Interview – Erfolgreiche Big Data Projekte mit DataLab

In einem DataLab gibt es keine Denkverbote

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Data Science Blog: Könnten die Projekte nicht einfach in den jeweiligen Fachbereichen direkt umgesetzt werden? Oder in der zentralen Unternehmens-IT-Abteilung?

Jeden Anwendungsfall betrachten wir im DataLab im interdisziplinären Team aus der Kunden-, Business- und IT-Perspektive.

Wir möchten in einem DataLab Anwendungsfälle schnell auf ihre Machbarkeit hin prüfen und auch in die Praxis umsetzen. Dafür brauchen wir nicht nur technische Lösungen. Zu Beginn arbeiten wir viel mit Design Thinking und im engen Austausch mit unseren Kunden bzw. deren Fachbereichen. Ist der Anwendungsfall entwickelt, geht die Entwicklung schnell in die IT-technische Phase.

Die Unternehmens-IT hat in der Regel eher eine administrative Sicht und kann die IT-Ressourcen nicht flexibel genug bereitstellen. Gerade die Prototypen-Entwicklung bedarf einer gewissen Flexibilität der IT-Infrastruktur und eine gesicherten Umgebung. In einem externen DataLab, entkoppelt von den Produktivsystemen können wir mit der IT-Infrastruktur und auch mit den Analyseverfahren experimentieren. Die schwierig zu findenden Fachkräfte dafür sind meistens begeistert von den abwechslungsreichen Arbeitsplätzen, denn sie können hier ihre Kenntnisse und Kreativität voll einbringen. Dadurch können wir jedes Proof of Concept einer Analysemethodik oder eines Anwendungsfalls binnen weniger Wochen realisieren.

Und nicht zu vergessen: In einem DataLab gibt es keine Denkverbote. Ich beobachtete häufig, dass gerade junge Wissenschaftler und kreative Köpfe den etablierten Fachkollegen relativ kritische Fragen gestellt haben, die im Fachbereich niemals gestellt werden. In einem Datenlabor können wir hinterfragen und Betriebsblindheit entkräften.

Nur in einem DataLab können wir die Kreativität erbringen, die für die vielen Erfolge notwendig ist. Mit meinen Teams habe ich bereits mehr als 20 Big Data Projekte erfolgreich umgesetzt, allerdings bezeichnen wir uns auch deshalb als ein „Lab“, weil wir viele Experimente wagen und da muss im Sinne von „Fail fast“ auch mal ein Fehlschlag erlaubt sein.

Data Science Blog: Warum sollten Unternehmen auf unternehmensexterne Datenlabore wie die der T-Labs setzen?

In unseren T-Labs verfügen wir über viel Erfahrung aus unterschiedlichsten Projekten. Darüber hinaus verfügen wir über die Data Science Ressourcen und die IT-Infrastruktur, die von unseren Kunden genutzt werden kann.

Data Science Blog: Sie bearbeiten Anwendungsfälle unterschiedlicher Branchen. Können sich Branchen die Anwendungsfälle gegenseitig abschauen oder sollte jede Branche auf sich selbst fokussiert bleiben?

Meistens bleiben beispielsweise Maschinenbauer, Händler und Banker gerne unter sich und suchen ihre branchenspezifischen Lösungen. Einige Branchen entdecken bestimmte Analysemethoden gerade erst, die in anderen längst gängig sind.

Tritt man jedoch einen Schritt zurück, wird oft sichtbar, dass viele Branchen die gleichen Analysemethoden für ihre jeweiligen Zwecke nutzen und schon früher für sich entdeckt haben könnten, hätten sie nur mal den Blick zu anderen Branchen gewagt.

Data Science Blog: Aus den unüberschaubar vielen Anwendungsfällen herausgegriffen, was sind ihre aktuellen Top-Projekte?

Als wir vor etwa 6 Jahren angefangen haben, behandelten wir vor allem Recommendation Systeme im Bereich Customer Analytics, seitdem sind viele Anwendungsfälle hinzugekommen.

Es gibt sehr viele interessante Projekte. Eines unserer Top-Projekte liegt im Bereich Predictive Maintenance, wo Vorhersagen von Maschinenausfällen bzw. die Optimierung von Wartungsintervallen durch Analyse der Maschinendatenhistorie erreicht werden.  Ein anderes Projekt ist eines aus dem Energiemanagement. Dabei geht es darum, dass wir die Ausfallwahrscheinlichkeit für bestimmte elektrische Leitungen prognostizieren. Durch Analyse der  Auslastungsverläufe des Stromnetzes können wir die Auslastungsgefährdung berechnen und dabei helfen, das Konzept des Smart Grid zu realisieren.

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.

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