Dhenya, wie bist du zu Cassini gekommen?
Ich bin im April 2020 während der Pandemie bei Cassini als Associate gestartet. Mein Werdegang war ganz klassisch. Erst habe ich meinen Bachelor in Wirtschaftswissenschaften erhalten, danach bin ich aber umgeschwenkt und habe meinen Master in Informationsmanagement und Business Intelligence gemacht, weil mir das Thema sehr viel Spaß gemacht hat und ich so ein paar Hard Skills erlangen konnte, die mir wichtig waren.
Wusstest du schon immer, dass du in die Beratung gehen wolltest?
Tatsächlich war das für mich relativ früh klar, weil ich nach dem Abitur ein Praktikum in einer Unternehmensberatung gemacht habe – da allerdings mit einem anderen Fokus als jetzt bei Cassini. Das projektbasierte Arbeiten hat mir damals schon gefallen und ist mir immer noch sehr wichtig.
Du beschäftigst dich mit den Themen Data Analytics und Digitale Strategien – Warum werden die Themen für Unternehmen immer wichtiger?
Weil sie ein wesentlicher Bestandteil dafür sind, einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu erlangen – für jede Art von Unternehmen. Da führt kein Weg dran vorbei. Es gibt auch sehr viele Studien, die das belegen. Insightsdriven oder datengetriebene Organisationen wachsen im Schnitt 30 % mehr, um nur eine Zahl zu nennen. Und 12,5 % des gesamten Bruttogewinns dieser Unternehmen beträgt die durchschnittliche Rentabilitätssteigerung durch bessere Datennutzung. Das belegt, dass es ein extrem wichtiges Thema ist.
Was macht dir an deinen Themen besonders Spaß?
Durch die Relevanz des Themas, kann ich den Unternehmenserfolg mitprägen. Zum anderen ist es eine unglaublich tolle Herausforderung, aus Rohdaten Wissen durch Datenbereinigung zu generieren. Aber auch die Anwendung von Statistik bis hin zu Machine Learning-Methoden macht mir jede Menge Spaß. Daten zu visualisieren, zu besprechen und sich Gedanken zu machen, warum was wieso so ist, wie es ist – das begeistert mich jeden Tag aufs Neue. Manchmal überraschen die Zahlen einen dann doch.
Data Analytics oder Digitale Strategien – Mit welchem Bereich beschäftigst du dich lieber?
Gute Frage. Für mich hängt beides sehr stark zusammen. Aber schöner ist es, wenn Daten schon bereinigt sind, sodass ich mich direkt um die Strategie kümmern, also eher in Richtung Interpretation und Optimierung schauen kann. Die Beschaffenheit von Daten ist generell ein Problem in vielen Unternehmen.
Siehst du das auch als große Herausforderung für Unternehmen?
Definitiv. Da kann man das Stichwort Datenqualität & Data Literacy nennen. Ich sehe immer wieder, dass Unternehmen entweder nicht das Know-how oder nicht genügend Kapazität im Unternehmen haben, um die Daten in eine Form zu bringen, die wirklich nützlich ist.
Worauf sollten Unternehmen besonders achten?
Auf der einen Seite sollten sie sich darüber Gedanken machen, welche Daten sie überhaupt im Unternehmen haben. Aber auch das Datenverständnis ist ein wichtiger Punkt, weil Daten nicht ausschließlich von der IT produziert werden. Daten werden auch in den Fachbereichen generiert. Und genau da muss man das Datenverständnis stärken: Denn Fachbereiche sollten das gleiche Verständnis in Bezug auf Daten haben wie die IT.
Zudem sollte meiner Meinung nach das Thema Daten eine höhere Managementattention bekommen. Es sollte auf der CEO-Agenda stehen. Denn nur, wenn es von oben forciert und unterstützt wird, werden Daten als Unternehmenswert gelebt.
Was macht euer DAA-Team besonders? Was zeichnet euch aus?
DAA in drei Hashtags: #kompetent #intrinsischmotiviert #hilfsbereit
Wir sind ein kleines Team von unter 30 Beraterinnen und Beratern. Uns zeichnet aus, dass wir alle intrinsisch an Data-Science Themen interessiert sind und uns gegenseitig unterstützen, wo wir nur können.
Was ist der Benefit für Kunden?
Wir haben in unserem Team ein sehr breites Wissensportfolio. Wir können sehr viele Themen, Bereiche und Branchen abdecken. Von der Konzeption eines Projekts über Use Cases bis zur Umsetzung eines Projekts. Von der Pharmabranche über Proptech bis hin zu Retail und Supply Chain.
Erzähl von deinem letzten Projekt. Worum ging es?
Mein letztes Projekt war ein klassisches Data Science Projekt. Es ging darum, Fragen eines Fachbereichs aufzugreifen und durch die vorhandenen Daten zu beantworten. Die Methodik war dem Team dabei selbst überlassen. Ein anderes wichtiges Thema des Projekts war, wie man seine Erkenntnisse an den Fachbereich kommuniziert.
Eine besondere Herausforderung war auch bei diesem Projekt das Thema Datenqualität. Durch Systemfehler oder andere Unregelmäßigkeiten, gab es Lücken in den Daten-Aufzeichnungen. Die Datenmenge war bei dem Projekt auch immens, also Big Data. Sich in das Thema reinzudenken war gar nicht so leicht, weil die Daten nicht immer selbsterklärend sind und gewisse Eigenheiten haben.
Und welches Projekt hat dich bisher besonders fasziniert?
Mein aktuelles Projekt. Da geht es darum, eine Digitalstrategie mit Hilfe von Daten zu operationalisieren und zu fragen: Welche Daten liegen in der Organisation? Wie können diese für ihre Zwecke gewinnbringend eingesetzt werden? Wie kann es technisch umgesetzt werden? Das heißt, ich schaue mir nicht nur die Daten, sondern darüber hinaus auch den Prozess an und gehe der Frage nach, wie das Ökosystem des Unternehmens dazu genutzt werden kann.
Danke, Dhenya für deine Einblicke! Wir wünschen dir weiterhin viel Erfolg und Spaß!
