Benjamin Aunkofer

Data Science Knowledge Stack – Was ein Data Scientist können muss

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Was muss ein Data Scientist können? Diese Frage wurde bereits häufig gestellt und auch häufig beantwortet. In der Tat ist man sich mittlerweile recht einig darüber, welche Aufgaben ein Data Scientist für Aufgaben übernehmen kann und welche Fähigkeiten dafür notwendig sind. Ich möchte versuchen, diesen Konsens in eine Grafik zu bringen: Ein Schichten-Modell, ähnlich des OSI-Layer-Modells (welches übrigens auch jeder Data Scientist kennen sollte).
Ich gebe Einführungs-Seminare in Data Science für Kaufleute und Ingenieure und bei der Erläuterung, was wir in den Seminaren gemeinsam theoretisch und mit praxisnahen Übungen erarbeiten müssen, bin ich auf die Idee für dieses Schichten-Modell gekommen. Denn bei meinen Seminaren fängt es mit der Problemstellung bereits an, ich gebe nämlich Seminare für Data Science für Business Analytics mit Python. Also nicht beispielsweise für medizinische Analysen und auch nicht mit R oder Julia. Ich vermittle also nicht irgendein Data Science, sondern eine ganz bestimmte Richtung.

Ein Data Scientist muss bei jedem Data Science Vorhaben Probleme auf unterschiedlichsten Ebenen bewältigen, beispielsweise klappt der Datenzugriff nicht wie geplant oder die Daten haben eine andere Struktur als erwartet. Ein Data Scientist kann Stunden damit verbringen, seinen eigenen Quellcode zu debuggen oder sich in neue Data Science Pakete für seine ausgewählte Programmiersprache einzuarbeiten. Auch müssen die richtigen Algorithmen zur Datenauswertung ausgewählt, richtig parametrisiert und getestet werden, manchmal stellt sich dabei heraus, dass die ausgewählten Methoden nicht die optimalen waren. Letztendlich soll ein Mehrwert für den Fachbereich generiert werden und auch auf dieser Ebene wird ein Data Scientist vor besondere Herausforderungen gestellt.

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“Data Science Knowledge Stack – Abstraction of the Data Scientist Skillset”

Data Science Knowledge Stack

Mit dem Data Science Knowledge Stack möchte ich einen strukturierten Einblick in die Aufgaben und Herausforderungen eines Data Scientists geben. Die Schichten des Stapels stellen zudem einen bidirektionalen Fluss dar, der von oben nach unten und von unten nach oben verläuft, denn Data Science als Disziplin ist ebenfalls bidirektional: Wir versuchen gestellte Fragen mit Daten zu beantworten oder wir schauen, welche Potenziale in den Daten liegen, um bisher nicht gestellte Fragen zu beantworten.

Der Data Science Knowledge Stack besteht aus sechs Schichten:

Database Technology Knowledge

Ein Data Scientist arbeitet im Schwerpunkt mit Daten und die liegen selten direkt in einer CSV-Datei strukturiert vor, sondern in der Regel in einer oder in mehreren Datenbanken, die ihren eigenen Regeln unterliegen. Insbesondere Geschäftsdaten, beispielsweise aus dem ERP- oder CRM-System, liegen in relationalen Datenbanken vor, oftmals von Microsoft, Oracle, SAP oder eine Open-Source-Alternative. Ein guter Data Scientist beherrscht nicht nur die Structured Query Language (SQL), sondern ist sich auch der Bedeutung relationaler Beziehungen bewusst, kennt also auch das Prinzip der Normalisierung.

Andere Arten von Datenbanken, sogenannte NoSQL-Datenbanken (Not only SQL)  beruhen auf Dateiformaten, einer Spalten- oder einer Graphenorientiertheit, wie beispielsweise MongoDB, Cassandra oder GraphDB. Einige dieser Datenbanken verwenden zum Datenzugriff eigene Programmiersprachen (z. B. JavaScript bei MongoDB oder die graphenorientierte Datenbank Neo4J hat eine eigene Sprache namens Cypher). Manche dieser Datenbanken bieten einen alternativen Zugriff über SQL (z. B. Hive für Hadoop).

Ein Data Scientist muss mit unterschiedlichen Datenbanksystemen zurechtkommen und mindestens SQL – den Quasi-Standard für Datenverarbeitung – sehr gut beherrschen.

Data Access & Transformation Knowledge

Liegen Daten in einer Datenbank vor, können Data Scientists einfache (und auch nicht so einfache) Analysen bereits direkt auf der Datenbank ausführen. Doch wie bekommen wir die Daten in unsere speziellen Analyse-Tools? Hierfür muss ein Data Scientist wissen, wie Daten aus der Datenbank exportiert werden können. Für einmalige Aktionen kann ein Export als CSV-Datei reichen, doch welche Trennzeichen und Textqualifier können verwendet werden? Eventuell ist der Export zu groß, so dass die Datei gesplittet werden muss.
Soll eine direkte und synchrone Datenanbindung zwischen dem Analyse-Tool und der Datenbank bestehen, kommen Schnittstellen wie REST, ODBC oder JDBC ins Spiel. Manchmal muss auch eine Socket-Verbindung hergestellt werden und das Prinzip einer Client-Server-Architektur sollte bekannt sein. Auch mit synchronen und asynchronen Verschlüsselungsverfahren sollte ein Data Scientist vertraut sein, denn nicht selten wird mit vertraulichen Daten gearbeitet und ein Mindeststandard an Sicherheit ist zumindest bei geschäftlichen Anwendungen stets einzuhalten.

Viele Daten liegen nicht strukturiert in einer Datenbank vor, sondern sind sogenannte unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten aus Dokumenten oder aus Internetquellen. Auch hier haben wir es mit Schnittstellen zutun, ein häufiger Einstieg für Data Scientists stellt beispielsweise die Twitter-API dar. Manchmal wollen wir Daten in nahezu Echtzeit streamen, beispielsweise Maschinendaten. Dies kann recht anspruchsvoll sein, so das Data Streaming beinahe eine eigene Disziplin darstellt, mit der ein Data Scientist schnell in Berührung kommen kann.

Programming Language Knowledge

Programmiersprachen sind für Data Scientists Werkzeuge, um Daten zu verarbeiten und die Verarbeitung zu automatisieren. Data Scientists sind in der Regel keine richtigen Software-Entwickler, sie müssen sich nicht um Software-Sicherheit oder -Ergonomie kümmern. Ein gewisses Basiswissen über Software-Architekturen hilft jedoch oftmals, denn immerhin sollen manche Data Science Programme in eine IT-Landschaft integriert werden. Unverzichtbar ist hingegen das Verständnis für objektorientierte Programmierung und die gute Kenntnis der Syntax der ausgewählten Programmiersprachen, zumal nicht jede Programmiersprache für alle Vorhaben die sinnvollste ist.

Auf dem Level der Programmiersprache gibt es beim Arbeitsalltag eines Data Scientists bereits viele Fallstricke, die in der Programmiersprache selbst begründet sind, denn jede hat ihre eigenen Tücken und Details entscheiden darüber, ob eine Analyse richtig oder falsch abläuft: Beispielsweise ob Datenobjekte als Kopie oder als Referenz übergeben oder wie NULL-Werte behandelt werden.

Data Science Tool & Library Knowledge

Hat ein Data Scientist seine Daten erstmal in sein favorisiertes Tool geladen, beispielsweise in eines von IBM, SAS oder in eine Open-Source-Alternative wie Octave, fängt seine Kernarbeit gerade erst an. Diese Tools sind allerdings eher nicht selbsterklärend und auch deshalb gibt es ein vielfältiges Zertifizierungsangebot für diverse Data Science Tools. Viele (wenn nicht die meisten) Data Scientists arbeiten überwiegend direkt mit einer Programmiersprache, doch reicht diese alleine nicht aus, um effektiv statistische Datenanalysen oder Machine Learning zu betreiben: Wir verwenden Data Science Bibliotheken, also Pakete (Packages), die uns Datenstrukturen und Methoden als Vorgabe bereitstellen und die Programmiersprache somit erweitern, damit allerdings oftmals auch neue Tücken erzeugen. Eine solche Bibliothek, beispielsweise Scikit-Learn für Python, ist eine in der Programmiersprache umgesetzte Methodensammlung und somit ein Data Science Tool. Die Verwendung derartiger Bibliotheken will jedoch gelernt sein und erfordert für die zuverlässige Anwendung daher Einarbeitung und Praxiserfahrung.

Geht es um Big Data Analytics, also die Analyse von besonders großen Daten, betreten wir das Feld von Distributed Computing (Verteiltes Rechnen). Tools (bzw. Frameworks) wie Apache Hadoop, Apache Spark oder Apache Flink ermöglichen es, Daten zeitlich parallel auf mehren Servern zu verarbeiten und auszuwerten. Auch stellen diese Tools wiederum eigene Bibliotheken bereit, für Machine Learning z. B. Mahout, MLlib und FlinkML.

Data Science Method Knowledge

Ein Data Scientist ist nicht einfach nur ein Bediener von Tools, sondern er nutzt die Tools, um seine Analyse-Methoden auf Daten anzuwenden, die er für die festgelegten Ziele ausgewählt hat. Diese Analyse-Methoden sind beispielweise Auswertungen der beschreibenden Statistik, Schätzverfahren oder Hypothesen-Tests. Etwas mathematischer sind Verfahren des maschinellen Lernens zum Data Mining, beispielsweise Clusterung oder Dimensionsreduktion oder mehr in Richtung automatisierter Entscheidungsfindung durch Klassifikation oder Regression.

Maschinelle Lernverfahren funktionieren in der Regel nicht auf Anhieb, sie müssen unter Einsatz von Optimierungsverfahren, wie der Gradientenmethode, verbessert werden. Ein Data Scientist muss Unter- und Überanpassung erkennen können und er muss beweisen, dass die Vorhersageergebnisse für den geplanten Einsatz akkurat genug sind.

Spezielle Anwendungen bedingen spezielles Wissen, was beispielsweise für die Themengebiete der Bilderkennung (Visual Computing) oder der Verarbeitung von menschlicher Sprache (Natural Language Processiong) zutrifft. Spätestens an dieser Stelle öffnen wir die Tür zum Deep Learning.

Fachexpertise

Data Science ist kein Selbstzweck, sondern eine Disziplin, die Fragen aus anderen Fachgebieten mit Daten beantworten möchte. Aus diesem Grund ist Data Science so vielfältig. Betriebswirtschaftler brauchen Data Scientists, um Finanztransaktionen zu analysieren, beispielsweise um Betrugsszenarien zu erkennen oder um die Kundenbedürfnisse besser zu verstehen oder aber, um Lieferketten zu optimieren. Naturwissenschaftler wie Geologen, Biologen oder Experimental-Physiker nutzen ebenfalls Data Science, um ihre Beobachtungen mit dem Ziel der Erkenntnisgewinnung zu machen. Ingenieure möchten die Situation und Zusammenhänge von Maschinenanlagen oder Fahrzeugen besser verstehen und Mediziner interessieren sich für die bessere Diagnostik und Medikation bei ihren Patienten.

Damit ein Data Scientist einen bestimmten Fachbereich mit seinem Wissen über Daten, Tools und Analyse-Methoden ergebnisorientiert unterstützen kann, benötigt er selbst ein Mindestmaß an der entsprechenden Fachexpertise. Wer Analysen für Kaufleute, Ingenieure, Naturwissenschaftler, Mediziner, Juristen oder andere Interessenten machen möchte, muss eben jene Leute auch fachlich verstehen können.

Engere Data Science Definition

Während die Data Science Pioniere längst hochgradig spezialisierte Teams aufgebaut haben, suchen beispielsweise kleinere Unternehmen eher den Data Science Allrounder, der vom Zugriff auf die Datenbank bis hin zur Implementierung der analytischen Anwendung das volle Aufgabenspektrum unter Abstrichen beim Spezialwissen übernehmen kann. Unternehmen mit spezialisierten Daten-Experten unterscheiden jedoch längst in Data Scientists, Data Engineers und Business Analysts. Die Definition für Data Science und die Abgrenzung der Fähigkeiten, die ein Data Scientist haben sollte, schwankt daher zwischen der breiteren und einer engeren Abgrenzung.

Die engere Betrachtung sieht vor, dass ein Data Engineer die Datenbereitstellung übernimmt, der Data Scientist diese in seine Tools lädt und gemeinsam mit den Kollegen aus dem Fachbereich die Datenanalyse betreibt. Demnach bräuchte ein Data Scientist kein Wissen über Datenbanken oder APIs und auch die Fachexpertise wäre nicht notwendig…

In der beruflichen Praxis sieht Data Science meiner Erfahrung nach so nicht aus, das Aufgabenspektrum umfasst mehr als nur den Kernbereich. Dieser Irrtum entsteht in Data Science Kursen und auch in Seminaren – würde ich nicht oft genug auf das Gesamtbild hinweisen. In Kursen und Seminaren, die Data Science als Disziplin vermitteln wollen, wird sich selbstverständlich auf den Kernbereich fokussiert: Programmierung, Tools und Methoden aus der Mathematik & Statistik.

Benjamin Aunkofer

Unternehmen brauchen eine Datenstrategie

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Viele Unternehmen stecken gerade in der Digitalisierung fest, digitalisieren Prozesse und Dokumente, vernetzen immer mehr Maschinen und Endgeräte, und generieren dabei folglich immer mehr Daten. Aber auch ungeachtet der aktuellen Digitalisierungs- und Vernetzungsinitiativen verfügen Unternehmen bereits längst über einen wahren Datenschatz in Ihren ERP-, CRM- und sonstigen IT-Systemen. Hinzu kommt ein beinahe unerschöpfliches Datenpotenzial aus externen Quellen hinzu, insbesondere dem Social Media, den Finanzportalen und behördlichen Instituten (Open Data).

Nur die wenigsten Unternehmen – jene dürfen wir ohne Zweifel zu den Gewinnern der Digitalisierung zählen – verfügen über eine konkrete Strategie, wie Daten aus unternehmensinternen und -externen Datenquellen zur Geschäftsoptimierung genutzt werden können: Die Datenstrategie.

Was ist eine Datenstrategie?

Die Datenstrategie ist ein ausformulierter und zielorientierter Verfahrensplan, um Daten in Mehrwert zu verwandeln. Er bringt während seiner Formulierung alle nötigen Funktionsbereichen zusammen, also IT-Administratoren, kaufmännische Entscheider und natürlich Data Scientists bzw. Datenexperten (welche genaue Berufsbezeichnung auch immer damit verbunden sein mag).

Die Datenstrategie ist ein spezieller Business Plan zur gewinnorientierten Datennutzung. In ihr werden klare Ziele und Zeitvorgaben (kurz-, mittel-, langfristig) definiert, der voraussichtliche Ressourcen-Einsatz und die Rahmenbedingungen benannt. Dazu gehören sowohl die technischen (Hardware, Software) als auch die rechtlichen Rahmen (Datenschutz, Datensicherheit, Urheberrecht usw.). Die Datenstrategie die Herausforderungen nachvollziehbar heraus und stellt im Abgleich fest, ob die bestehende Belegschaft im aktuellen Zustand die nötigen Kapazitäten und Qualifikationen hat bzw. ob Maßnahmen zum Erwerb von Know-How (Qualifizierung, Recruiting) ergriffen werden sollten.

Wozu braucht ein Unternehmen eine Datenstrategie?

Viele Unternehmen – ich bin zumindest mit vielen solcher Unternehmen im Gespräch – wissen oft nicht, wie sie am Trend zur Datennutzung partizipieren können, bevor es der Wettbewerb tut bzw. man für neue Märkte unzureichend / zu spät vorbereitet ist. Sie wissen, dass es Potenziale für die Nutzung von Daten gibt, jedoch nicht, welche Tragweite derartige Projekte hinsichtlich des Einsatzes und des Ergebnisses haben werden. Diesen Unternehmen fehlt eine Datenstrategie als ein klarer Fahrplan, um über Datenanalyse die bestehenden Geschäfte zu optimieren. Und möglicherweise auch, um neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.

Demgegenüber steht eine andere Art von Unternehmen: Diese sind bereits seit Jahren in die Nutzung von Big Data eingestiegen und haben nun viele offene Baustellen, verschiedene neue Tools und eine große Vielfalt an Projektergebnissen. Einige dieser Unternehmen sehen sich nunmehr mit einer Komplexität konfrontiert, für die der Wunsch nach Bereinigung aufkommt. Hier dient die Datenstrategie zur Fokussierung der Ressourcen auf die individuell besten, d.h. gewinnträchtigsten bzw. nötigsten Einsatzmöglichkeiten, anstatt alle Projekte auf einmal machen.

Zusammenfassend kann demnach gesagt werden, dass eine Datenstrategie dazu dient, sich nicht in Big Data bzw. Data Science Projekte zu verrennen oder mit den falschen Projekten anzufangen. Die Strategie soll Frustration vermeiden und schon vom Ansatz her dafür sorgen, dass die nächst höhere Etage – bis hin zum Vorstand – Big Data Projekte nicht für sinnlos erklärt und die Budgets streicht.

Wie entsteht eine Datenstrategie?

Ein ganz wesentlicher Punkt ist, dass die Datenstrategie kein Dokument wird, welches mühsam nur für die Schublade erstellt wurde. Der Erfolg entsteht schließlich nicht auf schönen Strategiefolien, sondern aus zielgerichteter Hands-on-Arbeit. Zudem ist es erfolgskritisch, dass die Datenstrategie für jeden beteiligten Mitarbeiter verständlich ist und keine Beraterfloskeln enthält, jedoch fachlich und umsetzungsorientiert bleibt. Im Kern steht sicherlich in der Regel eine Analysemethodik (Data Science), allerdings soll die Datenstrategie alle relevanten Fachbereiche im Unternehmen mitnehmen und somit ein Gemeinschaftsgefühl (Wir-Gefühl) erschaffen, und keinesfalls die Erwartung vermitteln, die IT mache da schon irgendwas. Folglich muss die Datenstrategie gemeinschaftlich entwickelt werden, beispielsweise durch die Gründung eines Komitees, welches aus Mitarbeitern unterschiedlichster Hintergründe besetzt ist, die der Interdisziplinität gerecht wird. Eine entsprechend nötige Interdisziplinität des Teams bringt übrigens – das wird häufig verschwiegen – auch Nachteile mit sich, denn treffen die führenden Köpfe aus den unterschiedlichen Fachbereichen aufeinander, werden Vorschläge schnell abgehoben und idealistisch, weil sie die Erwartungen aller Parteien erfüllen sollen. Eine gute Datenstrategie bleibt jedoch auf dem Boden und hat realistische Ziele, sie orientiert sich an den Gegebenheiten und nicht an zukünftigen Wunschvorstellungen einzelner Visionäre.

Idealerweise wird die Entwicklung der Datenstrategie von jemanden begleitet, der sowohl Erfahrung in Verarbeitung von Daten als auch vom Business hat, und der über explizite Erfahrung mit Big Data Projekten verfügt. Gerade auch das Einbeziehen externer Experten ermöglicht, dass indirekt durch den Erfahrungseinfluss aus bereits gemachten Fehlern in anderen Unternehmen gelernt werden kann.

Mehr dazu im nächsten Artikel: Die fünf Schritte zur Datenstrategie! 

Wolfgang Ecker-Lala

Höhere Mathematik als Grundvoraussetzung für Data Scientists

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Data Scientist ist der „sexiest Job“ auf der Welt. Data Science ist die neu erfundene Wissenschaft, die viele unserer Probleme lösen und uns die Zukunft angenehmer gestalten wird. Aber was genau ist Data Science? Was ist ein Datascientist und was macht er? Welche Ausbildung benötigt man, um ein Data Scientist zu sein? Muss er tiefe Kenntnisse der höheren Mathematik besitzen oder reicht das reine Methodenwissen aus? Diese Fragestellungen möchte ich in diesem Beitrag diskutieren.

Was versteht man also unter dem Begriff „Data Science“?

Dieses Wissensgebiet beschäftigt sich mit der Extraktion von Wissen aus Daten. Der Begriff selbst existiert bereits seit über 50 Jahren. Peter Naur verwendete ihn 1960 als Ersatz für den Begriff „Informatik“. 1997 schlug C.F. Jeff Wu in einem Vortrag anlässlich seiner Ernennung zum H. C. Carver Professor of Statistics vor, den Begriff „Statistiker“ in den Begriff „Datenwissenschafter“ umzubenennen. Ich persönlich hege aber Zweifel, dass Datenwissenschafter nur Statistiker sind.

Betrachtet man die Lehrpläne der Studiengänge für Data Science, so bestehen diese aus folgenden Fächern:

  • Mathematische Grundlagen (auch Teile der höheren Mathematik)
  • Stochastik
  • Statistik
  • Grundlegendes Wissen aus der Informatik (besonders auf dem Gebiet der Datenbanken und Big Data Technologien)
  • Signalverarbeitung

Sicherlich ist die obige Aufzählung gar nicht vollständig, da ich meine, dass auch Methoden der mathematischen Optimierung in diese Lehrpläne aufgenommen werden müssen.

Data Science beschäftigt sich also mit der Extraktion von Wissen aus Daten und leitet Empfehlungen daraus ab. Unmittelbar daraus ergibt sich daher auch die Aufgabenbeschreibung für den Data Scientist.

Der Aufgabenbereich eines Data Scientist.

Aus der Beschreibung des Tätigkeitsbereiches von Data Science ergibt sich nun unmittelbar die Aufgabenbeschreibung für den Data Scientist. Er muss aus Daten Wissen extrahieren und Handlungsempfehlungen ableiten. Daraus erkennt man sofort, dass seine Aufgabenstellung umfassender als die eines Statistikers ist. Ungeachtet einer Diskussion, ob der Aufgabenbereich von einer einzigen Person überhaupt zu bewerkstelligen ist, unterteilt er sich also in folgende Teilbereiche.

  • Datenextraktion, -zusammenführung und – aggregation
  • Datenanalyse
  • Hypothesenfindung (zusammen mit den entsprechenden Fachbereichen)
  • Hypothesentests
  • Erstellung von Prognosemodellen
  • Mathematischen Optimierungsrechnungen

Er unterstützt damit sehr viele Fachbereiche eines Unternehmens, benötigt aber auch bei der Durchführung seiner Aufgabengebiete Unterstützung von den Fachbereichen. Zudem bedürfen die letzten drei Punkte der obigen Liste auch ein tiefes Verständnis der angewendeten Algorithmen aus mathematischer Sicht. Es reicht sicherlich nicht aus, zu wissen, welche Methode für die Erzielung einer korrekten Beantwortung einer Fragestellung zu verwenden ist, vielmehr muss er auch wissen, ob die Voraussetzungen zur Anwendung der spezifischen Methode gegeben ist. So z.B. verwenden sehr viele Methoden und Verfahren der Statistik die – in der Praxis nicht immer gegebene – Voraussetzung, dass Daten normalverteilt sind. Da die erzielten Ergebnisse meist numerischer Natur sind bzw. auf numerischen Input basieren, sollte auch zudem Kenntnisse der numerischen Mathematik aufweisen. Zusammenfassend gesagt, ist also ein tiefes Wissen der Algorithmen notwendig, diese basieren auf Mathematik und deshalb lässt sich die Mathematik auch nicht aus dem Anforderungsprofil eines Data Scientist wegdiskutieren.

Warum diese Diskussion?

Ich erlebe immer wieder, dass mit den Argumentationen aufgefahren wird, es wäre nicht notwendig, dass ein Data Scientist eine fundierte Ausbildung auf dem Gebiet Mathematik (im Sinne von „höherer“ Mathematik) benötigt. Sogar bei einer Veranstaltung der Firma IBM musste ich hören, dass Online-Course – wie z. B. Coursera – ausreichen würden, der Rest, also das fehlende Wissen, würde dann durch ausreichend Praxis und Schulungen dieser Firma ohnehin vermittelt bzw. erarbeitet werden. Dass dem nicht so sein kann, ist augenscheinlich, wenn man sich das Vorlesungsverzeichnis z. B. des Studiums Technische Mathematik ansieht. Wann hat man schon die notwendige Zeit, sich mit den Themen Algebra, Analysis, Topologie, Funktionentheorie, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, usw. intensiver auseinanderzusetzen, das Verständnis dieser Teildisziplinen durch das Studium und Lösen von mathematischen Problemen aufzubauen, wenn nicht während eines entsprechenden Studiums? Ich bin der Meinung, dass das im Selbststudium ohne Anleitung und Kontrolle und die dazugehörigen fachlichen Diskussionen mit den Lehrenden und Studienkollegen kaum möglich ist.

Resümee

Aus den oben angeführten Gründen heraus, plädiere ich für eine fundierte Basisausbildung, die dem Studium eines Mathematikers schon sehr nahekommt. Reines oberflächliches Anschneiden der Themen, wird nicht zum gewünschten Erfolg bzw. zur notwendigen Qualität führen. Den Allrounder wird es ohnehin nicht geben, d.h. die Spezialisierungen werden auch – so wie bei Mathematikern – bei den Data Scientists erhalten bleiben. Über eine rege Diskussion zu diesem Thema würde ich mich natürlich sehr freuen.

dataX Academy

Lernplattform dataX Academy gewinnt Sonderpreis für “Digitale Bildung”

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Big Data ist die Zukunft, doch den meisten Unternehmen fehlen ausgebildete Datenexperten. Die Berliner Gründer Leo Marose und Stefan Berntheisel haben eine Lernplattform entwickelt, die Datenkompetenz auf eine völlig neue Art und Weise vermitteln soll – interaktiv und am Beispiel realistischer Szenarien. Für ihr Konzept werden sie jetzt vom Bundeswirtschaftsministerium auf der CeBIT 2017 mit dem Sonderpreis für “Digitale Bildung” ausgezeichnet.

Der Bedarf an Experten für Themen wie Big Data, Machine Learning und künstlicher Intelligenz wächst rasant, das Angebot für Weiterbildungen ist aber immer noch gering. “Unternehmen sammeln immer mehr Daten, um wettbewerbsfähig zu sein – wissen aber oft nichts damit anzufangen”, erinnert sich der ehemalige Strategie-Berater Leo Marose. “Wir haben schnell gemerkt, dass hier ein riesiger Markt schlummert”. Gemeinsam mit dem IT-Systemarchitekten Stefan Berntheisel startet er 2016 dataX Academy. Die Idee: Angehende Data Scientists und Data Engineers sollen den Umgang mit komplexen Datensätzen nicht nur wie bislang in der Theorie, sondern auch in der Praxis lernen. Dazu stellt dataX Academy Online-Kurse mit echten Datensets und einer eigenen Programmierumgebung zur Verfügung. “Die Nutzer lösen dann realistische Übungsaufgaben, z. B. müssen sie herausfinden, an welchen Orten in New York mit der höchsten Taxi-Nachfrage zu rechnen ist. Allein für diese Aufgabe stehen mehr als 1,1 Milliarden echte Datenpunkte zur Verfügung”, erklärt Stefan Berntheisel. Andere Aufgaben stammen aus Bereichen wie Marketing, Geografie oder Logistik. Die Kurse werden gemeinsam mit Experten entwickelt und die Teilnehmer durch realistische Aufgaben und Probleme besser an die Praxis herangeführt. “Wir stellen immer die gesamte technische Infrastruktur für die Lernumgebung”, sagt Stefan Berntheisel und fügt hinzu: “So können Firmen ihre Mitarbeiter z. B. in Data Science sehr kostengünstig weiterbilden.” Die Kurse kosten zwischen 79 und 300 Euro. Mit dem Konzept gewann das Duo zuletzt den Startup-Award auf der Learntec 2017, der größten Messe für digitales Lernen in Europa, und erhielt eine EXIST-Förderung in Höhe von 125.000 Euro von der FU Berlin. Auf der diesjährigen CeBIT wird dataX Academy nun vom Bundeswirtschaftsministerium mit dem Sonderpreis für “Digitale Bildung” ausgezeichnet und erhält ein Preisgeld in Höhe von 10.000 Euro.

dataX Academy arbeitet aktuell an einer Finanzierungsrunde

– denn der Markt für Big Data wächst bis 2020 auf 61 Milliarden Dollar

Wenige Monate nach der Idee zu dataX Academy starteten Leo Marose und Stefan Berntheisel im Sommer 2016 einen ersten Produkttest in Indien, Europa und den USA – mit Erfolg. “Unsere Tests liefen sehr vielversprechend. Aktuell liegen unsere Akquisitionskosten pro Nutzer bei durchschnittlich einem Dollar. Deshalb arbeiten wir jetzt an einer weiteren Finanzierung, um unser Wachstum weiter zu beschleunigen”, sagt Leo Marose. Schon 2020 ist der Wachstumsmarkt Big Data über 61 Milliarden Dollar schwer, Experten schätzen das jährliche Wachstum auf satte 30 Prozent. Zwar gibt es bereits große E-Learning-Player am Markt mit vielseitigem Angebot, diese seien oft aber “nur in wenigen Bereichen spezialisiert und setzen vor allem auf Lernvideos oder Multiple-Choice-Tests”, so Stefan Berntheisel. “Der Bedarf ist riesig – allein in den USA fehlen über 500.000 Experten für Data Science, Data Engineering und Co. In Deutschland sind Datenexperten aktuell sogar noch schwieriger zu finden.” Deshalb rollt dataX Academy seine Lernplattform aktuell in Deutschland aus. Große Marken wie Daimler, Audi, Siemens und die Boston Consulting Group haben bereits Interesse angemeldet.

Über die dataX Academy

Das Berliner Startup dataX Academy trainiert die Datenexperten von Morgen. Mit der Plattform können Nutzer den Umgang mit “Big Data” nicht nur in der Theorie, sondern auch in der Praxis lernen. Dazu stellt dataX Online-Kurse mit echten Datensets und einer eigenen Programmierumgebung Verfügung. Die Kurse werden gemeinsam mit Experten entwickelt und die angehenden Data Scientists sowie Data Engineers durch realistische Aufgaben und Probleme besser an die Praxis herangeführt. So können Unternehmen oder Forschungseinrichtungen ihre Mitarbeiter kostengünstig weiterbilden.

Hinter der Idee stecken die Berliner Unternehmer Leo Marose und Stefan Berntheisel. Sie haben bereits zuvor das Online-Magazin BOXROX aufgebaut – mit monatlich einer Million Seitenaufrufe und internationalen Werbekunden wie Adidas, Reebok oder Nike. Zuletzt gewann dataX Academy den Startup-Award auf der Learntec, der größten Messe für digitales Lernen in Europa, und wurde vom Bundeswirtschaftsministerium mit dem Sonderpreis für “Digitale Bildung” auf der CeBit 2017 ausgezeichnet.

Pressekontakt

Leo Marose

Tel.: 0163 7788742

Mail: leo.marose@datax.academy

Web: www.datax.academy

 

Weitere Referenzen zu dataX Academy

 

 

Benjamin Aunkofer

Interview – Data Science in der Automobilbranche

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Interview mit Herrn Dr. Florian Neukart, Principal Data Scientist der
Volkswagen Group of America

Herr Dr. Florian Neukart ist Principal Data Scientist der Volkswagen Group of America. Herr Neukart arbeitete nach seiner Promotion in der Informatik an der University of Brasov als Consultant für Business Analytics bei SAP und wechselte 2013 als Data Scientist zu Audi. 2015 übernahm er für mehr als ein Jahr die Funktion als Chief Technology Officer des Volkswagen Data Labs, bis er September 2016 zu Volkswagen in die USA wechselte. Darüber hinaus ist er bereits seit 2010 in der Forschung und Lehre für Quantum Computing, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz tätig und zudem Autor des Buches „Reverse Engineering the Mind – Consciously Acting Machines and Accelerated Evolution“.

Data Science Blog: Herr Dr. Neukart, Sie sind einer der führenden Data Scientists in der Automobilbranche. Schlägt Ihr Herz mehr für die automobile Praxis oder für die Forschung?

Das kann ich so klar nicht trennen – ich habe das Glück, seit Jahren in beiden Welten tätig sein zu können, und was für mich dabei den besonderen Reiz ausmacht, ist die Möglichkeit, neuste Forschung in die Praxis zu überführen, also anhand von realen Problemstellungen zu verifizieren, ob eine Theorie praxistauglich ist oder nicht. Umgekehrt gilt das genauso – es kommt vor, dass ich mich mit Fragestellungen konfrontiert sehe, für welche die erforderliche analytische Mathematik noch nicht entwickelt wurde, was wieder zu neuer Forschung und innovativen Ideen anregt. Schon mein ganzes Leben bin ich getrieben von Neugierde und will verstehen, wie Dinge funktionieren, unabängig davon, ob es sich um die Gruppendynamik und Selbstorganisation von Herzzellen, quantenphysikalisches Verhalten von subatomaren Teilchen, autonom agierende Fahrzeuge, Fluktuationsprognosen in Märkten oder die Auswertung und Interpretation von Sprache handelt. Dabei ist es zwar primär die Mathematik, die mir hilft, Zusammenhänge zu verstehen und zu interpretieren, aber erst die Technologien und Plattformen, die über die letzten Jahre entwickelt wurden, um etwa rechenintensive Mathematik zu parallelisieren, Daten im Hauptspeicher zu halten und effizient abzufragen, machen unsere Arbeit erst möglich und richtig interessant.

Data Science Blog: Welche Rolle spielt Data Science derzeit für die Automobilbranche? Sicherlich dreht sich gerade alles um das autonome Fahrzeug?

Natürlich sind selbstfahrende Fahrzeuge und Mobilität ein grosses Thema bei OEMs. Aber Data Science ist viel umfassender. Data Science hat bereits Einzug in die technische Entwicklung, Einkauf, Marketing, Logistik, Produktion, Sales, After Sales und Retail gehalten. Speziell der Connected Customer wird immer bedeutender, da sich die internationale Wettbewerbsfähigkeit in naher Zukunft auch über die neuen technischen und Serviceangebote definieren wird, die mit Hilfe von Data Science und maschinellem Lernen möglich werden. Bezogen auf selbstfahrende Fahrzeuge beginnen wir, das gesamte Ökosystem, bestehend aus Infrastruktur und unterschiedlichen Verkehrsteilnehmern, als Multi-Agentensystem zu betrachten. Vehicle to Vehicle und Vehicle to X-Kommunikation gewinnen an Bedeutung, und speziell die Einführung von sozialen Komponenten wird entscheidende Vorteile bringen. Beispielhaft gesprochen, können Ziele der Flotte sein, die Sicherheit für die Passagiere und andere Verkehrsteilnehmer (Passanten, Radfahrer, Motorräder, Fiaker :-)) zu maximieren und gleichzeitig den Verkehrsfluss zu optimieren. Es macht wenig Sinn, eine Ampel an einer Kreuzung auf Rot zu schalten, wenn die Kreuzung gefahrlos durchquert werden kann. Davon abgesehen werden in naher Zukunft alle Fahrzeuge mit ähnlichen Sensoren ausgestattet sein, etwa Kameras, LiDAR, Radar, Ultraschall und Mikrofonen zur akustischen Umfeldwahrnehmung. Ein weiteres Szenario versetzt die Stadtverwaltung in die Lage zu erkennen,  wo der Verkehrsfluss stockt und was getan werden muss, um diesen zu optimieren. Das „was getan werden muss“ ist extrem interessant – etwa könnte man die Strassen digital werden lassen, also Asphaltstraßen durch Glas ersetzen und durch OLEDs ergänzen. Damit sind dann dynamische Veränderungen der Verkehrsführung möglich. Materialtechnisch ist das machbar, denn die Oberflächenstruktur von Glas kann so entwickelt werden, dass dieses auch im Regen rutschfest ist. Glas kann zudem so flexibel und gleichzeitig stabil designet werden, dass auch darüberfahrende LKWs es nicht zum Brechen bringen. Die Abwärme der Displays kann zur Beheizung genutzt werden – es gibt somit auch im Winter keine Eisfahrbahnen mehr. Die Stadt kann sich selbst als Agent in die Multi-Agentenumgebung einbringen und zur Erreichung der definierten Ziele beitragen.

Data Science Blog: Was sind gerade heiße Themen im Automotive-Sektor? Und demgegenüber gestellt, welche Themen spielen in der KI-Forschung gerade eine größere Rolle?

Data Science hat in jedem Bereich Einzug gehalten. Jedes Thema ist auf seine Art „heiss“, egal ob es sich „nur“ um eine Marktprognose, die vorhin erwähnten Multi-Agentensysteme, kollaborative Arbeitsumgebungen, in denen Menschen und Roboter in der Produktion zusammenarbeiten, oder etwa persönliche Assistenten handelt. Nehmen wir eine Marktprognose als Beispiel. Hier sind für den menschlichen Entscheider nicht nur die internen Verkaufszahlen und alle Indikatoren, die etwa die Weltbank liefert, interessant, sondern auch die Gesellschaftsentwicklung und die politischen Strukturen.

In der KI-Forschung ist das für mich interessanteste Thema die generelle KI, also die Schaffung einer künstlichen Intelligenz, die domänenunabhängig komplexe Probleme selbstständig lösen kann. Vieles, was uns einfach scheint, hat sich aber als sehr komplex für KI-Systeme herausgestellt. Der Weg zur generellen KI und künstlichem Bewusstsein führt für mich über das Verständnis von Dingen, wobei ich hier sowohl ein Atom als auch eine komplexe Lebensform als „Ding“ zusammenfasse. Ein Teil, der uns (und Software) hilft, Dinge in deren Kontext und Umgebung einzubetten und zu beschreiben, ist die Sprache – etwa ist ein Reifen Teil eines Fahrzeugs und eine Schraube Teil eines Reifens. Das und die Kombinationen mit anderen Säulen der KI, wie etwa Computer Vision, Logik und Entscheidungsfindung, Maschine Learning und Multi-Agentensystemen (Multi-Agenten-Lernen), bringt uns der generellen und bewussten KI Schritt für Schritt näher, wobei ich mir hier nicht anmaße, eine Definition für Bewusstsein zu geben.

Data Science Blog: Welche Tools verwenden Sie bzw. Ihr Team bei Ihrer Arbeit? Setzen Sie dabei auch auf Open Source?

Wir sind „technolgieagnostisch“, wir versuchen also, für jeden Anwendungsfall die beste Technologie zu finden und einzusetzen. Das ist mal ein Tool oder eine Plattform von einem grossen Softwarehersteller, mal eine Lösung von einem Startup, wobei wir die meisten unserer Projekte doch in R oder Python umsetzen. Wir packen auch unsere Eigenentwicklungen in Libraries, die wir momentan aber noch ausschliesslich intern nutzen.


Data Science Blog: Was macht für Sie einen guten Data Scientist aus? Nach wem suchen Sie, wenn Sie einen Data Scientist einstellen?

Die wichtigste Eigenschaft scheint mir ein Drang nach dem Verständnis von Zusammenhängen und Dingen zu sein – eine starke Neugier – wobei ich unter „Dingen“ je nach Kontext Atome genauso wie komplexe Maschinen einordne.

Dass ich über Atome und komplexe Maschinen schreibe, hat damit zu tun, weil ich auch durch meinen zweiten Job an der Uni vielfältigste Daten analyiseren durfte. Und dass ich Beiträge zu Maschinenlernen und Physik verfasse, liegt tatsächlich in erster Linie an meiner Neugierde. Die Mathematik, Physik, Neurowissenschaft, Informatik … sind Grundlagen, die sich jemand aneignen wird, wenn sie/er verstehen will.

Data Science Blog: Wie sieht Ihrer Erfahrung nach der Arbeitsalltag als Data Scientist nach dem morgendlichen Café bis zum Feierabend aus?

Idealerweise startet der Tag nicht mit Emails :-). Wenn ich aus meiner Erfahrung sprechen darf, dann lässt einen die Data Science auch nach der Arbeit nicht los und die Grenzen von Beruf und Hobby überlagern sich irgendwann. Schon während dem morgendlichen Café tauschen wir uns über die jeweiligen Projekte aus – jeder sollte soviel wie möglich über alle Projekte wissen, um nicht lediglich Nischenwissen aufzubauen. Scrum hat sich auch in Bezug auf Data Science bewährt – je nachdem, wie viele Data Scientists an einem Thema arbeiten und wie viele Tasks anfallen, machen tägliche Stand-Ups Sinn – speziell wenn ein Projekt viele Subkomponenten hat, die als grosses Ganzes funktionieren müssen, hat so jeder Beteiligte immer vollste Transparenz. Die meiste Zeit fliesst natürlich in die Entwicklung der jeweiligen Prototypen / Produkte, aber etwa ein Drittel sollte reserviert sein für das Durcharbeiten von Papers mit aktuellsten Forschungsergebnissen und dem Einarbeiten in neue Technologien. Ich habe mal gesagt bekommen „Data Scientists sprechen nicht viel“, was für die Zeit während der Entwicklungsarbeit (und meiner Erfahrung nach auf die meisten Informatiker) auch zutrifft, da wir zumeist den Zustand eines komplexen Systems im Kopf behalten müssen – tatsächlich aber sprechen wir sehr gerne und viel über mögliche Arten, Probleme zu verstehen und zu lösen. Für meine Kollegen und mich ist Data Science kein bloßer Job, wir beschäftigen uns auch nach dem Feierabend noch mit relevanter Lektuere oder privaten Side-Projects – wie gesagt, wir haben das Glück, Job und Hobby zu vereinen.

Data Science Blog: Für alle Studenten, die demnächst ihren Bachelor, beispielsweise in Informatik, Mathematik oder Wirtschaftslehre, abgeschlossen haben, was würden sie diesen jungen Damen und Herren raten, wie sie einen guten Einstieg ins Data Science bewältigen können?

Natürlich ist ein solider methodischer Hintergrund, darunter Statistik, Mathematik und Informatik mit Fokus auf Machine Learning erforderlich, und auch das technische Wissen, die Theorie in Produkte zu überführen, also in Programmiersprachen und relevante Libraries, Datenbanken, Streaming und IoT. Das sind Kernkompetenzen, aber wie gesagt, am Anfang steht die Neugierde. Ich rate jedoch jedem, sich einem Problem nicht ausschließlich über die Theorie zu nähern, sondern erst zu versuchen, das Problem zu verstehen und das theoretische Wissen hands-on aufzubauen. Niemand weiss alles, und die Recherche rund um ein Problem ist ein wichtiger Lernprozess, aus dem man unglaublich viel mitnehmen kann. Data Science ist immer hands-on, und Neugierde führt zum Ziel.

Benjamin Aunkofer

Was macht einen guten Data Scientist aus? Kurzinterviews mit 6 führenden Experten!

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Was macht eigentlichen einen guten Data Scientist aus?

Diese Frage wurde mir von Studenten und Absolventen, aber auch von alteingesessenen CIOs bereits häufiger gestellt. Gerade Deutsche Unternehmen sind hinsichtlich der Möglichkeiten mit Data Science noch nicht so recht aufgeklärt und auch erst seit wenigen Jahren bieten Hochschulen entsprechende Schwerpunkte oder sogar ganze Studiengänge an. Zumindest für Wirtschaftsunternehmen ist Data Science eine neue Disziplin und somit ist es auch nicht verwunderlich, dass für das Berufsbild des Data Scientists noch ganz unterschiedliche Auffassungen vorherrschen – Und ganz ehrlich: Die Recruiter mit ihren wirren Anforderungsprofilen machen es nicht besser!

Dieses Mal möchte ich selbst jedoch einen Schritt zurücktreten und keine konkrete Antwort auf die Frage geben, was denn einen guten Data Scientist ausmacht. Ich habe diese Frage einfach mal an Experten weitergeleitet, die ich zu den führenden Data Science Experten in Deutschland zähle. Und hier sind ihre Antworten: Read more

Benjamin Aunkofer

Neue Fortbildungsangebote im Fortbildungskatalog

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Die Frage, wie man Data Scientist werden könnte, beantworte ich stets mit dem autodidaktischen Lernen und der bewussten Konfrontation mit bekannten und unbekannten Datenbeständen. Ein nahezu kostenloser, aber auch anstrengender und langer Weg.

Anders geht es auch mit speziellen Online-Kursen oder Masterstudiengängen, die an diversen internationalen und deutschen Hochschulen angeboten werden. Diese Online-Kurse laufen nun bereits seit mehreren Semestern und sind nun etabliert und ausgereift. Diese Kurse führen die Teilnehmer strukturiert durch die Themen, erklären überwiegend nachvollziehbar und stellen genügend Übungsaufgaben, um auch erste Data Science Praxis zu erleben. Und das Beste: Viele der Angebote sind kostenlos oder verlangen zumindest nur eine geringe Teilnahmegebühr.

Aktuelle Aus-/Fortbildungsangebote finden sich im Fortbildungkatalog!

Benjamin Aunkofer

Interview – die Zukunft des Data Science

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Interview mit Herrn Dr. Helmut Linde von SAP über Data Science heute und in Zukunft

dr-helmut-lindeHerr Dr. Helmut Linde ist Head of Data Science bei SAP Custom Development. Der studierte Physiker und Mathematiker promovierte im Jahre 2006 und war seitdem für den Softwarekonzern mit Hauptsitz in Walldorf tätig. Dort baute Linde das Geschäft mit Dienstleistungen und kundenspezifischer Entwicklung rund um die Themen Prognose- und Optimierungsalgorithmen mit auf und leitet heute eine globale Data Science Practice.

Data Science Blog: Herr Dr. Linde, welcher Weg hat Sie in den Analytics-Bereich der SAP geführt?

Als theoretischer Physiker habe ich mich natürlich immer schon für die mathematische Modellierung komplexer Sachverhalte interessiert. Gleichzeitig finde ich es extrem spannend, geschäftliche Fragestellungen zu lösen und dadurch in der realen Welt etwas zu bewegen. Die SAP mit ihrer weltweiten Präsenz in allen größeren Branchen und ihrer umfassenden Technologie-Plattform hat mir die ideale Möglichkeit geboten, diese Interessen zusammenzubringen.

Data Science Blog: Welche Analysen führen Sie für Ihre Kundenaufträge durch? Welche Vorteile generieren Sie für Ihre Kunden?

Mein Team arbeitet global und branchenübergreifend, d.h. wir befassen uns mit einer großen Bandbreite analytischer Fragestellungen. Oft geht es dabei darum, das Verhalten von Endkunden besser zu verstehen und vorherzusagen. Auch die Optimierung von Lieferketten und Lagerbeständen ist ein häufiger Anwendungsfall. In unseren Projekten geht es z.B. darum, den Absatz von Tageszeitungen zu prognostizieren, Schichten für Call-Center-Mitarbeiter optimal zu planen, Lastspitzen in Stromnetzen zu vermeiden und vieles andere mehr.

Das Hauptaugenmerk meines Teams liegt dabei auf der Entwicklung von analytischen Software-Lösungen. Für unsere Kunden heißt das, dass sie nicht nur einmalig Wettbewerbsvorteile aus ihren Daten ziehen, sondern Prognosen und Optimierung wiederholbar, nachhaltig und skalierbar in ihre Geschäftsprozesse integrieren können. Außerdem profitieren Kunden natürlich von der Größe der SAP und unserer langjährigen Erfahrung. Bei den allermeisten Anfragen können wir sagen: „Ja, etwas sehr ähnliches haben wir schon einmal gemacht.“

Data Science Blog: Viele Unternehmen haben den Einstieg ins Data Science noch nicht gefunden. Woran hängt es Ihrer Erfahrung nach?

Zunächst einmal sehe ich – basierend auf der Menge an Anfragen, die auf meinem Schreibtisch landen – einen äußerst positiven Trend, der zeigt, dass in vielen Unternehmen das Thema Data Science enorm an Bedeutung gewinnt.

Andererseits gibt es sicherlich Fachgebiete, die leichter zugänglich sind. Nicht in jedem Unternehmen gibt es die kritische Masse an Expertise und Unterstützung, die für konkrete Projekte nötig ist.

Data Science Blog: Welche Möglichkeiten bietet Data Science für die Industrie 4.0?

Unter Industrie 4.0 verstehe ich eine immer stärkere Vernetzung von Maschinen, Sensoren und Erzeugnissen. Schon für das Zusammenführen und Bereinigen der dabei anfallenden Daten wird man einen steigenden Grad an Automatisierung durch Algorithmen benötigen, da ansonsten die manuellen Aufwände viele Anwendungsfälle unwirtschaftlich machen. Darauf aufbauend werden Algorithmen den Kern vieler neuer Szenarien bilden. Mit einigen unserer Kunden arbeiten wir beispielsweise an Projekten, bei denen die Qualität von Endprodukten anhand von Maschineneinstellungen und Sensorwerten vorhergesagt wird. Dies erlaubt eine präzisere Steuerung der Produktion und führt zu reduziertem Ausschuss.  Ein anderes Beispiel ist ein Projekt mit einer Eisenbahngesellschaft, bei dem wir automatisch gewisse Stromverbraucher wie Heizungen oder Klimaanlagen für wenige Minuten abschalten, wenn im Stromnetz eine unerwünschte Lastspitze vorhergesagt wird.

Data Science Blog: Welche Tools verwenden Sie bei Ihrer Arbeit? Setzen Sie dabei auch auf Open Source?

In unseren Projekten orientieren wir uns immer an den Notwendigkeiten des konkreten Anwendungsfalles und an der bereits vorhandenen IT-Landschaft beim Kunden. Schließlich muss unsere Lösung dazu passen und sauber integriert und gewartet werden können. Natürlich kommen häufig hauseigene Werkzeuge wie SAP Predictive Analysis für die Modellbildung oder SAP Lumira für schnelle Visualisierung zum Einsatz. Als Plattform spielt SAP HANA eine große Rolle – nicht nur zur Datenhaltung, sondern auch zur Ausführung von Algorithmen und als Anwendungsserver. In SAP HANA gibt es auch eine Schnittstelle zu ‚R‘, so dass in manchen Projekten auch Open Source zum Einsatz kommt.

Data Science Blog: Was sind aktuelle Trends im Bereich Data Science? Um welche Methoden dreht es sich aktuell besonders stark bei SAP?

Einer der größten Trends der letzten Jahre ist sicherlich die zunehmend ganzheitliche Nutzung von Daten, insbesondere auch von rohen, unstrukturierten Daten gepaart mit einem höheren Grad an Automatisierung. Wo vor vielleicht fünf oder zehn Jahren noch großer Wert auf Datenvorverarbeitung und Feature Engineering gelegt wurde, werden diese Schritte heute zunehmend von den Tools selbständig durchgeführt.

Gleichzeitig wachsen klassisches Business Intelligence und Data Science immer mehr zusammen. Wir sehen eine steigende Zahl von Projekten, in denen Kunden analytische Lösungen implementieren, welche in Komplexität und Funktionsumfang deutlich über traditionelle Berichte und Dashboards hinausgehen, dabei aber durchaus ohne fortgeschrittene Mathematik auskommen.

Data Science Blog: Sofern Sie sich einen Ausblick zutrauen, welche Trends kommen 2017 und 2018 vermutlich auf uns zu?

Data-Science-Methoden und traditionelle Geschäftsprozesse werden immer enger verzahnt. In Zukunft übernehmen Algorithmen viel mehr jener Tätigkeiten, die auch nach umfassender Prozessautomatisierung heute immer noch von Sachbearbeitern zu erledigen sind – zum Beispiel eingehende Zahlungen einer Rechnung zuzuordnen, Lebensläufe von Bewerbern vor zu sortieren, die Plausibilität von Abrechnungen zu prüfen und Ähnliches.

Data Science Blog: Gehört die Zukunft weiterhin den Data Scientists oder eher den selbstlernenden Tools, die Analysen automatisiert für das Business entwickeln, durchführen und verbessern werden?

Es gibt definitiv einen Trend zu stärkerer Automatisierung bei den Tools und den starken Wunsch, Kompetenzen näher an die Endanwender zu bringen. Analysen werden zunehmend in den Geschäftsbereichen selbst durchgeführt.

Gleichzeitig sehe ich einen Wandel in der Rolle des Data Scientist. Es reicht nicht mehr, viele Algorithmen und ein paar Data Mining Tools im Detail zu kennen, um wirklich Mehrwert zu stiften. Der Data Scientist der Zukunft ist ein Vordenker, der ganzheitliche Visionen entwickelt, wie geschäftliche Fragestellungen mit Hilfe von Analytik gelöst werden können. Dabei müssen neue oder geänderte Geschäftsprozesse, ihre technische Umsetzung und algorithmische Lösungen gleichermaßen angegangen werden. Nehmen Sie als Beispiel das Thema Predictive Maintenance: Es gibt viele Data Scientists, die aus Sensordaten etwas über den Zustand einer Maschine ableiten können. Aber nur wenige Experten verstehen es, dies dann auch noch sinnvoll in reale Instandhaltungsprozesse einzubetten.

Die Nachfrage nach einem solchen Rollenprofil, für das es heute noch nicht einmal einen wirklich treffenden und allgemein gebräuchlichen Namen gibt, wird auch in Zukunft weit höher sein als die Verfügbarkeit von qualifizierten Kandidaten.

Data Science Blog: Wie sieht Ihrer Erfahrung nach der Arbeitsalltag als Data Scientist nach dem morgendlichen Café bis zum Feierabend aus?

Unsere Arbeitstage sind sehr abwechslungsreich. Jeder Data Scientist hat meistens ein größeres Kundenprojekt, das 60% bis 90% der Arbeitszeit benötigt. Dazu gehören normalerweise Workshops beim Kunden vor Ort – je nach Projekt und Standort können das zwei Tage in der Schweiz oder auch mal zwei Wochen in China sein. Außerdem fließt natürlich viel Zeit in die Analyse und Visualisierung von Daten, das Programmieren von Algorithmen und Anwendungen sowie die Erstellung von Unterlagen. Manchmal arbeiten wir nebenbei noch an einem anderen kleineren Projekt, zum Beispiel der Entwicklung eines Prototyps für eine Kundenpräsentation.

Einen Großteil unserer Projektarbeit liefern wir remote, das heißt, wir sind nur zu Workshops oder bei besonderem Bedarf beim Kunden vor Ort. Die Entwicklungs- und Analysearbeit erfolgt dann aus dem Büro oder, je nach Präferenz, auch aus dem Home Office. Insgesamt ermöglicht die Arbeitsweise eine gute Work-Life-Balance für alle Lebensmodelle.

Data Science Blog: Welches Wissen und welche Erfahrung setzen Sie für Ihre Data Scientists voraus? Und nach welchen Kriterien stellen Sie Data Science Teams für Ihre Projekte zusammen?

Der Großteil unserer Data Scientists hat einen akademischen Hintergrund mit Promotion und teilweise auch Post-Doc-Erfahrung in einem quantitativen Feld. Man sollte neben oder nach dem Studium schon einige Jahre praktische Erfahrung in quantitativen Analysen und idealerweise auch in Software-Entwicklung gesammelt haben, um als Data Scientist in Projekten erfolgreich zu sein. Daneben ist uns eine hohe Selbständigkeit und Eigenmotivation sehr wichtig, da wir in Projekten mit sehr unterschiedlichen Herausforderungen und vielen neuen und wechselnden Technologien konfrontiert sind, die hohe Umsicht und Flexibilität erfordern.

Unsere Projektteams stellen wir je nach Anforderungen zusammen. Bei Projekten, die stärker auf das Ergebnis einer Analyse abzielen, stellen wir oft ein kleines Projektteam komplett aus geeigneten Data Scientists zusammen. Wenn der Fokus stärker in Richtung eines Software-Produkts geht, wird häufig nur der analytische Kern und ggf. Anforderungs- und Projektmanagement von Data Scientists aus meinem Team übernommen. Dazu stoßen dann noch Kollegen aus anderen Bereichen, die beispielsweise Erfahrung mit bestimmten Backend-Technologien, als Software-Architekt, oder als UX-Designer mitbringen.

Data Science Blog: Grenzen Sie auch andere Rollen ab, wie beispielsweise den Data Engineer? Oder sind beide Tätigkeitsfelder untrennbar miteinander verbunden?

Aus meiner Sicht ist es wichtig, dass der Data Scientist, der für die Analyse der Daten verantwortlich ist, so weit wie möglich auch in die Vorverarbeitung und Vorbereitung der Daten mit einbezogen wird. Je nach Projekt können gewisse Tätigkeiten auch von Kollegen mit anderem Profil übernommen werden, aber die dedizierte Rolle eines Data Engineers gibt es bei uns nicht.

Data Science Blog: Sind gute Data Scientists Ihrer Erfahrung nach tendenziell eher Beratertypen oder introvertierte Nerds?

Ein wirklich guter Data Scientist passt weder in die eine noch in die andere Schublade. Sie oder er überzeugt in erster Linie durch Kompetenz – und zwar sowohl in geschäftlichen Fragestellungen als auch in technischen und mathematischen. Gleichzeitig ist die Fähigkeit notwendig, gegenüber Projektpartnern und Kunden überzeugend aufzutreten und komplexe Sachverhalte klar und anschaulich zu strukturieren.

Data Science Blog: Für alle Studenten, die demnächst ihren Bachelor, beispielsweise in Informatik, Mathematik oder Wirtschaftslehre, abgeschlossen haben, was würden sie diesen jungen Damen und Herren raten, wie sie einen guten Einstieg ins Data Science bewältigen können?

Seien Sie neugierig und erweitern Sie Ihren Horizont! Die führenden Data Scientists sind Unternehmensberater, Software-Architekt und Mathematiker in einer Person. Versuchen Sie, systematisch Erfahrung in allen drei Bereichen aufzubauen.

Benjamin Aunkofer

Data Leader Mindset

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Wie werden Führungskräfte zum Data Leader?

Als eine Keynote am Data Leader Day 2016 (www.dataleaderday.com) erläuterte ich den Weg einer gewöhnlichen Führungskräft hin zum Data Leader, gemäß meiner Erfahrung. Ein Data Leader ist eine Führungskraft mit datengetriebener, problemlösungsorientierter Denkweise.

Die Präsentation findet sich nachfolgend eingebettet und zeigt die Route von der konventionellen Führungskraft zum innovativen Data Leader:

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Benjamin Aunkofer

Interview – Erfolgreicher Aufbau einer Data Science Kompetenz

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Interview mit Dr. Dirk Hecker vom Fraunhofer IAIS über den erfolgreichen Aufbau einer Data Science Kompetenz

dr-dirk-heckerDr. Dirk Hecker ist Geschäftsführer der »Fraunhofer-Allianz Big Data«, einem Verbund von 28 Fraunhofer-Instituten zur branchenübergreifenden Forschung und Technologieentwicklung im Bereich Big Data. Außerdem leitet Dr. Hecker die Abteilung »Knowledge Discovery« am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. Die Forschungs­schwerpunkte der Abteilung liegen im Data Mining und Machine Learning. Darüber hinaus verantwortet Dr. Hecker das Data-Scientist-Qualifizierungsprogramm bei Fraunhofer und leitet die Arbeitsgruppe »Smart Cities« im »Smart Data Innovation Lab«. Herr Hecker ist in Mitglied der »Networked European Software and Services Initiative (NESSI)« und hat langjährige Erfahrung in der Leitung von Forschungs- und Industrieprojekten. Seine aktuellen Arbeitsschwerpunkte liegen in den Bereichen Big Data Analytics, Predictive Analytics und Deep Learning.

Data Science Blog: Herr Dr. Hecker, welcher Weg hat Sie zu Fraunhofer geführt und wie treiben Sie Data Science bei Fraunhofer voran?

Ich habe bereits als Student bei Fraunhofer angefangen und nach Abschluss meines Studiums schnell die Leitung einer Arbeitsgruppe übertragen bekommen. Unser Schwerpunkt war damals das Thema Mobility Mining, die automatisierte Extraktion von Mustern aus GPS, Mobilfunkdaten sowie Induktionsschleifenmessungen, vor allem zur Verkehrsmodellierung. Als uns 2012 die Big-Data-Welle erreichte und ich die Abteilung „Knowledge Discovery“ übernahm, haben wir die erste Potenzialanalyse für Big Data in Deutschland veröffentlicht und es fiel der Startschuss für unser Data-Science-Schulungsprogramm, da wir das Unterstützungspotenzial für Unternehmen im Bereich Data Science sofort erkannt haben. Mit der Gründung der Fraunhofer-Allianz Big Data vor jetzt fast drei Jahren konnten wir unser Angebot „Beratung, Technologie, Schulung“ branchenübergreifend ausbauen. Ein Beispiel ist der „Big Data Business Club“, eine exklusive Plattform für Chief Digital oder Data Officers (CDOs) in Unternehmen. Wir beraten und unterstützen Unternehmen branchenübergreifend bei der Umsetzung ihrer Big-Data-Projekte und entwickeln die passenden Tools und Softwareprodukte.

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

Für die Datenanalyse braucht man Experten, also Data Scientists. Die gibt es in vielen Fachabteilungen zunächst nicht, und oft auch noch nicht in der zentralen IT. Da ist es ein guter Weg, die Kompetenzen beim eigenen Personal in Kooperationsprojekten mit erfahrenen Partnern aufzubauen.

Data Science Blog: Sie bieten bei Fraunhofer ein sogenanntes „Data Science Starter Toolkit“ an, wofür brauchen Unternehmen ein weiteres Toolkit?

Bevor sie in eine Big-Data-Plattform investieren und sich damit längerfristig binden, können Unternehmen in diesem Toolkit eine breite Palette aktueller Big Data- und In-Memory-Technologien  erproben und sich hier beraten lassen. Außerdem erleichtert das Toolkit die nicht-kommerzielle Kooperation mit akademischen Partnern. Das ist besonders in der Anfangsphase interessant, wenn überhaupt erst das Potenzial in den eigenen Daten exploriert werden soll.

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

Gute Branchenkenntnis ist für uns unerlässlich, denn jede Branche hat ihre Besonderheiten, etwa was die Prozesse oder auch die Datenquellen anbelangt. Dennoch können sich Unternehmen an Best-Practice-Beispielen aus anderen Branchen orientieren. Darum arbeiten wir auch in der Fraunhofer-Allianz Big Data instituts- und branchenübergreifend zusammen. Unsere Kunden schätzen es gerade in der Bratungs- und Ideenfindungsphase, wenn sie über den Tellerrand schauen können und Beispiele aus anderen Branchen vorgestellt bekommen. Außerdem lassen sich externe Datenquellen in verschiedenen Branchen nutzen: Social Media, Mobilfunkdaten, Wikipedia, Nachrichtenkanäle.  Schließlich erwarten wir im Bereich des Deep Learning, dass man bild-, sprach- und textverarbeitende Module in Zukunft vortrainieren und dann mit weniger Aufwand auf die Anwendung spezialisieren kann.

Data Science Blog: Welche Trends im Bereich Machine Learning bzw. Deep Learning werden Ihrer Meinung nach im kommenden Jahr 2017 von Bedeutung sein?

Schon heute ist das maschinelle Lernen die Schlüsseltechnik für die Echtzeitanalyse von Big Data, also die Überwachung und Automatisierung von Prozessen jeglicher Art. Deep Learning erschließt aktuell insbesondere unstrukturierte Datenmengen, also die bekannte Dimension „Variety“. Die Technik rund um Deep Learning ist aktuell verantwortlich für die jüngsten Erfolge im Bereich der Künstlichen Intelligenz: maschinelles Sehen, Text- und Sprachverstehen, Text- und Sprachproduktion, maschinelle Übersetzung. Damit werden zunehmend intelligente Geräte gebaut und Systeme entwickelt, die uns einerseits Routine-Sacharbeiten und -Entscheidungen abnehmen und uns andererseits als Assistenten begleiten und beraten. In Zukunft werden wir immer weniger auf graphische Benutzeroberflächen angewiesen sein, sondern sprechen oder chatten mit smarten Geräten, Umgebungen und Assistenzsystemen.

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

Auf keinen Fall. In industriellen Datenanalyseprojekten gehen ja bis zu 80% des Aufwands in die Erarbeitung der Aufgabenstellung, in Datenexploration und -vorverarbeitung. Und die Digitalisierung und das Internet der Dinge werden uns noch auf viele Jahre hinaus mit neuen Fragestellungen versorgen. Methoden des Reinforcement-Lernens, die Feedback nutzen, um selbstständig weiter zu lernen, sind Gegenstand aktiver Forschung.  Praktisch stellt sich da auch die Frage, wie Reaktionen der Umwelt überhaupt als Feedback zu interpretieren sind. Und schließlich stellt sich das Problem der Haftung. In einigen Anwendungsbereichen werden wir selbstlernende Systeme vorerst ausschließen, bis sichergestellt werden kann, dass sie sich kein unerwünschtes Verhalten aneignen.  Solche Systeme zu bauen wird eine neue Kompetenz von Data Scientists sein.

Data Science Blog: Sollten Unternehmen erfahrene Data Scientists direkt einkaufen? Oder gibt es auch realistische Möglichkeiten, diese einfach selbst auszubilden?

Wir arbeiten mit etlichen Unternehmen zusammen, die ihren Mitarbeitern eine Fortbildung finanzieren, sei es durch ein berufsbegleitendes Studium, sei es durch Kompaktkurse. Die Fraunhofer-Allianz Big Data bietet zum Beispiel ein umfassendes, kompaktes Schulungsprogramm mit Zertifizierung an. Zudem sind Auftragsprojekte eine gute Gelegenheit, das erlernte Wissen praktisch zu vertiefen. Datenanalyseprojekte sind ja von Natur aus agil und erfordern eine enge Zusammenarbeit. Da ist es leicht, die anstehenden Arbeiten wöchentlich zwischen eigenen Mitarbeitern und externen Experten aufzuteilen. So arbeiten wir bereits mit einigen Unternehmen erfolgreich zusammen, teilweise sind die Fachkräfte sogar bei uns vor Ort oder wir unterstützen sie direkt im Unternehmen.

Data Science Blog: Sind gute Data Scientists Ihrer Erfahrung nach tendenziell eher Beratertypen oder introvertierte Nerds?

Data Scientists, die angefangen beim Geschäft und der Anwendungsdisziplin über die Big-Data-Tools bis zu statistischer Analyse und maschinellen Lernen alles selbst beherrschen, finden Sie selten und dann können Sie die Experten vielleicht nicht bezahlen. Allein schon deshalb arbeiten Data Scientists in Teams und bündeln unterschiedliche Kompetenzen und auch Charaktere. Kommunikative Fähigkeiten sind dabei unabdingbar.

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

Praxis und Neugier. In jedem Datenanalyseprojekt lernt man dazu – durch die Daten und durch die Zusammenarbeit mit den Kolleginnen und Kollegen. Darum würde ich nach einer Beschäftigung suchen, die immer neue Herausforderungen verspricht. Außerdem richten sich die Gehälter insbesondere nach den fortschrittlichen Tools, die man beherrscht – im Augenblick Spark und Python. Es ist also wichtig, den Blick auf technologische Entwicklungen nicht zu verlieren.

Anmerkung der Redaktion: Das Fortbildungsprogramm der Fraunhofer Acadamy zum Thema Data Science / Big Data ist im Aus- und Fortbildungskatalog enthalten.