Wie können wir Datenschätze sinnvoll heben? - Interview mit Prof. Dr. Eva Anderl | 54
22 Minuten
Podcast
Podcaster
Female leadership - die Kompetenzen der Zukunft sind weiblich!
Beschreibung
vor 1 Jahr
"Daten verbrauchen sich nicht. Wenn ich Daten nutze, sind sie
danach wertvoller als vorher." Wie können Unternehmen Daten
sinnvoll und gewinnbringend einsetzen? Spielt der menschliche
Faktor hier noch eine Rolle? Oder sollten wir die Datenerhebung und
-analyse in Zukunft einer künstlichen Intelligenz überlassen?
Hierüber spreche ich heute mit Prof. Dr. Eva Anderl von der
Hochschule München, wo sie an der Schnittstelle von
Digitalisierung, Marketing und Data Science forscht und lehrt. Sie
erklärt uns, welchen Mehrwert Daten liefern können: Wir können
Dinge messbar machen, für die wir zuvor nur ein Bauchgefühl hatten;
wir können Zusammenhänge erkennen; wir können damit sogar Prognosen
erstellen und Handlungsempfehlungen geben, und schlussendlich
können wir diese auch automatisieren. Darin steckt gewaltiges
Potenzial für Unternehmen und innovative Geschäftsmodelle! Eva
Anderl geht für uns darauf ein, wie und durch welche Faktoren eine
unternehmenseigene Datenstrategie erfolgreich werden kann. Du wirst
erfahren, wie unterschiedlichste Use Cases eine erfolgreiche
Datenstrategie stützen können und warum künstliche Intelligenz bei
Weitem nicht ausreicht, um einen Datensatz nutzbar zu machen,
insbesondere im Hinblick auf eingebaute Biases. Denn:
Selbstverständlich müssen wir ethische Fragestellungen insbesondere
beim Umgang mit Daten immer mitdenken. RESSOURCEN / LINKS: [Eva
Anderl, Hochschule
München](https://www.hm.edu/kontakte_de/contact_detail_37520.de.html)
[Eva Anderl bei LinkedIn](https://de.linkedin.com/in/evaanderl)
[Mein LinkedIn Profil für wöchentliche Posts zu Agilität &
Innovation](https://www.linkedin.com/in/nadinzimmermann/) [Hier
buchst Du deinen Termin zum
Kompetenz-Check-up](https://calendly.com/newecoaching/check-up-machen-sie-sich-fit-fur-die-zukunft)
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Dieser Podcast wird produziert von der Podcast-Agentur
Podcastliebe. Mehr dazu: https://podcastliebe.net
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-analyse in Zukunft einer künstlichen Intelligenz überlassen?
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wir können Zusammenhänge erkennen; wir können damit sogar Prognosen
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