Interview – Erfolgreiche Big Data Projekte mit DataLab

Dr. Susan Wegner ist seit 2011 Vice President für den Bereich Smart Data Analytics & Communication und Leiterin des DataLabs bei den T-Labs in Berlin (Telekom Innovation Laboratories), einer eigenen Abteilung für Research & Development für Big Data Projekte. Die promovierte Informatikerin war zuvor Leiterin bei der T-Systems für Services and Platforms und ist auch in der universitären Welt der Datenwissenschaften international sehr gut vernetzt.

Data Science Blog: Frau Dr. Wegner, welcher Weg hat Sie bis an die Analytics-Spitze der Deutschen Telekom geführt?

Ich studierte Informatik an der TU-Berlin und schrieb meine Doktorarbeit im Bereich des maschinellen Lernens (Machine Learning) für die digitale Bildsegmentierung. Dabei werden Mustererkennungsalgorithmen (Pattern Recognition) eingesetzt, um Bilderkennung zu ermöglichen, ein Thema, dass u.a. durch Augmented Reality immer bedeutender wird.

Ich bin daher recht früh an dem Thema der Datenverarbeitung und Mustererkennung dran gewesen. Vor etwa drei Jahren hatte unser Vorstand zwar noch kein klares Bild von Big Data, aber der Konzern suchte neue Speerspitzen, die die Themen vorantreiben. Mein Einstieg zu dieser Position gelang mir über die ersten Projekte mit Big Data Analytics: Algorithmen für datengetriebene Empfehlungssysteme (Recommendation Systems).

Für mich war mein Weg bis hierher tatsächlich auch eine Lebenslektion, die besagt, dass es sich lohnen kann, früh in neue Themen einzusteigen und dann auch dabei zu bleiben, um sich permanent verbessern zu können.

Data Science Blog: Als Leiterin des DataLabs, ein Datenlabor der Telekom, setzen Sie Big Data Projekte nachweisbar erfolgreich um. Was ist eigentlich ein DataLab?

Ein DataLab ist ein eigener physischer Unternehmensbereich, indem Datenbestände verknüpft, explorativ analysiert und neue Anwendungsfälle (Use Cases) gefahrlos erprobt werden können. Gefahrlos bedeutet in diesem Kontext, dass erstens die Sicherheit der Daten und die legitime Nutzung der Daten gewährleistet ist. Es bedeutet aber auch, dass wir raus aus dem meist engeren Horizont der Fachbereiche kommen, so dass die Daten und Möglichkeiten in einem neuen Licht betrachtet werden können.

In einem DataLab kombinieren wir die IT-technische Sicht mit der Kunden- und Business-Sicht. Die meisten Big Data Projekte sind äußerst interdisziplinär und das dafür nötige interdisziplinäre Team können wir so kompromisslos nur als DataLab aufstellen.

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Benjamin Aunkofer

Benjamin Aunkofer ist Gründer von 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.

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