Looking for the ‘aha moment’: An expert’s insights on process mining

Henny Selig is a specialist in process mining, with significant expertise in the implementation of process mining solutions and supporting customers with process analysis. As a Solution Owner at Signavio, Henny is also well versed in bringing Signavio Process Intelligence online for businesses of all shapes and sizes. In this interview, Henny shares her thoughts about the challenges and opportunities of process mining. 


Read this interview in German:

Im Interview mit Henny Selig zu Process Mining: “Für den Kunden sind solche Aha-Momente toll“

 


Henny, could you give a simple explanation of the concept of process mining?

Basically, process mining is a combination of data analysis and business process management. IT systems support almost every business process, meaning they leave behind digital traces. We extrapolate all the data from the IT systems connected to a particular process, then visualize and evaluate it with the help of data science technology.

In short, process mining builds a bridge between employees, process experts and management, allowing for a data-driven and fact-based approach to business process optimization. This helps avoid thinking in siloes, as well as enabling transparent design of handovers and process steps that cross departmental boundaries within an organization.

When a business starts to analyze their process data, what are the sorts of questions they ask? Do they have at least have some expectation about what process mining can offer?

That’s a really good question! There isn’t really a single good answer to it, as it is different for different companies. For example, there was one procurement manager, and we were presenting the complete data set to him, and it turned out there was an approval at one point, but it should have been at another. He was really surprised, but we weren’t, because we sat outside the process itself and were able to take a broader view. 

We also had different questions that the company hadn’t considered, things like what was the process flow if an order amount is below 1000 euros, and how often that occurs—just questions that seem clear to an outsider but often do not occur to process owners.

So do people typically just have an idea that something is wrong, or do they generally understand there is a specific problem in one area, and they want to dive deeper? 

There are those people who know that a process is running well, but they know a particular problem pops up repeatedly. Usually, even if people say they don’t have a particular focus or question, most of them actually do because they know their area. They already have some assumptions and ideas, but it is sometimes so deep in their mind they can’t actually articulate it.

Often, if you ask people directly how they do things, it can put pressure on them, even if that’s not the intention. If this happens, people may hide things without meaning to, because they already have a feeling that the process or workflow they are describing is not perfect, and they want to avoid blame. 

The approvals example I mentioned above is my favorite because it is so simple. We had a team who all said, over and over, “We don’t approve this type of request.” However, the data said they did–the team didn’t even know. 

We then talked to the manager, who was interested in totally different ideas, like all these risks, approvals, are they happening, how many times this, how many times that — the process flow in general. Just by having this conversation, we were able to remove the mismatch between management and the team, and that is before we even optimized the actual process itself. 

So are there other common issues or mismatches that people should be aware of when beginning their process mining initiative?

The one I often return to is that not every variation that is out of line with the target model is necessarily negative. Very few processes, apart from those that run entirely automatically, actually conform 100% to the intended process model—even when the environment is ideal. For this reason, there will always be exceptions requiring a different approach. This is the challenge in projects: finding out which variations are desirable, and where to make necessary exceptions.

So would you say that data-based process analysis is a team effort?

Absolutely! In every phase of a process mining project, all sorts of project members are included. IT makes the data available and helps with the interpretation of the data. Analysts then carry out the analysis and discuss the anomalies they find with IT, the process owners, and experts from the respective departments. Sometimes there are good reasons to explain why a process is behaving differently than expected. 

In this discussion, it is incredibly helpful to document the thought process of the team with technical means, such as Signavio Process Intelligence. In this way, it is possible to break down the analysis into individual processes and to bring the right person into the discussion at the right point without losing the thread of the discussion. Then, the next colleague who picks up the topic can then see the thread of the analysis and properly classify the results.

At the very least, we can provide some starting points. Helping people reach an “aha moment” is one of the best parts of my job!

To find out more about how process mining can help you understand and optimize your business processes, visit the Signavio Process Intelligence product page. If you would like to get a group effort started in your organization right now, why not sign up for a free 30-day trial with Signavio, today.

Im Interview mit Henny Selig zu Process Mining: “Für den Kunden sind solche Aha-Momente toll“

Henny Selig ist Spezialistin für Process Mining und verfügt über umfassende Erfahrung bei der Umsetzung von Process-Mining-Lösungen und der Unterstützung von Kunden bei der Prozessanalyse. Als Solution Owner bei Signavio ist Henny auch mit der Implementierung von Signavio Process Intelligence bei Unternehmen jeglicher Größe bestens vertraut. In diesem Interview geht Henny auf die Herausforderungen und Chancen von Process Mining ein. 


Read this interview in English:

Looking for the ‘aha moment’: An expert’s insights on process mining

 


Henny, wie würdest du das Konzept „Process Mining“ erklären?

Process Mining ist eine Kombination aus Datenanalyse und Business Process Management. Nahezu jeder Geschäftsprozess stützt sich auf IT-Systeme und hinterlässt digitale Spuren. Aus diesen IT-Systemen extrahieren wir alle Daten, die einen bestimmten Prozess betreffen, visualisieren sie und werten diese dann mithilfe von Data Science-Technologien aus.

Kurz gesagt: Process Mining bildet eine wichtige Brücke zwischen Fachabteilungen, Prozessverantwortlichen und dem Management. Damit sind datengestützte und faktenbasierte Diskussionen zur Optimierung von Geschäftsprozessen möglich. So lassen sich vor allem Übergaben und abteilungsübergreifende Schritte transparent gestalten und Silo-Denken vermeiden.

Welche Fragen beschäftigen Unternehmen, die mit Process Mining beginnen? Gibt es bestimmte Erwartungen, die durch den Einsatz von Process Mining erfüllt werden sollen?

Jedes Unternehmen ist anders und hat unterschiedliche Fragen und Erwartungen. Ein Beispiel: Ein Beschaffungsmanager, mit dem ich vor Kurzem zusammengearbeitet habe, war von den analysierten Daten überrascht. Denn es stellte sich heraus, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt im Prozess eine Genehmigung vorlag, die eigentlich in einem anderen Moment erfolgen sollte. Für den Kunden sind solche Aha-Momente toll. Sie treten ganz automatisch auf, wenn man eine objektive und transparente Sicht auf den jeweiligen Prozess hat. 

Es wurden auch Fragen von uns aufgeworfen, die das Unternehmen bisher nicht berücksichtigt hatte, z. B. wie sich der Prozessablauf bei einem Bestellbetrag unter 1.000 Euro gestaltet und wie oft dies vorkommt. Fragen, die einem Außenstehenden klar erscheinen, die sich Prozessverantwortliche aber oft nicht stellen.

Ahnen Unternehmen häufig nur, dass ein Prozess nicht wie gewünscht läuft? Oder wissen die Meisten um spezifische Probleme in einem Bereich? 

Es gibt Unternehmen, die wissen, dass ein Prozess prinzipiell gut läuft, ein bestimmtes Problem aber immer wieder auftritt. Die involvierten Mitarbeiter sagen in diesen Fällen häufig, dass sie kein bestimmtes Anliegen oder keine konkrete Frage haben. Das stimmt natürlich nicht: Bei genauerem Nachfragen äußern sie dann erste Vermutungen oder Ideen.

Wenn man Mitarbeiter eines Unternehmens direkt fragt, wie sie bestimmte Dinge erledigen, sorgt das oft völlig unbeabsichtigt für Stress. Viele halten zunächst Informationen zurück, weil sie das Gefühl haben, dass der von ihnen beschriebene Prozess oder Workflow nicht perfekt ist. So wollen sie Vorwürfe vermeiden. 

Das oben erwähnte Genehmigungsbeispiel ist mein Favorit, weil es so eindeutig ist. Im betreffenden Unternehmen gab es zum Beispiel ein Team, das immer wieder sagte: „Diese Art von Anträgen genehmigen wir nicht.“ Die Daten sagten jedoch etwas ganz anderes – dem Team war das überhaupt nicht bewusst. 

Wir sprachen dann mit dem Manager. Dieser hatte sich bisher über ganz andere Dinge Gedanken gemacht wie etwa Risiken, den Prozessfluss im Allgemeinen und vieles andere. Nur allein durch dieses Gespräch konnten wir schon die Unstimmigkeiten zwischen dem Management und dem Team beseitigen, noch bevor der eigentliche Prozess selbst optimiert wurde. 

Gibt es noch andere Aspekte, die Unternehmen beachten sollten, wenn sie mit ihrer Process Mining-Initiative beginnen?

Nicht jede Varianz jenseits des Soll-Modells eines Prozesses ist automatisch negativ. Die wenigsten Prozesse, die nicht rein automatisiert ablaufen, sind zu 100% prozesskonform – selbst wenn die Rahmenbedingungen ideal sind. Daher wird es immer Ausnahmen geben, die einen anderen Ansatz erfordern. Und genau das ist die Herausforderung im Projekt: Man muss herausfinden, welche Variationen gewünscht und wo notwendige Ausnahmen zu treffen sind.

Würdest du sagen, dass eine datenbasierte Prozessanalyse eine Teamleistung ist?

Absolut! In jeder Phase eines Process Mining-Projekts sind ganz unterschiedliche Projektmitglieder involviert. Die IT stellt die Daten bereit und hilft bei deren Interpretation. Analysten führen dann die Prozessanalyse durch und diskutieren die gefundenen Auffälligkeiten mit der IT, den Prozessverantwortlichen und den Experten aus den Fachabteilungen. Denn manchmal gibt es gute Gründe für ein bestimmtes Prozessverhalten, das ohne das Wissen der Experten nicht erklärbar ist. 

Bei der Diskussion hilft es natürlich ungemein, den Gedankengang des Teams mit technischen Mitteln wie Signavio Process Intelligence zu dokumentieren. Auf diese Weise ist es möglich, die Analyse auf einzelne Prozesse herunterzubrechen und die richtige Person an der richtigen Stelle in die Diskussion einzubeziehen. So verliert man auch nicht den roten Faden. Und der nächste Kollege, der sich mit dem Thema beschäftigt, kann die Analyse nachvollziehen und das Ergebnis richtig einordnen.

Weitere Informationen dazu, wie Sie mit Process Mining Ihre Geschäftsprozesse besser verstehen und optimieren können, finden Sie auf der Produktseite von Signavio Process Intelligence. Oder melden Sie sich noch heute für eine kostenlose  bei Signavio an und legen Sie direkt los.

Interview: Data Science im Einzelhandel

Interview mit Dr. Andreas Warntjen über den Weg zum daten-getriebenen Unternehmen – Data Science im Einzelhandel

Zur Einführung der Person:

Dr. Andreas Warntjen arbeitet seit Juli 2016 bei der Thalia Bücher GmbH, aktuell als Senior Manager Advanced and Predictive Analytics. Davor hat Herr Dr. Warntjen viele Jahre als Sozialwissenschaftler an ausländischen Universitäten geforscht. Er hat selbst langjährige Erfahrung in der statistischen Datenanalyse mit Stata, SPSS und R und arbeitet im Moment mit der in-memory Datenbank SAP HANA sowie Python und SAP’s Automated Predictive Library (APL).


Data Science Blog: Herr Dr. Warntjen, welche Bedeutung hat die Data Science für Sie und Ihren Bereich bei Thalia? Und wie ordnen Sie die verwandten Begriffe wie Predictive Analytics und Advanced Analytics im Kontext der geschäftlichen Entscheidungsfindung ein?

Data Science spielt bei Thalia in unterschiedlichsten Bereichen eine zunehmend größer werdende Rolle. Neben den klassischen Themen wie Betrugserkennung und Absatzprognosen ist für Thalia als Buchhändler Text Mining von zentraler Bedeutung. Das größte Potential liegt aus meiner Sicht darin, besser auf die Wünsche unserer  Kunden eingehen zu können.

Bei Thalia werden in schneller Taktung Innovationen eingeführt. Sei es die Filialabholung, bei der online bestellte Bücher innerhalb von 2 Stunden in einer Buchhandlung abgeholt werden können. Oder das Beratungs- und Bezahl-Tablet für die Mitarbeiter vor Ort. Oder Innovationen im Webshop. Bei der Beurteilung, ob diese Neuerungen tatsächlich Kundenwünsche effektiv und effizient erfüllen, kann Advanced Analytics helfen. Im Gegensatz zur klassischen Business Intelligence – die weiterhin eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung im Unternehmen spielen wird – berücksichtigt Advanced Analytics stärker die Vielfalt des Kundenverhaltens und der unterschiedlichen Situationen in den Filialen. Verfahren wie etwa multivariate Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume und statistische Hypothesentest können die in Unternehmen etablierte Analyse von deskriptiven Statistiken – etwa der Vergleich von Umsatzzahlen zwischen Pilot- und Vergleichsfilialen mit Pivot-Tabellen – ergänzen.

Predictive Analytics kann helfen verschiedenste Geschäftsprozesse individuell für Kunden zu gestalten. Generell können auf Grundlage von automatischen, in Echtzeit erstellten Vorhersagen Prozesse im Unternehmen optimiert werden. Außerdem kann Predictive Analytics Mitarbeiter bei wiederkehrenden Tätigkeiten unterstützen, beispielsweise in der Disposition.

Data Science Blog: Welche Fähigkeiten benötigen gute Data Scientists denn wirklich zur Geschäftsoptimierung? Wie wichtig ist das Domänenwissen?

Die wichtigsten Eigenschaften eines Data Scientist sind große Neugierde, eine sehr analytische Denkweise und eine exzellente Kommunikationsfähigkeit. Um mit Data Science erfolgreich Geschäftsprozesse zu optimieren, benötigt man ein breites Wissensspektrum: vom Geschäftsprozess über das IT-Datenmodell und das Know-how zur Entwicklung von Vorhersagemodellen bis hin zur Prozessintegration. Das ist nur im Team machbar. Domänenwissen spielt dabei eine wichtige Rolle, weshalb es für den Data Scientist essentiell ist sich mit den Prozessverantwortlichen und Business Analysten auszutauschen.

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

Es gibt sowohl Anwendungsfälle, die für den Einzelhandel und andere Branchen gleichermaßen relevant sind, als auch Themen, die für Thalia als Buchhändler besonders wichtig sind.

Die Individualisierung im eCommerce ist ein branchenübergreifendes Thema. Analytisches CRM, etwa das zielsichere Ausspielen von Kampagnen oder eine passgenaue Kundensegmentierung, ist für eine Versicherung oder Bank genauso wichtig wie für den Baumarkt oder den Buchhändler. Die Warenkorbanalyse mit statistischen Algorithmen ist ein klassisches Data Mining-Thema, das für den Einzelhandel generell interessant ist.

Natürlich muss man sich vorab über die Besonderheiten des jeweiligen Geschäftsumfeldes Gedanken machen, aber prinzipiell kann man von Unternehmen oder Branchen lernen, die Advanced und Predictive Analytics schon seit Jahren oder Jahrzehnten nutzen. Die passende IT-Infrastruktur und das entsprechende Interesse vom Fachbereich vorausgesetzt, eignen sich diese Anwendungsfälle damit besonders für den Einstieg in Advanced und Predictive Analytics – auch für Mittelständler.

Das Kerngeschäft des Buchhändlers  Thalia ist es, Kunden mit für sie interessanten Geschichten zusammen zu bringen. Die Geschichten selber bestehen aus Text. Die Produktbeschreibungen („Klappentexte“) und -besprechungen liegen in Textform vor. Und Kundenfeedback – sei es auf Thalia.de oder in sozialen Medien – erreicht uns als Text. Erkenntnisse aus Texten abzuleiten (Text Mining) ist deshalb für Thalia wichtiger als für andere Einzelhändler.

Data Science Blog: Welche Algorithmen und Tools verwenden Sie für Ihre Anwendungsfälle? Womit machen Sie eher gute, womit eher schlechte Erfahrungen?

Die Palette bei Thalia reicht von A wie Automated Machine Learning bis Z wie Zeitreihenanalyse. Ich selber arbeite aktuell mit verschiedenen Klassifikationsalgorithmen (z.B., regularisierte logistische Regression,  Random Forest, XGB, Naive Bayes, SAP’s Automated Predictive Library). Im Bereich Text Mining beschäftigen wir uns im Moment unter anderem mit Topic Models und Word2Vec.

Sowohl Algorithmus als auch die Software muss zum Verwendungszweck passen. Bei der Auswahl des Algorithmus gibt es häufig einen Trade-off zwischen Interpretierbarkeit und Prognosegüte. Das muss zusammen mit der Fachabteilung je nach Anwendungsfall abgewogen werden.

Mit flexibler Open Source-Software wie etwa R oder Python lassen sich schnell Proof-of-Concept-Projekte verwirklichen. Für die Integration in bestehende Prozesse sind manchmal kommerzielle Software-Lösungen besser.

Data Science Blog: Soviel zum kurz- und mittelfristigen Start in die Datennutzung. Wie sieht es für die langfristige Verankerung von Advanced/Predictive Analytics im Unternehmen aus? Was muss hier im Rahmen der IT-Infrastruktur bedacht und verankert werden?

Ohne Daten keine Datenanalyse. Je flexibler man auf unterschiedliche Daten im Unternehmen zugreifen kann, desto höher die Innovationsgeschwindigkeit durch Advanced/Predictive Analytics. „Datensilos“ abzubauen bzw. zu vermeiden ist also ein sehr wichtiges Thema. Hohe Datenqualität und die umfassende Dokumentation von Daten sind auch essentiell. Das gilt natürlich nicht nur für Advanced und Predictive Analytics sondern auch für Business Intelligence.

Die langfristige Verankerung von Advanced und Predictive Analytics im Unternehmen verlangt den Aufbau und die kontinuierliche Weiterentwicklung von Infrastruktur in Form von Hardware, Software, Kompetenzen und Wissen, sowie Organisationsformen und Prozessen. Wertschöpfung durch Advanced bzw. Predictive Analytics erfordert das konstruktive Zusammenspiel von Domänenexpertise aus der Fachabteilung, Wissen über Datenstrukturen und -modellen  aus der IT-Abteilung bzw. BI/BW-Systemen und tiefem statistischem Know-how. Nur durch die Zusammenarbeit verschiedener Unternehmensbereiche entstehen Erfolge für das gesamte Unternehmen.

Data Science Blog: Auch organisatorisch sollte langfristig sicherlich einiges bedacht werden. Wann sollten Projekte in den jeweiligen Fachbereichen direkt umgesetzt werden? Wann vielleicht besser in einer zentralen Daten-Abteilung?

Das hängt von einer Reihe von Faktoren ab. Bei hochgradig spezialisiertem Know-how, von dem unterschiedliche Fachbereiche profitieren können, kann es Synergie-Effekte geben, wenn dies zentral organisiert ist. Eine zentrale Einheit kann vielleicht auch Innovationen breiter in ein Unternehmen tragen. Wenn bestimmte Anwendungsszenarien von Advanced/Predictive Analytics für eine Fachabteilung hingegen eine zentrale Rolle spielen oder sie sich ein einem sehr schnelllebigen Umfeld bewegt, dann wäre eine fachliche und organisatorische Verankerung im Fachbereich wichtig.

Interview – Customer Data Platform, more than CRM 2.0?

Interview with David M. Raab from the CDP Institute

David M. Raab is as a consultant specialized in marketing software and service vendor selection, marketing analytics and marketing technology assessment. Furthermore he is the founder of the Customer Data Platform Institute which is a vendor-neutral educational project to help marketers build a unified customer view that is available to all of their company systems.

Furthermore he is a Keynote-Speaker for the Predictive Analytics World Event 2019 in Berlin.

Data Science Blog: Mr. Raab, what exactly is a Customer Data Platform (CDP)? And where is the need for it?

The CDP Institute defines a Customer Data Platform as „packaged software that builds a unified, persistent customer database that is accessible by other systems“.  In plainer language, a CDP assembles customer data from all sources, combines it into customer profiles, and makes the profiles available for any use.  It’s important because customer data is collected in so many different systems today and must be unified to give customers the experience they expect.

Data Science Blog: Is it something like a CRM System 2.0? What Use Cases can be realized by a Customer Data Platform?

CRM systems are used to interact directly with customers, usually by telephone or in the field.  They work almost exclusively with data that is entered during those interactions.  This gives a very limited view of the customer since interactions through other channels such as order processing or Web sites are not included.  In fact, one common use case for CDP is to give CRM users a view of all customer interactions, typically by opening a window into the CDP database without needing to import the data into the CRM.  There are many other use cases for unified data, including customer segmentation, journey analysis, and personalization.  Anything that requires sharing data across different systems is a CDP use case.

Data Science Blog: When does a CDP make sense for a company? It is more relevant for retail and financial companies than for industrial companies, isn´t it?

CDP has been adopted most widely in retail and online media, where each customer has many interactions and there are many products to choose from.  This is a combination that can make good use of predictive modeling, which benefits greatly from having more complete data.  Financial services was slower to adopt, probably because they have fewer products but also because they already had pretty good customer data systems.  B2B has also been slow to adopt because so much of their customer relationship is handled by sales people.  We’ve more recently been seeing growth in additional sectors such as travel, healthcare, and education.  Those involve fewer transactions than retail but also rely on building strong customer relationships based on good data.

Data Science Blog: There are several providers for CDPs. Adobe, Tealium, Emarsys or Dynamic Yield, just to name some of them. Do they differ a lot between each other?

Yes they do.  All CDPs build the customer profiles I mentioned.  But some do more things, such as predictive modeling, message selection, and, increasingly, message delivery.  Of course they also vary in the industries they specialize in, regions they support, size of clients they work with, and many technical details.  This makes it hard to buy a CDP but also means buyers are more likely to find a system that fits their needs.

Data Science Blog: How established is the concept of the CDP in Europe in general? And how in comparison with the United States?

CDP is becoming more familiar in Europe but is not as well understood as in the U.S.  The European market spent a lot of money on Data Management Platforms (DMPs) which promised to do much of what a CDP does but were not able to because they do not store the level of detail that a CDP does.  Many DMPs also don’t work with personally identifiable data because the DMPs primarily support Web advertising, where many customers are anonymous.  The failures of DMPs have harmed CDPs because they have made buyers skeptical that any system can meet their needs, having already failed once.  But we are overcoming this as the market becomes better educated and more success stories are available.  What’s the same in Europe and the U.S. is that marketers face the same needs.  This will push European marketers towards CDPs as the best solution in many cases.

Data Science Blog: What are coming trends? What will be the main topic 2020?

We see many CDPs with broader functions for marketing execution: campaign management, personalization, and message delivery in particular.  This is because marketers would like to buy as few systems as possible, so they want broader scope in each systems.  We’re seeing expansion into new industries such as financial services, travel, telecommunications, healthcare, and education.  Perhaps most interesting will be the entry of Adobe, Salesforce, and Oracle, who have all promised CDP products late this year or early next year.  That will encourage many more people to consider buying CDPs.  We expect that market will expand quite rapidly, so current CDP vendors will be able to grow even as Adobe, Salesforce, and Oracle make new CDP sales.


You want to get in touch with Daniel M. Raab and understand more about the concept of a CDP? Meet him at the Predictive Analytics World 18th and 19th November 2019 in Berlin, Germany. As a Keynote-Speaker, he will introduce the concept of a Customer Data Platform in the light of Predictive Analytics. Click here to see the agenda of the event.

 


 

The Future of AI in Dental Technology

As we develop more advanced technology, we begin to learn that artificial intelligence can have more and more of an impact on our lives and industries that we have gotten used to being the same over the past decades. One of those industries is dentistry. In your lifetime, you’ve probably not seen many changes in technology, but a boom around artificial intelligence and technology has opened the door for AI in dental technologies.

How Can AI Help?

Though dentists take a lot of pride in their craft and career, most acknowledge that AI can do some things that they can’t do or would make their job easier if they didn’t have to do. AI can perform a number of both simple and advanced tasks. Let’s take a look at some areas that many in the dental industry feel that AI can be of assistance.

Repetitive, Menial Tasks

The most obvious area that AI can help out when it comes to dentistry is with repetitive and menial simple tasks. There are many administrative tasks in the dentistry industry that can be sped up and made more cost-effective with the use of AI. If we can train a computer to do some of these tasks, we may be able to free up more time for our dentists to focus on more important matters and improve their job performance as well. One primary use of AI is virtual consultations that offices like Philly Braces are offering. This saves patients time when they come in as the Doctor already knows what the next steps in their treatment will be.

Using AI to do some basic computer tasks is already being done on a small scale by some, but we have yet to see a very large scale implementation of this technology. We would expect that to happen soon, with how promising and cost-effective the technology has proven to be.

Reducing Misdiagnosis

One area that many think that AI can help a lot in is misdiagnosis. Though dentists do their best, there is still a nearly 20% misdiagnosis rate when reading x-rays in dentistry. We like to think that a human can read an x-ray better, but this may not be the case. AI technology can certainly be trained to read an x-ray and there have been some trials to suggest that they can do it better and identify key conditions that we often misread.

A world with AI diagnosis that is accurate and quicker will save time, money, and lead to better dental health among patients. It hasn’t yet come to fruition, but this seems to be the next major step for AI in dentistry.

Artificial Intelligence Assistants

Once it has been demonstrated that AI can perform a range of tasks that are useful to dentists, the next logical step is to combine those skills to make a fully-functional AI dental assistant. A machine like this has not yet been developed, but we can imagine that it would be an interface that could be spoken to similar to Alexa. The dentist would request vital information and other health history data from a patient or set of patients to assist in the treatment process. This would undoubtedly be a huge step forward and bring a lot of computing power into the average dentist office.

Conclusion

It’s clear that AI has a bright future in the dental industry and has already shown some of the essential skills that it can help with in order to provide more comprehensive and accurate care to dental patients. Some offices like Westwood Orthodontics already use AI in the form of a virtual consult to diagnose issues and provide treatment options before patients actually step foot in the office. Though not nearly all applications that AI can provide have been explored, we are well on our way to discovering the vast benefits of artificial intelligence for both patients and practices in the dental healthcare industry.

Interview: Profitiert Business Intelligence vom Data Warehouse in der Cloud?

Interview mit Ross Perez, Senior Director, Marketing EMEA bei Snowflake

Read this Article in English:
“Does Business Intelligence benefit from Cloud Data Warehousing?”

Profitiert Business Intelligence vom Cloud Data Warehousing?

Ross Perez ist Senior Director Marketing EMEA bei Snowflake. Er leitet das Snowflake-Marketingteam in EMEA und ist damit beauftragt, die Diskussion über Analysen, Daten und Cloud-Data-Warehousing in EMEA voran zu bringen. Vor Snowflake war Ross Produkt Marketer bei Tableau Software, wo er die Iron Viz Championship gründete, den weltweit größten und aufwändigsten Wettbewerb für Datenvisualisierung.

Data Science Blog: Ross, Business Intelligence (BI) ist kein wirklich neuer Trend. In 2019/2020 sollte es kein Thema mehr sein, Daten für das ganze Unternehmen verfügbar zu machen. Stimmt das soweit?

BI ist definitiv ein alter Trend, denn Berichterstattung gibt es schon seit 50 Jahren. Die Menschen sind es gewohnt, Statistiken und Daten für das gesamte Unternehmen und sogar für ihre Geschäftsbereiche zu erhalten. Die Verwendung von BI zur Bereitstellung von Analysen für alle Mitarbeiter im Unternehmen und die Ermutigung zur Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten für den jeweiligen Bereich ist jedoch relativ neu. In vielen Unternehmen, mit denen Snowflake zusammenarbeitet, gibt es eine neue Gruppe von Mitarbeitern, die gerade erst den Zugriff auf Self-Service-BI- und Visualisierungstools wie Tableau, Looker und Sigma erhalten haben und nun auch anfangen, Antworten auf ihre Fragen zu finden.

Data Science Blog: Bi jetzt ging es im BI vor allem darum Dashboards für Geschäftsberichte zu erstellen. Und dabei spielte das Data Warehouse (DWH) die Rolle des Backends. Heute haben wir einen noch viel größeren Bedarf an Datentransparenz. Wie sollten Unternehmen damit umgehen?

Da immer mehr Mitarbeiter in immer mehr Abteilungen immer häufiger auf Daten zugreifen möchten, steigt die Nachfrage nach Back-End-Systemen – wie dem Data Warehouse – rapide. In vielen Fällen verfügen Unternehmen über Data Warehouses, die nicht für diese gleichzeitige und heterogene Nachfrage gebaut wurden. Die Erfahrungen der Mitarbeiter mit dem DWH und BI sind daher oftmals schlecht, denn Endbenutzer müssen lange auf ihre Berichte warten. Und nun kommt Snowflake ins Spiel: Da wir die Leistung der Cloud nutzen können, um Ressourcen auf Abruf bereitzustellen, können wir beliebig viele Benutzer gleichzeitig bedienen. Snowflake kann zudem unbegrenzte Datenmengen sowohl in strukturierten als auch in halbstrukturierten Formaten speichern.

Data Science Blog: Würden Sie sagen, dass das DWH der Schlüssel dazu ist, ein datengetriebenes Unternehmen zu werden? Was sollte noch bedacht werden?

Absolut. Ohne alle Ihre Daten in einem einzigen, hoch-elastischen und flexiblen Data Warehouse zu haben, kann es eine große Herausforderung sein, den Mitarbeitern im Unternehmen Einblicke zu gewähren.

Data Science Blog: So viel zur Theorie, lassen Sie uns nun über spezifische Anwendungsfälle sprechen. Generell macht es einen großen Unterschied, welche Daten wir speichern und analysieren wollen, beispielsweise Finanz- oder Maschinendaten. Was dürfen wir dabei nicht vergessen, wenn es um die Erstellung eines DWHs geht?

Finanzdaten und Maschinendaten sind sehr unterschiedlich und liegen häufig in unterschiedlichen Formaten vor. Beispielsweise weisen Finanzdaten häufig ein relationales Standardformat auf. Daten wie diese müssen mit Standard-SQL einfach abgefragt werden können, was viele Hadoop- und noSQL-Tools nicht sinnvoll bereitstellen konnten. Zum Glück handelt es sich bei Snowflake um ein SQL-Data-Warehouse nach ANSI-Standard, sodass die Verwendung dieser Art von Daten problemlos möglich ist.

Zum anderen sind Maschinendaten häufig teilstrukturiert oder sogar völlig unstrukturiert. Diese Art von Daten wird mit dem Aufkommen von Internet of Things (IoT) immer häufiger, aber herkömmliche Data Warehouses haben sich bisher kaum darauf vorbereitet, da sie für relationale Daten optimiert wurden. Halbstrukturierte Daten wie JSON, Avro, XML, Orc und Parkett können in Snowflake zur Analyse nahtlos in ihrem nativen Format geladen werden. Dies ist wichtig, da Sie die Daten nicht reduzieren müssen, um sie nutzen zu können.

Beide Datentypen sind wichtig und Snowflake ist das erste Data Warehouse, das nahtlos mit beiden zusammenarbeitet.

Data Science Blog: Zurück zum gewöhnlichen Anwendungsfall im Business, also der Erstellung von Verkaufs- und Einkaufs-Berichten für die Business Manager, die auf Daten von ERP-Systemen – wie etwa von Microsoft oder SAP – basieren. Welche Architektur könnte für das DWH die richtige sein? Wie viele Layer braucht ein DWH dafür?

Die Art des Berichts spielt weitgehend keine Rolle, da Sie in jedem Fall ein Data Warehouse benötigen, das alle Ihre Daten unterstützt und alle Ihre Benutzer bedient. Idealerweise möchten Sie es auch in der Lage sein, es je nach Bedarf ein- und auszuschalten. Das bedeutet, dass Sie eine Cloud-basierte Architektur benötigen… und insbesondere die innovative Architektur von Snowflake, die Speicher und Computer voneinander trennt und es Ihnen ermöglicht, genau das zu bezahlen, was Sie verwenden.

Data Science Blog: Wo würden Sie den Hauptteil der Geschäftslogik für einen Report implementieren? Tendenziell eher im DWH oder im BI-Tool, dass für das Reporting verwendet word? Hängt es eigentlich vom BI-Tool ab?

Das Tolle ist, dass Sie es frei wählen können. Snowflake kann als Data Warehouse für SQL nach dem ANSI-Standard ein hohes Maß an Datenmodellierung und Geschäftslogik-Implementierung unterstützen. Sie können aber auch Partner wie Looker und Sigma einsetzen, die sich auf die Datenmodellierung für BI spezialisiert haben. Wir sind der Meinung, dass es am besten ist, wenn jedes Unternehmen für sich selbst entscheidet, was der individuell richtige Ansatz ist.

Data Science Blog: Snowflake ermöglicht es Organisationen, Daten in der Cloud zu speichern und zu verwalten. Heißt das aber auch, dass Unternehmen ein Stück weit die Kontrolle über ihre eigenen Daten verlieren?

Kunden haben die vollständige Kontrolle über ihre Daten und Snowflake kann keinen Teil ihrer Daten sehen oder ändern. Der Vorteil einer Cloud-Lösung besteht darin, dass Kunden weder die Infrastruktur noch das Tuning verwalten müssen. Sie entscheiden, wie sie ihre Daten speichern und analysieren möchten, und Snowflake kümmert sich um den Rest.

Data Science Blog: Wie groß ist der Aufwand für kleinere oder mittelgroße Unternehmen, ein DWH in der Cloud zu errichten? Und bedeutet es auch, dass damit ein teures Langzeit-Projekt verbunden ist?

Das Schöne an Snowflake ist, dass Sie in wenigen Minuten mit einer kostenlosen Testversion beginnen können. Nun kann der Wechsel von einem herkömmlichen Data Warehouse zu Snowflake einige Zeit in Anspruch nehmen, abhängig von der von Ihnen verwendeten Legacy-Technologie. Snowflake selbst ist jedoch recht einfach einzurichten und sehr gut mit historischen Werkzeugen kompatibel. Der Einstieg könnte daher nicht einfacherer sein.

Interview – Knowledge Graphs and Semantic Technologies

“It’s incredibly empowering when data that is clear and understood – what we call ‘beautiful data’ – is available to the data workforce.”

Juan F. Sequeda is co-founder of Capsenta, a spin-off from his research, and Senior Director of Capsenta Labs. He is an expert on knowledge graphs, semantic web, semantic & graph data management and (ontology-based) data integration. In this interview Juan lets us know how SMEs can create value from data, what makes the Knowledge Graph so important and why CDOs and CIOs should use semantic technologies.

Data Science Blog: If you had to name five things that apply to SMEs as well as enterprises as they are on their journey through digital transformation: What are the most important steps to take in order to create value from data?

I would state four things:

  1. Focus on the business problem that needs to be solved instead of the technology.
  2. Getting value out of your data is a social-technical problem. Not everything can be solved by technology and automation. It is crucial to understand the social/human aspect of the problems.
  3. Avoid boiling the ocean. Be agile and iterate.
  4. Recall that it’s a marathon, not a sprint. Hence why you shouldn’t focus on boiling the ocean.

Data Science Blog: You help companies to make their company data meaningfully and thus increase their value. The magic word is the knowledge graph. What exactly is a Knowledge Graph?

Let’s recall that the term “knowledge graph”, that is being actively used today, was coined by Google in a 2012 blogpost. From an industry point of view, it’s a term that represents data integration, where not just entities but also relationships are first class citizens. In other words, it’s data integration based on graphs. That is why you see graph database companies use the term knowledge graph instead of data integration.

In the academic circle, there is a “debate” on what the term “knowledge graph” means. As academics, it’s clear that we should always strive to have well defined terms. Nevertheless, I find it ironic that academics are spending time debating on the definition of a term that appeared in a (marketing) blog post 7 years ago! I agree with Simeon Warner on this: “I care about putting more knowledge in my graph, instead of defining what is a knowledge graph”.

Whatever definition prevails, it should be open and inclusive.

On a final note, it is paramount that we remember our history in order to avoid reinventing the wheel. There is over half a century of research results that has led us to what we are calling Knowledge Graphs today. If you are interested, please check out our upcoming ISWC 2019 tutorial “Knowledge Graphs: How did we get here? A Half Day Tutorial on the History of Knowledge Graph’s Main Ideas“.

Data Science Blog: Speaking of Knowledge Graphs: According to SEMANTiCS 2019 Research and Innovation Chair Philippe Cudre-Mauroux the next generation of knowledge graphs will capture more detailed information. Towards which directions are you steering with gra.fo?

Gra.fo is a knowledge graph schema (i.e ontology) collaborative modeling tool combined with google doc style features such as real-time collaboration, comments, history and search.

Designing a knowledge graph schema is just the first step. You have to do something with it! The next step is to map the knowledge graph schema to underlying data sources in order to integrate data.

We are driving Gra.fo to also be a mapping management system. We recently released our first mapping features. You now have the ability to import existing R2RML mapping. The next step will be to create the mappings between relational databases and the schema all within Gra.fo. Furthermore, we will extend to support mappings from different types of sources.

Finally, there are so many features that our users are requesting. We are working on those and will also offer an API in order to empower users to develop their own apps and features.

Data Science Blog: At Capsenta, you are changing the way enterprises model, govern and integrate data. Put in brief, how can you explain the benefits of using semantic technologies and knowledge technologies to a CDO or CIO? Which clients could you serve and how did you help them?

Business users need to answer critical business questions quickly and accurately. However, the frequent bottleneck is the lack of understanding of the large and complex enterprise databases. Additionally, the IT experts who do understand are not always available. The ultimate goal is to empower business users to access the data in the way they think of their domain.

This is where Knowledge Graphs come into play.

At Capsenta, we use our Knowledge Graph technology to bridge this conceptualization gap between the complex and inscrutable data sources and the business intelligence and data analytic tools that domain experts use to answer critical business questions. Our goal is to deliver beautiful data so the business users and data scientist can run with the data.

We are helping large scale enterprises in e-commerce, oil & gas and life science industries to generate beautiful data.

Data Science Blog: What are reasons for which Knowledge Graphs should be part of any corporate strategy?

Graphs are very easy for people to understand and express the complex relationships between concepts. Bubbles and lines between them (i.e. a graph!) is what domain experts draw on the whiteboard all the time. We have even had C-level executives look at a Knowledge Graph and immediately see how it expresses a portion of their business and even offer suggestions for additional richness. Imagine that, C-level executives participating in an ontology engineering session because they understand the graph.

This is in sharp contrast to the data itself, which is almost always very difficult to understand and overwhelming in scope. Critical business value is available in a subset of this data. A Knowledge Graph bridges the conceptual gap between a critical portion of the inscrutable data itself and the business user’s view of their world.

It’s incredibly empowering when data that is clear and understood – what we call “beautiful data” – is available to the data workforce.

Data Science Blog: Data-driven process analyzes require interdisciplinary knowledge. What advice would you give to a process manager who wants to familiarize her-/himself with the topic?

Domain experts/business users frequently use multiple words/phrases to mean the same thing and also a specific phrase can mean different things to different people. Also, the domain experts/business users speak a very different language than the IT database owners.

How can the business have clear, accurate answers when there’s inconsistency in what people mean and are thinking?

This is the social problem of getting everyone on the same page. We’ve seen Knowledge Graphs dramatically help with this problem. The exercise of getting people to agree upon what they mean and encoding it in an intuitive Knowledge Graph is very powerful.

The Knowledge Graph also brings the IT stakeholders into the process by clarifying exactly what data or, typically, complex calculations of data is the actual, accurate value for each and every business concept and relationship expressed in the Knowledge Graph.

It is crucial to avoid boiling the ocean. That is why we have designed a pay-as-you-go methodology to start small and provide value as quickly and accurately as possible. Ideally, the team has available what we call a “Knowledge Engineer”. This is someone who can effectively speak with the business users/domain experts and also nerd out with the database folks.

About SEMANTiCS Conference

SEMANTiCS is an established knowledge hub where technology professionals, industry experts, researchers and decision makers can learn about new technologies, innovations and enterprise implementations in the fields of Linked Data and Semantic AI. Founded in 2005 the SEMANTiCS is the only European conference at the intersection of research and industry.

This year’s event is hosted by the Semantic Web Company, FIZ Karlsruhe – Leibniz Institute for Information Infrastructure GmbH, Fachhochschule St. Pölten Forschungs GmbH, KILT Competence Center am Institut für Angewandte Informatik e.V. and Vrije Universiteit Amsterdam.

Interview: Does Business Intelligence benefit from Cloud Data Warehousing?

Interview with Ross Perez, Senior Director, Marketing EMEA at Snowflake

Read this article in German:
“Profitiert Business Intelligence vom Data Warehouse in der Cloud?”

Does Business Intelligence benefit from Cloud Data Warehousing?

Ross Perez is the Senior Director, Marketing EMEA at Snowflake. He leads the Snowflake marketing team in EMEA and is charged with starting the discussion about analytics, data, and cloud data warehousing across EMEA. Before Snowflake, Ross was a product marketer at Tableau Software where he founded the Iron Viz Championship, the world’s largest and longest running data visualization competition.

Data Science Blog: Ross, Business Intelligence (BI) is not really a new trend. In 2019/2020, making data available for the whole company should not be a big thing anymore. Would you agree?

BI is definitely an old trend, reporting has been around for 50 years. People are accustomed to seeing statistics and data for the company at large, and even their business units. However, using BI to deliver analytics to everyone in the organization and encouraging them to make decisions based on data for their specific area is relatively new. In a lot of the companies Snowflake works with, there is a huge new group of people who have recently received access to self-service BI and visualization tools like Tableau, Looker and Sigma, and they are just starting to find answers to their questions.

Data Science Blog: Up until today, BI was just about delivering dashboards for reporting to the business. The data warehouse (DWH) was something like the backend. Today we have increased demand for data transparency. How should companies deal with this demand?

Because more people in more departments are wanting access to data more frequently, the demand on backend systems like the data warehouse is skyrocketing. In many cases, companies have data warehouses that weren’t built to cope with this concurrent demand and that means that the experience is slow. End users have to wait a long time for their reports. That is where Snowflake comes in: since we can use the power of the cloud to spin up resources on demand, we can serve any number of concurrent users. Snowflake can also house unlimited amounts of data, of both structured and semi-structured formats.

Data Science Blog: Would you say the DWH is the key driver for becoming a data-driven organization? What else should be considered here?

Absolutely. Without having all of your data in a single, highly elastic, and flexible data warehouse, it can be a huge challenge to actually deliver insight to people in the organization.

Data Science Blog: So much for the theory, now let’s talk about specific use cases. In general, it matters a lot whether you are storing and analyzing e.g. financial data or machine data. What do we have to consider for both purposes?

Financial data and machine data do look very different, and often come in different formats. For instance, financial data is often in a standard relational format. Data like this needs to be able to be easily queried with standard SQL, something that many Hadoop and noSQL tools were unable to provide. Luckily, Snowflake is an ansi-standard SQL data warehouse so it can be used with this type of data quite seamlessly.

On the other hand, machine data is often semi-structured or even completely unstructured. This type of data is becoming significantly more common with the rise of IoT, but traditional data warehouses were very bad at dealing with it since they were optimized for relational data. Semi-structured data like JSON, Avro, XML, Orc and Parquet can be loaded into Snowflake for analysis quite seamlessly in its native format. This is important, because you don’t want to have to flatten the data to get any use from it.

Both types of data are important, and Snowflake is really the first data warehouse that can work with them both seamlessly.

Data Science Blog: Back to the common business use case: Creating sales or purchase reports for the business managers, based on data from ERP-systems such as Microsoft or SAP. Which architecture for the DWH could be the right one? How many and which database layers do you see as necessary?

The type of report largely does not matter, because in all cases you want a data warehouse that can support all of your data and serve all of your users. Ideally, you also want to be able to turn it off and on depending on demand. That means that you need a cloud-based architecture… and specifically Snowflake’s innovative architecture that separates storage and compute, making it possible to pay for exactly what you use.

Data Science Blog: Where would you implement the main part of the business logic for the report? In the DWH or in the reporting tool? Does it matter which reporting tool we choose?

The great thing is that you can choose either. Snowflake, as an ansi-Standard SQL data warehouse, can support a high degree of data modeling and business logic. But you can also utilize partners like Looker and Sigma who specialize in data modeling for BI. We think it’s best that the customer chooses what is right for them.

Data Science Blog: Snowflake enables organizations to store and manage their data in the cloud. Does it mean companies lose control over their storage and data management?

Customers have complete control over their data, and in fact Snowflake cannot see, alter or change any aspect of their data. The benefit of a cloud solution is that customers don’t have to manage the infrastructure or the tuning – they decide how they want to store and analyze their data and Snowflake takes care of the rest.

Data Science Blog: How big is the effort for smaller and medium sized companies to set up a DWH in the cloud? Does this have to be an expensive long-term project in every case?

The nice thing about Snowflake is that you can get started with a free trial in a few minutes. Now, moving from a traditional data warehouse to Snowflake can take some time, depending on the legacy technology that you are using. But Snowflake itself is quite easy to set up and very much compatible with historical tools making it relatively easy to move over.

Interview – Künstliche Intelligenz im Unternehmen & der Mangel an IT-Fachkräften

Interview mit Sebastian van der Meer über den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Unternehmen und dem Mangel an IT-Fachkräften

Sebastian van der Meer

Sebastian van der Meer ist Managing Partner der lexoro Gruppe, einem Technologie- und Beratungsunternehmen in den Zukunftsmärkten: Data-Science, Machine-Learning, Big-Data, Robotics und DevOps. Das Leistungsspektrum ist vielschichtig. Sie vermitteln Top-Experten an Unternehmen (Perm & IT-Contracting), arbeiten mit eigenen Teams für innovative Unternehmen an spannenden IT-Projekten und entwickeln zugleich eigene Produkte und Start-Ups in Zukunftsmärkten. Dabei immer im Mittelpunkt: Menschen und deren Verbindung mit exzellenter Technologiekompetenz.

Data Science Blog: Herr van der Meer, wenn man Google News mit den richtigen Stichwörtern abruft, scheinen die Themen Künstliche Intelligenz, Data Science und Machine Learning bei vielen Unternehmen bereits angekommen zu sein – Ist das so?

Das ist eine sehr gute Frage! Weltweit, vor allem in der USA und China, sind diese bereits „angekommen“, wenn man es so formulieren kann. Allerdings sind wir in Europa leider weit hinterher. Dazu gibt es ja bereits viele Studien und Umfragen, die dies beweisen. Vereinzelt gibt es große mittelständische- und Konzernunternehmen in Deutschland, die bereits eigene Einheiten und Teams in diesen Bereich und auch neue Geschäftsbereiche dadurch ermöglicht haben. Hier gibt es bereits tolle Beispiele, was mit K.I. erreichbar ist. Vor allem die Branchen Versicherungs- und Finanzdienstleistungen, Pharma/Life Science und Automotive sind den anderen in Deutschland etwas voraus.

Data Science Blog: Wird das Thema Data Science oder Machine Learning früher oder später für jedes Unternehmen relevant sein? Muss jedes Unternehmen sich mit K.I. befassen?

Data Science, Machine Learning, künstliche Intelligenz – das sind mehr als bloße Hype-Begriffe und entfernte Zukunftsmusik! Wir stecken mitten in massiven strukturellen Veränderungen. Die Digitalisierungswelle der vergangenen Jahre war nur der Anfang. Jede Branche ist betroffen. Schnell kann ein Gefühl von Bedrohung und Angst vor dem Unbekannten aufkommen. Tatsächlich liegen aber nie zuvor dagewesene Chancen und Potentiale vor unseren Füßen. Die Herausforderung ist es diese zu erkennen und dann die notwendigen Veränderungen umzusetzen. Daher sind wir der Meinung, dass jedes Unternehmen sich damit befassen muss und soll, wenn es in der Zukunft noch existieren will.

Wir unterstützen Unternehmen dabei ihre individuellen Herausforderungen, Hürden und Möglichkeiten zu identifizieren, die der große Hype „künstliche Intelligenz“ mit sich bringt. Hier geht es darum genau zu definieren, welche KI-Optionen überhaupt für das Unternehmen existieren. Mit Use-Cases zeigen wir, welchen Mehrwert sie dem Unternehmen bieten. Wenn die K.I. Strategie festgelegt ist, unterstützen wir bei der technischen Implementierung und definieren und rekrutieren bei Bedarf die relevanten Mitarbeiter.

Data Science Blog: Die Politik strebt stets nach Vollbeschäftigung. Die K.I. scheint diesem Leitziel entgegen gerichtet zu sein. Glauben Sie hier werden vor allem Ängste geschürt oder sind die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt durch das Vordringen von K.I. wirklich so gravierend?

Zu diesem Thema gibt es bereits viele Meinungen und Studien, die veröffentlicht worden sind. Eine interessante Studie hat vorhergesagt, dass in den nächsten 5 Jahren, weltweit 1.3 Millionen Stellen/Berufe durch K.I. wegfallen werden. Dafür aber in den gleichen Zeitnahmen 1.7 Millionen neue Stellen und Berufe entstehen werden. Hier gehen die Meinungen aber ganz klar auseinander. Die Einen sehen die Chancen, die Möglichkeiten und die Anderen sehen die Angst oder das Ungewisse. Eins steht fest, der Arbeitsmarkt wird sich in den nächsten 5 bis 10 Jahren komplett verändern und anpassen. Viele Berufe werden wegfallen, dafür werden aber viele neue Berufe hinzukommen. Vor einigen Jahren gab es noch keinen „Data Scientist“ Beruf und jetzt ist es einer der best bezahltesten IT Stellen in Unternehmen. Allein das zeigt doch auch, welche Chancen es in der Zukunft geben wird.

Data Science Blog: Wie sieht der Arbeitsmarkt in den Bereichen Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz aus?

Der Markt ist sehr intransparent. Jeder definiert einen Data Scientist anders. Zudem wird sich der Beruf und seine Anforderungen aufgrund des technischen Fortschritts stetig verändern. Der heutige Data Scientist wird sicher nicht der gleiche Data Scientist in 5 oder 10 Jahren sein. Die Anforderungen sind enorm hoch und die Konkurrenz, der sogenannte „War of Talents“ ist auch in Deutschland angekommen. Der Anspruch an Veränderungsbereitschaft und technisch stets up to date und versiert zu sein, ist extrem hoch. Das gleiche gilt auch für die anderen K.I. Berufe von heute, wie z.B. den Computer Vision Engineer, der Robotics Spezialist oder den DevOps Engineer.

Data Science Blog: Worauf sollten Unternehmen vor, während und nach der Einstellung von Data Scientists achten?

Das Allerwichtigste ist der Anfang. Es sollte ganz klar definiert sein, warum die Person gesucht wird, was die Aufgaben sind und welche Ergebnisse sich das Unternehmen mit der Einstellung erwartet bzw. erhofft. Oftmals hören wir von Unternehmen, dass sie Spezialisten in dem Bereich Data Science / Machine Learning suchen und große Anforderungen haben, aber diese gar nicht umgesetzt werden können, weil z.B. die Datengrundlage im Unternehmen fehlt. Nur 5% der Data Scientists in unserem Netzwerk sind der Ansicht, dass vorhandene Daten in ihrem Unternehmen bereits optimal verwertet werden. Der Data Scientist sollte schnell ins Unternehmen integriert werde um schnellstmöglich Ergebnisse erzielen zu können. Um die wirklich guten Leute für sich zu gewinnen, muss ein Unternehmen aber auch bereit sein finanziell tiefer in die Tasche zu greifen. Außerdem müssen die Unternehmen den top Experten ein technisch attraktives Umfeld bieten, daher sollte auch die Unternehmen stets up-to-date sein mit der heutigen Technologie.

Data Science Blog: Was macht einen guten Data Scientist eigentlich aus?

Ein guter Data Scientist sollte in folgenden Bereichen sehr gut aufgestellt sein: Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten, Machine Learning Kenntnisse, Programmiersprachen und ein allgemeines Business-Verständnis. Er sollte sich stets weiterentwickeln und von den Trends up to date sein. Auf relevanten Blogs, wie dieser Data Science Blog, aktiv sein und sich auf Messen/Meetups etc bekannt machen.

Außerdem sollte er sich mit uns in Verbindung setzen. Denn ein weiterer, wie wir finden, sehr wichtiger Punkt, ist es sich gut verkaufen zu können. Hierzu haben wir uns in dem letzten Jahr sehr viel Gedanken gemacht und auch Studien durchgeführt. Wir wollen es jedem K.I. -Experten ermöglichen einen eigenen Fingerabdruck zu haben. Bei uns ist dies als der SkillPrint bekannt. Hierfür haben wir eine holistische Darstellung entwickelt, die jeden Kandidaten einen individuellen Fingerabdruck seiner Kompetenzen abbildet. Hierfür durchlaufen die Kandidaten einen Online-Test, der von uns mit top K.I. Experten entwickelt wurde. Dieser bildet folgendes ab: Methoden Expertise, Applied Data Science Erfahrung, Branchen know-how, Technology & Tools und Business knowledge. Und die immer im Detail in 3 Ebenen.

Der darauf entstehende SkillPrint/Fingerprint ist ein Qualitätssigel für den Experten und damit auch für das Unternehmen, das den Experten einstellt.

Interesse an einem Austausch zu verschiedenen Karriereperspektiven im Bereich Data Science/ Machine Learning? Dann registrieren Sie sich direkt auf dem lexoro Talent Check-In und ein lexoro-Berater wird sich bei Ihnen melden.

Interview – Von der Utopie zur Realität der KI: Möglichkeiten und Grenzen

Interview mit Prof. Dr. Sven Buchholz über die Evolution von der Utopie zur Realität der KI – Möglichkeiten und Grenzen

Prof. Sven Buchholz hat eine Professur für die Fachgebiete Data Management und Data Mining am Fachbereich Informatik und Medien an der TH Brandenburg inne. Er ist wissenschaftlicher Leiter des an der Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer – AWW e. V. angesiedelten Projektes „Datenkompetenz 4.0 für eine digitale Arbeitswelt“ und Dozent des Vertiefungskurses „Machine Learning mit Python“, der seit 2018 von der AWW e. V. in Kooperation mit der TH Brandenburg angeboten wird.

Data Science Blog: Herr Prof. Buchholz, künstliche Intelligenz ist selbst für viele datenaffine Fachkräfte als Begriff noch zu abstrakt und wird mit Filmen wir A.I. von Steven Spielberg oder Terminator assoziiert. Gibt es möglicherweise unterscheidbare Stufen bzw. Reifegrade einer KI?

Für den Reifegrad einer KI könnte man, groß gedacht, ihre kognitiven Leistungen bewerten. Was Kognition angeht, dürfte Hollywood zurzeit aber noch meilenweit führen.  Man kann natürlich KIs im selben Einsatzgebiet vergleichen. Wenn von zwei Robotern einer lernt irgendwann problemlos durch die Tür zu fahren und der andere nicht, dann gibt es da schon einen Sieger. Wesentlich ist hier das Lernen, und da geht es dann auch weiter. Kommt er auch durch andere Türen, auch wenn ein Sensor
ausfällt?

Data Science Blog: Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning sind sicherlich die Trendbegriffe dieser Jahre. Wie stehen sie zueinander?

Deep Learning ist ein Teilgebiet von Machine Learning und das ist wiederum ein Teil von KI. Deep Learning meint eigentlich nur tiefe neuronale Netze (NN). Das sind Netze, die einfach viele Schichten von Neuronen haben und folglich als tief bezeichnet werden. Viele Architekturen, insbesondere auch die oft synonym mit Deep Learning assoziierten sogenannten Convolutional NNs gibt es seit Ewigkeiten. Solche Netze heute einsetzen zu können verdanken wir der Möglichkeit auf Grafikkarten rechnen zu können. Ohne Daten würde das uns aber auch nichts nützen. Netze lernen aus Daten (Beispielen) und es braucht für erfolgreiches Deep Learning sehr viele davon. Was wir oft gerade sehen ist also, was man mit genug vorhandenen Daten „erschlagen“ kann. Machine Learning sind alle Algorithmen, die ein Modell als Ouput liefern. Die Performanz von Modellen ist messbar, womit ich quasi auch noch eine Antwort zur ersten Frage nachreichen will.

Data Science Blog: Sie befassen sich beruflich seit Jahren mit künstlicher Intelligenz. Derzeitige Showcases handeln meistens über die Bild- oder Spracherkennung. Zweifelsohne wichtige Anwendungen, doch für Wirtschaftsunternehmen meistens zu abstrakt und zu weit weg vom Kerngeschäft. Was kann KI für Unternehmen noch leisten?

Scherzhaft oder vielleicht boshaft könnte man sagen, alles was Digitalisierung ihnen versprochen hat.
Wenn sie einen Chat-Bot einsetzen, sollte der durch KI besser werden. Offensichtlich ist das jetzt kein Anwendungsfall, der jedes Unternehmen betrifft. Mit anderen Worten, es hängt vom Kerngeschäft ab. Das klingt jetzt etwas ausweichend, meint aber auch ganz konkret die Ist-Situation.
Welche Prozesse sind jetzt schon datengetrieben, welche Infrastruktur ist vorhanden. Wo ist schon wie optimiert worden? Im Einkauf, im Kundenmanagement und so weiter.

Data Science Blog: Es scheint sich also zu lohnen, in das Thema fachlich einzusteigen. Was braucht man dazu? Welches Wissen sollte als Grundlage vorhanden sein? Und: Braucht man dazu einen Mindest-IQ?

Gewisse mathematische und informatorische Grundlagen braucht man sicher relativ schnell. Zum Beispiel: Wie kann man Daten statistisch beschreiben, was darf man daraus folgern? Wann ist etwas signifikant? Einfache Algorithmen für Standardprobleme sollte man formal hinschreiben können und implementieren können. Welche Komplexität hat der Algorithmus, wo genau versteckt sie sich? Im Prinzip geht es aber erst einmal darum, dass man mit keinem Aspekt von Data Science Bauchschmerzen hat. Einen Mindest-IQ braucht es also nur insofern, um diese Frage für sich selbst beantworten zu können.

Data Science Blog: Gibt es aus Ihrer Sicht eine spezielle Programmiersprache, die sich für das Programmieren einer KI besonders eignet?

Das dürfte für viele Informatiker fast eine Glaubensfrage sein, auch weil es natürlich davon abhängt,
was für eine KI das sein soll. Für Machine Learning und Deep Learning lautet meine Antwort aber ganz klar Python. Ein Blick auf die bestimmenden Frameworks und Programmierschnittstellen ist da
ziemlich eindeutig.

Data Science Blog: Welche Trends im Bereich Machine Learning bzw. Deep Learning werden Ihrer Meinung nach im kommenden Jahr 2019 von Bedeutung werden?

Bei den Deep Learning Anwendungen interessiert mich, wie es mit Sprache weitergeht. Im Bereich Machine Learning denke ich, dass Reinforcement Learning weiter an Bedeutung gewinnt. KI-Chips halte ich für einen der kommenden Trends.

Data Science Blog: Es heißt, dass Data Scientist gerade an ihrer eigenen Arbeitslosigkeit arbeiten, da zukünftige Verfahren des maschinellen Lernens Data Mining selbstständig durchführen können. Werden Tools Data Scientists bald ersetzen?

Die Prognosen für das jährliche Datenwachstum liegen ja momentan so bei 30%. Wichtiger als diese Zahl alleine ist aber, dass dieses Wachstum von Daten kommt, die von Unternehmen generiert werden. Dieser Anteil wird über die nächsten Jahre ständig und rasant weiter wachsen. Nach den einfachen Problemen kommen also erst einmal mehr einfache Probleme und/oder mehr anspruchsvollere Probleme statt Arbeitslosigkeit. Richtig ist aber natürlich, dass Data Scientists zukünftig methodisch mehr oder speziellere Kompetenzen abdecken müssen. Deswegen haben die AWW e. V. und die TH Brandenburg ihr Weiterbildungsangebot um das Modul ‚Machine Learning mit Python‘ ergänzt.

Data Science Blog: Für alle Studenten, die demnächst ihren Bachelor, beispielsweise in Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder Wirtschaftswissenschaften, abgeschlossen haben, was würden Sie diesen jungen Damen und Herren raten, wie sie gute Data Scientists mit gutem Verständnis für Machine Learning werden können?

Neugierig sein wäre ein Tipp von mir. Im Bereich Deep Learning gibt es ja ständig neue Ideen, neue Netze. Die Implementierungen sind meist verfügbar, also kann und sollte man die Sachen ausprobieren. Je mehr Netze sie selbst zum Laufen gebracht und angewendet haben, umso besser werden sie.  Und auch nur so  verlieren sie nicht den Anschluss.