Lisa Nagel, Freelance Data & AI Strategist. Mein Weg, meine Haltung, und warum ich so arbeite, wie ich arbeite.
Seit über acht Jahren arbeite ich an der Schnittstelle von Daten, KI und Unternehmensstrategie. Angefangen als Analystin, später als Data Scientist, dann als Team Lead, heute als selbständige Strategin — und durch jede Station hindurch dieselbe Frage: Wie wird aus Daten echter Geschäftsnutzen? Heute arbeite ich vor allem mit Familienunternehmen und Mittelständlern. Eingebettet, nicht eingekauft. Maximal zwei bis drei Unternehmen gleichzeitig.
Vom Studium über drei Beratungs- und Tech-Stationen bis zur Selbständigkeit. Jede Station hat etwas hinzugefügt, das ich heute brauche.
Bachelor of Arts in Wirtschaftssinologie inklusive eines Jahres in Shanghai. Master of Science in Management mit Schwerpunkt Finance & Controlling. Auf dem Papier eine ungewöhnliche Kombination — für meine Arbeit heute ist sie es nicht: Die Sinologie hat mir beigebracht, mich auf fremde Kontexte einzulassen, statt mit dem eigenen Schema draufzuschauen. Das Controlling hat mir die Zahlen und die Geschäftslogik gegeben.
Web- und App-Tracking, Dashboards, A/B-Tests, Kohortenanalysen für eine digitale Bankplattform. Hier habe ich gelernt, was es heißt, mit Rohdaten zu arbeiten — vom Tracking-Setup bis zur belastbaren Analyse. Das war die handwerkliche Grundlage: Ohne saubere Daten und sauberes Tracking ist alles andere Spekulation.
Schwerpunkt Analytics-Strategie und Dashboard-Entwicklung. Konzeption von Analytics-Roadmaps für große Kunden, Tool-Auswahl, Datenanbindung, BI-Implementierung. Ich habe dort gelernt, wie man strukturiert berät, mit Stakeholdern umgeht und in Konzernumgebungen navigiert. Und ich habe gelernt, was mich an klassischer Beratung stört: dass zu oft ein Konzept abgeliefert wurde, ohne dass sich danach wirklich etwas verändert hat.
Entwicklung von Klassifikationsmodellen (Random Forest) im Bereich Retail und E-Commerce, dazu Sales- und Revenue-Forecasting mit klassischen Machine-Learning-Verfahren. Hier habe ich den Sprung von der deskriptiven Analyse zur Predictive Analytics gemacht — und gesehen, wo ML wirklich Mehrwert bringt und wo es überzogen ist.
Aufbau und Leitung eines Teams aus Customer-Facing Data Scientists, das über 60 Retail- und E-Commerce-Kunden auf der Customer Data & Prediction Platform begleitet hat. Strategische Marketing-Ausrichtung, Optimierung von Marketing-Tech-Stacks, Entwicklung und Interpretation von ML-Modellen, enge Verzahnung mit dem CRM-Consulting. Drei Jahre Führung, Produktnähe, Kundennähe — der Punkt, an dem sich meine Überzeugung gefestigt hat: Datenfähigkeit entsteht nicht auf Folien, sondern da, wo Menschen anders arbeiten.
Seit 2023 arbeite ich allein, und das bewusst. Ich wollte tief in einzelne Unternehmen gehen, statt nebenbei zwanzig Mandate zu jonglieren. Mandate u.a.: Carl Kühne (Lebensmittel/Familienunternehmen), Labom Mess- und Regeltechnik (Maschinenbau, CRM-Strategie und Customer-Journey-Design), Amedes Medizinische Dienstleistungen (Labordiagnostik), Valentins (E-Commerce). Inhaltlich von Datenstrategie und Data Governance über Prognose-Modelle im Marketing bis zur Implementierung von Private GPTs für unternehmensinterne Wissensanwendungen.
Was die Mandate verbindet, ist nicht die Branche, sondern eine bestimmte Art, Unternehmen zu führen — persönlich, langfristig, mit Rückgrat.
Ein paar Überzeugungen und Grundsätze, die meine Arbeit mit Kund:innen prägen — und die erklären, warum ich so arbeite, wie ich arbeite:
Ich lebe in Hamburg und in Kiel — und bin am liebsten draußen. Im Sommer mit dem Camper am Wasser, auf dem Kiteboard, oder einfach mit Kaffee in der Sonne. Im Winter zieht es mich in die Berge zum Skifahren und in die Wintersonne. Dazwischen: spazieren, Radfahren, alles was Outdoor ist.
Wenn das, was du hier liest, resoniert — dann fangen wir doch mit einem offenen Gespräch an. Kein Angebot, kein Pitch. Nur ein Austausch.