Das einzig beständige ist der Wandel und Software ist niemals fertig. Aber warum denken wir dann Daten und KI als Projekte mit fixem Enddatum? Und wie geht es besser? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Romina Medici Global Head of Platform Strategy & Data Governance bei E.ON Digital Technology

In der Softwareentwicklung sind DevOps und CI/CD keine allzu neuen Begriffe mehr, denn wir haben verstanden, dass Software kein fertiges Produkt ist sondern auch im laufenden Betrieb Weiterentwicklungen braucht. Und eigentlich sollte es mit Data & AI Produkten doch auch so sein. Wir bauen auf und entwickeln etwas weiter, wenn die Kund*innen es endlich nutzen.

So die Theorie, aber allzu oft ist es dann eben doch Wasserfall. Deadline. Dashboard ausgeliefert und weiter zum nächsten Projekt in der übervollen Pipeline.

Und das wird zum Problem!

Denn gerade bei Datenprojekten ändern sich fast ständig Parameter und auch Anforderungen. Die Welt steht nicht still und genau so sollte es auch unsere Daten nicht. Deshalb täten wir gut daran diese wie ein Softwareprodukt zu behandeln.

Sie kontinuierlich weiterzuentwickeln und zu pflegen. Eben im Betriebsalltag bei den Menschen die sie wirklich nutzen.

Und diese Datenprodukte kann man sehr breit verstehen. Genau wie die Technologie in der sie abgebildet sind.

Vom Hochglanzdashboard zur Rohdatentabelle. Alles kann ein Produkt sein, wenn es deinen Kunden hilft.

Ob in einem klassischen Warehouse oder Data Mesh. Mit ETL, ELT oder nur virtuellem Zugriff. Die Technik ist letztlich das Vehikel mit dem du den Mehrwert lieferst.

Und jetzt der Clou: Es gibt ein Thema vor dem kann es sich kein Unternehmen leisten davon zu laufen oder es zu ignorieren. Die generativen KI Anwendungen.

Das tolle dabei: Diese laufen auf semantisch harmonisierten Daten dreimal so gut wie auf dem Chaos. Wenn da kein Grund ist jetzt endlich mal die Datenschicht in den Griff zu bekommen, weiß ich ja auch nicht.

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Dass wir Software nutzen um Daten zu analysieren, das kennen viele. Aber kann man nicht auch Daten nutzen um Software zu analysieren? Und wie mache ich das überhaupt. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Thea John, Lead Software Engineer bei der Deutschen Telekom.

Den Scherz „it runs on my machine” haben wohl Entwickler*innen schon mal gehört oder selbst gebracht. Besonders dann, wenn eine Software mal nicht geht.

Aber was macht jetzt eine gute Software aus? Oder eben nicht? Und wie messe ich das, ob eine Software das macht was sie soll, wie sie es soll?

Natürlich mit Daten, aber bitte den richtigen.

Und da fängt es schon an kompliziert zu werden. Denn welche Kennzahlen sind geeignet Software zu messen? In Verträgen sind gerne SLA oder SLI drin, also Service Level Agreements oder Indicator, die dann anzeigen wie viel die Software verfügbar ist und wie schnell auf Probleme reagiert wird.

Die Probleme finden wir damit aber noch nicht. Dafür brauchen wir Logs. Hier protokolliert eine Software was sie so tut den ganzen lieben langen Tag. Und diese Logs können wir analysieren und sehen was so passiert. Schickt ein Tool zum Beispiel unerwartet viele oder wenig Emails, so kann es externe Faktoren geben, aber es kann auch an der Software liegen.

Die Krux mit den Logs? Sie kosten Rechenpower. Das heißt sie machen dein System langsamer. Daher gilt es hier eine gute Balance zu finden zwischen genug loggen um Fehler zu finden und wenig genug um das System trotzdem schnell zu halten.

Aber warum ist das Monitoring jetzt so ein Thema? Software ist eben nicht wie ein physischen Produkt irgendwann fertig, sondern wird im echten Leben getestet und läuft auf echten Umgebungen in echten Netzwerken. Und auf diese Komplexität kann die Entwicklung gar nicht vorbereitet sein. Darum muss sie auch in der echten Welt betrieben und angepasst werden. Das hieß mal Operations. Damit diese beiden jetzt näher zusammenrücken und die Entwicklung nicht das unbekannte Wesen für den Betrieb ist, hat man DevOps geschaffen. So rückt die Entwicklung näher an den Betrieb.

Da wir am Ende noch ein bisschen Zeit hatten, mussten wir natürlich auch noch KI und Coding anreißen.

Der heilige Gral oder der schnellste Weg zu mehr schlechtem Code?

Vermutlich irgendwo in der Mitte.

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20 € im Monat für ChatGPT Pro und fertig ist der Lack? Warum auch für Solopreneure KI (noch) keine Plug and Play Lösung ist und wie du sie trotzdem nutzen kannst um dein Business voran zu bringen. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „UNF#CK YOUR DATA“ mit Kirsten Biema Selbständige Coach für Agilität und Ki Strategien

Ja, nochmal eine KI Folge, aber es geht auch im die Daten dahinter.

Einige Menschen verlassen Konzerne, weil sie das Gefühl haben nicht voranzukommen und die Prozesse sich wie in einem Hamsterrad. Sie machen sich selbständig um auf eigenen Beinen erfolgreich zu werden.

Genau deinen Menschen Solopreneur*innen oder Soloselbständigen soll KI jetzt besonders gut helfen können.

Und zwar in dem sie ihnen Prozesse auf Konzernniveau liefert? Ist das nicht der totale Widerspruch?

Auf den ersten Blick ja.

Auf den zweiten aber nicht, wenn du es richtig angehst.

Denn KI Systeme bilden immer einen Durchschnitt ab in Qualität und in der Breite. Mit Zugang zu sehr viel Wissen und Datenbanken.

Also Alleinunternehmer*in bist du aber nicht Durchschnitt. Du bist in dem Bereich den du aktiv bearbeitest exzellent (hoffentlich). In anderen Bereich aber leider unterhalb des Mittelmaß. Zum Beispiel Marketing oder schreiben von Angeboten oder Frameworks.

Und genau da kannst du dann mit KI Systemen ansetzen, dich dort auf den Durchschnitt zu heben.

Social Media Game wie von einer durchschnittlichen Agentur für deutlich weniger Geld?

Angebotstexte mit Rahmeninformationen schön ausformuliert in wenigen Minuten statt einem Tag?

Da liegt dein Wettbewerbsvorteil in Effizienz. Und das kann dir ein gut aufgestelltes KI System geben.

Aber leider ist es eben noch kein Plug&Play, sondern braucht etwas mehr Pflege und Einrichtung. So wie jedes ERP Projekt ein Customizing macht, musst du auch deine KI Systeme auf deine Anforderungen trainieren.

Das geht mit etwas Aufwand, Strategie und viel Daten. Denn mit diesen trainierst du keine KI Systeme, damit sie genau das tun was du brauchst.

So klappts dann auch mit den Konzernprozessen, aber ohne Hamsterrad.

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