SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 19
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Erste Schritte in die neue Welt
IKS-Thementag
14.05.2019
Autor: Wolfgang Pleus
So gelingt der Einstieg in Big Data und Machine Learning
Herausforderungen 4.0
Digitalisierung
Big Data
Machine Learning
Komplexität
Fachkräftemangel
Strategien
Abwarten
Outsourcen
Planen und Ausführen
Lernende Organisation
Lernende Organisation
Maschinen sollen lernen, Menschen sollen wissen?
Techniken
Interdiszipliäre Teams bilden
Skillmanagement
Aktive Wissensvermittlung stärken
Pair- / Mob-Programming
Konsententscheidung für komplexe Sachverhalte
Konstruktive Fehlerkultur
Experimentieren
Typische Rollen
Data Scientist Data Engineer
Z.B.
Python
R
Algorithmen
Tensorflow
Features modellieren
Z.B.
Java
Hadoop
Spark
Python
Datenarchitektur
Data LakeKünstliche Intelligenz
Skillmatrix für Fraud Detection Fraud
Räume für Kreativität und Kommunikation
The concept of „Ba (Place)“ – Ikujiro
Nonaka,1998
Shared space for emerging relationships
and knowledge creation
Physisch, virtuell und mental
Hohe Bandbreite für gemeinsames Lernen
Frequenz
Sense & Respond Management
Quelle: https://www.xplane.com/senseandrespond
Fraud Detection – Minimales Setup
Kafka
Broker
Spark
Streaming
Hive
HDFS
Jupyter
Notebook
Daten-
banken
Sqoop
Import
Java
Python
Ziel: Finden auffälliger Transaktionen
Klassifikation durch
beaufsichtigtes
Lernen mittels
Decision Tree
Algorithmus
Anwend-
ungen
Fraud
Spark SQL
Java
Streaming
Batch 5 – 20 Maschinen (on premise)
Erste Schritte
Ziele und Fragen formulieren
Team zusammenstellen
 Skills: Data Scientists und Data Engineers
Kommunikationsräume organisieren
Datenquellen identifizieren
Infrastruktur aufbauen
Algorithmen auswählen
Modelle trainieren
Minimal Viable Product bauen
Lernen
Ein paar Ideen …
Logistik: KPIs bei der Frachtzustellung überwachen
Finanzwirtschaft: Kreditkartenbetrug erkennen
Versicherung: Risiko ermitteln
Landwirtschaft: Düngereintrag optimieren
Online Markplatz: Kundenbindung erhöhen
Welche Ideen haben Sie?
Vielen Dank!
Interdisziplinäre Teams
Einstellung ist wichtiger als Fähigkeiten sind wichtiger als Rollen und Titel
Empathie, Kompromissfähigkeit,
Offenheit, Lernbereitschaft, NeugierT - Profil
Backend
Frontend
Analyse
Konzeption
Domäne
Design
Betrieb
Entwicklung
Agiles
Mindset
Team
Referenzen
Sense & Respond
http://senseandrespond.co/
Kapitel 1 | Kapitel 2 | Referenzen | Weiterführende Literatur | Ende
Creative Software Workbench
www.cswob.de
Ganzheitliches Modell zur Entwicklung
innovativer Softwareprodukte
Minimale Zykluszeiten
Basiert auf über 25 Jahren Erfahrung
Beinhaltet bewährte Praktiken
erfolgreicher Projekte
Impulsvorträge für Ihr Unternehmen
Überblick über das gesamte Angebot an Impulsvorträgen unter:
www.iks-gmbh.com/impulsvortraege
Ihr Nutzen:
 Unabhängiges, aktuelles Expertenwissen.
 Individuell auf Ihr Publikum und Ihr Unternehmen zugeschnittene Vorträge.
 Referenten mit langjähriger und branchenübergreifender Expertise in der IT-Beratung.
 Praxisnahe Vorträge, die aus Projektarbeit entstanden sind, frei von Produktwerbung.
 Ideale Ergänzung für Ihre Führungskräftetreffen, Abteilungsmeetings, Hausmessen,
Innovation Days, Konferenzen, Open Spaces, Kick-off-Meetings oder Zukunftsworkshops.
WWW.IKS-GMBH.COM
Kurzeinführung Agile
Frameworks für komplexe Umgebungen
 Scrum, Kanban, Design Thinking, DevOps, Lean Startup
Scrum Säulen
 Transparenz, Überprüfung, Anpassen
Lean Prinzipien
 Verschwendung vermeiden, Lernen unterstützen, Team stärken, So schnell wie
möglich liefern, …
Ansprechend für Mitarbeiter
Kunden und Ergebnisse stehen im Mittelpunkt

Weitere ähnliche Inhalte

Ähnlich wie Erste Schritte in die neue Welt so gelingt der Einstieg in Big Data und Machine Learning

DNUG 36 2012_Konferenzbroschuere
DNUG 36 2012_KonferenzbroschuereDNUG 36 2012_Konferenzbroschuere
DNUG 36 2012_KonferenzbroschuereFriedel Jonker
 
Kollege Watson, übernehmen Sie ... oder: Was Systeme der künstlichen Intellig...
Kollege Watson, übernehmen Sie ... oder: Was Systeme der künstlichen Intellig...Kollege Watson, übernehmen Sie ... oder: Was Systeme der künstlichen Intellig...
Kollege Watson, übernehmen Sie ... oder: Was Systeme der künstlichen Intellig...Stefan Pfeiffer
 
Success-Story ZAUNZ - Rarität Perlprogrammierer dringend gesucht — wir haben ...
Success-Story ZAUNZ - Rarität Perlprogrammierer dringend gesucht — wir haben ...Success-Story ZAUNZ - Rarität Perlprogrammierer dringend gesucht — wir haben ...
Success-Story ZAUNZ - Rarität Perlprogrammierer dringend gesucht — wir haben ...ProTechnology GmbH
 
Best Practices in der Kollaboration
Best Practices in der KollaborationBest Practices in der Kollaboration
Best Practices in der KollaborationSamuel Zürcher
 
Die 7 wichtigsten Erfolgsfaktoren für Enterprise 2.0 Projekte
Die 7 wichtigsten Erfolgsfaktoren für Enterprise 2.0 ProjekteDie 7 wichtigsten Erfolgsfaktoren für Enterprise 2.0 Projekte
Die 7 wichtigsten Erfolgsfaktoren für Enterprise 2.0 Projektenetmedianer GmbH
 
Eine Transformation: von interner Social Software zur Unterstützung von Gesch...
Eine Transformation: von interner Social Software zur Unterstützung von Gesch...Eine Transformation: von interner Social Software zur Unterstützung von Gesch...
Eine Transformation: von interner Social Software zur Unterstützung von Gesch...Edwin Kanis
 
Iak10 ikea family community
Iak10 ikea family communityIak10 ikea family community
Iak10 ikea family communityWebster59
 
Team Time interne Kommunikation und Social Media
Team Time interne Kommunikation und Social MediaTeam Time interne Kommunikation und Social Media
Team Time interne Kommunikation und Social MediaCorporate Dialog GmbH
 
Die Methode Expert Debriefing
Die Methode Expert DebriefingDie Methode Expert Debriefing
Die Methode Expert DebriefingSimon Dueckert
 
Stuttgarter Intranet Akademie Seminare Frühjahr 2015
Stuttgarter Intranet Akademie Seminare Frühjahr 2015Stuttgarter Intranet Akademie Seminare Frühjahr 2015
Stuttgarter Intranet Akademie Seminare Frühjahr 2015Thorsten Riemke-Gurzki
 
20170608 computational thinking @grey
20170608 computational thinking  @grey20170608 computational thinking  @grey
20170608 computational thinking @greyNiko Varwig
 
Gentics Webinar: Unser Intranet mit SAP Netweaver Portal und CMS
Gentics Webinar: Unser Intranet mit SAP Netweaver Portal und CMSGentics Webinar: Unser Intranet mit SAP Netweaver Portal und CMS
Gentics Webinar: Unser Intranet mit SAP Netweaver Portal und CMSManuel Aghamanoukjan
 
Anleitung zum Handeln: Wissensmanagement im Enterprise 2.0
Anleitung zum Handeln: Wissensmanagement im Enterprise 2.0Anleitung zum Handeln: Wissensmanagement im Enterprise 2.0
Anleitung zum Handeln: Wissensmanagement im Enterprise 2.0SoftwareSaxony
 
Gennex 2017 - Von "On Premise" zur Cloud
Gennex 2017 - Von "On Premise" zur Cloud Gennex 2017 - Von "On Premise" zur Cloud
Gennex 2017 - Von "On Premise" zur Cloud Elisabeth Stettler
 
Webinar wie social collaboration auf die unternehmensziele einzahlt teil 1 vo...
Webinar wie social collaboration auf die unternehmensziele einzahlt teil 1 vo...Webinar wie social collaboration auf die unternehmensziele einzahlt teil 1 vo...
Webinar wie social collaboration auf die unternehmensziele einzahlt teil 1 vo...netmedianer GmbH
 

Ähnlich wie Erste Schritte in die neue Welt so gelingt der Einstieg in Big Data und Machine Learning (20)

DNUG 36 2012_Konferenzbroschuere
DNUG 36 2012_KonferenzbroschuereDNUG 36 2012_Konferenzbroschuere
DNUG 36 2012_Konferenzbroschuere
 
Thementag 2023 06 Dieses Mal machen wir alles richtig - 9 Hacks für wandelbar...
Thementag 2023 06 Dieses Mal machen wir alles richtig - 9 Hacks für wandelbar...Thementag 2023 06 Dieses Mal machen wir alles richtig - 9 Hacks für wandelbar...
Thementag 2023 06 Dieses Mal machen wir alles richtig - 9 Hacks für wandelbar...
 
Kollege Watson, übernehmen Sie ... oder: Was Systeme der künstlichen Intellig...
Kollege Watson, übernehmen Sie ... oder: Was Systeme der künstlichen Intellig...Kollege Watson, übernehmen Sie ... oder: Was Systeme der künstlichen Intellig...
Kollege Watson, übernehmen Sie ... oder: Was Systeme der künstlichen Intellig...
 
Success-Story ZAUNZ - Rarität Perlprogrammierer dringend gesucht — wir haben ...
Success-Story ZAUNZ - Rarität Perlprogrammierer dringend gesucht — wir haben ...Success-Story ZAUNZ - Rarität Perlprogrammierer dringend gesucht — wir haben ...
Success-Story ZAUNZ - Rarität Perlprogrammierer dringend gesucht — wir haben ...
 
OC|Weekly Talk Remote Design Thinking
OC|Weekly Talk Remote Design ThinkingOC|Weekly Talk Remote Design Thinking
OC|Weekly Talk Remote Design Thinking
 
Best Practices in der Kollaboration
Best Practices in der KollaborationBest Practices in der Kollaboration
Best Practices in der Kollaboration
 
Die 7 wichtigsten Erfolgsfaktoren für Enterprise 2.0 Projekte
Die 7 wichtigsten Erfolgsfaktoren für Enterprise 2.0 ProjekteDie 7 wichtigsten Erfolgsfaktoren für Enterprise 2.0 Projekte
Die 7 wichtigsten Erfolgsfaktoren für Enterprise 2.0 Projekte
 
Eine Transformation: von interner Social Software zur Unterstützung von Gesch...
Eine Transformation: von interner Social Software zur Unterstützung von Gesch...Eine Transformation: von interner Social Software zur Unterstützung von Gesch...
Eine Transformation: von interner Social Software zur Unterstützung von Gesch...
 
Iak10 ikea family community
Iak10 ikea family communityIak10 ikea family community
Iak10 ikea family community
 
Agilität - Mythen, Trens, best Practices
Agilität - Mythen, Trens, best PracticesAgilität - Mythen, Trens, best Practices
Agilität - Mythen, Trens, best Practices
 
Team Time interne Kommunikation und Social Media
Team Time interne Kommunikation und Social MediaTeam Time interne Kommunikation und Social Media
Team Time interne Kommunikation und Social Media
 
Die Methode Expert Debriefing
Die Methode Expert DebriefingDie Methode Expert Debriefing
Die Methode Expert Debriefing
 
Stuttgarter Intranet Akademie Seminare Frühjahr 2015
Stuttgarter Intranet Akademie Seminare Frühjahr 2015Stuttgarter Intranet Akademie Seminare Frühjahr 2015
Stuttgarter Intranet Akademie Seminare Frühjahr 2015
 
20170608 computational thinking @grey
20170608 computational thinking  @grey20170608 computational thinking  @grey
20170608 computational thinking @grey
 
Gentics Webinar: Unser Intranet mit SAP Netweaver Portal und CMS
Gentics Webinar: Unser Intranet mit SAP Netweaver Portal und CMSGentics Webinar: Unser Intranet mit SAP Netweaver Portal und CMS
Gentics Webinar: Unser Intranet mit SAP Netweaver Portal und CMS
 
2010 09 30 11-00 r schoch
2010 09 30 11-00 r schoch2010 09 30 11-00 r schoch
2010 09 30 11-00 r schoch
 
Anleitung zum Handeln: Wissensmanagement im Enterprise 2.0
Anleitung zum Handeln: Wissensmanagement im Enterprise 2.0Anleitung zum Handeln: Wissensmanagement im Enterprise 2.0
Anleitung zum Handeln: Wissensmanagement im Enterprise 2.0
 
Agilität - Mythen, Trens, best Practices
Agilität - Mythen, Trens, best PracticesAgilität - Mythen, Trens, best Practices
Agilität - Mythen, Trens, best Practices
 
Gennex 2017 - Von "On Premise" zur Cloud
Gennex 2017 - Von "On Premise" zur Cloud Gennex 2017 - Von "On Premise" zur Cloud
Gennex 2017 - Von "On Premise" zur Cloud
 
Webinar wie social collaboration auf die unternehmensziele einzahlt teil 1 vo...
Webinar wie social collaboration auf die unternehmensziele einzahlt teil 1 vo...Webinar wie social collaboration auf die unternehmensziele einzahlt teil 1 vo...
Webinar wie social collaboration auf die unternehmensziele einzahlt teil 1 vo...
 

Mehr von IKS Gesellschaft für Informations- und Kommunikationssysteme mbH

Mehr von IKS Gesellschaft für Informations- und Kommunikationssysteme mbH (20)

Es wird Zeit KI zu nutzen - Wie es mit Azure KI Services und .NET MAUI gelingt
Es wird Zeit KI zu nutzen - Wie es mit Azure KI Services und .NET MAUI gelingtEs wird Zeit KI zu nutzen - Wie es mit Azure KI Services und .NET MAUI gelingt
Es wird Zeit KI zu nutzen - Wie es mit Azure KI Services und .NET MAUI gelingt
 
Thementag 2023 04 Lindern, heilen oder gar fit machen.pdf
Thementag 2023 04 Lindern, heilen oder gar fit machen.pdfThementag 2023 04 Lindern, heilen oder gar fit machen.pdf
Thementag 2023 04 Lindern, heilen oder gar fit machen.pdf
 
Thementag 2023 05 Wer zu spät kommt, den bestraft das Leben - Modernisierung ...
Thementag 2023 05 Wer zu spät kommt, den bestraft das Leben - Modernisierung ...Thementag 2023 05 Wer zu spät kommt, den bestraft das Leben - Modernisierung ...
Thementag 2023 05 Wer zu spät kommt, den bestraft das Leben - Modernisierung ...
 
Thementag 2023 01 Mut zur Modernisierung - ein Praxisbeispiel.pdf
Thementag 2023 01 Mut zur Modernisierung - ein Praxisbeispiel.pdfThementag 2023 01 Mut zur Modernisierung - ein Praxisbeispiel.pdf
Thementag 2023 01 Mut zur Modernisierung - ein Praxisbeispiel.pdf
 
Thementag 2023 03 Einführung in die Softwaremodernisierung.pdf
Thementag 2023 03 Einführung in die Softwaremodernisierung.pdfThementag 2023 03 Einführung in die Softwaremodernisierung.pdf
Thementag 2023 03 Einführung in die Softwaremodernisierung.pdf
 
Thementag 2022 01 Verpassen Sie nicht den Anschluss.pdf
Thementag 2022 01 Verpassen Sie nicht den Anschluss.pdfThementag 2022 01 Verpassen Sie nicht den Anschluss.pdf
Thementag 2022 01 Verpassen Sie nicht den Anschluss.pdf
 
Thementag 2022 04 ML auf die Schiene gebracht.pdf
Thementag 2022 04 ML auf die Schiene gebracht.pdfThementag 2022 04 ML auf die Schiene gebracht.pdf
Thementag 2022 04 ML auf die Schiene gebracht.pdf
 
Thementag 2022 03 Ein Modell ist trainiert - und jetzt.pdf
Thementag 2022 03 Ein Modell ist trainiert - und jetzt.pdfThementag 2022 03 Ein Modell ist trainiert - und jetzt.pdf
Thementag 2022 03 Ein Modell ist trainiert - und jetzt.pdf
 
Thementag 2022 02 Der Deutschen Bahn in die Karten geschaut.pdf
Thementag 2022 02 Der Deutschen Bahn in die Karten geschaut.pdfThementag 2022 02 Der Deutschen Bahn in die Karten geschaut.pdf
Thementag 2022 02 Der Deutschen Bahn in die Karten geschaut.pdf
 
Daten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning
Daten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine LearningDaten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning
Daten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning
 
Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte und Strategien zur Bewältigung groß...
Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte und Strategien zur Bewältigung groß...Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte und Strategien zur Bewältigung groß...
Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte und Strategien zur Bewältigung groß...
 
Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!?
Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!?Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!?
Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!?
 
Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte Strategien zur Bewältigung großer u...
Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte Strategien zur Bewältigung großer u...Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte Strategien zur Bewältigung großer u...
Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte Strategien zur Bewältigung großer u...
 
Daten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning
Daten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine LearningDaten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning
Daten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning
 
Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!?
Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!?Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!?
Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!?
 
Daten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning
Daten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine LearningDaten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning
Daten / Information / Wissen - Möglichkeiten und Grenzen des Machine Learning
 
Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte und Strategien zur Bewältigung groß...
Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte und Strategien zur Bewältigung groß...Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte und Strategien zur Bewältigung groß...
Darf es ein bisschen mehr sein - Konzepte und Strategien zur Bewältigung groß...
 
Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!
Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!
Big Data und Machine Learning - Wer braucht das schon!
 
Von der Idee zur Lösung in Rekordzeit - Anforderungsmanagement und Qualitätss...
Von der Idee zur Lösung in Rekordzeit - Anforderungsmanagement und Qualitätss...Von der Idee zur Lösung in Rekordzeit - Anforderungsmanagement und Qualitätss...
Von der Idee zur Lösung in Rekordzeit - Anforderungsmanagement und Qualitätss...
 
Domain Driven Design - Stabile Basis für langlebige Software
Domain Driven Design - Stabile Basis für langlebige SoftwareDomain Driven Design - Stabile Basis für langlebige Software
Domain Driven Design - Stabile Basis für langlebige Software
 

Erste Schritte in die neue Welt so gelingt der Einstieg in Big Data und Machine Learning

  • 1. Erste Schritte in die neue Welt IKS-Thementag 14.05.2019 Autor: Wolfgang Pleus So gelingt der Einstieg in Big Data und Machine Learning
  • 2. Herausforderungen 4.0 Digitalisierung Big Data Machine Learning Komplexität Fachkräftemangel
  • 4. Lernende Organisation Maschinen sollen lernen, Menschen sollen wissen? Techniken Interdiszipliäre Teams bilden Skillmanagement Aktive Wissensvermittlung stärken Pair- / Mob-Programming Konsententscheidung für komplexe Sachverhalte Konstruktive Fehlerkultur Experimentieren
  • 5. Typische Rollen Data Scientist Data Engineer Z.B. Python R Algorithmen Tensorflow Features modellieren Z.B. Java Hadoop Spark Python Datenarchitektur Data LakeKünstliche Intelligenz
  • 6. Skillmatrix für Fraud Detection Fraud
  • 7. Räume für Kreativität und Kommunikation The concept of „Ba (Place)“ – Ikujiro Nonaka,1998 Shared space for emerging relationships and knowledge creation Physisch, virtuell und mental Hohe Bandbreite für gemeinsames Lernen Frequenz
  • 8. Sense & Respond Management Quelle: https://www.xplane.com/senseandrespond
  • 9. Fraud Detection – Minimales Setup Kafka Broker Spark Streaming Hive HDFS Jupyter Notebook Daten- banken Sqoop Import Java Python Ziel: Finden auffälliger Transaktionen Klassifikation durch beaufsichtigtes Lernen mittels Decision Tree Algorithmus Anwend- ungen Fraud Spark SQL Java Streaming Batch 5 – 20 Maschinen (on premise)
  • 10. Erste Schritte Ziele und Fragen formulieren Team zusammenstellen  Skills: Data Scientists und Data Engineers Kommunikationsräume organisieren Datenquellen identifizieren Infrastruktur aufbauen Algorithmen auswählen Modelle trainieren Minimal Viable Product bauen Lernen
  • 11. Ein paar Ideen … Logistik: KPIs bei der Frachtzustellung überwachen Finanzwirtschaft: Kreditkartenbetrug erkennen Versicherung: Risiko ermitteln Landwirtschaft: Düngereintrag optimieren Online Markplatz: Kundenbindung erhöhen Welche Ideen haben Sie?
  • 13. Interdisziplinäre Teams Einstellung ist wichtiger als Fähigkeiten sind wichtiger als Rollen und Titel Empathie, Kompromissfähigkeit, Offenheit, Lernbereitschaft, NeugierT - Profil Backend Frontend Analyse Konzeption Domäne Design Betrieb Entwicklung Agiles Mindset Team
  • 14. Referenzen Sense & Respond http://senseandrespond.co/ Kapitel 1 | Kapitel 2 | Referenzen | Weiterführende Literatur | Ende
  • 15. Creative Software Workbench www.cswob.de Ganzheitliches Modell zur Entwicklung innovativer Softwareprodukte Minimale Zykluszeiten Basiert auf über 25 Jahren Erfahrung Beinhaltet bewährte Praktiken erfolgreicher Projekte
  • 16. Impulsvorträge für Ihr Unternehmen Überblick über das gesamte Angebot an Impulsvorträgen unter: www.iks-gmbh.com/impulsvortraege Ihr Nutzen:  Unabhängiges, aktuelles Expertenwissen.  Individuell auf Ihr Publikum und Ihr Unternehmen zugeschnittene Vorträge.  Referenten mit langjähriger und branchenübergreifender Expertise in der IT-Beratung.  Praxisnahe Vorträge, die aus Projektarbeit entstanden sind, frei von Produktwerbung.  Ideale Ergänzung für Ihre Führungskräftetreffen, Abteilungsmeetings, Hausmessen, Innovation Days, Konferenzen, Open Spaces, Kick-off-Meetings oder Zukunftsworkshops.
  • 18.
  • 19. Kurzeinführung Agile Frameworks für komplexe Umgebungen  Scrum, Kanban, Design Thinking, DevOps, Lean Startup Scrum Säulen  Transparenz, Überprüfung, Anpassen Lean Prinzipien  Verschwendung vermeiden, Lernen unterstützen, Team stärken, So schnell wie möglich liefern, … Ansprechend für Mitarbeiter Kunden und Ergebnisse stehen im Mittelpunkt