Warum jede Datenplattform beim Editieren scheitert | Sebastian Uhlig & Rocky Khan - #30

🔧 Was ist der Unterschied zwischen einem SAP-Berater und einem SAP-Unternehmer? Der eine löst das Problem des Kunden. Der andere erkennt, dass das Problem vielleicht ein Produkt ist.

Sebastian Uhlig hat beides getan — 20 Jahre im Ökosystem, PwC, IBM, Inhouse-Experte bei Rio Tinto, dann Gründer. Heute führt er Nextlytics als Co-CEO und baut mit Nextables ein lizenzierbares Softwareprodukt, das einen Fehler in praktisch jeder modernen Datenplattform behebt.

In der aktuellen Episode von Masters of Data, BI & AI spricht er über 25 Jahre SAP BW, warum Datasphere und Business Data Cloud interoperabler klingen als sie sich anfühlen — und wo genau jede Plattform beim Thema Dateneditieren scheitert.

Ein paar Dinge, die hängengeblieben sind:

Zur eigentlichen Lücke:
SAP Business Data Cloud, Databricks, Snowflake, Fabric — alle brillant im Lesen, Modellieren und Auswerten von Daten. Aber sobald man eine Spalte ergänzen, eine Korrektur vornehmen oder eine Hierarchie pflegen will, gibt es im typischen Datenplattform-Stack keine Lösung. Man exportiert nach Excel, ändert dort, und irgendwann läuft nachts ein Ladeprozess auf einen Fehler.

Zum Nextables-Ansatz:
Die Ownership über Daten direkt an den Fachbereich geben — mit einem Excel-ähnlichen, geführten Interface, das Stammdatenhilfe und Validierung mitbringt. Der originale Record lebt dann auf der Plattform selbst, nirgends sonst. Für die IT heißt das: kein nächtlicher Fehler mehr, weil Daten bereits geprüft sind, bevor sie geschrieben werden.

Zum idealen Kundenprofil:
Nur zwei Kriterien zählen wirklich — ein großer Konzern, wo Data Governance und Audit Logs echten Wert bedeuten, und mindestens eine Datenplattform im Einsatz. Wenn "Fixed Source" zu teuer oder zu langsam ist, ist Nextables die "Second Best Practice" — pragmatisch, aber ehrlich benannt als das, was es ist.

Zur Partnerwahl bei Databricks, Remio und Starburst:
Kein Zufall, sondern eine Mischung aus interner Methodologie und Marktbeobachtung. Remio hat eine Lücke geschlossen, die Databricks nicht abdecken konnte — ein On-Prem-Lakehouse. Governance-Anforderungen aus Europa spielen dabei zunehmend eine Rolle, die vor drei Jahren noch kaum präsent war.

Zum Wandel im Recruiting:
KI verändert, wen Nextlytics einstellt. Weniger Leute, die "am System schrauben" — mehr Architekten und Senioren, die technologisch fit genug sind, um selbst zu beurteilen, welcher Weg der richtige ist.

Wie seht ihr das — ist eine spezialisierte Dateneditier-Lösung wie Nextables eine clevere Nische, oder ein Zeichen dafür, dass die großen Datenplattformen an dieser Stelle einfach noch nachliefern müssen?

LinkedIn Profile

LinkedIn Profile von Sebastian Uhlig: https://www.linkedin.com/in/sebastian-uhlig-data-enthusiast/

LinkedIn Profile von Rocky Khan: https://www.linkedin.com/in/khanrocky/

Empfehlung statt Businessbuch

How I AI, gehostet von Claire Vo — ein englischsprachiger Podcast, den Sebastian empfiehlt, weil er auf der Höhe der Zeit bleibt, ohne unkritisch zu sein, und sowohl für Entwickler als auch Marketer relevante Perspektiven bietet.

Transcript

Copy

SPEAKER_02 0:09

Was ist der Unterschied zwischen einem SAP-Berater und einem SAP-Unternehmer? Der eine löst das Problem des Kunden, der andere erkennt, dass das Problem vielleicht ein Produkt ist. Sebastian Uhlich hat beides getan, 20 Jahre Ökosystem zuerst als Consultant bei PWC, einem der Big Four-Gesellschaften und IBM. Und dann war er noch In-house-Experte bei Rio Tinto in London. Dann als Gründer. Heute führt er NextLytics AG als Co-CEO, baut Next Tables als lizensierbares Softwareprodukt. Was das genauso ist, werden wir gleich auch noch besprechen. Und er entwickelt nebenbei noch Open Source Tools, die KI-Assistenten in SAPBW sprechen lassen. Mein Name ist Rocky und ich spreche jede Woche mit Datenenthusiasten und Experten rund um das Thema Data, BI und AI. Sebastian, schön, dass du heute dabei bist.

SPEAKER_00 1:10

Danke Rocky für die Einladung.

SPEAKER_02 1:12

Sehr gerne, sehr gerne. Sebastian, du hast ja 2001, ja, vor genau 25 Jahren, als Consultant angefangen. Das war damals ja auch in der Zeit, Sebastian, als SAP BW noch Neuland war. Was hat dich denn damals dazu gebracht, auf diese Technologie zu setzen? Du hättest ja auch auf eine komplett andere Technologie setzen können. Vor allem, was siehst du heute als den größten Unterschied zwischen dem, was du dir damals vorgestellt hast und dem, wo der Markt jetzt steht.

SPEAKER_00 1:50

Damals war BI noch der heiße Scheiß und gerade ein neuer Markt und hat mich wirklich interessiert. Das kam auch in einem zu einer Zeit, damals war auch gerade die Internetblase geplatzt, was auch für mich ein Schlüsselpunkt war, weil ich in der Zeit auch mein erstes Unternehmen gegründet habe und gelernt habe, Unternehmer zu sein. Das Unternehmen hat die Dotcom-Blase zwar nicht überlebt, aber ich habe eine ganz wichtige Erkenntnis für mich gewonnen, nämlich ich will Unternehmer sein. Und dann kam eben dieses BI-Thema dazu, wo ich gedacht habe, okay, das mit dem Internet, das braucht jetzt noch ein bisschen, aber welches Thema will ich mir denn für meinen beruflichen Werdegang auf die Fahne schreiben? Und da fand ich das einfach super spannend, weil es auch immer so ein bisschen die Schnittstelle ist zwischen IT und Unternehmen und dem Business. Das passt auch zu meinem Studium und da habe ich gesagt, hey, lass das mal machen.

SPEAKER_02 3:06

Und du hattest ja 2016, 16 ja Next Lytics gegründet. Du hast auch eben gerade gesagt, du willst unbedingt Unternehmer sein. Was war denn so der konkrete Moment, so eine Art Triggering-Point, sagt man ja so gerne auf Englisch, wo du gesagt hast, ja, das ist genau das, was ich will, das reicht mir nicht mehr, ich baue jetzt mal endlich mal was Eigenes. Und wer hat dir damals überhaupt geglaubt?

SPEAKER_00 3:32

Ja, das war so ein bisschen, das war so ein bisschen auch der Punkt, warum ich dann erstmal in Unternehmensberatung reingegangen bin, weil ich gedacht habe, okay, als Anfang 20-Jähriger jetzt ein großes Unternehmen aufbauen, da warte ich mal noch ein bisschen mit und hab dann eben den Weg über die Unternehmensberatung dann rein in diese ganzen Themen gesucht. Und hab lange Zeit eben da auch als Contractor, als Freelancer so, also ein Unternehmertumlight gehabt. Und hab dann eben mit Next Lytics vor jetzt zehn Jahren dann den Punkt gehabt, wo ich gesagt habe, hey, jetzt ist nochmal der Zeitpunkt gekommen, wo man das ganze Thema Sub-BI und Beratungsunternehmen nochmal neu und frisch denken kann. Es gab viele etablierte Unternehmen am Markt, aber ich fand, es ist auch ein Thema BI nochmal neuer und frischer zu denken.

SPEAKER_02 4:48

Sebastian, du hast ja 2016 Next Lytics gegründet und du warst ja auch lange Consultant gewesen. Neologics war ja die Vorstufe und du hast uns auch eben gerade gesagt, Unternehmertum ist genau das, was du immer sein wolltest und was dir Spaß macht. Was war so dieser eine konkrete Moment, dieser Triggering Point, sagt man ja so oft denn ich, ja, in dem du gewusst hast, das reicht mir nicht, ich baue jetzt endlich mal was eigenes. Und wer hat dir damals zu dem Zeitpunkt überhaupt geglaubt?

SPEAKER_00 5:20

Ja, das war im Grunde sprichst du genau das Problem an, das wir mit dem Dotcom-Unternehmen hatten. Das war im Grunde mein Triggering-Point. Und das Thema mit Anfang 20 ein Internetunternehmen zu starten, ist natürlich so ein bisschen der Punkt, wo einem dann auch vielleicht die Glaubwürdigkeit an der einen oder anderen Stelle fehlt. Und das wollte ich beim zweiten Mal dann besser machen. Und das ist dann dementsprechend auch so ein bisschen später basiert. Also als erstes eben der Weg in Richtung Big Four-Gesellschaft und dann aus dem Umfeld heraus das Thema BI neuer und frischer zu denken. Das habe ich als Contractor und Freelancer lange gemacht und dann jetzt vor rund zehn Jahren dann mit Next Lutix aber so der Zeitpunkt gekommen, wo ich gedacht habe, das ist ein guter Zeitpunkt im Leben für mich, wo ich Bock habe, an das Thema BI nochmal ein bisschen neuer, frischer zu denken. Es gibt dann natürlich verschiedene Unternehmen am Markt, die das Thema schon bedient haben, auch etabliert bedient haben. Aber es gab eben auch verschiedene Trends, wie jetzt zum Beispiel, was immer noch total präsent ist und jetzt auch nicht mehr wegzudenken ist, ist, dass ein Unternehmen mehr als auf einen Datenstack setzt. Damals gab es entweder die Unternehmen, die SAP BW genutzt haben oder eben halt nicht. Und dann war man entweder in der einen Welt oder in einer anderen Welt. Und heute wachsen die Welten immer mehr zusammen und man kann mit einem Technologiestack gar nicht mehr alleine arbeiten. Und das war schon vor zehn Jahren für mich ein Thema, weil ich immer gerne die Technologien, die außerhalb der SAP-Welt existiert und auch innerhalb der SAP-Welt versucht habe, anzuwenden.

SPEAKER_02 7:18

Sebastian, jetzt hast du natürlich auch eines meiner Herzensthemen hier angesprochen, BI. Einer meiner ersten, einer meiner ersten, meiner ersten Arbeitgeber war ja MicroStrategy gewesen, heute Strategy. Ich weiß, damals hatte uns ClickTech Tableau das Leben schon etwas schwer gemacht. Die waren so die Newcats on the Block, Power BI hat massiv nachgeholt. Als ich auf der Big Data London war und dieses Jahr auf dem Data Innovation Summit, Thoughtsport, es gibt ja mittlerweile so gute, also die sind ja mittlerweile, die werden ja immer besser und heute hat man ja eher, glaube ich, schon fast die Qual der Wahl, was nimmt man. Kannst du mir mal sagen, du hast ja zweimal, glaube ich, gesagt, du wolltest das System BI neu denken, umdenken, frischer machen, anders machen. Was war so diese Freshness, die du mitbringen wolltest?

SPEAKER_00 8:08

Naja, in den SAP-Bereich Freshness reinzubringen, da reicht es im Grunde genommen schon außerhalb der SAP zu gucken, zu gucken, was machen andere, also zumindest vor zehn Jahren, also ich glaube, da hat sich auch viel geändert. Die SAP macht da schon viele Dinge jetzt anders oder kauft gerade diese Tage viele Unternehmen auf, die Dinge schon anders gemacht haben. Und das waren so Punkte. Also Technologien, die außerhalb schon Standard waren, auch innerhalb anzuwenden. Und das eben auf der Plattform, die man eben zur Verfügung hatte. Also wenn du ein ganz konkretes Beispiel möchtest, kannst du auch gerne eins machen.

SPEAKER_02 8:58

Ja, gerne, wenn du ein konkretes Beispiel hast. Du hast mir jetzt sehr schön ja die Vorlage gegeben, Sebastian, dann schieß los.

SPEAKER_00 9:09

Zum Beispiel ist es lange, lange im Business Warehouse-Umfeld eben üblich gewesen, dass man irgendwelche Integrationsplattformen hat. Und das waren dann immer nochmal andere Plattformen, aber auch das Business Warehouse konnte eigentlich, und man kann schon sehr lange technologisch eigentlich auch moderne Web-Kommunikation über REST-APIs, aber das war eben lange innerhalb der SAP nicht so verbreitet. Und das relativ früh eben vor 10, 15 Jahren da reinzubringen, war einfach ein Ding, was mir auch persönlich Spaß gemacht hat. Und auch das eine oder andere Projekt, eine Salesforce-Integration in SAPBW direkt zu machen. Das waren so Dinge, die konnte nicht jeder und das hat Spaß gemacht.

SPEAKER_02 9:57

Danke dir, Herr Sebastian. Ich wollte jetzt mal so ein bisschen auf das Thema Team eingehen, Team und Expertise. Nach meiner Recherche, ihr habt ja so um die 30 plus 30 Experten oder mehr, ne? Um die 10, 12 SAP-zertifizierte Consultants, über 205 Stunden Weiterbildung macht ihr Patrouille, ja, das sind ja Kennzahlen, die sieht man ja auch auf deiner Website. Aber kannst du uns mal sagen, was bedeutet das konkret jetzt für Qualitätssicherung? Also wie misst du oder woran erkennst du anhand welcher Kriterien, Proxys, ob ein Consultant wirklich gut ist?

SPEAKER_00 10:36

Das ist natürlich nicht einfach. Es ist ein bisschen ein Mix aus einem Gespür für die Person, die man nur in einem Gespräch irgendwo herausbekommt. Die intrinsische Motivation ist für uns unabdingbar, der eigene Antrieb, sich Dinge anzueignen und das kann man schon relativ schnell und gut herausfinden. Und ob dann auch die Fähigkeit da ist, ein komplexes Thema einfach verständlich zu machen, das ist natürlich auch was, was man relativ einfach in einem Gespräch abprüfen kann.

SPEAKER_02 11:24

Und wenn wir jetzt bei diesem Thema Recruiting und Retention mal weiterbleiben, so knapp 70% deiner Kunden arbeiten ja länger als fünf Jahre mit euch, was ja richtig geil ist. Ziemlich sehr gute Retention. Und auf der Mitarbeiterseite, wie sieht es denn dort aus? Also was ist denn da so der Gap zwischen dem Next Lytics-Mitarbeiter, den du heute findest, und dem, dem du vielleicht in drei, vier Jahren brauchst?

SPEAKER_00 11:54

Die Mitarbeiterauswahl wird sich ändern oder hat sich im Grunde genommen schon geändert. Also das hat massiv mit KI zu tun. Du brauchst eigentlich heute Personal, das technologisch noch absolut fit ist und beurteilen kann, ob und welcher Weg der richtige ist. Aber du brauchst nicht mehr so sehr denjenigen, der das Schrauben übernimmt am System. Das heißt, du brauchst sehr viel mehr Architekten und Senioren oder Leute, die schnell dorthin kommen und das Zeug dafür haben. Und darüber hinaus eben dann die Fähigkeiten, über die wir eben schon gesprochen haben, das Kommunizieren, das Problemverständnis beim Kunden, das sind absolut die entscheidenden Faktoren.

SPEAKER_02 12:58

Da danke dir, Sebastian, hier für deine Perspektive. Ich will mal langsam mal jetzt hier auf das Geheimnis hier entschlüsseln. Du hast ja auch ein schönes Polo-Hemd an, wo man ja sieht, Nexttables im Hintergrund, sieht man ja auch Nexttables und nach meinem Verständnis löst ja Nexttable ja ein Problem, das ja wahrscheinlich jeder SAP-Kunde kennen sollte. Dateneditieren ist nicht so super einfach. Und wie lange hat es denn gedauert, bis deine Kunden oder Kunden begriffen haben, Sebastian, was das wirklich wert ist und wie sieht das Value Selling für so ein ziemlich starkes Nischenprodukt in deinem, in dem großen Ökosystem aus?

SPEAKER_00 13:39

Das ist in der Regel gar nicht schwierig, weil entweder haben die Kunden das Problem schon am eigenen Leib schon gespürt und haben eigen die Herausforderung ist dann tatsächlich eher den Personen die Möglichkeit zu geben, dass sie uns finden und dass wir gefunden werden, für die Personen, die das Problem für sich erkannt hat. Da so ein bisschen der Marketing-Ansatz auch schon dahinter erklärt. Aber vielleicht mal ganz kurz, was Next Tables ist. Es gibt ja jetzt viele auch moderne Datenplattformen wie Sub Business Data Cloud mit Data Sphere oder Data Bricks oder Snowflake Fabric. Die sind alle brillant darin, eben die Daten zu lesen und zu modellieren und auch auszuwerten. Aber wo sie eben strukturell schwach sind, ist genau das, was Sie mir auch schon angesprochen haben, das Bearbeiten. Also wenn ich den Impuls verspüre, ich habe hier ein Dashboard und meine Daten, aber ich muss als erstes mal auf Export to Excel klicken, damit ich dann da reingehen kann und noch eine Spalte hinzufügen kann, weil mir ein Gruppierungsmerkmal fehlt. Weil ich eine Kultur vornehmen muss, weil ich vielleicht irgendeine andere Veränderung noch vornehmen will, dann gibt es in dem typischen Datenplattform-Stack keine Lösung. Es gibt natürlich Planungslösungen, die sind aber, die verfolgen wieder einen ganz anderen Zweck. Und wenn ich aber jetzt auch zum Beispiel typische Use Cases auch eine Hierarchie zu pflegen oder so Regeltabellen, Stammdatenkorrekturen, das sind so alles so Dinge, wo NextTables eben direkt angreift. Und der Ansatz ist dann, die IT-Bereiche zu entlasten und die Ownership über diese Daten direkt an den Fachbereich zu geben. Also das heißt, das Tooling, den Fachbereich zu geben, mit dem sie selber die Daten pflegen können und das eben in einer Art und Weise, wo sie eben in einem Arbeitsumfeld sind, wo Sie gut kennen, Excel-ähnlich. Sie werden geführt, weil es gibt überall Stammdatenhilfe, ich kann suchen, kann klickern und habe auch eine Validierung, die eben verhindert, dass ich eben nicht korrekte Daten in die Datenplattform schreiben kann. Und da ist dann natürlich auch die IT wieder an Bord, weil sie natürlich dann nicht mehr das Problem hat, dass der Ladelauf nachts mit der Excel-Datei dann auf einen Fehler gelaufen ist und am nächsten Morgen die Daten schief stehen. Das Problem gibt es da nicht mehr, weil eben mit Nexttables die Daten, bevor sie in die Datenplattform kommen, geschrieben werden, geprüft werden.

SPEAKER_02 16:45

Mich würde das einfach mal interessieren, weil wir hatten auch in meinen anderen Podcasts auch mal Produkte gehabt. Also da haben Gründer dann auch mal über ihre Produkte gesprochen. Zum Beispiel der Jan Schönmarker hatte auch mal über sein Produkt im Bereich MATEC gesprochen. Mich interessiert hier in dem zu sagen, haben immer dieses Thema ICP, also Ideal Customer Profile. Man sagt immer, je genauer, je spitzer du das definieren kannst, umso größer dann auch die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde sagt, Mensch, Sebastian, coole Sache, wir machen das jetzt. Hast du schon herauskristallisieren können anhand deiner Kunden oder welche Kunden sind denn jetzt affin? Jetzt klar, die müssen natürlich im SAP-System sein. Ich denke, das ist ein No-Brainer. Aber hast du eine bestimmte Industrie, einen bestimmten Fachbereich, einen bestimmten Use Case entdeckt, wo du sagst, Rocky, wenn diese Kriterienfilter vorliegen, dann ist das ein Jackpot, dann passt das immer?

SPEAKER_00 17:42

Es gibt eigentlich, es gibt eigentlich nur zwei Kriterien. Das erste Kriterium ist, es sollte ein großer Konzern sein. Das heißt das Thema Data Governance und die Datenprüfung vor dem Speichern, eine Berechtigungskontrolle, Audit Log und so. Diese Punkte sollten alle einen Wert für den Kunden bedeuten. Und es sollte mindestens irgendwo eine Datenplattform im Einsatz sein. Es geht auch nicht nur um die SAP-Welt, weil wir immer mehr eben in die Cross-Plattform reinkommen und mehr oder mehr einen Dual-Stack oder einen Triple-Stack bei Kunden sehen. Und genau da eben so eine Datenpflege-Lösung to have is eben entscheidend for the Kunden, die sagen the best practice reicht nicht aus. Also Best Practice in Daten Platform Umfeld heißt ja immer fixed source. When fixed at source eben nicht bezahlbar ist oder zu umständlich, zu lange dauert, dann sage ich auch immer gerne mal, Next Tables is Second Best Practice, weil es eben das Business enabled direkt auf der Plattform. Und dann eben Daten eben leben lässt. Also der originale Record lebt dann auf der Plattform, nirgends sonst. Und wenn das für die Kunden okay ist und sie das Problem verstanden haben für sich, dann ist es meist auch ein sehr einfacher Verkauf.

SPEAKER_02 19:26

Und jetzt noch hier kurz noch dazu in der Anschlussfrage, jetzt haben wir aber ein bisschen über das ICP oder über die Kriterien gesprochen. Wie willst du das am besten skalieren? Also gehst du jetzt, ist jetzt mehr so stark auf Partner zu setzen, Reseller-Modell. Was ist da so die Idee jetzt mit Nexttables?

SPEAKER_00 19:48

Wir haben, wir sind im Moment an dem Punkt, wo wir einen Lighthouse-Kunden haben, oder mittlerweile zwei, drei, und von der Basis aus jetzt den Go-to-Market-Approach breiter angehen. Und das sind drei Säulen, die wir da haben. Zum einen sind es Präsenz auf den entsprechenden Konferenzen und Messen. Ich wollte es neulich auch auf der Subfire in Madrid und habe noch ein paar andere Messen für dieses Jahr geplant. Und der zweite Pfeiler ist, ein starkes Partnergeschäft aufzubauen. Weil jede Unternehmensberatung hat im Grunde genommen in den Projekten kommt sie genau über dieses Problem eben drüber. Und die Kunden oder die Partnerunternehmen zu gewinnen, zu sagen, hey, ihr habt mit Nexttables eine Lösung, wo ihr selber beim Kunden glänzen könnt. Ihr habt eure Projekte sicherer ausgeliefert, vielleicht auch mit einem niedrigeren Budget, weil es dann keine frickeligen Umwegelösungen geben muss, um diese Thematiken dann eben anderweitig zu lösen, sondern wirklich eine Lösung, die der Kunde dann auch hinterher leben wird. Und die dritte Säule ist dann klassisch über das Marketing. Wir sind gerade dabei, den Markenauftritt für Next Tables deutlich breiter aufzustellen. Gerade was eben die SARS-Plattform angeht. Und ja, da haben wir noch viel vor.

SPEAKER_02 21:44

Danke dir. Danke dir. Du hast denn ich würde nochmal auf ein anderes Thema eingehen, auch hier im Bereich Markt und Trends. Also SAP macht ja gerade einen enormen Schwenk mit Data Sphere und Business Data Cloud. Du hast das auch auf der DSAG letztes Jahr ja auch, ich habe auch kommentiert, wo du ja sagtest, Interoperabilität klingt besser, als sie sich anfühlt. Was würdest du so einem CDO sagen, der heute SAP Business Data Cloud evaluiert, was ja nicht in den Marketing-Decks findet?

SPEAKER_00 22:16

Genau hinzugucken und sich bewusst zu sein, wo man tatsächlich hin will. Es gibt tatsächlich nicht so die eine Antwort mehr. Und es gibt die verschiedensten Strategien und man muss sich das tatsächlich wirklich angucken, was für ein Umfeld schon existiert, wo das Zielbild ist, welche Use Cases abgedeckt werden sollen. Und die SAP alleine kann gar nicht mehr den kompletten Stack anbieten. Das sieht man ja eben auch an der Kooperation mit Databricks. Und das Thema Machine Learning ist einfach schon längst abgefahren, der Zug für die SAP. Aber mit so Lösungen wie Databricks geht es dann eben doch. Man muss sich nur aber immer bewusst sein, dass wenn man einmal auf den SAP-Zug aufgesprungen ist, dass die Daten, die man dort hat in dem SAP-Kontext, man die nicht so leicht außerhalb des SAP-Kontexts, ohne nochmal am Datenzoll vorbeizugehen, dann auch nutzen kann. Und das ist was, was man immer erst auf den zweiten Blick dann erkennt und versteht, dass es in den Einschlägen LinkedIn-Beiträgen immer wieder nachzulesen. Aber wenn man so neu und frisch drauf guckt, sieht man das nicht unbedingt immer.

SPEAKER_02 23:59

Du hast ja gerade ja auch Databricks gesagt, wenn man das, wenn man auf deinem LinkedIn-Profil geht, sieht man ja auch, mit welchen technischen Plattformen du dich oder ihr euch auskennt. Ihr habt ja, ich glaube, das war 2024 ja Partnerschaften mit Databricks Dremi Stacket geschlossen. Wie entscheidest du denn oder wonach entscheidet ihr denn, welche Partner strategisch sind und welches ist einfach nur marketingrauschend?

SPEAKER_00 24:28

Das ist so ein bisschen ein Mix. Also wir haben innerhalb des Unternehmens vor vier, fünf Jahren angefangen, einen kleinen Arbeitskreis zu bilden, wo wir gesagt haben, wie finden wir eigentlich Technologien raus oder wie finden wir Themen und Technologien raus, mit denen wir am Markt relevant bleiben. Und da haben wir so ein bisschen eine Methodologie drum entwickelt und daran versuchen wir uns zu orientieren. Das ist die eine Seite. Die andere Seite ist natürlich, das ist auch immer ein bisschen marktgetrieben. Das heißt, haben wir ein Projekt, wo wir mit einer Technologie in Kontakt kommen und sagen, hey, Dremium ist zum Beispiel ein gutes Beispiel, weil wir da einfach gesehen haben, die haben eine Technologie, die ist cool, die ist noch nicht so weit verbreitet, wie sie vielleicht sein sollte, für das, was es ist. Und sie schließt eine gewisse Lücke, die wir in unserem Produktangebot haben, weil sie eben on-prem ein Lake House zur Verfügung stellt. Das war was, was wir mit Databricks nicht anbieten konnten. Und es hat noch ein paar andere Stärken und haben gesagt, hey, Premium ist so ein Thema. Stackid ist natürlich auch, ist ja ganz offensichtlich, zu sagen, hey, wir sind in Deutschland, in Europa. Wie sieht es denn eigentlich mit der Governance aus? Das war vor drei Jahren noch nicht so das Thema, wie es das jetzt ist. Aber das zeigt doch vielleicht auch mit den beiden Dingen zusammen, Dremio und Stackit, die heute sehr viel präsenter nochmal sind, als sie jetzt vor drei Jahren waren.

SPEAKER_02 26:20

Thema Marktgetrieben kann ich auch bestätigen. Auf der diesjährigen Data Innovation Summit in Stockholm hatte ich auch festgestellt, es sind folgende drei Plattformen, wurden fast immer wieder genannt. Databricks, Snowflake und dann Fabric. Fabric, das sind so die drei. Es wurden auch andere Plattformen ab und zu mal genannt, so Inhouse-Dinge oder AWS-Nativ. Das war mir aufgefallen, das hast du ja auch gerade gesagt, hier Marktgetrieben. Was ich auch spannend fand, ist, der Sascha Spitz, der war lange bei InfoMotion. Jetzt ist er zur Summit gegangen. Das war ja mehr Richtung Oracle und der transformiert jetzt gerade dieses Unternehmen mehr Richtung Databricks und auch Snowflake. Und das war ja auch stark Marktgeschrieben. Wir haben ihn ja auch gefragt, der war auch übrigens auch in meinem Podcast und der hat das dann auch nochmal schön erläutert, dass er sieht, okay, es geht sehr stark Richtung Databricks. Und das hatte auch unter anderem Matthias Deling von Anaxima auch gesagt. Er macht ja viel mit SAS und mittlerweile kommen auch sehr viele Anfragen wie, hey, wir wollen migrieren, aber leider weg von SAS. Das kommt auch jetzt immer wieder vermehrt. Du hast auch eben gerade gesagt, Jarocky, wir haben ein Arbeitsklass, wir haben eine Methodologie. Kannst du uns dazu vielleicht ein bisschen was verraten? Also außer dass es marktgetrieben ist, guckt ihr euch Zahlen an, vielleicht Statistiken an von, was weiß ich, die klassischen No Brainer Gartner oder Forester. Wonach geht ihr denn da? Vielleicht kannst du da nochmal ein, zwei Sachen sagen.

SPEAKER_00 27:53

Ja, es sind genau die Dinge. Aber das ist als Beratungsunternehmen nicht unbedingt das, was dein täglich Brot ist. Deshalb haben wir uns mal hingesetzt und haben gesagt, lass uns das mal aufschreiben. So arbeitet ihr vielleicht eine Bark, sich so dann die Technologien anzugucken, aber auch eben bei der Bark mal reinzugucken, zu sagen, hey, die White Paper, die die so veröffentlichen, die würde ich durchzulesen und zu sagen, hey, was ist denn da drin, was wir für unsere Kunden auch mitnehmen können? Das ist natürlich auch ein essentieller Punkt. Also es ist im Grunde genommen das aufgeschrieben, was keine Rocket Science ist, aber was eben nicht unbedingt dein täglich Brot ist, wenn du ein Projekt abzuliefern hast bei einem Kunden. Und deshalb macht es Sinn, das dann auch mal die Zeit zu nehmen, sich das zu durchdenken und aufzuschreiben und dann zu gucken, dass man dem auch folgt.

SPEAKER_02 28:52

Danke dir, Sebastian. Mich ist es noch immer eine Sache, dieses Thema Lessons learned. Man ist ja am Ende immer ein bisschen schlauer als vorher. Du hast ja jetzt Next Lytics ja fast ein Jahrzehnt aufgebaut. Welche Entscheidung so aus den ersten ein, zwei oder drei Jahren würdest du heute anders treffen? Und was hat diese Entscheidung über dich als Unternehmer denn gelehrt?

SPEAKER_00 29:25

Ich zeige zu sagen wenig, aber es gibt sicherlich, es gibt sicherlich Punkte. Aber ich bin, also ich würde sagen, ja, ich mache schon gerne eine Retrospektive und gehe zurück und sag, hey, na, was hätte denn oder was hätte ich denn anders machen können? Aber im Großen und Ganzen ist das, glaube ich, schon schon alles ganz gut so, wie es ist. Und ja, eine Corona-Geschichte hat keiner vorhersehen können. Hätte man da früher irgendwie was anders machen können, weiß ich auch nicht. Also es ist, wie der Kölner sagt, es ist noch immer gut gegangen. Ist es das auch in dem Fall?

SPEAKER_01 30:24

Super.

SPEAKER_02 30:25

Und eine Sache, die ich stelle ich, die Frage stelle ich immer, Sebastian, wenn ein Gast bei mir reinkommt, ist eine meiner letzten Fragen. Welches Buch hat dich denn am meisten fasziniert oder begeistert oder vielleicht sogar inspiriert?

SPEAKER_00 30:42

Ich war ja durchaus vorbereitet und wusste, dass diese Frage kommt. Aber ich will tatsächlich dich nicht mit sehr alten Büchern beleiern und würde deshalb gerne die Regel ein bisschen dehnen oder bänden wollen. Und deshalb schlage ich einen Podcast vor. Ich mag How I AI total. Englischsprachiger aus den USA finde ich super, super gut aufbereitet, professionell, mit dem richtigen Spin zwischen auf der Höhe der Zeit sein, aber auch kritisch reinzugucken, auch technologisch nicht nur an der Oberfläche kratzen, sondern auch was für Entwickler dabei, was für Marketer dabei. Das ist ein gutes Spektrum, um so ein bisschen an dem Nabel der Zeit da zu bleiben. Und deshalb haue ich den jetzt mal raus hier.

SPEAKER_02 31:46

Danke dir, Sebastian. Den kannte ich jetzt nicht. Den Link musst du uns mal mitteilen. Jetzt kann man so etwas schreien, sind Podcasts auch eine Form von Büchern? Ich glaube, das ist wieder ein Podcast, das verdient ja schon wieder einen eigenen Podcast. Aber danke dir erstmal nochmal, Sebastian, für deine Einblicke, deine Expertise und einfach meine Erfahrung, die du jetzt über die letzten Jahrzehnte hier gemacht hast und dass du die mit uns geteilt hast in einem sehr sympathischen Austausch. Sebastian, danke nochmal, dass du da warst und ich denke, wir sehen uns ja bestimmt wieder, sei es beim Mountainbiken oder beim Nudelnessen in Hofheim oder in Frankfurt.

SPEAKER_00 32:22

Super, ich freue mich drauf, Rocky.

SPEAKER_01 32:25

Danke. Free Audio Post Production.com.