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Benjamin Aunkofer

Interview: Data Science im Einzelhandel

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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.

Benjamin Aunkofer

Interview – Customer Data Platform, more than CRM 2.0?

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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.

 

 

Benjamin Aunkofer

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

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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.

Benjamin Aunkofer

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

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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.

Benjamin Aunkofer

Interview – Nutzen und Motivation der medizinischen Datenanalyse

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Interview mit Prof. Thomas Schrader zur Motivation des Erlernens von Clinical Data Analytics

Prof. Dr. Thomas Schrader ist Fachbereichsleiter Informatik und Medien an der TH Brandenburg und hat seinen Projekt- und Lehrschwerpunkt in der Medizininformatik. Als Experte für Data Science verknüpft er das Wissen um Informatik und Statistik mit einem medizinischen Verständnis. Dieses Wissen wird genutzt, um eine beweisorientierte Diagnose stellen, aber auch, um betriebswirtschaftliche Prozesse zu verbessern. Prof. Thomas Schrader ist zudem Dozent und Mitgestalter des Zertifikatskurses Clinical Data Analytics.

Data Science Blog: Wie steht es um die medizinische Datenanalyse? Welche Motivation gibt es dafür, diese zu erlernen und anzuwenden?

Die Digitalisierung ist inzwischen auch in der Medizin angekommen. Befunde, Laborwerte und Berichte werden elektronisch ausgetauscht und stehen somit digital zur Verfügung. Ob im Krankenhaus, im Medizinischen Versorgungszentrum oder in der ambulanten Praxis, medizinische Daten dienen zur Befunderhebung, Diagnosestellung oder zur Therapiekontrolle.

Über mobile Anwendungen, Smart Phones und Smart Watches werden ebenfalls Daten erhoben und PatientInnen stellen diese zur Einsicht zur Verfügung.

Die Verwaltung der Daten und die richtige Nutzung der Daten wird zunehmend zu einer notwendigen Kompetenz im medizinischen Berufsalltag. Jetzt besteht die Chance, den Umgang mit Daten zu erlernen, deren Qualität richtig zu beurteilen und den Prozess der fortschreitenden Digitalisierung zu gestalten.

Daten haben Eigenschaften, Daten haben eine Lebenszeit, einen Lebenszyklus. Ähnlich einem Auto, sind verschiedene Personen in unterschiedlichen Rollen daran beteiligt und verantwortlich , Daten zu erheben, zu speichern oder Daten zur Verfügung zu stellen. Je nach Art der Daten, abhängig von der Datenqualität lassen sich diese Daten weiterverwenden und ggf. Schlussfolgerungen ziehen. Die Möglichkeit aus Daten Wissen zu generieren, ist für die medizinische Arbeit eine große Chance und Herausforderung.

Data Science Blog: Bedeutet MDA gleich BigData?

Big Data ist inzwischen ein Buzzwort: Alles soll mit BigData und der Anwendung von künstlicher Intelligenz gelöst werden. Es entsteht aber der Eindruck, dass nur die großen Firmen (Google, Facebook u.a.) von BigData profitieren. Sie verwenden ihre Daten, um Zielgruppen zu differenzieren, zu identifizieren und Werbung zu personalisieren.

Medizinische Datenanalyse ist nicht BigData! Medizinische Datenanalyse kann lokal mit den Daten eines Krankenhauses, eines MVZ oder ambulanten Praxis durchgeführt werden. Explorativ wird das Wissen aus diesen Daten erschlossen. Es können schon auf dieser Ebene Indikatoren der medizinischen Versorgung erhoben werden. Es lassen sich Kriterien berechnen, die als Indikatoren für die Detektion von kritischen Fällen dienen.

Mit einer eigenen Medizinischen Datenanalyse lassen sich eigene Daten analysieren, ohne jemals die Kontrolle über die Daten abzugeben. Es werden dabei Methoden verwendet, die teilweise auch bei Big Data Anwendung finden.

Data Science Blog: Für wen ist das Erlernen der medizinischen Datenanalyse interessant?

Die Medizinische Datenanalyse ist für alle interessant, die sich mit Daten und Zahlen in der Medizin auseinandersetzen. Die Frage ist eigentlich, wer hat nichts mit Daten zu tun?

Im ersten Augenblick fallen die ambulant und klinisch tätigen ÄrztInnen ein, für die MDA wichtig wäre: in einer Ambulanz kommt ein für diese Praxis typisches Spektrum an PatientInnen mit ihren Erkrankungsmustern. MDA kann diese spezifischen Eigenschaften charakterisieren, denn darin liegt ja Wissen: Wie häufig kommen meine PatientInnen mit der Erkrankung X zu mir in die Praxis? Dauert bei einigen PatientInnen die Behandlungszeit eigentlich zu lange? Bleiben PatientInnen weg, obwohl sie noch weiter behandelt werden müssten? Dahinter liegen also viele Fragen, die sich sowohl mit der Wirtschaftlichkeit als auch mit der Behandlungsqualität auseinandersetzen. Diese sehr spezifischen Fragen wird Big Data übrigens niemals beantworten können.

Aber auch die Pflegekräfte benötigen eigentlich dringend Werkzeuge für die Bereitstellung und Analyse der Pflegedaten. Aktuell wird sehr über die richtige Personalbesetzung von Stationen und Pflegeeinrichtungen diskutiert. Das eigentliche Problem dabei ist, dass für die Beantwortung dieser Frage Zahlen notwendig sind: über dokumentierte Pflegehandlungen, Arbeitszeiten und Auslastung. Inzwischen wird damit begonnen, dieses Daten zu erheben, aber es fehlen eine entsprechende Infrastruktur dieses Daten systematisch zu erfassen, auszuwerten und in einen internationalen, wissenschaftlichen Kontext zu bringen. Auch hier wird Big Data keine Erkenntnisse bringen: weil keine Daten vorhanden sind und weil keine ExpertIn aus diesem Bereich die Daten untersucht.

Die Physio-, ErgotherapeutInnen und LogopädInnen stehen aktuell unter dem hohen Druck, einen Nachweis ihrer therapeutischen Intervention zu bringen. Es geht auch hier schlicht darum, ob auch zukünftig alle Therapieformen bezahlt werden. Über die Wirksamkeit von Physio-, Ergo- und Logopädie können nur Statistiken Auskunft geben. Auch diese Berufsgruppen profitieren von der Medizinischen Datenanalyse.

In den Kliniken gibt es Qualitäts- und Risikomanager. Deren Arbeit basiert auf Zahlen und Statistiken. Die Medizinische Datenanalyse kann helfen, umfassender, besser über die Qualität und bestehende Risiken Auskunft zu geben.

Data Science Blog: Was kann genau kann die medizinische Datenanalyse leisten?

Die Technische Hochschule Brandenburg bietet einen Kurs Medizinische/ Klinische Datenanalyse an. In diesem Kurs wird basierend auf dem Lebenszyklus von Daten vermittelt, welche Aufgaben zu leisten sind, um gute Analysen durchführen zu können. Das fängt bei der Datenerhebung an, geht über die richtige und sichere Speicherung der Daten unter Beachtung des Datenschutzes und die Analyse der Daten. Da aber gerade im medizinischen Kontext die Ergebnisse eine hohe Komplexität aufweisen können, kommt auch der Visualisierung und Präsentation von Daten eine besondere Bedeutung zu. Eine zentrale Frage, die immer beantwortet werden muss, ist, ob die Daten für bestimmte Aussagen oder Entscheidungen tauglich sind. Es geht um die Datenqualität. Dabei ist nicht immer die Frage zu beantworten, ob das “gute” oder “schlechte” Daten sind, sondern eher um die Beschreibung der spezifischen Eigenschaften von Daten und die daraus resultierenden Verwendungsmöglichkeiten.

Data Science Blog: Sie bieten an der TH Brandenburg einen Zertifikatskurs zum Erlernen der Datenanalyse im Kontext der Medizin an. Was sind die Inhalte des Kurses?

Der Kurs gliedert sich in drei Module:

– Modul 1 – Daten aus Klinik und Pflege – Von den Daten zur Information: In diesem Modul wird auf die unterschiedlichen Datenquellen eingegangen und deren Qualität näher untersucht. Daten allein sagen zuweilen sehr wenig, sie müssen in einen Zusammenhang gebracht werden, damit daraus verwertbare Informationen. Im Mittelpunkt stehen die Teile des Datenlebenszyklus, die sich mit der Erhebung und Speicherung der Daten beschäftigen.

– Modul 2 – Anwenden der Werkzeuge: Analysieren, Verstehen und Entscheiden – Von Information zum Wissen. Der Schritt von Information zu Wissen wird dann begangen, wenn eine Strukturierung und Analyse der Informationen erfolgt: Beschreiben, Zusammenfassen und Zusammenhänge aufdecken.

– Modul 3 – Best practice – Fallbeispiele: Datenanalyse für die Medizin von morgen – von smart phone bis smart home, von Registern bis sozialen Netzen: In diesem Modul wird an Hand von verschiedenen Beispielen der gesamte Datenlebenszyklus dargestellt und mit Analysen sowie Visualisierung abgeschlossen.

Data Science Blog: Was unterscheidet dieser Kurs von anderen? Und wie wird dieser Kurs durchgeführt?

Praxis, Praxis, Praxis. Es ist ein anwendungsorientierter Kurs, der natürlich auch seine theoretische Fundierung erhält aber immer unter dem Gesichtspunkt, wie kann das theoretische Wissen direkt für die Lösung eines Problems angewandt werden. Es werden Problemlösungsstrategien vermittelt, die dabei helfen sollen verschiedenste Fragestellung in hoher Qualität aufarbeiten zu können.

In wöchentlichen Online-Meetings wird das Wissen durch Vorlesungen vermittelt und in zahlreichen Übungen trainiert. In den kurzen Präsenzzeiten am Anfang und am Ende eines Moduls wird der Einstieg in das Thema gegeben, offene Fragen diskutiert oder abschließend weitere Tipps und Tricks gezeigt. Jedes Modul wird mit einer Prüfung abgeschlossen und bei Bestehen vergibt die Hochschule ein Zertifikat. Für den gesamten Kurs gibt es dann das Hochschulzertifikat „Clinical Data Analyst“.

Der Zertifikatskurs „Clinical Data Analytics“ umfasst die Auswertung von klinischen Daten aus Informationssystemen im Krankenhaus und anderen medizinischen und pflegerischen Einrichtungen. Prof. Thomas Schrader ist einer der Mitgestalter des Kurses. Weitere Informationen sind stets aktuell auf www.th-brandenburg.de abrufbar.

Benjamin Aunkofer

Interview – Über die Kunst, Daten als Produktionsfaktor zu erkennen

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Interview mit Dr. Christina Bender über die Digitalisierung und Data Science in einem 270-jährigem Familienunternehmen.

Dr. Christina Bender ist Senior Digital Strategist mit Schwerpunkt auf Data Science bei der Villeroy & Boch AG. Sie ist Diplom-Finanzökonomin und promovierte Mathematikerin. Als „Quant“ bei der UniCredit und Unternehmensberaterin bei der d‑fine GmbH sammelte sie bereits langjährige Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung interdisziplinärer Digitalisierungs- und Prozessthemen in diversen Branchen. Als letzte Herausforderung im „echten“ Beraterleben hat sie bei d-fine als Prokuristin den Geschäftsbereich „Digitalisierung im Gesundheitswesen“ mit aufgebaut.

In der Digital Unit bei V&B bündelt sie als eine Art interne Beraterin alle Aktivitäten rund um Data Science (interimsweise inklusive Process Digitisation) für den Gesamtkonzern von Produktion über SCM bis CRM und Sales von der Strategie bis zur Betreuung der Umsetzung. Als Gründungsmitglied der Digital Unit hat sie die neue Unit und die digitale Roadmap von V&B aktiv gestaltet.

In ihrer beruflichen Karriere spielten komplexe Zusammenhänge und Daten also schon früh eine Rolle. Durch ihr breites Erfahrungsspektrum hat sie gelernt, dass Daten erst zum Produktionsfaktor werden, wenn sie in Anwendungsgebieten richtig angepasst eingesetzt und überzeugend präsentiert werden.

Data Science Blog: Frau Dr. Bender, womit genau befassen Sie sich als Digital Strategist? Und wie passt Data Science in dieses Konzept?

Zunächst war es die Aufgabe eine digitale Roadmap zu entwickeln und zwar abgestimmt auf ein Traditionsunternehmen, das sich in den letzten 270 Jahren ständig durch Innovation verändert hat. Als Beispiel, V&B hatte einen erfolgreichen „Merger“ vollzogen, da gab es das Wort „M&A“ noch gar nicht.

Ein erster Schritt war es dabei Themen zu sammeln und ein Vorgehen zu entwickeln, diese zu verstehen, zu priorisieren und sie dann stets als Ziel im Blick umzusetzen. Die meisten der Themen haben immer mit Daten und damit häufig mit Data Science zu tun. Das geht von Fragestellungen z.B. im Vertrieb, die durch einen Bericht im ERP-System abbildbar sind, bis hin zu komplexen Fragen der Bild­er­kennungstechnologie in der Produktion oder im Customer Relationship Management.

Um weiterhin die wirklich wichtigen Themen zu finden, ist es entscheidend die Chancen und Risiken der Digitalisierung und den Wert der richtigen Daten weit in die Fläche des Unternehmens zu tragen. Dieser Aufbau interner Kompetenzen durch uns als Digital Unit schafft Vertrauen und ist neben dem Vorantreiben konkreter Anwendungsfälle essentieller Bestandteil für eine erfolgreiche Digitalisierung.

Data Science Blog: An was für Anwendungsfällen arbeiten Sie konkret? Und wohin geht die Reise langfristig?

Derzeit arbeiten wir sowohl an kleineren Fragestellungen als auch an ca. vier größeren Projekten. Letztere sollen pain points gemeinsam mit den Fachexperten lösen und dadurch zu Leuchtturm­projekten werden, um eben Vertrauen zu schaffen. Dafür müssen wir ein “Henne-Ei”-Problem lösen. Oft sind die richtigen Daten für die Fragestellung noch nicht erfasst und/oder einige Menschen involviert, die eben erst durch ihnen nahestehende Leuchtturmprojekte überzeugt werden müssten. Daher arbeiten wir für eine erfolgreiche Umsetzung mit im täglichen Geschäft involvierten Fachexperten und erfahrenen Data Scientists mit gewissem Fach-Know-How, die uns einen gewissen Vertrauensvorsprung geben.

Das dauert seine Zeit, insbesondere weil wir stark agil vorgehen, um uns nicht zu verheddern. D.h. oft sieht eine Fragestellung am Anfang leicht aus und ist dann schlicht weg nicht realisierbar. Das muss man dann akzeptieren und eben auf die nächst priorisierte Fragestellung setzen. “Keramik ist halt anders als die Autoindustrie.” Über genaue Use Cases möchte ich daher noch nicht sprechen. Wir sind auf einem guten Weg.

Langfristig wünsche ich mir persönlich, dass Werte aus Daten – insbesondere bessere Ent­schei­dun­gen durch Wissen aus Daten – möglichst selbständig durch Business-Experten geschaffen werden und dies durch ein schlagkräftiges zentrales Team ermöglicht wird. D.h. das Team sorgt für eine entsprechen­de stets aktuell für Data Science geeignete Infrastruktur und steht bei komplexen Fragestellungen zur Verfügung.

Data Science Blog: Welche Algorithmen und Tools verwenden Sie für Ihre Anwendungsfälle?

Wir arbeiten auch mit Methoden im Bereich „Deep Learning“, zum Beispiel für die Bilderkennung. Allerdings gerade um die Erwartungshaltung im Unternehmen nicht zu hoch zu hängen, schauen wir immer wofür sich diese Methodik eignet und wo sie nicht unsere eigentliche Frage beantworten kann (siehe unten) oder schlicht weg nicht genügend Daten verfügbar sind. Insbesondere, wenn wir die eigentlich Ursache eines Problems finden und darauf reagieren wollen, ist es schlecht, wenn sich die Ursache „tief“ im Algorithmus versteckt. Dafür eignet sich z.B. eine logistische Regression, sofern gut parametrisiert und mit gut aufbereiteten Daten befüttert, häufig deutlich besser.

Wir nutzen kostenpflichtige Software und Open Source. Wunsch wäre, möglichst jedem im Unternehmen die richtige Anwendung zur Verfügung zu stellen, damit sie oder er leicht selbst die richtige Exploration erstellen kann, um die richtige Entscheidung zu treffen. Für den Data Scientist mag das ein anderes Tool sein als für den Fachexperten im Geschäftsbereich.

Data Science Blog: Daten werden von vielen Unternehmen, vermutlich gerade von traditionsreichen Familienunternehmen, hinsichtlich ihres Wertes unterschätzt. Wie könnten solche Unternehmen Daten besser bewerten?

Unternehmen müssen sich genau überlegen, was die für sie richtigen Fragen sind. Aus welchen Daten oder deren Verknüpfung kann ich Wissen generieren, dass diese für mich relevante Fragen (überhaupt) beantwortet werden können, um mit vertretbarem Aufwand nachhaltig Mehrwerte zu generieren. Natürlich sind die schlimmsten „pain points“ immer am schwierigsten, sonst hätte sie vermutlich jemand vor mir gelöst. Dies wird stets begleitet, warum mit den schon gesammelten Daten noch kein Mehrwert generiert wurde und somit ggf. begründet warum kein (Zeit-)Budget frei gegeben wird, um weitere (dann hoffentlich die richtigen) Daten zu sammeln.

Als erstes ist es m.E. daher wichtig dem Entscheidungsträger klar zu machen, dass es keine Maschine gibt in die ggf. wahllos gesammelte Daten reingeworfen werden und die „KI“ spuckt dann die richtigen Antworten auf die richtigen nie gestellten Fragen heraus. Denn gäbe es diese Art künstlicher Intelligenz, wäre der Erfinder wohl längst der reichste Mensch der Welt.

Nein, dafür wird menschliche Intelligenz gebraucht und Freiraum für die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die richtigen Fragen und Antworten zu suchen und auch auf diesem Weg manchmal kurzfristig zu scheitern. Kurz gesagt, braucht es eine Datenstrategie, um alle, Vorstand und Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, auf diesen Weg mitzunehmen.

Data Science Blog: Wie erstellen Unternehmen eine Datenstrategie?

Unternehmensleiter wollen Ergebnisse sehen und verstehen oft nicht gleich, warum sie Geld in Daten investieren sollen, wenn erst mittel- bis langfristig ein Mehrwert herausspringt. Die alleinige Drohkulisse, wenn nicht jetzt, dann eben in 10 Jahren ohne uns, hilft da oft nur bedingt oder ist gar kontraproduktiv.

Wichtig ist es daher, alle an einen Tisch zu holen und gemeinsam eine Unternehmensvision und Ziele zu diskutieren, zu begreifen und zu vereinbaren, dass Daten dafür ein Faktor sind (oder ggf. vorerst auch nicht). Noch wichtiger ist der Weg dahin, die Datenstrategie, nämlich wie aus Daten langfristig nachhaltige Mehrwerte gehoben werden.

Um eine Datenstrategie zu erstellen, braucht es eine gewisse Mindestausstattung einerseits an dafür zumindest zum Teil freigestellten Experten aus dem Business und anderseits Datenexperten, die mit diesen Experten reden können. Sie müssen nach erfolgreicher Zielbildung einen minimalen Werkzeug­kasten aus KnowHow und Technologie schaffen, der es erst ermöglicht Leuchtturmprojekte erfolgreich umzusetzen. Diese Leuchtturmprojekte dienen als erste erfolgreiche Beispielwege. Damit fällt es auch leichter den Werkzeugkasten als Grundlage zur Lösung größerer pain points weiter auszubauen. In Zeiten, wo halbwegs kommunikative Data Scientists mit Businessverständnis Mangelware sind, ist dies manchmal nur mit externer Unterstützung möglich. Doch Obacht, wichtig ist ein interner Koordinator, der alle Zügel in Händen behält, damit nicht viele richtige Antworten auf irrelevante nicht gestellte Fragen gegeben werden. Denn dann geht anfängliche Akzeptanz leicht verloren.

Data Science Blog: Wie stellen Sie ein Data Science Team auf? Und suchen Sie für dieses Team eher Nerds oder extrovertierte Beratertypen?

Kurz und knapp: Die gesunde Mischung wie ich selbst.

Natürlich ist je nach Aufgabengebiet die Gewichtung etwas verschoben. Gerade in einem Unternehmen, das gerade erst den Wert von Daten am entdecken ist, ist es entscheidend, dass diese Werte den Businessexperten auch begreiflich gemacht bzw. mehr noch zusammen entwickelt werden. Dafür brauchen wir Menschen, die beides beherrschen. D.h. sie können komplizierte Inhalte anschaulich vermitteln – „Anteil extrovertierter  Berater“, und hinter den Kulissen den tatsächlichen Wert aus Daten finden. Für letzteres brauchen wir die Eigenschaften eines „Nerds“. Mal ehrlich, durch meine Lehrtätigkeit habe ich selbst gelernt: Erst wenn ich etwas selbst verständlich erklären kann, habe ich es selbst verstanden und kann mein Tun stetig verbessern.

Dr. Christina Bender präsentiert am 15. November 2018, dem zweiten Tag der Data Leader Days 2018, über die „Tradition und digitale Innovation bei einem Keramikhersteller – warum Deep Learning nicht immer das Allheilmittel ist“. Mehr über die Data Leader Days erfahren Sie hier: www.dataleaderdays.com

Benjamin Aunkofer

Interview – Berufsbegleitender Zertifikatskurs “Data Science”

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Interview mit Dr. Peter Lauf, dem wissenschaftlichen Leiter des berufsbegleitenden Zertifikatskurses „Data Science“  der Technischen Hochschule Brandenburg, über die Erfahrungen aus bisher drei erfolgreichen Zertifikatskursen.

Dr. Peter Lauf studierte im Anschluss an eine kaufmännische Ausbildung Volkswirtschaft. Sein Diplom und die Promotion machte er an der Uni Köln. Heute ist er vor allem als Datenanalytiker, Marketing Manager, Management Consultant, Leiter Database und Manager Big Data tätig. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung mit SPSS, ist zertifizierter SAS‑Programmierer und nutzt die Programmiersprache R seit 2004. Neben seinen Tätigkeiten als Consultant für Daten, steht er in Lehraufträgne an verschiedenen Hochschulen. 

Data Science Blog: Vor welchem Hintergrund haben Sie das Curriculum für die Weiterbildung zum Data Scientist entwickelt?

Maßgeblich waren hier zunächst eigene, über Jahrzehnte hinweg gesammelte Erfahrungen. Ich arbeitete unter anderem als Sozialforscher, Datenbankmanager, Management Consultant und Manager Big Data in den unterschiedlichsten Branchen mit den unterschiedlichsten Technologien. Weil ich bis heute parallel an verschiedenen Hochschulen tätig bin, besitze ich auch einen guten Überblick über aktuelle Webseiten, Blogs und Publikationen.

Data Science Blog: Wie setzen sie diese Erfahrungen und dieses Wissen konkret um?
Durch konsequenten Praxisbezug. Ein Beispiel: In der Praxis besitzt Excel für die Datenvorbereitung eine überragende Rolle. Da werden dann Inputdateien in verformelten Arbeitsblättern vielfach hin und her kopiert. Derartige Lösungen bedingen einen hohen manuellen Aufwand, sind praktisch nicht dokumentierbar und führen zu einer hohen Abhängigkeit von einzelnen Mitarbeitern. Weil ich selbst an der Ablösung solcher Systeme durch ETL-Lösungen mitgearbeitet habe, kann ich den Übergang von der einen zur anderen Lösung und die damit verbundenen Vorteile praxisnah und überzeugend darstellen.

Data Science Blog: Wie kommunizieren Sie mit den Teilnehmern?
Auf durchaus vielfältige Weise. In den Präsenzen spielt das direkte Gespräch eine große Rolle und zwar sowohl in den Unterrichtseinheiten, wie auch im Off, den Kaffeepausen zum Beispiel. Ein offenes Ohr bildet eine Grundvoraussetzung für einen guten Kurs. In den Web-Konferenzen werden ebenfalls Fragen gestellt und beantwortet. Mit Moodle verfügen wir auch über eine leistungsfähige und gern genutzte Lern- und Kommunikationsplattform. Schließlich unterstützen wir aktiv die Bildung einer Community unter den Teilnehmern. Es ist erstaunlich, wieviel Teilnehmer (und Dozenten!) aus diesem Austausch lernen können.

Data Science Blog: Lassen Sie uns hier einhaken, was lernen Sie von den Teilnehmern?

Bisher streut der Kurs ganz erheblich bezüglich Branchen, Alter, Vorerfahrungen, Job-Titles und anderer Kriterien. Diese Diversität konfrontiert uns immer wieder mit neuen Anwendungsfällen, die wir gerne aufgreifen und für die wir Lösungen zur Diskussion stellen. Es ist wie in der Medizin: ein breites Fallspektrum steigert die Qualität.

Data Science Blog: Welche Pläne haben Sie für die Zukunft?

Die dynamische Weiterentwicklung unserer Inhalte. Wir betreiben einen hohen Aufwand um á jour zu bleiben. Die Aktivitäten international führender Data Scientists werden aufmerksam verfolgt und wir werten z. B. Verlagsprogramme und Konferenzen aus. Soweit neue Entwicklungen bereits in Software umgesetzt wurden und für uns interessant sind, testen wir diese Lösungen und integrieren sie in unsere Lernprogramme. Abgesehen von der reinen Datenseite sehen wir einen zukünftigen Schwerpunkt in der Berücksichtigung der Kognitionswissenschaft mit dem Ziel, die Urteilskraft unserer Teilnehmer weiter zu stärken.

Dr. Peter Lauf ist wissenschaftlicher Leiter des berufsbegleitenden Zertifikatskurses „Data Science“, der von der Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer (AWW e. V.) an der Technischen Hochschule Brandenburg angeboten wird. Die Module sind als eigene Einheiten konzipiert, so dass ein Einsteigen in den Kurs mit jedem Modul möglich ist. Weitere Hinweise zu diesem Fortbildungsangebot finden sich direkt auf www.aww-brandenburg.de.

Benjamin Aunkofer

Interview – Die Bedeutung von Machine Learning für das Data Driven Business

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Um das Optimum aus ihren Daten zu holen, müssen Unternehmen Data Analytics vorantreiben, um Entscheidungsprozesse für Innovation und Differenzierung stärker zu automatisieren. Die Data Science scheint hier der richtige Ansatz zu sein, ist aber ein neues und schnelllebiges Feld, das viele Sackgassen kennt. Cloudera Fast Forward Labs unterstützt Unternehmen dabei sich umzustrukturieren, Prozesse zu automatisieren und somit neue Innovationen zu schaffen.

Alice Albrecht ist Research Engineer bei Cloudera Fast Forward Labs. Dort widmet sie sich der Weiterentwicklung von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Die Ergebnisse ihrer Forschungen nutzt sie, um ihren Kunden konkrete Ratschläge und funktionierende Prototypen anzubieten. Bevor sie zu Fast Forward Labs kam, arbeitete sie in Finanz- und Technologieunternehmen als Data Science Expertin und Produkt Managerin. Alice Albrecht konzentriert sich nicht nur darauf, Maschinen “coole Dinge” beizubringen, sondern setzt sich auch als Mentorin für andere Wissenschaftler ein. Während ihrer Promotion der kognitiven Neurowissenschaften in Yale untersuchte Alice, wie Menschen sensorische Informationen aus ihrer Umwelt verarbeiten und zusammenfassen.

english-flagRead this article in English:
“Interview – The Importance of Machine Learning for the Data Driven Business”


Data Science Blog: Frau Albrecht, Sie sind eine bekannte Keynote-Referentin für Data Science und Künstliche Intelligenz. Während Data Science bereits im Alltag vieler Unternehmen angekommen ist, scheint Deep Learning der neueste Trend zu sein. Ist Künstliche Intelligenz für Unternehmen schon normal oder ein überbewerteter Hype?

Ich würde sagen, nichts von beidem stimmt. Data Science ist inzwischen zwar weit verbreitet, aber die Unternehmen haben immer noch Schwierigkeiten, diese neue Disziplin in ihr bestehendes Geschäft zu integrieren. Ich denke nicht, dass Deep Learning mittlerweile Teil des Business as usual ist – und das sollte es auch nicht sein. Wie jedes andere Tool, braucht auch die Integration von Deep Learning Modellen in die Strukturen eines Unternehmens eine klar definierte Vorgehensweise. Alles andere führt ins Chaos.

Data Science Blog: Nur um sicherzugehen, worüber wir reden: Was sind die Unterschiede und Überschneidungen zwischen Data Analytics, Data Science, Machine Learning, Deep Learning und Künstlicher Intelligenz?

Hier bei Cloudera Fast Forward Labs verstehen wir unter Data Analytics das Sammeln und Addieren von Daten – meist für schnelle Diagramme und Berichte. Data Science hingegen löst Geschäftsprobleme, indem sie sie analysiert, Prozesse mit den gesammelten Daten abgleicht und anschließend entsprechende Vorgänge prognostiziert. Beim Machine Learning geht es darum, Probleme mit neuartigen Feedbackschleifen zu lösen, die sich mit der Anzahl der zur Verfügung stehenden Daten noch detaillierter bearbeiten lassen. Deep Learning ist eine besondere Form des Machine Learnings und ist selbst kein eigenständiges Konzept oder Tool. Künstliche Intelligenz zapft etwas Komplizierteres an, als das, was wir heute sehen. Hier geht es um weit mehr als nur darum, Maschinen darauf zu trainieren, immer wieder dasselbe zu tun oder begrenzte Probleme zu lösen.

Data Science Blog: Und wie können wir hier den Kontext zu Big Data herstellen?

Theoretisch gesehen gibt es Data Science ja bereits seit Jahrzehnten. Die Bausteine für modernes Machine Learning, Deep Learning und Künstliche Intelligenz basieren auf mathematischen Theoremen, die bis in die 40er und 50er Jahre zurückreichen. Die Herausforderung bestand damals darin, dass Rechenleistung und Datenspeicherkapazität einfach zu teuer für die zu implementierenden Ansätze waren. Heute ist das anders. Nicht nur die Kosten für die Datenspeicherung sind erheblich gesunken, auch Open-Source-Technologien wie etwa Apache Hadoop haben es möglich gemacht, jedes Datenvolumen zu geringen Kosten zu speichern. Rechenleistung, Cloud-Lösungen und auch hoch spezialisierte Chip-Architekturen, sind jetzt auch auf Anfrage für einen bestimmten Zeitraum verfügbar. Die geringeren Kosten für Datenspeicherung und Rechenleistung sowie eine wachsende Liste von Tools und Ressourcen, die über die Open-Source-Community verfügbar sind, ermöglichen es Unternehmen jeder Größe, von sämtlichen Daten zu profitieren.

Data Science Blog: Was sind die Herausforderungen beim Einstieg in Data Science?

Ich sehe zwei große Herausforderungen: Eine davon ist die Sicherstellung der organisatorischen Ausrichtung auf Ergebnisse, die die Data Scientists liefern werden (und das Timing für diese Projekte).  Die zweite Hürde besteht darin, sicherzustellen, dass sie über die richtigen Daten verfügen, bevor sie mit dem Einstellen von Data Science Experten beginnen. Das kann “tricky” sein, wenn man im Unternehmen nicht bereits über Know-how in diesem Segment verfügt. Daher ist es manchmal besser, im ersten Schritt einen Data Engineer oder Data Strategist einzustellen, bevor man mit dem Aufbau eines Data Science Team beginnt.

Data Science Blog: Es gibt viele Diskussionen darüber, wie man ein datengesteuertes Unternehmen aufbauen kann. Geht es bei Data Science nur darum, am Ende das Kundenverhalten besser zu verstehen?

Nein “Data Driven” bedeutet nicht nur, die Kunden besser zu verstehen – obwohl das eine Möglichkeit ist, wie Data Science einem Unternehmen helfen kann. Abgesehen vom Aufbau einer Organisation, die sich auf Daten und Analysen stützt, um Entscheidungen über das Kundenverhalten oder andere Aspekte zu treffen, bedeutet es, dass Daten das Unternehmen und seine Produkte voranbringen.

Data Science Blog: Die Zahl der Technologien, Tools und Frameworks nimmt zu, was zu mehr Komplexität führt. Müssen Unternehmen immer auf dem Laufenden bleiben oder könnte es ebenso hilfreich sein, zu warten und Pioniere zu imitieren?

Obwohl es generell für Unternehmen nicht ratsam ist, pauschal jede neue Entwicklung zu übernehmen, ist es wichtig, dass sie mit den neuen Rahmenbedingungen Schritt halten. Wenn ein Unternehmen wartet, um zu sehen, was andere tun, und deshalb nicht in neue Entwicklungen investiert, haben sie den Anschluss meist schon verpasst.

Data Science Blog: Global Player verfügen meist über ein großes Budget für Forschung und den Aufbau von Data Labs. Mittelständische Unternehmen stehen immer unter dem Druck, den Break-Even schnell zu erreichen. Wie können wir die Wertschöpfung von Data Science beschleunigen?

Ein Team zu haben, das sich auf ein bestimmtes Set von Projekten konzentriert, die gut durchdacht und auf das Geschäft ausgerichtet sind, macht den Unterschied aus. Data Science und Machine Learning müssen nicht auf Forschung und Innovation verzichten, um Werte zu schaffen. Der größte Unterschied besteht darin, dass sich kleinere Teams stärker bewusst sein müssen, wie sich ihre Projektwahl in neue Rahmenbedingungen und ihre besonderen akuten und kurzfristigen Geschäftsanforderungen einfügt.

Data Science Blog: Wie hilft Cloudera Fast Forward Labs anderen Unternehmen, den Einstieg in Machine Learning zu beschleunigen?

Wir beraten Unternehmen, basierend auf ihren speziellen Bedürfnissen, über die neuesten Trends im Bereich Machine Learning und Data Science. Und wir zeigen ihnen, wie sie ihre Datenteams aufbauen und strukturieren können, um genau die Fähigkeiten zu entwickeln, die sie benötigen, um ihre Ziele zu erreichen.

Data Science Blog: Zum Schluss noch eine Frage an unsere jüngeren Leser, die eine Karriere als Datenexperte anstreben: Was macht einen guten Data Scientist aus? Arbeiten sie lieber mit introvertierten Coding-Nerds oder den Data-loving Business-Experten?

Ein guter Data Scientist sollte sehr neugierig sein und eine Liebe für die Art und Weise haben, wie Daten zu neuen Entdeckungen und Innovationen führen und die nächste Generation von Produkten antreiben können.  Menschen, die im Data Science Umfeld erfolgreich sind, kommen nicht nur aus der IT. Sie können aus allen möglichen Bereichen kommen und über die unterschiedlichsten Backgrounds verfügen.

Benjamin Aunkofer

Interview – The Importance of Machine Learning for the Data Driven Business

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To become more data-driven, organizations must mature their analytics and automate more of their decision making processes for innovation and differentiation. Data science seems like the right approach, yet is a new and fast moving field that seems to have as many dead ends as it has high ways to value. Cloudera Fast Forward Labs, led by Hilary Mason, shows companies the way.

Alice Albrecht is a research engineer at Cloudera Fast Forward Labs.  She spends her days researching the latest and greatest in machine learning and artificial intelligence and bringing that knowledge to working prototypes and delivering concrete advice for clients.  Prior to joining Fast Forward Labs, Alice worked in both finance and technology companies as a practicing data scientist, data science leader, and – most recently – a data product manager.  In addition to teaching machines to do cool things, Alice is passionate about mentoring and helping others grow in their careers.  Alice holds a PhD from Yale in cognitive neuroscience where she studied how humans summarize sensory information from the world around them and the neural substrates that underlie those summaries.

Read this article in German:
“Interview – Die Bedeutung von Machine Learning für das Data Driven Business“

Data Science Blog: Ms. Albrecht, you are a well-known keynote speaker for data science and artificial intelligence. While data science has arrived business already, deep learning seems to be the new trend. Is artificial intelligence for business already normal business or is it an overrated hype?

I’d say it isn’t either of those two options.  Data science is now widely adopted but companies still struggle to integrate this new discipline into their existing businesses.  As for deep learning, it really depends on the company that’s looking into using this technique.  I wouldn’t say that deep learning is by any means part of business as usual- nor should it be.  It’s a tool like any other and building a capacity for using a tool without clearly defined business needs is a recipe for disaster.

Data Science Blog: Just to make sure what we are talking about: What are the differences and overlaps between data analytics, data science, machine learning, deep learning and artificial intelligence?

Here at Cloudera Fast Forward Labs, we like to think of data analytics as collecting data and counting things (mostly for quick charts and reports).  Data science solves business problems by counting cleverly and predicting things with the data that’s collected.  Machine learning is about solving problems with new kinds of feedback loops that improve with more data.  Deep learning is a particular type of machine learning and is not itself a separate concept or type of tool.  Artificial intelligence taps into something more complicated than what we’re seeing today – it’s much broader than training machines to repetitively do very specialized tasks or solve very narrow problems.

Data Science Blog: And how can we add the context to big data?

From a theoretical perspective, data science has been around for decades. The building blocks for modern day machine learning, deep learning and artificial intelligence are based on mathematical theorems  that go back to the 1940’s and 1950’s. The challenge was that at the time, compute power and data storage capacity were simply too expensive for the approaches to be implemented. Today that’s all changed.. Not only has the cost of data storage dropped considerably, open source technology like Apache Hadoop has made it possible to store any volume of data at costs approaching zero. Compute power, even highly specialised chip architectures, are now also available on demand and only for the time organisations need them through public and private cloud solutions. The decreased cost of both data storage and compute power, together with a growing list of tools and resources readily available via the open source community allows companies of any size to benefit from data (no matter that size of that data).

Data Science Blog: What are the challenges for organizations in getting started with data science?

I see two big challenges when getting started with data science.  One is ensuring that you have organizational alignment around exactly what type of work data scientists will deliver (and timing for those projects).  The second hurdle is around ensuring that you have the right data in place before you start hiring data scientists. This can be tricky if you don’t have in-house expertise in this area, so sometimes it’s better to hire a data engineer or a data strategist (or director of data science) before you ever get started building out a data science team.

Data Science Blog: There are many discussions about how to build a data-driven business. Is it just about using data science to get a better understanding of customer behavior?

No, being data driven doesn’t just mean better understanding your customers (though that is one way that data science can help in an organization).  Aside from building an organization that relies on data and analytics to help them make decisions (about customer behavior or otherwise), being a data-driven business means that data is powering your core products.

Data Science Blog: The number of technologies, tools and frameworks is increasing. For organizations this also means increasing complexity. Do companies need to stay always up-to-date or could it be an advice to wait and imitate pioneers later?

While it’s not critical (or advisable) for organizations to adopt every new advancement that comes along, it is critical for them to stay abreast of emerging frameworks.  If a business waits to see what others are doing, and therefore don’t invest in understanding how new advancements can affect their particular business, they’ve likely already missed the boat.

Data Science Blog: Global players have big budgets just for doing research and setting up data labs. Middle-sized companies need to see the break even point soon. How can we accelerate the value generation of data science?

Having a team that is highly focused on a specific set of projects that are well-scoped and aligned to the business makes all the difference.  Data science and machine learning don’t have to sacrifice doing research and being innovative in order to produce value.  The biggest difference is that smaller teams will have to be more aware of how their choice of project fits into emerging frameworks and their particular acute and near term business needs.

Data Science Blog: How does Cloudera Fast Forward Labs help other organizations to accelerate their start with machine learning?

We advise organizations, based on their particular needs, on what the latest advancements are in machine learning and data science, how to build and structure their data teams to develop the capabilities they need to meet their goals, and how to quickly implement custom forward-looking solutions using their own data and in-house expertise.

Data Science Blog: Finally, a question for our younger readers who are looking for a career as a data expert: What makes a good data scientist? Do you like to work with introverted coding nerds or the data loving business experts?

A good data scientists should be deeply curious and have a love for the ways in which data can lead to new discoveries and power the next generation of products.  We expect the people who thrive in this field to come from a variety of backgrounds and experiences.

Benjamin Aunkofer

Interview – Python as productive data science environment

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Miroslav Šedivý is a Senior Software Architect at UBIMET GmbH, using Python to make the sun shine and the wind blow. He is an enthusiast of both human and programming languages and found Python as his language of choice to setup very productive environments. Mr. Šedivý was born in Czechoslovakia, studied in France and is now living in Germany. Furthermore, he helps in the organization of the events PyCon.DE and Polyglot Gathering.

On 26th June 2018 he will explain at the Python@DWX conference why “Lifelong Text Hackers Use Vim and Python”. Insert the promotion code PY18science to unlock your 10% discount on all tickets. More info and tickets on python-con.com.

Data Science Blog: Mr. Šedivý, how did you find the way to Python as your favorite programming language?

Apart from traditional languages taught at school (Basic, Pascal, C, Java), some twenty years ago I learned Perl to hack a dynamic web site and used it to automate my daily tasks. Later I used it professionally for scientific calculations in the production. This was later replaced by Python, its newer versions and more advanced libraries. Nowadays Python has almost completely replaced Perl as my principal language and I use Perl just to hack some command line filters and to impress colleagues.

Data Science Blog: Python is one of the most popular programming language for data scientists. This is remarkable as it is originally not designed for doing data science with it. What made it a competitor to languages like R or Julia?

Python is the most powerful programming language that is still legible. This appeals to data scientists who can enter each line interactively, and immediately see what happens, because each line actually does something. They can inspect their data easily and build automating systems to process their data transparently.

Data Science Blog: Is there anything you could do better with another programming language?

Sometimes I’m playing with some functional languages that would allow me to write code that is easier to test and parallelize.

Data Science Blog: Which libraries are the most important ones for your daily business?

The whole Pandas ecosystem with Numpy and Scipy. Matplotlib for plots, PyTables and Psycopg2 for storage. I’m also importing a few async libs for webservices and similar network-based software.

I also enjoy discovering the world of Unicode and Timezones – both of them are the spots where the programmers absolutely have to obey the chaotic reality of the outside world.

Data Science Blog: Which editor do you use? And how to set it up as a productive environment?

I tried several editors and IDEs, but always came back to Vi or Vim. This is an extremely powerful editor that is around since over forty years, which was probably before most of today’s active developers learned to type. I’m using it for all text editing tasks, which I’m actually going to show in my talk at DWX [Lifelong Text Hackers Use Vim and Python]. Steep learning curve is not an argument against a tool you can grok during your entire career.

Data Science Blog: In your opinion: For all developers and data scientists, who are used to Java, Scala, R oder Perl, is Python easy to learn? Could it be too late to switch for somebody?

Python is a great general language that can be learned rapidly to a usable level. It’s different from the aforementioned languages. I remember my switching process from Perl to Python over ten years ago with a book “Perl to Python Migration”, which forced me to switch my way of thinking. From the question “Why do I have to import ‘re’ for regular expressions if Perl uses them natively?” to “Actually, I can solve this problem without regular expressions.”.