Wann sind Daten etwas wert? Digitale Geschäftsmodelle basieren in der Regel auf Daten und deren Auswertung oder auf sonstigen digitalen Angeboten oder Plattformen für deren Betrieb und die Entwicklung Daten von Bedeutung sind. Daten werden in den Systemen gehalten und gemanaged, aus diesem Grunde können Sie als CIOs und IT-Führungskräfte das Datenmanagement Ihres Unternehmens weiterentwickeln.
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Folgende Aspekte werden in der Podcast-Folge besprochen:
- Strukturiertes und konsequentes Datenmanagement (03:00)
- Fünf Datenstrukturen, die im Unternehmen gemanaged werden sollten (02:00)
- Wenn aus Daten ein Datenwert entsteht (11:00)
- Datenbasierte Geschäftsmodelle (15:00)
- Daten sind das neue Rohöl, wo ist Ihre Pipeline? (17:30)
Viel Spaß beim Hören des Podcasts. Ich freue mich, wenn Sie ein kurzes Feedback hinterlassen, wie Ihnen die Folge gefallen hat und Sie mit diskutieren.
Strukturiertes und konsequentes Datenmanagement
In der heutigen Folge geht es um Datenstrukturen und Datenwerte für die Digitalisierung. Die Frage ist also: Wie schaffen Sie es im Unternehmen und auch vor allen Dingen in der IT, Datenstrukturen richtig zu managen, Datenwerte zu schaffen für digitale Geschäftsmodelle und eben insgesamt für die ganze Digitalisierung. Darum soll es heute gehen. #00:00:59.3#
Denn digitale Geschäftsmodelle basieren in der Regel auf Daten oder eben deren Auswertung. Ansonsten basieren digitale Geschäftsmodelle häufig eben auf Angeboten oder Plattformen, für deren Betrieb und für deren Entwicklung Daten eben auch von Bedeutung sind oder sein können.
Zur Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle. Können Sie gerne nochmal in die Folge 10 reinhören, da habe ich das ganze Thema erläutert. Auch das ganze Thema Business Model Canvas wird da beschrieben, wie Sie da vorgehen können. Also wer das interessant findet, gerne einfach nochmal in die Folge 10 hören. Das ganze Thema Datenschutz ist natürlich auch in diesem Kontext wichtig, das finden Sie in der Folge 13 schonmal erläutert. Da hat ja wahrscheinlich auch jeder schon im Rahmen der DSGVO einiges zu gehört und gelesen, also insofern brauchen wir das jetzt heute hier nicht thematisieren.
Heute liegt nämlich der Fokus auf den Datenstrukturen und auf den Datenwerten, die Sie damit schaffen. #00:01:57.4#
Fangen wir mal mit den Strukturen an. Danach gehe ich noch auf die Werte ein. Und ganz zum Schluss noch mal auf die Geschäftsmodelle. Ja, einen kleinen Tipp zum Schluss habe ich natürlich auch für Sie.
Fünf Datenstrukturen, die im Unternehmen gemanaged werden sollten
Also Strukturen, die erste Frage ist da immer: Haben Sie ein strukturiertes und konsequentes Datenmanagement? Vor allen Dingen das konsequente Datenmanagement ist sehr, sehr wichtig, weil häufig wird damit mal gestartet und irgendwann verlässt einen so ein bisschen der Mut und die Lust, und dann schläft das Ganze wieder ein.
Wichtig ist, dass wir da vom Gleichen reden, also deswegen würde ich das ganz kurz so ein bisschen umreißen, was ich unter strukturiertem und konsequentem Datenmanagement verstehe.
1. Datenobjekte identifizieren und Stammdaten managen
Für mich ist das einfach eine Frage, ob Sie die wichtigsten Datenobjekte in Ihrem Unternehmen erstmal identifiziert haben. Wo Sie sagen, das sind so die wichtigsten Objekte, also Kunden, Produkte, Artikel und so weiter, wo Sie sich drum kümmern. Und dann haben Sie eine Art Datenkatalog, also mit Beschreibung definieren Sie den Datensatz. Wann ist ein Kunde wirklich ein Kunde? Das hört sich jetzt erstmal so banal an. #00:03:00.3# In der Praxis zeigt sich aber häufig, dass genau gerade an dieser Stelle das gar nicht so trivial ist.
Einfaches Beispiel:
Sie haben die Müller-Meier-Schulz GmbH und die Müller-Meier-Schulz GmbH, die haben Sie jetzt einmal in Köln sitzen und einmal in Stuttgart und einmal in München und einmal in Berlin, weil das ein großes Unternehmen ist. Jetzt ist ja die Frage: Ist das das gleiche Unternehmen? Haben Sie das jetzt vier-, fünfmal im System? Ist das richtig, dass Sie das vier-, fünfmal im System haben? Für Auswertungszwecke ist nämlich wichtig, wie viel Umsatz machen Sie vielleicht mit der Müller-Meier-Schulz GmbH, wenn das ihr Kunde ist. Wenn Sie den jetzt zum Beispiel in Ihren Reporting-Auswertungen vier-, fünfmal drin haben, werden Sie zu anderen Ergebnissen kommen, als wenn Sie diesen Kunden zum Beispiel zu einem Konzernkunden zusammenschließen. Da sind sich wahrscheinlich alle darüber im Klaren.
Jetzt ist an der Stelle wichtig: Häufig braucht man verschiedene Adressen, Lieferadressen und so weiter. #00:03:59.7# Aber trotzdem muss man einmal definieren was ist ein Kunde für mich, also welche Merkmale machen das aus? Ist das dann nur der Firmenname, wenn der gleich ist? Es könnte ja sein, dass es aber zwei gibt, die erstmal gar nichts miteinander zu tun haben, aber einfach gleich heißen. Also das heißt, der Firmenname wird wahrscheinlich nicht reichen. Dann brauchen Sie weitere Kriterien.
Da möchte ich jetzt gar nicht so weit vertiefen, aber einfach, dass das Thema klar wird, dass es häufig erstmal so ein bisschen banal klingt: „Ah ja, klar, haben wir einen Kunden“. Aber in der Praxis, wenn man das mal ganz tief durchdenkt, ist das gar nicht so ganz trivial.
Das Gleiche, ich habe das jetzt für den Kunden gezeigt, das Gleiche haben Sie natürlich bei Materialien. Sie haben verschiedene Arten von Materialien einfach, Rohstoffe, Betriebsstoffe, Sie haben vielleicht Halbfertigprodukte, Fertigprodukte, und müssen natürlich beim Endprodukt auch wissen, was alles für Komponenten in Ihren Produkten drin sind, wenn Sie jetzt Hersteller von Produkten sind. #00:04:58.8#
Sonst können Sie ja auch wieder schwierig nur Auswertungen machen. Also an der Stelle, wichtig zu wissen, wie man die Daten eben in so einer Art Beschreibung definiert erstmal. Sodass Sie alle im Unternehmen vom Gleichen sprechen. Auch das, häufig nicht der Fall. Insofern erstmal festlegen, dass Sie gleiche Beschreibungen haben, dass wenn Sie von einem Kunden sprechen, dass da auch klar ist: Was ist denn damit gemeint? Welcher Datensatz ist da angesprochen und was beschreibt diesen Datensatz? Wenn ich jetzt nochmal auf die Strukturen schaue, dann gibt es einmal ganz banal das, was ich gerade gesagt habe, die Stammdaten, Kunde, Lieferant, Material, Konten und so weiter.
2. Metadaten bzw. Datenhierarchien managen
Es gibt die Metadaten und die helfen zum Beispiel für Auswertungszwecke, das, was ich eben auch schon mal ein bisschen angedeutet hatte. Und das sind Daten über Daten und die können Strukturen schaffen, Kundenhierarchien, Produktgruppen und so weiter. #00:06:01.0#
Damit sind Sie in der Lage, diese Stammdaten, die Sie vorher dann definiert haben, zu strukturieren. So können Sie zum Beispiel Konzernkunden abbilden für Ihr Reporting oder für Auswertungen. Das Gleiche funktioniert natürlich auch für Sie in der IT intern. Sie haben vielleicht Services, Sie haben irgendwelche besonderen IT-Produkte und können auch die über Metadaten gruppieren und auswertbar machen. Also es funktioniert nicht nur fürs Gesamtunternehmen, es funktioniert immer auch für die IT.
3. Bewegungs- und Transaktionsdaten managen
Dann haben Sie Bewegungs- und Transaktionsdaten, auch da, alles was Rechnungsdaten, Lieferdaten sind, diese ganzen Transaktionsdaten laufen normalerweise in Ihre Reporting-Systeme rein und wollen eben da auch in Beziehung gesetzt werden. Und dazu brauchen Sie das, was ich vorher sagte, die Stammdaten und die Metadaten.
4. Maschinen- und Sensordaten managen
Wenn man jetzt um das ganze Thema Industrie 4.0 noch spricht, dann kommen auch noch so Sachen wie Maschinen- und Sensordaten hinzu. #00:07:02.3#
Also Verbrauchsdaten, Standortdaten, Belastungsdaten, all diese Faktoren können Sie natürlich auch auswerten. Zum Beispiel vorhersehen, wann kann denn möglicherweise diese und jene Maschine kaputtgehen. Oder: Was kann ich denn aus diesem und jenem, ich sag mal, Benutzungsprofil denn rauslesen?
Ich hatte das letztens, einfach banales Beispiel, da habe ich meine Autowerkstatt gefragt: Können Sie mal ein Update einspielen auf diese und jene Komponente vom Auto? Sagen sie, nee, nee, dürfen wir leider nicht mehr, da sind zu viele Daten. Gab’s eine lustige Situation, da hat er dann auch erzählt, dass dann, wenn da halt mehr als eine Person mit dem Auto fährt, dass es Schwierigkeiten geben könnte, weil diese Autos eben mit so viel Sensordaten ausgestattet sind. Wenn dann zum Beispiel das Warnlämpchen leuchtet, kann der Techniker natürlich feststellen, wo das war. In dem Fall war das dann irgendwo in Deutschland, wo die Ehefrau sich dann gewundert hat, wo denn ihr Ehemann dann gestern Abend war. #00:08:03.8#
Also das mal so als Anekdote am Rande. Insofern werden die Sensordaten und Maschinendaten auch zunehmend interessanter und sollten gemanagt werden aus meiner Sicht.
5. Kennzahlen und KPIs konsistent definieren und managen
Und das, was ich eben schon ansprach, die Analysedaten, also die klassischen Kennzahlen, die sind natürlich auch wichtig. Da ist auch ganz, ganz wichtig, dass Sie hier, wie eben bei den Datendefinitionen beschrieben, auch Kennzahlendefinitionen erarbeiten. Das ist immer so der Klassiker, dass Äpfel mit Birnen verglichen werden. Man spricht zwar von der gleichen Kennzahl, die wird aber komplett anders berechnet.
Das werden sicherlich einige von Ihnen kennen. Speziell die Leute, die die Management-Reporting-Systeme aufsetzen, haben damit häufig zu tun, weil die Systeme teilweise die Daten komplett anders verarbeiten. Das heißt auch hier, wenn Sie in solchen Projekten stecken, mal überlegen: Wie kann ich denn diese Kennzahlen so definieren, dass sie im Unternehmen flächendeckend auch gleich gerechnet werden? #00:09:06.4#
Zusammenfassung zu Datenstrukturen
Das sind also so die wesentlichsten Punkte, also Stammdaten, Metadaten, Bewegungs- und Transaktionsdaten, Maschinen- und Sensordaten und Analysedaten.
Wenn Sie das alles definiert haben, das ist schon mal eine super Basis, um eben in einer Datenmanagementstrategie dann auch zu erarbeiten, wie Sie diese ganzen Faktoren tatsächlich ins Unternehmen reinbringen, also tatsächlich zum Leben erwecken können. Weil das hilft ja immer nur bedingt, wenn Sie das an einer Stelle machen, sondern das sind ja so Sachen, die übers gesamte Unternehmen gemacht werden sollen.
Das heißt, Sie können aus der IT an der Stelle auch immer nur so ein bisschen Anreger sein und auch aufzeigen, was Sie in den verschiedenen Systemen für Daten verarbeiten und wie Sie das tun. Und da mit den Fachbereichen ins Gespräch einsteigen, um zu schauen, wie man das ganze Thema verbessern kann. #00:09:58.7#
Weil das wird ein kritischer Erfolgsfaktor sein für die Zukunft, aus meiner Sicht zumindest, weil die Datenmenge immer, immer, immer weiter zunehmen wird. Und zur Datenstrategie habe ich noch eine Folge gemacht, Folge 31, da können Sie auch gerne mal reinhören. Das ist vielleicht auch mal einfach so ein Basisüberblick. Genauso wie die Folge 6, auch da gibt es Basics zum Datenmanagement. Und wenn Sie überlegen, ob es sinnvoll ist an der Stelle mal über Datenmanagementsysteme nachzudenken, die helfen natürlich auch vor allen Dingen bei der Verteilung in Richtung anderer Systeme.
Also das eine ist ja mal, wie manage ich die Daten und das andere ist, wie halte ich dann alle Systeme up to date. Dabei können eben auch Datenmanagementsysteme eine klasse Schnittstelle sein oder eben andersrum auch, wie nennt man das: the single version of the truth, der einzige Datentopf, wo eben Daten geändert werden, zumindest für die Stammdaten kann man das so einrichten. Da können Sie mal in die Folge 53 reinhören. #00:11:00.3#
Soweit erstmal zu dem Thema Datenstrukturen. Ich hoffe, dass das ein bisschen deutlichgeworden ist, was ich damit aufzeigen möchte.
Wenn aus Daten ein Datenwert entsteht
Und dann komme ich zu dem Thema Datenwerte. Weil wenn ich jetzt die Struktur habe und ich habe ein digitales Geschäftsmodell, dann haben die Daten ja einen Wert, weil ich diese Daten definitiv brauche. Das ist kein „Nice to have“-Faktor, sondern das ist ein Faktor, den brauche ich wirklich, sonst funktioniert das digitale Geschäftsmodell nicht.
Und aktuell stelle ich immer wieder fest in den Gesprächen auch mit CIOs, mit IT-Führungskräften, auch mit Geschäftsführern, die sagen:
„Wir haben eine ganze Menge Daten im Unternehmen, aber eigentlich müssen wir ehrlich zugeben, tun wir damit gar nicht so viel.“
Und das ist nämlich ein ganz wichtiger Punkt. Damit die Daten was wert sind, brauchen Sie Anwendungsfälle und brauchen Sie irgendeine Form von Verwendung dafür. #00:11:58.9# Weil sonst ist das schön, wenn Sie Daten sammeln, das gibt es auch immer wieder, da sagen dann Leute:
„Wir sammeln schon mal alles, was wir an Daten finden, dann haben wir die schon mal.“
Das ist auch grundsätzlich gut, kann man machen, aber wenn Sie gar keine Idee entwickeln, was Sie denn mit diesen ganzen Daten mal machen, dann hilft das alles nichts. Dann kommt immer dieser schöne Data Lake und was man da nicht alles für Begrifflichkeiten für findet, aber wenn Sie in diesem Data Lake, in diesem See von Daten nachher nichts mehr finden, hilft Ihnen das auch nicht.
Also deswegen sage ich an der Stelle:
Lieber einmal vorher Anwendungsfälle überlegen oder gerne auch währenddessen, während Sie schon Daten sammeln, aber dass Sie einfach mal überlegen: Was machen wir denn damit? Ein Anwendungsfall ist sicherlich klar, habe ich eben auch schon gesagt, ist die Analyse von Daten. Kann ich fürs Geschäft brauchen und Finanzdaten analysieren. Ich kann Vertriebsdaten analysieren, ich kann eben diese Maschinendaten analysieren. Und dann muss ich ja daraus Schlüsse ziehen. Also es ist ja immer dazu da, damit die Entscheidungen im Unternehmen besser werden. #00:12:57.5#
Jetzt ist der Datenwert als solches heute ja noch so ein relativ neues Phänomen. Was wir häufig kennen oder was in den Unternehmen auch schon viel, viel verbreiteter ist, ist das Thema Kundenwert. Den kann ich rechnen genauso wie den Markenwert. Und aus meiner Sicht ist so eine Prognose einfach, also ist so eine Vermutung von mir, dass es in Zukunft sicherlich auch eine Art Datenwert geben wird, also dass man Unternehmen auch daran misst, wie gut sie im Datenmanagement sind.
Und da gibt es diverse Ansätze aktuell auch schon, aber mir geht es an der Stelle gar nicht darum, wie man das jetzt konkret berechnet den Datenwert oder wie man diesen ermitteln kann, sondern mir geht es eigentlich darum, Sie zu sensibilisieren auch aus der IT heraus, einen Fokus da drauf zu legen, wie Daten aktuell bei Ihnen im Unternehmen gemanagt werden und auch zukünftig gemanagt werden sollen.
Und da, ich sage das ja öfters, aber an der Stelle sehr, sehr, sehr wichtig: Hier ist das Zusammenspiel aus den verschiedenen Disziplinen extrem wichtig. #00:13:59.9# Sie in der IT wissen, wie die Daten in den Systemen verarbeitet werden, welche Daten Sie überhaupt erheben und die Fachbereiche, zum Beispiel Operations oder Produktion oder Marketing, die haben einen Anwendungsfall vielleicht für das Thema. Und wenn Sie das beides kombinieren, dann kommen Sie da ein ganzes Stückchen weiter.
Weil im Marketing oder im Operations-Bereich ist häufig gar nicht bewusst oder die wissen das gar nicht, dass vielleicht Daten in den Systemen einfach schon da sind. Messdaten, Sensordaten, die einfach schon mitlaufen, die wertet einfach nur im Moment keiner aus. Das kann ganz, ganz entscheidend sein. Und insofern, ich sag ja auch immer, die IT kann, wenn sie das möchte, schon in die Rolle eines Beraters kommen oder in die Rolle eines Innovators kommen. Das ist eben genau dann der Fall, wenn Sie solche Chancen nutzen und einfach sagen: Jawoll, wir schauen mal, was haben wir denn da? Und dann eben auch Vorschläge machen an die Fachbereiche, was man vielleicht damit tun kann. #00:15:00.7#
Datenbasierte Geschäftsmodelle
Da habe ich ja gesagt, ich habe noch einen dritten Punkt: Das ist das Thema Geschäftsmodelle.
An der Stelle aber gar nicht Ihr Geschäftsmodell, oder vielleicht tangiert es das, aber das Geschäftsmodell rund um das Thema Daten. Da gibt es ja die diversesten und kuriosesten Sachen. Manchmal auch so ein bisschen unterschiedlich, wie das gesehen wird. An der Stelle möchte ich einfach nur mal aufzeigen, was es da aus meiner Sicht geben kann oder vielleicht auch schon gibt oder geben wird.
Data-trust Organisations
Das eine, das habe ich jetzt einfach mal übertitelt mit dem Thema Data-trust Organisations. Also das sind dann aus meiner Sicht Organisationen, deren Geschäftsmodell es eigentlich ist diese Daten zu verwalten. Wir hören das jetzt immer im Gesundheitssektor, Patientendaten, wie werden die weitergegeben? Da kann man diverse Meinungen drüber haben, da drum soll es auch heute jetzt nicht gehen. Fakt ist ja nur, dass es vielleicht irgendwie Organisationen geben könnte, die sich dann da drauf fokussieren diese Daten zu managen. #00:16:00.9#
Jetzt könnte man sagen: „Ist ja super, dann macht das wenigstens einer richtig.“
An der Stelle ist es halt eine unabhängige Stelle im besten Falle, die sich dann da drum kümmert, dass zu tun. Das hat jetzt einen Vorteil und einen Nachteil, wie das immer so ist.
Der Vorteil ist halt: Die Kunden könnten dann die Daten an dieser einen Stelle bei dieser Data-trust Organisation hinterlegen und die müssen sich dafür einmal verifizieren. Und wenn die Daten da verifiziert sind, dann werden die überall akzeptiert.
Der Nachteil: Die Unternehmen, die haben an der Stelle nicht mehr den direkten Zugang zum Kunden, sondern die sind immer zwischengeschaltet mit dieser Data-trust Organisation in Kontakt, und haben dann im Grunde nur einen eingeschränkten direkten Zugang zu den Kundendaten. Das heißt, der Kunde, in dem Fall zum Beispiel könnt ihr freischalten, jawoll, Unternehmen XY darf meine Daten bekommen mit den und den und den Parametern. #00:16:59.1# Dann kann der Kunde selber entscheiden, für wen er die Daten freigibt.
Also hier das wäre zum Beispiel ein denkbares Modell.
Jedes Unternehmen verwaltet alle Kundendaten separat
Das andere Modell, das haben wir heute häufig schon: Jedes Unternehmen hält die Daten separat für Kunden zum Beispiel. Das heißt, jedes Unternehmen fragt wieder die Kundendaten an.
Sie als Kunde geben es einzeln wieder bei den Unternehmen ein, alle Kontoinformationen, alle Anschrift-Sachen und so weiter, und die Eigenverwaltung und Eigenverantwortung auch des Unternehmens steht da im Vordergrund.
Und das sind so zwei Modelle, die ich so sehe, die so ein bisschen im Moment im Raum stehen und auch vielleicht zukünftig Bedeutung bekommen können in die eine oder andere Richtung.
Daten sind das neue Rohöl, wo ist Ihre Pipeline?
Und insofern an der Stelle mein Punkt: Sie sollten mal schauen in Ihrem Geschäftsmodell, was Sie aktuell für Daten haben, welche Daten Sie davon aktuell eigenverantwortlich managen, und welche Sie aktuell schon von Partnern managen lassen. #00:18:01.0#
Oder wo Sie jetzt schon über sogenannte Data-trust Organisations oder andere Partner im Markt diese Daten beziehen oder eben zur Verfügung gestellt bekommen.
Ja, das wäre ein Punkt, wo Sie einfach mal schauen können: Wie bewegen Sie sich aktuell da auf dieser Landkarte?
Weil der Zugang zum Kunden, man sagt ja immer so, datenzentriertes Geschäftsmodell und kundenbasiert, die Frage ist halt: Sind Sie da an der Stelle direkt an Ihrem Kunden auch dran und bekommen Sie die Daten direkt vom Kunden oder sind da noch mehrere Instanzen dazwischen?
Und an der Stelle wichtig: Wenn Sie da mit Partnern arbeiten, man nennt das ja auch Ökosystem, schauen Sie mal, mit wem Sie da arbeiten, wie Sie da aufgestellt sind.
Und mein Tipp an der Stelle:
#00:18:54.5# Also wenn Sie Daten selber managen können, ist das aus meiner Sicht sicherlich an der ersten Stelle charmanter, weil Sie die wesentlichen Daten vom Kunden halt auch direkt bekommen und nicht über irgendwelche Zwischenstationen.
Doch die Frage ist halt: Haben Sie die aktuell selber im Zugriff? Denn prüfen Sie mal, was für Sie, für Ihr Geschäftsmodell die wesentlichen Daten sind und ob Sie die Daten selber im Zugriff haben und verwalten? Denn ansonsten kann es sein, dass Sie da das Geschäft etwas aus der Hand geben und sich in Abhängigkeiten begeben von anderen.
Das muss man einfach nur wissen, da ist kein Gut oder Schlecht, das ist einfach nur eine Sache, für welche Strategie man sich entscheidet. Da gibt es, wie gesagt, kein Richtig oder Falsch, es gibt ein für Sie Passend oder ein für Sie nicht-passend. Und solange Sie die Entscheidung bewusst treffen, ist das immer richtig. Ich möchte nur da drauf aufmerksam machen, dass Sie tatsächlich diese Entscheidung bewusst treffen und nicht einfach nur, weil es gerade bequem ist, vielleicht die nächstbeste Möglichkeit einfach nutzen, sondern das vorher abwägen. #00:20:05.0#
Ich hoffe, ich konnte Ihnen ein paar Impulse geben zu dem Thema. Feedback immer herzlich willkommen, also schreiben Sie mich gerne an, wenn Sie Fragen oder Anregungen haben. Dankeschön und bis zum nächsten Mal! #00:20:33.7#
Bildnachweis: © CC0 Public Domain/ pixabay.com
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