Interview – Wie der Einstieg in Data Science gelingt

Intro

Alexander Beck ist promovierter Ökonom und Physiker und hat in seiner Karriere sowohl selbst als Quant wie auch als Consultant im Data Science Bereich gearbeitet. Heute leitet er ein Data Science Team beim Bezahldienstleister PAYMILL in München, einer der führenden Payment Service Provider in Europa. Die E-Payment Lösung von PAYMILL erlaubt sichere und einfache Online Zahlungen.

Data Science Blog: Herr Dr. Beck, wie waren Ihre ersten 100 Tage in der Arbeitswelt von Paymill?
Spannend. Obwohl Paymill mit sehr fähigen Entwicklern arbeitet, war die erste Zeit davon geprägt, die richtigen Grundsteine für skalierbare und hochautomatisierte Daten-Analytik zu legen. Hierbei haben wir bewusst auf Open Source Technologien gesetzt, so zum Beispiel das Datenanalyse-Framework Python Pandas. Zudem setzen wir zur automatisierten Workflow-Steuerung die Software Airflow ein, die von AirBnB als Open Source Projekt entwickelt wird. Damit haben wir ein System geschaffen, mit dem wir sehr schlank, flexibel und nutzenorientiert arbeiten können und uns nicht mit Lizenzen und ähnlichen Dingen herumschlagen müssen.

Data Science Blog: Wie nutzt Paymill Data Science und was lässt sich damit erreichen?
Die Bandbreite hier ist wirklich groß und reicht von vollautomatisiertem Reporting bis hin zum Einsatz von Natural Language Processing und Predictive Analytics. Dabei gehen wir immer vom Nutzen des End-Anwenders aus und versuchen, unsere Lösungen für den Anwender so einfach und treffend wir möglich zu gestalten – meistens ist das Endprodukt eine schlanke Website, die alle relevanten Informationen enthält und die natürlich regelmäßig aktualisiert wird. Hierbei setzen wir auf 100% automatisierbare Konzepte. Datenanalyse soll dem Unternehmen dabei helfen, proaktiv und informiert statt reaktiv und uninformiert zu sein, das gelingt uns an vielen Stellen schon recht gut.

Data Science Blog: Viele Entscheider beklagen, dass Big Data nur den Konzernen nutzt, während der deutsche Mittelstand eher außen vor bleibe. Welche Hürden haben Mittelständler hier zu überwinden?
Viele Mittelständler verfügen heute nicht über die Datengrundlage, die nötig wäre, von diesem Trend zu profitieren. Hier sollte der Mittelstand beherzt handeln und lieber einen Euro zu viel als zu wenig an den entscheidenden Stellen investieren. Fairerweise muss man wohl sagen, dass nicht jedes Geschäftsmodell für den Einsatz von Data Science geeignet ist bzw. davon profitieren wird. Hier lohnt sich in den meisten Fällen eine Analyse der drei vielversprechendsten Anwendungsfälle aus Sicht der Unternehmensführung. Dann sollte neben einer Investitionsrechnung auch eine Analyse der Datenlage und Schritte zur Verbesserung dieser vorgenommen werden. Hierfür habe ich beispielsweise das DIFA Framework entwickelt.

About Author

Benjamin Aunkofer

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

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