Interview – Bedeutung von Data Science für Deutschland

Die US-Amerikaner sind uns weit voraus

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Data Science Blog: Und welche Branchen sehen Sie durch diese neuen Methoden und Technologien bedroht?

Bollhoefer: Eigentlich mag ich keine Bedrohungsszenarien durch Big Data skizzieren, denn diese führen nur dazu, dass sich Entscheider noch mehr vor dem Thema verschließen und genau dieses Verschließen stellt die eigentliche Bedrohung dar.

Die Chance sollte im Fokus stehen. Die deutsche Industrie, der produzierende Mittelstand, hat mit Big Data und Analytics die Möglichkeit, Fertigungs- und Prozessketten sehr viel weiter zu flexibilisieren und zu optimieren. Die Industrie 4.0 Initiative der deutschen Bundesregierung setzt hier ein ganz wichtiges Zeichen.

Es ist aber auch vollkommen klar, dass die deutsche Automobilindustrie – so wie sie heute existiert – massiv durch Google und Apple und deren Bestrebungen zum vernetzten und autonomen Fahrzeug bedroht ist. Es wird in absehbarer Zeit neue Wettbewerber geben, die klassische Gesamtkonzepte hinterfragen, sie neu und auch anders denken, als wir es heute kennen. Mobilität ist eines dieser Gesamtkonzepte.

Wenn die Kunden darauf anspringen, wird es existenzbedrohend für deutsche Unternehmen. Das ist aber nicht nur durch Big Data getrieben, sondern generell durch immer zügigere Technologiesprünge wie beispielsweise mehr Rechenpower, Batteriekapazität und Vernetzungstechnik.

Data Science Blog: Trotz der vielen Einflüsse von Big Data auf unsere Gesellschaft und Wirtschaft scheint die Berufsbezeichnung Data Scientist nur wenigen ein Begriff zu sein. Wird Data Science als Disziplin in Deutschland noch unterschätzt?

Bollhoefer: Ich denke nicht, dass dieses Berufsbild noch so unbekannt ist. Es ist vollkommen klar, dass es kein Wald- und Wiesen-Job ist, aber großen Unternehmen und Start-Ups ist heute schon sehr bewusst, dass Data Science ein wichtiges Themenfeld ist, ohne das keine Wettbewerbsfähigkeit mehr möglich wäre. Auch sind Profile bereits gut definiert, was ein Data Scientist ist und was man als solcher können sollte.

Data Science Blog: Kleinere Mittelständler haben von Data Science allerdings noch nicht viel gehört, ist das Thema für solche Unternehmen überhaupt von Bedeutung?

Bollhoefer: Kleinere Mittelständler kennen es noch nicht, aber Data Science ist für viele Unternehmen auch kleinerer Größen interessant. Die Werkzeuge, mit denen Data Science betrieben werden kann, sind immer einfacher zu bedienen. Auch Cloud-Lösungen machen diese innovativen Analysen für kleine Unternehmen erschwinglich, so sinkt die Hürde, mit seinen Daten viele der möglichen Potenziale zu realisieren.

Je leistungsfähiger die Werkzeuge werden, desto eher können auch kleinere Unternehmen von diesem Trend profitieren. Die Entwicklung, die gerade stattfindet sorgt für keine Not im Mittelstand, die entsprechenden Entscheider und Geschäftsführer sollten sich jedoch laufend über aktuelle Technologien und Möglichkeiten informieren.

Das ist zumindest meine Einschätzung, die sich jedoch genauso wie die aktuellen Technologien hin und wieder der Situation anpassen muss.

Data Science Blog: Ihre Gruppe Data Science Germany auf Xing.com hat bereits 1.240 Mitglieder und als KeyNote-Speaker sind Sie ebenfalls einer der Frontmänner in Deutschland für Big Data. Was können wir in Deutschland tun, um nicht den Anschluss zu verlieren oder gar auf Augenhöhe des Silicon Valley zu kommen?

Bollhoefer: Nur irgendwelche Gruppen oder Meetups zu organisieren hilft dem Standort Deutschland nicht weiter, auch wenn die Kommunikation untereinander sehr wichtig ist.

In Anbetracht der neuen Möglichkeiten, die wir insbesondere mit Machine Learning eröffnet bekommen, mit den neuen mathematischen Modellen und Technologien, wird sich in Zukunft vieles ändern, das ist vielen Leuten aber noch weitgehend unbekannt. Wir müssen massiv dafür sorgen, dass Transparenz geschaffen wird durch Lehre und Ausbildung.

Es ist jetzt ein enorm wichtiger Zeitpunkt, bei dem sich jedes größere Unternehmen auf eine krasse Lernphase einlassen sollte. Was verbirgt sich hinter künstlicher Intelligenz? Wie funktioniert Machine Learning und Predictive Analytics? Erst wenn das richtig verstanden ist, dann kann die Projektion auf eigene Geschäftsmodelle erfolgen.

Bisher suchten alle nach einem Referenz-Use-Case in der eigenen Branche, den man dann einfach eins zu eins übernehmen kann. Es wird dabei vielfach vergessen, dass diejenigen, die die ersten Schritte bereits gemacht haben, dann schon sehr viel weiter sind als die Nachahmer. Die US-Amerikaner machen es uns vor, sie tun es einfach und lernen daraus. Sie tun es schnell, sie scheitern schnell, erlangen aber auch schnell Erfolge. Dank dieses Mentalitätsaspektes sind sie uns teilweise weit voraus.

Dieser Vorsprung ist nur sehr schwer aufzuholen, da es an der Mentalitätskultur liegt. Eine andere Lern- und Fehlerkultur würde uns sehr gut tun, die kann man aber nicht herbeireden, die muss man entwickeln durch Anreize von der Politik. Industrie 4.0 ist daher eine gute Initiative, denn daran hängen Förderprogramme und Forschungsmotivationen. Das nimmt die Unternehmer aber nicht aus der Verantwortung, in dieser Sache am Ball zu bleiben.

Benjamin Aunkofer

Benjamin Aunkofer ist Lead Data Scientist bei DATANOMIQ und Hochschul-Dozent für Data Science und Data Strategy. Darüber hinaus arbeitet er als Interim Head of Business Intelligence und gibt Seminare/Workshops zu den Themen BI, Data Science und Machine Learning für Unternehmen.

22 replies
  1. Avatar
    Martin Richter says:

    Sehr schönes Interview. Vielen Dank dafür.

    Der einzige Punkt, der mich etwas wundert:
    Warum soll man die Data Science Karriere unbedingt innerhalb der nächsten 3 Jahre beginnen, bzw. warum ist die Nachfrage nach Data Scientists nicht sicher? Das ist natürlich eine persönliche Meinung von Herrn Bollhoefer, aber mir ist der Grund nicht ganz klar.

    – Hype?
    – Zu schneller Wandel des Berufsfelds?
    – Per se nicht genug Jobs in diesem Umfeld?

    Reply
  2. Benjamin Aunkofer
    Benjamin Aunkofer says:

    Hallo Herr Richter,

    ich erlaube mir mal an Stelle von Herrn Bollhoefer zu antworten: Es passiert im Data Science gerade unüberschaubar viel und oft ist es am besten, wenn man in dieser Boomphase mit dabei ist und die Entwicklung der Big Data Tools miterlebt.

    In einigen Jahren wird auch dieses Berufsbild sicherlich seine festgefahrenen Methoden und Tools haben…

    Grüße

    Benjamin

    Reply
  3. Avatar
    Martin Richter says:

    Hallo Herr Aunkofer,

    vielen Dank für Ihre Antwort. Ja, dass es gut ist von Anfang an dabei zu sein ist ein nachvollziehbarer Gedanke.

    Ich glaube allerdings nicht, dass sich das Berufsbild innerhalb der nächsten 3 Jahre bereits sehr verfestigt. Ich denke eher, dass sich das Berufsbild in den nächsten Jahrzehnten immer wieder neu erfinden werden muss, da die Entwicklungen in diesem Bereich doch sehr rasant sind. Wir werden ja sehen 😉

    Reply
  4. Avatar
    Dr. Alexander Adrowitzer says:

    Aus meiner eigenen Lehrerfahrung kann ich nur sagen, dass ein Bachelor-Absolvent als Data Scientist absolut ungeeignet ist. Um die Methoden wirklich zu verstehen ist mindestens ein Master-Abschluss nötig.

    Natürlich kann man “on-the-fly” lernen, ich bezweifle allerdings, dass ein Bachelor wirklich einen Data Scientist Job bekommt, sondern eher nur als Programmierer eingestellt wird. Oftmals kann das dann auch eine Karriere-Sackgasse sein.

    Das mit den Meetups ist ein sehr guter Tipp. Für alle aus Wien und Umgebung kann ich das Vienna Data Science Meetup empfehlen!

    Reply
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  1. […] Hintergrund dazu: Wir müssen aufhören, Data Scientists zu überhöhen und in ihrem Skill- und Kompetenzset zu überladen. Schlussendlich ist es eine Typ-Frage, eine Frage des Mindsets, der Attitüde oder – wie ich in meiner Data Science Sturm und Drang Zeit gern behauptet habe – des “Bock auf Daten”! Drew Conway nutzt die Ramones auf seinen Slides, ich Lemmy von Motörhead….it´s DIY! It´s like Punk! Hier gehts zum Interview mit Klass Bollhoefer über die Bedeutung von Data Science für Deutschland. […]

  2. […] ersten Chief Data Officer als solches bezeichnet und auch von meinem Chief Data Scientist Kollegen Klaas Bollhoefer beworben, ist die korrekte Bezeichnung für das richtige Mindset, mit dem sowohl aktuelle Probleme […]

  3. […] ersten Chief Data Officer als solches bezeichnet und auch von meinem Chief Data Scientist Kollegen Klaas Bollhoefer beworben, ist die korrekte Bezeichnung für das richtige Mindset, mit dem sowohl aktuelle Probleme […]

  4. […] Data Scientists aus – wie auch beispielsweise Chief Data Scientist Klaas Bollhoefer (siehe Interview) […]

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