ihre datenzentrischen F√§higkeiten ausbauen sind gut aufgestellt, um auf lange Sicht am Markt zu gewinnen.

Viele Mittelstandsunternehmen aus Deutschland sind in ihrem Bereich Marktf√ľhrer und extrem innovativ. Wachstum ist Teil ihres Gesch√§ftsmodells. Ist Ihr Unternehmen f√ľr die Expansion in andere M√§rkte vorbereitet und kann Schritt mit den Anforderungen der Digital Transformation halten? Ich freue mich auf Ihren Kommentar.

Beitrag zuerst veröffentlicht am 13.03.2015 im Capgemini IT-Trends-Blog.