Sönke Schäfer (Datenschäfer)

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Sönke Schäfer (Datenschäfer)

Sönke Schäfer (Datenschäfer)

@sesoft_de

Datenschäfer 🐑 bei SeSoft GmbH | AI & Automatisierung für KMU | Effizientere Prozesse & bessere Entscheidungen durch smarte Datenanalyse

Neustadt in Holstein Katılım Mart 2011
932 Takip Edilen358 Takipçiler
Patrick
Patrick@Stock_Bonvivant·
55 Sekunden absoluter Nonsens. Das ist Symbolpolitik, die niemand benötigt und nichts bringt. Wo war eigentlich der Herbst der Reformen? Wo ist der Abbau der Bürokratie? Anstatt hier wirklich Realpolitik zu machen, wird so ein Quatsch wieder erzählt.
Bundesministerium der Finanzen@BMF_Bund

„Ich will mit der Übergewinnsteuer die Krisenprofite der Konzerne abschöpfen und die Bürgerinnen und Bürger entlasten. Darüber habe ich mit Pinar Atalay gesprochen.“ – Minister Lars Klingbeil bei @ntvde

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KI-Mythos der Woche: "Temperature" klingt nach Physiklabor, ist aber eigentlich ganz einfach zu verstehen. Stell dir vor, du fragst einen Kollegen nach einem Angebots­text. Manchmal willst du, dass er kreativ formuliert, frisch klingt, beim Kunden hängenbleibt. Manchmal willst du schlicht die Fakten: Wann ist die Ware da? Was steht im Vertrag? Das ist Temperature. Niedrige Temperatur (z. B. 0.1): Die KI bleibt auf der sicheren Spur. Antwortet präzise, vorhersehbar, sachlich. → Ideal für: Liefertermin prüfen, Rechnungsdaten auslesen, Fakten zusammenfassen Hohe Temperatur (z. B. 0.9): Die KI greift auch mal zur ungewohnten Formulierung. Kreativer, überraschender, aber auch weniger berechenbar. → Ideal für: Angebotstext schreiben, Produktbeschreibungen, Betreffzeilen testen Das Problem, das ich in der Praxis oft sehe: Leute nutzen die Standard­einstellung für alles. Dann wundern sie sich, warum der Faktencheck manchmal daneben liegt – oder der Angebotstext klingt wie ein Behördenbrief. Kleines KMU-Beispiel aus dem echten Leben: Du bittest die KI, deinen Lieferstatus zu prüfen: A) Temperature niedrig → die KI liest die Daten, gibt dir die Antwort, kein Ausschmücken, kein Interpretieren. Du bittest die KI, ein Angebot für einen Stammkunden zu schreiben: B) Temperature höher → sie findet Formulierungen, die sich nicht lesen wie Copy-Paste aus dem letzten Angebot. Der Parameter heißt übrigens wirklich "temperature" in der API. Kein Marketingbegriff, sondern Mathematik dahinter. Aber du musst die Formel nicht kennen. Du musst nur wissen: Je wichtiger Präzision, desto kühler. Je wichtiger Originalität, desto wärmer. Nicht komplizierter als der Thermostat im Büro.
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Ich habe einer Access-Datenbank das Sprechen beigebracht. 80 Zeilen Python. Kein Cloud-Umzug. Dieselbe .accdb. "Welche Wartungen sind überfällig?" → Antwort aus Echtdaten. In 2 Sekunden. Die Technologie heißt MCP. Artikel mit Anleitung zum Nachbauen 📨 #MCP #Access #Claude #KI
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Grundgesetz geändert für vorsätzliche Zweckentfremdung.
Smart Money Crypto@HugotoCrypto

⚠️ ACHTUNG — DAS BETRIFFT DICH Vor genau einem Jahr hat die Bundesregierung das Grundgesetz geändert. Dafür brauchte es eine Zweidrittelmehrheit in Bundestag und Bundesrat. Der Grund: 500 Mrd. EUR neue Schulden — außerhalb der Schuldenbremse. "Sondervermögen für Infrastruktur und Klimaneutralität" haben sie es genannt. Die Versprechen damals: → Marode Brücken, Straßen, Schienen reparieren → Schulen und Kitas sanieren → Klimaschutz und Digitalisierung vorantreiben → Deutschland zukunftsfähig machen Das war die Rechtfertigung dafür, das Grundgesetz anzufassen. Die höchste Hürde die es in der deutschen Gesetzgebung gibt. Jetzt — ein Jahr später — hat das IFO-Institut nachgerechnet. 2025 wurden 24,3 Mrd. EUR aus dem Sondervermögen abgerufen. Davon tatsächlich in Infrastruktur investiert: 1,3 Mrd. EUR. 95 Prozent zweckentfremdet. IFO-Präsident Clemens Fuest: "Die Politik hat die schuldenfinanzierten Mittel nahezu vollständig für andere Zwecke verwendet — um Haushaltslöcher zu stopfen." Das IW Köln kommt auf 86 Prozent Zweckentfremdung. Der Mechanismus: Ausgaben die sowieso im Kernhaushalt standen — Brücken, Schulen, Krankenhäuser — wurden ins Sondervermögen umgebucht. Im Kernhaushalt dann gekürzt. Netto-Investition: null. Du musst dem Finanzamt für jeden Euro einen Beleg vorlegen. Tankquittung von 2023? Nachweis. Geschäftsessen? Dokumentieren. Eine vergessene Fahrt und du bekommst Post mit Nachzahlung plus Zinsen. Die Bundesregierung ändert das Grundgesetz für 500 Mrd. EUR — und muss niemandem beweisen wo das Geld geblieben ist. Die Zinslast dafür trägst du. 2021 zahlte der Bund unter 3 Mrd. EUR Zinsen. Ende 2024: 34 Mrd. EUR. Prognose: über 72 Mrd. EUR pro Jahr bis Ende der Legislaturperiode. 95 Prozent zweckentfremdet. Kein Beleg. Keine Konsequenz. Kein Rücktritt. SCHULDEN MIT SCHULDEN FINANZIEREN - DAS ENDET NICHT GUT! 🇩🇪

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Stell dir vor, du stellst einem richtig klugen Praktikanten eine Frage über eure Lieferanten. Er antwortet, aber er hat noch nie in eure Datenbank geschaut. Das Ergebnis? Korrekt. Generisch. Nutzlos. Genau das passiert, wenn du ChatGPT oder Claude einfach so fragst: "Welche unserer Kunden haben seit 3 Monaten nichts bestellt?" Die KI weiß es nicht. Nicht weil sie dumm ist. Sondern weil sie deinen SQL Server noch nie gesehen hat. Das Konzept dahinter heißt RAG = Retrieval-Augmented Generation. Klingt nach Raketenwissenschaft. Ist es nicht. Übersetzt: Du gibst der KI vor der Antwort die relevanten Daten auf den Tisch. Aus deiner Access-Datenbank. Aus deinem SQL Server. Aus deiner Kundenliste. Dann fragt sie nicht mehr ins Blaue, sondern antwortet auf Basis deiner echten Firmendaten. Konkretes Beispiel aus der KMU-Welt: Web-KI: "Welche Kunden sollte ich gerade kontaktieren?" → Antwortet mit allgemeinen Tipps zu Vertriebsstrategien. Danke für nichts. Trainierte KI: Dieselbe Frage, aber mit einer Abfrage aus deiner Datenbank, die ihr die letzten Bestelldaten übergibt → "Müller GmbH hat zuletzt am 14. Februar bestellt und üblicherweise alle 6 Wochen. Handlungsbedarf." Gleiche KI. Anderes Ergebnis. Weil der Kontext stimmt. Das ist keine Magie. Das ist Datenbankentwicklung, kombiniert mit KI. Und genau dafür braucht es keinen Konzern-IT-Stack. Das funktioniert auch mit dem Access-System, das seit 12 Jahren seinen Job macht. KI kennt die Welt. Deine Daten kennst nur du. Gebt ihr beides und dann wirds interessant.
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Power Apps als Brücke zur Access-DB Ehrliche Einschätzung aus der Praxis Viele KMU haben eine bewährte Access-Lösung. Funktioniert seit Jahren, alle kennen sie, alle fluchen manchmal drüber, aber sie läuft. Dann kommt der Außendienst und sagt: "Ich will das auf dem Tablet." Hier schaue ich mir Power Apps an. Was Power Apps kann: Eine App bauen, die direkt auf eine SQL-Datenbank (oder andere Quellen) schreibt; ohne klassische Webentwicklung, ohne eigenen Server, ohne App-Store-Drama. Der Außendienstler tippt sein Formular auf dem Smartphone, die Daten landen sofort in der Datenbank. Das ist wirklich praktisch. Ein konkretes Beispiel aus meiner Praxis: Außendienstformular für Serviceeinsätze. Früher: Papier, dann Büro, dann Abtippen. Heute: Power App → direkt in SQL Server → Kollege im Büro sieht es in Echtzeit. Für diesen Use Case: absolut sinnvoll. Was Power Apps nicht kann oder wo ich vorsichtig wäre: → Komplexe Logik, die in Access über Jahre gewachsen ist, lässt sich nicht einfach 1:1 migrieren. Power Apps hat seine eigene Formelsprache. Gewöhnungsbedürftig. → Lizenzkosten. Microsoft 365 ist oft schon drin, aber Power Apps Premium (für direkte SQL-Verbindungen) kostet extra. Pro Nutzer, pro Monat. Das summiert sich bei 20 Außendienstlern. → Offline-Szenarien sind möglich, aber fummelig. Wer im Funkloch arbeitet, braucht eine sauber durchdachte Lösung. Wann ich stattdessen zu einer einfachen Web-App rate: Wenn die Logik komplex ist, viele Nutzer drauf müssen, oder das Budget begrenzt ist, dann kann eine schlanke PHP/JS-Weblösung (oder ein WordPress Plugin) mit mobilem Browser die günstigere und flexiblere Antwort sein. Kein Lock-in, keine Lizenzgebühren, läuft auf jedem Gerät. Power Apps ist kein Allheilmittel, aber für überschaubare Formulare und Dateneingabe im Außendienst ein echter Gewinn. Wenn die Lizenzfrage geklärt ist und man die Plattform einmal verstanden hat. Wie immer gilt: erst das Problem verstehen, dann das Werkzeug wählen. Nicht umgekehrt.
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Viele denken: "Wir haben doch schon Automatisierung!" Meinen dann aber das hier: Wenn Lagerbestand unter 50 Stück → Bestellung auslösen. Das ist ein Flow. Gut gebaut, zuverlässig, nützlich. Aber keine KI. Der Unterschied wird klar, wenn eine Kundenanfrage per E-Mail reinkommt. So eine typische: "Hallo, wir bräuchten nochmal das gleiche wie letztes Mal, aber diesmal mehr davon, und wenn möglich bis Ende der Woche. Geht das?" Ein klassischer Wenn-Dann-Flow schaut da hilflos. Keine klare Zahl, kein Artikelname, kein Datum. Der Flow wartet auf Felder, die nicht da sind. Eine KI liest diesen Satz, versteht den Kontext, schaut in die Bestellhistorie und erzeugt daraus einen sauberen Bestellvorschlag. Der Unterschied in einem Satz: Klassische Automatisierung folgt Regeln. KI versteht Bedeutung. Beides hat seinen Platz. Wer aber denkt, er hat KI – weil er Flows baut, der hat einen Schäfer ohne Hund. Funktioniert. Aber die unruhige Herde kriegt er damit nicht eingefangen.
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Claude Code kann sich direkt mit eurem SQL Server verbinden. Per MCP-Protokoll – live, in natürlicher Sprache. Kein SSMS aufmachen, Query kopieren, Ergebnis pasten, Antwort zurückkopieren. Vorbei. Was das im Alltag heißt: → "Welche Queries fressen CPU?" – DMVs abfragen, Optimierung liefern → "Fehlen Indizes im Sales-Schema?" – sys.dm_db_missing_index_details prüfen, CREATE INDEX vorschlagen → "Schema Prod vs. Staging vergleichen" – Diff als Tabelle → "SP für Monatsabschluss mit TRY/CATCH" – fertig, nach euren Konventionen → "Alle SPs im dbo dokumentieren" – Markdown-Doku aus dem Code Setup in 5 Min (CLI): claude mcp add mssql --transport stdio --env DB_HOST="server" --env DB_DATABASE="MeineDB" -- npx -y mcp-node-mssql Der Clou: Über CLAUDE.md hinterlegt ihr eure Konventionen – Naming, Fehlerbehandlung, SET NOCOUNT ON. Claude hält sich dran. Wie ein Kollege, der den Style Guide auswendig kennt. 🔒 Tipp: MCP-Server read-only, dedizierter User, minimale Rechte. SELECT auf die Views reicht. Wer nutzt schon KI-Tools mit SQL Server? Wie sehen eure Workflows aus?
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... der Betreiber bekommt 95 % der EEG-Vergütung für nicht produzierten Strom zu einem Zeitpunkt, an dem er nichts wert ist.
Klar Name@nkrebber

Prof. Dr. Fritz Vahrenholt: Wind und Sonne stellen fette Rechnungen Die Jahresabrechnung der Stromnetzbetreiber über die Subvention von Windkraft- und Solaranlagen für 2025 liegt vor. Danach haben Windkraft- und Solarbetreiber imJahr 2025 16,5 Milliarden € Zuschuss aus dem Bundeshaushalt erhalten. Betreiber dieser Anlagen bekommen 20 Jahre lang eine Einspeisevergütung von 6-12 €ct/kWh (je nach Anlage). Immer dann, wenn die Einspeisevergütung unterschritten wird, wird die Differenz aus dem Klima- und Transformationsfonds des Bundes erstattet. Das passiert, wenn zu viel Windenergie und Solarenergie (zumeist mittags) eingespeist werden. Dann sinkt der Strompreis gegen Null und der Betreiber erhält trotzdem die Festvergütung. Diese Milliarden werden bezahlt von den Mietern und den Autofahrern, die über den CO2-Preis bei der Gas- und Ölheizung sowie an der Tankstelle abkassiert werden. Das ist eine unsoziale Milliarden-Umverteilung von Mietern und Autofahrern an kapitalkräftige Investoren in Wind- und Solarparks. Es wird also Strom subventioniert, der zu diesem Zeitpunkt nichts wert ist und nicht gebraucht wird. Um das Netz nicht instabil werden zu lassen, wird der Strom dann häufig ins Ausland verschenkt. Oder Anlagen werden durch den Netzbetreiber abgestellt und der Betreiber bekommt 95 % der EEG -Vergütung für nicht produzierten Strom zu einem Zeitpunkt, an dem er nichts wert ist.

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