Interview – Berufsbegleitender Zertifikatskurs “Data Science”

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.

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

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.

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“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.

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

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.

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“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.

Interview – Die Herausforderungen der Sensor-Datenanalyse für die Automobilindustrie

Interview mit Andreas Festl von VIRTUAL VEHICLE

Andreas Festl ist Data Scientist bei VIRTUAL VEHICLE, ein führendes F&E Zentrum für die Automobil- und Bahnindustrie mit Sitz in Graz, Österreich. Das Zentrum konzentriert sich auf die konsequente Virtualisierung der Fahrzeugentwicklung. Wesentliches Element dabei ist die Verknüpfung von numerischer Simulation und Hardware-Testen, welche ein umfassendes HW-SW Systemdesign sicherstellt. Herr Festl forscht dort an Kontext-basierten Informationssystemen für den Einsatz im Fahrzeug und in der Entwicklung. Er ist ausgebildeter Mathematiker, der sich schon früh dem Thema Data Science verschrieben hat. Zusätzlich ist Herr Festl in der Lehre für Data and Information Science an der Fachhochschule Joanneum tätig.

Data Science Blog: Herr Festl, Sie sind technischer Data Scientist und arbeiten mit Daten, die zum großen Teil von Maschinen generiert werden. Was unterscheidet Ihren Arbeitsalltag vermutlich von den Data Scientists, die sich mit geschäftlichen Daten befassen?

Das wesentliche Merkmal an den Daten, mit denen wir arbeiten, ist die nicht vernachlässigbare zeitliche Komponente. Stellen Sie sich zum Beispiel eine Messung der Fahrzeuggeschwindigkeit vor: Dieses Messsignal kann natürlich nur dann sinnvoll interpretiert und verarbeitet werden, wenn die Zeit mitberücksichtigt wird. Die bloße Kenntnis der einzelnen Geschwindigkeitswerte hilft Ihnen ohne die korrekte Abfolge nicht weiter. Das führt dazu, dass viele Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens nicht direkt auf diesen Daten arbeiten können.

Es existieren hier natürlich dennoch viele Möglichkeiten und Ansätze dafür, Wissen aus den Daten zu gewinnen; diese werden jedoch scheinbar noch nicht so oft verwendet, weshalb die verfügbare Software meist nicht für industrielle, sondern für akademische Nutzer ausgelegt ist. Ein wesentlicher Teil meiner Arbeit besteht deshalb darin, die passenden Libraries zu finden und diese für unsere Use-Cases anzupassen oder die Methode neu zu implementieren. Es gibt durchaus immer wieder Zeiten in denen meine Job-Beschreibung „mathematischer Programmierer“ lauten sollte und nicht “Data Scientist“. Ich denke, das ist im klassischen Bereich, der sich geschäftlichen Daten beschäftigt, vielleicht nicht mehr so häufig, da dort die verfügbare Software schon sehr ausgreift ist.

Außerdem beschreiben unsere Daten oft komplexe technische Prozesse in Fahrzeugkomponenten. Hier ist eine rege Kommunikation mit den jeweiligen Domänenexperten unerlässlich, damit ich auch als fachfremder Data Scientist den Prozess, der die Daten erzeugt, zumindest in Grundzügen verstehen kann. Dieser kommunikative Teil, in dem man sehr viel über verschiedenste Fachbereiche erfährt, ist für mich einer der schönsten Aspekte meiner Arbeit.

Data Science Blog: Wenn Data Science einem Laien erklärt wird, kommen häufig Beispiele von Kaufempfehlungen oder Gesundheitsprognosen von Fitness-Apps zur Sprache. Welches Beispiel würden Sie im Kontext von Automotive verwenden?

Die Möglichkeiten für den Einsatz von Data Science im Automotive Bereich sind extrem vielfältig – sie kann eigentlich über den gesamten Lebenszyklus eines Fahrzeugs gewinnbringend eingesetzt werden. Ein Einsatzbeispiel, das der Fahrer direkt positiv erleben kann, wäre die Predictive Maintenance von Fahrzeugteilen. Ähnlich zu den von Ihnen angesprochenen Fitness-Apps geht es hier darum eine „Gesundheitsprognose“ für die einzelnen Fahrzeugteile anhand von Messwerten zu erstellen. Im Idealfall müssen Sie Ihr Auto dann nicht mehr in fixen Service-Intervallen in die Werkstatt stellen, sondern das Auto meldet sich automatisch kurz bevor ein Teil ausgetauscht werden muss. Diese Meldung erschiene dann deshalb, weil die Messwerte darauf schließen lassen, dass es bald zu einem Defekt kommen wird und nicht einfach nach einem fixen, vorher definierten Zeitraum. Heute werden ja Teile oft einfach deswegen ausgetauscht, weil es der Wartungsplan so vorsieht – unabhängig von ihrer tatsächlichen Abnutzung.

Data Science Blog: Was sind denn gegenwärtig besonders interessante Anwendungsfälle und an welchen arbeiten Sie für die Zukunft?

Aus Sicht der Anwendung finde ich es besonders spannend durch Sensor-Signale auf Eigenschaften des Fahrers zu schließen. Die Methodik dazu entwickeln wir gerade in aktuellen Projekten. Es ist zum Beispiel durchaus denkbar, sicherheitsrelevante Ereignisse und Fahrmanöver zu identifizieren. Diese Informationen können dann vielseitig verwendet werden. Einige Beispiele dazu: Verkehrsplaner könnten damit automatisiert besonders gefährliche Kreuzungen angezeigt bekommen, Versicherer könnten ihren Kunden auf das individuelle Risikoverhalten abgestimmte Produkte anbieten oder Kunden könnten sich Ihren Taxifahrer über eine App nach seinem Fahrstil aussuchen. Denkbar wäre auch eine Diebstahlsicherung: Das Fahrzeug erkennt über den Fahrstil, dass es von einer unbefugten Person benutzt wird und löst daraufhin einen Alarm aus. Hier eröffnen sich viele Möglichkeiten.

Aus Sicht der Datenanalyse finde ich es besonders interessant, Algorithmen, die für ganz andere Aufgabenstellung entwickelt wurden, auf Probleme aus dem Automotive-Bereich anzuwenden. In einem unserer Projekte analysieren wir beispielsweise Software-Logfiles von Prüfständen und verwenden dazu Association Rules (eine Technik aus der Warenkorbanalyse) und Methoden, die normalerweise für das Untersuchen von Interaktionen in sozialen Netzwerken verwendet werden. Dass diese Übertragbarkeit gegeben ist finde ich extrem spannend.

Data Science Blog: Über welche Datenquellen verfügen Sie? Gibt es auch fahrzeugexterne Datenquellen, die sinnvoll sein könnten?

Da sprechen Sie natürlichen einen kritischen Punkt in jedem Data Science Projekt an: Ohne Daten geht nichts. Zusätzlich müssen die verwendeten Daten eine gewisse Qualität aufweisen und natürlich mit dem zu lösenden Problem in möglichst direktem Zusammenhang stehen.

Welche Datenquellen wir genau verwenden, hängt natürlich sehr stark vom konkretem Projekt ab. In industrienahen Projekten werden die Daten in der Regel vom Industriepartner bereitgestellt. Das kann dann alles Mögliche sein: Messungen von Prüfständen, Fertigungs-Protokolle, Wartungsdaten und vieles mehr.

Diese „Industrie-Daten“ unterliegen dann aber üblicherweise einer strengen Geheimhaltung und dürfen nicht in anderen Projekten verwendet werden. Deshalb haben wir im Unternehmen einen eigenen Datenlogger entwickelt, mit dem wir selber Daten aufnehmen können, die dann uns gehören. Diese Daten verwenden wir hauptsächlich in forschungsnahen Projekten, in denen die Ergebnisse publiziert werden sollen.

Fahrzeugexterne Datenquellen sind definitiv sinnvoll und werden immer mehr mit den klassischen Sensor-Daten fusioniert; oft ergibt sich dann durch eine Kombination von proprietären und offen verfügbaren Daten ein großer Mehrwert. In der vorhin angesprochenen Erkennung von sicherheitsrelevanten Ergebnissen spielt zum Beispiel das Wetter eine wesentliche Rolle: Eine zu schnell gefahrene Kurve ist bei Nässe oder Glätte deutlich gefährlicher als auf trockener Fahrbahn. Generell werden Daten über Umwelt und Infrastruktur immer wichtiger. Praktisch jeder fahrerzentrierte Dienst benötigt sie. Denken Sie zum Beispiel an Google Maps, das bereits heute die Bewegungsdaten von vielen Verkehrsteilnehmern gemeinsam analysiert um Vorhersagen über die Verkehrsdichte und damit über die optimale Route zu treffen.

Data Science Blog: Wie aufwändig gestaltet sich das Data Engineering, also die Datenbereitstellung und -zusammenführung?

Das ist definitiv ein schwieriges Unterfangen. Gerade Sensordaten erreichen schnell eine beachtliche Größe, die den Einsatz eines Big Data Technologie-Stacks erforderlich macht. Hier macht uns aber wieder die bereits angesprochene zeitliche Komponente unserer Daten zu schaffen. Die meisten Big Data Technologien skalieren ja, indem sie die Datenpunkte mehr oder weniger zufällig auf mehrere Rechner verteilen. Das ist bei unseren Daten aber nicht zulässig, die Reihenfolge der Daten ist hochrelevant! Hier müssen wir also entweder auf einer anderen Ebene parallelisieren oder Technologie mit spezieller Funktionalität für Zeitreihen verwenden.

Data Science Blog: Welche Technologien setzen Sie für die Datenbereitstellung und -analyse ein? Was halten Sie vom Einsatz von Open Source Software?

Wir implementieren unsere Analysen meist in R oder Python, manchmal kommen auch Matlab oder C# (letzteres meist für User Interfaces) zum Einsatz. Für Big Data Analysen verwenden wir meist Apache Spark über die R und Python APIs. Für die Datenablage und Bereitstellung verwenden wir hauptsächlich PostgreSQL mit Timescale Erweiterung, InfluxDB sowie Apache Hadoop. Grundsätzlich sind wir jedoch nicht auf bestimmte Technologien fixiert, sondern versuchen immer das jeweils beste Tool für den jeweiligen Einsatzzweck zu verwenden.

Ich finde es spricht nichts gegen den Einsatz von Open Source Software – wie Sie ja auch an unserem Technologie-Stack erkennen können. Ich habe aber auch nichts gegen Closed Source Software – es gibt in beiden Bereichen genug gute und schlechte Software. Worauf ich aber achte, ist keine neue Technologie zu verwenden, hinter der ein zu kleines Entwicklerteam oder gar nur ein einzelner Entwickler steht. Hier ist mir die Gefahr zu groß, dass die Entwicklung bald eingestellt wird und die Ergebnisse meiner Analysen nicht mehr nachvollziehbar sind.

Data Science Blog: Zum Abschluss noch eine Frage von jungen Nachwuchskräften, die davon träumen, eine Karriere als Data Scientist im Ingenieurwesen zu machen: Welche Voraussetzungen bzw. Eigenschaften sollte ein Data Scientist in Ihrem Bereich mitbringen?

Neben einer fundierten fachlichen Ausbildung sind Neugier und der Wille, Zusammenhänge zu verstehen, Eigenschaften, die für jeden Data Scientist sehr wichtig sind. Zusätzlich hilft es durchaus eine kommunikative Persönlichkeit zu sein: Es gilt in Workshops die richtigen Informationen über die Daten einzuholen – das ist nicht immer ganz leicht. Zusätzlich müssen natürlich regelmäßig die Resultate der jeweiligen Analysen einem oft fachfremden Publikum präsentiert werden.

Interview – Python as productive data science environment

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.”.

Interview mit Prof. Carsten Felden über Artificial Intelligence und Cognitive Computing

Wird Artificial Intelligence oder Cognitive Computing oder beides zusammen der Standard, den alle haben müssen?

Prof. Dr. Carsten Felden ist Vorsitzender des Vorstandes des TDWI e.V., der größten Community für Analytics und Buisness Intelligence.. Er ist selbst Experte und Consultant für Business Intelligence und für diesen Fachbereich Lehrstuhlinhaber an der TU Bergakademie Freiberg.

Data Science Blog: Herr Prof. Felden, welcher Weg hat Sie bis an die Spitze des erfolgreichsten deutschen Verbandes für Analytics und Business Intelligence geführt?

Ich möchte die Beantwortung gerne umdrehen: Der TDWI ist ein Verein, in dem sich jeder als Mitglied engagieren darf und soll. Und da die Themen mir Freude bereiten und immer wieder neue Facetten zeigen, bin ich auch mit Begeisterung dabei und trage dies gerne in den Verein. Zu diesen Themen bin ich über mein Studium der Wirtschaftswissenschaft gelangt, in dem ich Wirtschaftsinformatik und Logistik vertiefte. Bei Professor Chamoni bot sich mir 2002 die Gelegenheit zur Promotion, in der ich mittels Text Mining ein Analysesystem in Python entwickelte, um Energiemarktentwicklungen zu erklären. Schon während dieser Zeit ergaben sich aber immer wieder Fragestellungen, welche die Entscheidungsfindung an sich betrafen. Dies interessierte mich in den vielen Facetten, so dass ich eine Habilitationsschrift anschloss, um den Entscheidungsprozess näher von der theoretischen Seite zu beleuchten. Dabei nahm ich Datenanalyseprozesse als Grundlage, um deren Wirkung auf menschliche Entscheidungsträger zu betrachten. Mit der Übernahme meiner Professur in 2006 baute ich einen kompetenzcenterorientierten Lehrstuhl auf, der sich zum Ziel setzte zu untersuchen, wie man realistisch mit Daten arbeiten kann, was man mit Daten tun kann. Dies in unterschiedlichen Welten: dem internationalen High-Tech-Konzern, dem Mittelständler als Hidden Champion oder dem kleineren Unternehmen. Insbesondere die Verbindung von Theorie und Praxis hat immer wieder die universitäre Lehre befruchtet und diese wollte ich auch in den Verein tragen. Im Rahmen der Veranstaltungen des TDWI habe ich immer viele neue Dinge oder realistische Einschätzungen aktuell diskutierter Dinge erhalten und wollte letztlich diese auch aus meinen Projekterfahrungen in die dortigen Diskussionen in unterschiedlichen Veranstaltungen zurückbringen. Das ich nun Vorsitzender dieses Vereins sein darf ist aber den Mitgliedern zu verdanken, die Vertrauen in mich setzten, den Weg des Vereins weiter voran zu treiben und meinen Vorstandskollegen, ohne deren Arbeit und Unterstützung meine Tätigkeit nichts wert wäre. Es ist der Verein als Ganzes, der den Mehrwert bietet und nicht einzelne Personen.

Data Science Blog: Wie weit ist die Industrie mittlerweile beim Einsatz von AI, also künstlicher Intelligenz?

Eine eindeutige Antwort ist hier gar nicht möglich. Allein schon die Deutung des Begriffs in der Praxis, macht es manchmal schwer, zwischen echten und unechten AI-Projekten zu unterscheiden. Letztlich kann man aber abgrenzend sagen, dass AI die automatisierte Entscheidung ermöglicht und nicht bei der Entscheidungsunterstützung für einen menschlichen Aufgabenträger endet. Egal, ob es nun ein echte oder ein unechtes AI-Projekt ist, es gilt, dass Daten entsprechend zu identifizieren, zu extrahieren und ggf. zu transformieren und final bereitzustellen sind. Nun soll aber nicht der Manager mit seinem fachlichem Know How (=Bauchgefühl) diese Informationen zur Entscheidung nutzen, sondern die Maschine übernimmt auch diesen Part (ohne Bauchgefühl) basierend auf Algorithmen. Man darf den Begriff der Entscheidung nicht immer mit einer besonderen Tragweite verbinden, da schon das einfache Signal einer Maschine: „Ich bin frei, ich habe Zeit, ich kann das jetzt tun!“ ist eine Entscheidung.
Um auch noch kurz auf die Abgrenzung zu den unechten Projekten einzugehen: hier erlebe ich immer wieder, dass AI mit künstlichen neuronalen Netzen gleichgesetzt wird. Natürlich kann man solche Netze hier nutzen, aber letztlich geht es nur darum, den Entscheidungsprozess in unterschiedlichen Situationen zu automatisieren. Zu diesem Zweck muss man prüfen, wo das sinnhaft möglich ist, da es nicht das Ziel sein kann, alles ohne Wenn und Aber zu automatisieren. In technisch-affinen Unternehmen sehen wir schon einige Umsetzungen, die über den Pilot-Status hinaus sind. Beispielhaft zu nennen sind da vollautomatisierte Fertigungen, insofern der Herstellungsprozess reihenfolgeunabhängig ist oder aber Controllingprozesse. Im Kern sind es aktuell noch Tätigkeiten, die keinen ausgeprägten kreativen Kern beinhalten, aber ein hohes Maß an Kommunikation zwischen den Beteiligten Systemelementen erfordern. In Summe gibt es ein breites Interesse und schon viele Orientierungsbeispiele, die dazu führen werden, dass diese Projekte intensiver zunehmen werden.

Data Science Blog: Wie grenzen Sie eigentlich Artificial Intelligence und Cognitive Computing voneinander ab? Wo liegen die Unterschiede?

Letztlich kann ich hier zum vorherigen ergänzen: beim Cognitive Computing handelt es sich um die Fortführung der wissensbasierten Systeme beziehungsweise der Expertensysteme. Der enorme und damit auch beeindruckende Unterschied zu den Vorläufern ist die Fähigkeit des Lernens im Sinne einer inhaltlichen Weiterentwicklung der vorhandenen Wissensbasis, die nun wesentlich ausgeprägter ist und auch automatisiert in entsprechenden Wissensdomänen stattfinden kann. AI kann einerseits zum Lernen des Systems beitragen, andererseits das gelernte für die automatisierte Entscheidung anwenden. Beide Ansätze nutzen und befruchten sich also gegenseitig.

Data Science Blog: Welche Trends im Bereich Machine Learning bzw. Deep Learning werden Ihrer Meinung nach in den Jahren 2018 und 2019 von Bedeutung werden?

Da möchte ich direkt zu unserer diesjährigen Konferenz in München herüber schwenken. Traditionell finden wir dort die Trends der nächsten Jahre schon in Vorträgen und Diskussionen.
Insgesamt beobachten wir eine starke Entwicklung hin zur Analyse unstrukturierter Daten. Machine Learning wird zunehmend intensiv in textuellen Analysen genutzt, um zum Beispiel eine E-Mail-Kategorisierung beziehungsweise Reaktion auf eine E-Mail zu automatisieren. Darüber hinaus ist die Verarbeitung von Bildern mit Ansätzen des Deep Learning ein zunehmender Trend. Dies in Szenarios wie die Fehlererkennung in der Herstellung oder dem Erkennen des Anwenders und dahingehend automatischen Anpassung seiner vorliegenden Systemlösung mit den passenden Inhalten. Sie sehen also, dass alle Facetten der algorithmischen Datenanalyse bedeutend werden. Dabei stellen wir aber auch fest, dass der klassischen Hausaufgaben, wie Datenintegration, Datenqualitätssicherung, Datenbereitstellung etc. nicht vom Tisch sind, sondern auch immer wieder neu diskutiert werden. Hier kommt aktuell hinzu, Verfahren der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um eine dynamische Schemaerzeugung in Zeiten von Data Lakes automatisiert auszuführen, um den Anwendern für die jeweilige Entscheidungssituation Daten bedarfs- und verarbeitungsgerecht zur Verfügung zu stellen. Wir sehen also, dass die Übernahme von Tätigkeiten durch maschinellen Aufgabenträger der treibende Faktor ist, was dann mittels Machine Learning bzw. Deep Learning umsetzbar ist.

Data Science Blog: In wie weit wird der Begriff „Business Intelligence“ Ihrer Meinung nach zukünftig erhalten bleiben? Wie nahtlos ließen sich die neuen Möglichkeiten mit künstlicher Intelligenz in BI-Systeme integrieren?

Nun ja, aktuell werden wir mit Schlagworten überflutet, die darüber hinaus noch oftmals mit unterschiedlichen Verständnissen belegt sind, so dass es mehr Verwirrung als Erkenntnis gibt. Wissenschaftlich betrachtet ist Business Intelligence ein allumfassender Begriff, da er lediglich benennt, dass Daten zu sammeln und zu Entscheidungszwecken aufzubereiten sind. Dies subsummiert also auch AI.
In der Praxis ist BI aber eher das alte, starre Berichtswesen und passt dann so gar nicht zu den dynamischen Analyticsansätzen. Hier muss man aber sagen, dass Self Service Ansätze und die zunehmende Flexibilisierung der Architekturen dabei unterstützt, beide Welten zusammenzubringen. Aktuell ist man noch auf dem Niveau, über Schnittstellen bewusst Code auszutauschen. Beispielsweise lässt sich R-Code in vielen BI-Werkzeugen ausführen. Letztlich erleben wir aber alle, dass Geräte immer einfacher zu steuern sind und dadurch Welten auch zusammenfließen und das wird auch hier geschehen, weil es die Anwender einfach so gewohnt sind.

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

Die Wirtschaftsinformatik hat das Postulat der sinnhaften Vollautomation. Daher sehe ich es auch hier so, dass man die Punkte beziehungsweise Stellen im Prozess identifizieren muss, wo die Anwendung der Data Science Sinn macht. Darüber hinaus sehe ich den Data Scientist eigentlich nicht als eine Person, sondern als ein Konglomerat an Fähigkeiten, oftmals verteilt über mehrere Abteilungen und damit auch mehrere Personen, die zusammenarbeiten müssen. Die geforderten Fähigkeiten werden sich sicherlich wandeln, jedoch wird Kommunikationsfähigkeit immer der Schlüssel sein und Tools werden dahingehend das Data Science Team nicht ersetzen, sondern immer Mittel zum Zweck im Rahmen der sinnhaften Vollautomation sein.

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?

Kommunizieren können und neugierig sein. Sie werden alle viel im Rahmen ihrer Ausbildung an fundamentalen Fähigkeiten gelernt haben, aber lassen sie sich auf die Partner im Projekt ein, interessieren sie sich für all das, was auf der fachlichen Ebene geschieht und wie der technische Fortschritt aussieht. Ich kann immer nur wiederholen, dass offene Kommunikation eine wichtige Fähigkeit in Projekten ist, die nicht hoch genug bewertet werden kann. Die TDWI-Konferenz oder all die anderen Formate des Vereins bieten die Möglichkeit, Wissen aufzunehmen, auszutauschen und sich selber mit anderen zu vernetzen. Ich denke wirklich, dass gute Data Scientist derartiges nutzen, um die eigenen Themen bestmöglich angehen zu können, denn das ist der Schlüssel zum Erfolg!

Prof. Felden wird am 25. Juni die TDWI Konferenz in München eröffnen, die unter dem Slogan „Business Intelligence meets Artificial Intelligence“ die neuen Möglichkeiten unter Einsatz künstlicher Intelligenz in den Fokus stellen wird.

Interview – Process Mining ist ein wichtiger Treiber der Prozessautomatisierung

Interview mit Prof. Scheer, Erfinder des etablierten ARIS-Konzepts, über die Bedeutung von Big Data für die Prozessoptimierung

Prof. Dr. Dr. h.c. mult. August-Wilhelm Scheer

Copyright – Scheer GmbH

Prof. Dr. Dr. h.c. mult. August-Wilhelm Scheer war Gründer der IDS Scheer AG und Direktor des von ihm gegründeten Instituts für Wirtschaftsinformatik an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken. Es ist der Erfinder des bekannten ARIS-Konzeptes und heute Alleingesellschafter und Beiratsvorsitzender der Scheer GmbH (www.scheer-group.com), einem Consulting- und Software-Haus in Saarbrücken. Daneben gehören zur Scheer Gruppe  Beteiligungen an Start- up Unternehmen.

Data Science Blog: Herr Prof. Scheer, Sie sind der Erfinder des ARIS-Konzepts in den 90er-Jahren, mit dem viele Unternehmen in den darauffolgenden Jahren ihr betriebliches Informationssystem überarbeiten konnten. Auch heute arbeiten viele Unternehmen an der Umsetzung dieses Konzepts. Was hat sich heute verändert?

Prof. Scheer: Auch heute noch bilden Prozessmodelle die Grundlage der digitalen Prozessautomatisierung, indem sie menschliche Arbeitsleistung innerhalb der Modelle durch IT ­Systeme unterstützen oder ersetzen. Die Scheer GmbH setzt diesen modellgetriebenen Ansatz erfolgreich in großen BPM und SAP ­Einführungsprojekten ein. Hierfür wurden in den vergangenen Jahren industriespezifische Referenzmodelle entwickelt, die unter der Bezeichnung „Performance Ready“ eine beachtliche Beschleunigung hervorbringen.

Weitere Treiber der Automatisierung sind die technische Weiterentwicklung der IT, insbesondere durch prozessorientierte Architekturen der Anwendungssoftware, sowie Big Data, Data Mining, Cloud Computing und Hardware ­Infrastruktur. Gleichzeitig werden neuere Forschungsergebnisse zu Modellierungsmethoden, der Künstlichen Intelligenz und Data Mining zunehmend in der Praxis der digitalen Geschäftsprozessorganisation umgesetzt.

Data Science Blog: Zu Zeiten der ARIS-Einführung steckte die Geschäftswelt, insbesondere die Industrie, gerade im Trend zum Lean Management. Heute ist es ähnlich mit dem Trend zu Big Data und Analytics. Welche Synergien gibt es hier im Kontext von Data Analytics?

Prof. Scheer: Mit der Implementierung einer lauffähigen Prozesslösung ist der enge BPM ­Ansatz von der  Problemerkennung bis zum lauffertigen Anwendungssystem abgeschlossen. In der Realität können jedoch auch unvorhergesehenen Abweichungen auftreten oder Störungen entstehen. Derartige Abweichungen begründen das Interesse an der Auswertung realer Prozessinstanzen. Die automatische Suche in Datenbeständen, um unerwartete Muster und Zusammenhänge zu erkennen und diese in gut verständlicher, häufig grafischer Form aufzubereiten, wird generell als Datamining bezeichnet und gehört zum Gebiet der Data Analytics. Wird dieses Vorgehen auf Geschäftsprozesse angewendet, so wird es als Process Mining bezeichnet. Es geht also  darum, die Spuren der Geschäftsprozesse während ihrer Ausführung in einer Logdatei zu erfassen und ihr Verhalten zu beobachten (Monitoring).

Data Science Blog: Welche Anwendungsfälle sind mit Process Mining zu bewältigen? Und welche Mehrwerte werden Ihrer Erfahrung nach daraus generiert?

Prof. Scheer: Beim Process Mining generiert ein komplexer Algorithmus aus den Datenspuren der Logdatei von Anwendungssystemen automatisch ein Ist-­Prozessmodell. Aus den Vergleichen des bestehenden Soll-­Modells mit den Datenspuren der Logdatei und des generierten Ist-Modells werden Abweichungen ermittelt. Diese werden analysiert, um das Soll-Modell an die Realität anzupassen und organisatorische Verbesserungsvorschläge zu entwickeln. Process Mining kann Auskunft geben, ob bei der Prozessausführung Compliance ­Regeln eingehalten oder verletzt werden, an welchen Stellen Kapazitätsengpässe entstehen, ob von vorgesehenen Kapazitätszuordnungen abgewichen wurde, wie sich Durchlaufzeiten und Qualität verhalten usw.. Die Ergänzung des BPM ­Ansatzes um das Process Mining, insbesondere auch durch den Einsatz von KI ­Techniken, führt zu einer neuen Qualität des Prozessmanagements und wird deshalb als intelligentes BPM (iBPM) bezeichnet.

Data Science Blog: Welche analytischen Methoden kommen zum Einsatz und auf welche Software-Technologien setzen Sie dabei?

Prof. Scheer: Das Process Mining wird gegenwärtig wissenschaftlich intensiv mit formalen Methoden bearbeitet. Ziel dieser Forschungen ist es, das Process Mining durch Entwicklung komplexer Algorithmen nahezu vollständig zu automatisieren. Der Verzicht auf den Einsatz menschlichen Fachwissens führt aber z. T. zu einer überhöhten Komplexität der Algorithmen für Aufgaben, die ein erfahrener Prozessmanager intuitiv leicht und besser erledigen kann. Hier ist eine Kombination aus Automatik und Fachwissen sinnvoller. Die Unternehmen der Scheer Gruppe legen den Fokus auf die Modellierung und das mehr strategische BPM und sehen Process Mining als Ergänzung dieses Ansatzes. Die Software „Scheer Process Mining“ folgt diesem Ansatz und sieht sie als Ergänzung ihrer modellbasierten BPMS ­Software „Scheer BPaaS“ und „Scheer E2EBridge“. Weiterhin unterstützen unsere Berater in vielen Projekten das Produkt „ARIS PPM“ der Software AG.

Data Science Blog: Sind die datengetriebenen Prozessanalysen vorerst abgeschlossen, geht es an die Umsetzung der Verbesserungen. Wie unterstützen Sie Unternehmen dabei, diese herbei zu führen? Und in wie weit können datengetriebene Entscheidungssysteme realisiert werden, die die Vision des autonomen Unternehmens im Sinne der Industrie 4.0 einen Schritt näher bringen?

Prof. Scheer: Sowohl langfristige strategische BPM Projekte als auch kurzfristig taktische Umsetzungen aus Process Mining Aktivitäten werden von der Scheer Gruppe unterstützt. Aber wir schauen auch in die Zukunft. Im Rahmen von Machine Learning werden Algorithmen entwickelt, die aus Beobachtungen ein Systemverhalten erkennen (lernen), um es dann für Prognosen auszuwerten. Als bekannteste Verfahren sind künstliche neuronale Netze zu nennen. Diese bilden Funktionen des menschlichen Gehirns ab. Interessante Anwendungsfälle gibt es bereits in der Fertigung. An Produktionsanlagen werden heute zahlreiche Sensoren angebracht, die Temperatur, Schwingungen, Energieverbrauch usw. kontinuierlich messen. Diese Datenströme können als Input ­Größen von neuronalen Netzen ausgewertet und zu Prognosen genutzt werden. Das Unternehmen IS ­Predict, das zur Scheer Gruppe gehört, hat dazu eigene Algorithmen auf Basis von KI entwickelt und führt seit Jahren erfolgreich Projekte zu Predictive Maintenance und zur vorausschauenden Qualitätssteuerung durch. 

Data Science Blog: Process Mining ist somit ein spannendes Zukunftsthema. Unter welchen Rahmenbedingungen sollten derartige Projekte durchgeführt werden? Was sind Ihrer Erfahrung nach die Kriterien zum Erfolg?

Prof. Scheer: Zunächst ist es sehr wichtig, das Thema aus der Business-Perspektive anzugehen und sich nicht zu früh mit technologischen Fragen auseinanderzusetzen: Welche Fragen sollen durch Process Mining beantwortet werden? Welche Informationsquellen werden hierfür benötigt?

Zu Beginn des Projekts sollte zunächst eine konkrete Aufgabenstellung angegangen werden, die auch von ihrer Größenordnung gut zu bewältigen ist. Je konkreter die Aufgabenstellung gewählt wird, desto größer ist die Erfolgswahrscheinlichkeit und umso schneller kann ein ROI erzielt werden. Natürlich bedeutet dies nicht, das „große Ganze“ zu vernachlässigen. Auch bei der Einführung von Process Mining gilt der Grundsatz „think big, start small“.

Data Science Blog: Datengetriebene Prozessanalysen bedingen interdisziplinäres Wissen. Welche Tipps würden Sie einem Prozessmanager geben, der sich in die Thematik einarbeiten möchte?

Prof. Scheer: Die Grundvoraussetzung für die Einführung von Process Mining ist ein gutes Verständnis aller Aspekte des Geschäftsmodells.  Darauf aufbauend sollte ein guter Überblick der Unternehmensprozesse und ihrer Ausprägung in den verschiedenen Unternehmensbereichen vorhanden sein. Immer wichtiger wird in diesem Zusammenhang das Thema der verschiedenen Arten von Daten und wie sie entlang der Prozesse entstehen bzw. angewendet werden. Hierbei sind für Process Mining insbesondere zwei Arten von Daten relevant:  Kennzahlen, die bei der Ausführung der Prozesse entstehen, die sog. Prozesskennzahlen oder Process KPIs. Neben den Process KPIs können mit Process Mining fachliche Daten, die während der Ausführung der Prozesse erfasst oder manipuliert werden, betrachtet werden. Mit den Process Mining Produkten von Scheer können beide Arten von Daten analysiert werden. Der Einstieg in die Datenanalyse erfolgt über das Process Analytics Dashboard. Weitergehende Informationen zu den Details der Prozesse liefert dann das Modul Process Explorer.

What makes a good Data Scientist? Answered by leading Data Officers!

What makes a good Data Scientist? A question I got asked recently a lot by data science newbies as well as long-established CIOs and my answer ist probably not what you think:
In my opinion is a good Data Scientist somebody with, at least, a good knowledge of computer programming, statistics and the ability of understanding the customer´s business. Above all stands a strong interest in finding value in distributed data sources.

Debatable? Maybe. That’s why I forwarded this question to five other leading Data Scientists and Chief Data Officers in Germany, let’s have a look on their answers to this question and create your own idea of what a good Data Scientist might be:


Dr. Andreas Braun – Head of Global Data & Analytics @ Allianz SE

A data scientist connects thorough analytical and methodological understanding  with a technical hands-on/ engineering mentality.
Data scientists bridge between analytics, tech, and business. “New methods”, such as machine learning, AI, deep learning etc. are crucial and are continuously challenged and improved. (14 February 2017)


Dr. Helmut Linde – Head of Data Science @ SAP SE

The ideal data scientist is a thought leader who creates value from analytics, starting from a vision for improved business processes and an algorithmic concept, down to the technical realization in productive software. (09 February 2017)


Klaas Bollhoefer – Chief Data Scientist @ The unbelievable Machine Company

For me a data scientist thinks ahead, thinks about and thinks in-between. He/she is a motivated, open-minded, enthusiastic and unconventional problem solver and tinkerer. Being a team player and a lone wolf are two sides of the same coin and he/she definitely hates unicorns and nerd shirts. (27 March 2017)

 


Wolfgang Hauner – Chief Data Officer @ Munich Re

A data scientist is, from their very nature, interested in data and its underlying relationship and has the cognitive, methodical and technical skills to find these relationships, even in unstructured data. The essential prerequisites to achieve this are curiosity, a logical mind-set and a passion for learning, as well as an affinity for team interaction in the work place. (08 February 2017)

 


Dr. Florian Neukart – Principal Data Scientist @ Volkswagen Group of America

In my opinion, the most important trait seems to be driven by an irresistible urge to understand fundamental relations and things, whereby I summarize both an atom and a complex machine among “things”. People with this trait are usually persistent, can solve a new problem even with little practical experience, and strive for the necessary training or appropriate quantitative knowledge autodidactically. (08 February 2017)

Background idea:
That I am writing about atoms and complex machines has to do with the fact that I have been able to analyze the most varied data through my second job at the university, and that I am given a chance to making significant contributions to both machine learning and physics, is primarily rooted in curiosity. Mathematics, physics, neuroscience, computer science, etc. are the fundamentals that someone will acquire if she wants to understand. In the beginning, there is only curiosity… I hope this is not too out of the way, but I’ve done a lot of job interviews and worked with lots of smart people, and it has turned out that quantitative knowledge alone is not enough. If someone is not burning for understanding, she may be able to program a Convolutional Network from the ground but will not come up with new ideas.

 


Interview mit Prof. Dr. Kai Uwe Barthel über Data Science mit Deep Learning

Interview mit Prof. Dr. Barthel, Chief Visionary Officer der Pixolution GmbH in Berlin, über Funktion, Einsatz und Einstieg in künstliche neuronale Netze.

Prof. Kai Barthel ist Gründer und CVO der Pixolution GmbH, ein Unternehmen, das Deep Learning dazu einsetzt, Bilder über ihre Pixelinhalte automatisiert verstehen zu können. Darüber hinaus ist Prof. Barthel in der Forschung und Lehre für Medieninformatik und Visual Computing an der Hochschule für Technik und Wirtschaft in Berlin tätig.

Data Science Blog: Welcher Weg hat Sie zu einem führenden Experten für Deep Learning und zur Gründung der Pixolution GmbH geführt?

Im Prinzip bin ich über mein Interesse an elektronischen Musikinstrumenten auf den Weg zur Analyse von Bits und Bytes gekommen. Als Schüler war ich von den neuen Möglichkeiten der Klangerzeugung fasziniert. 1980, zwei Jahre vor meinem Abitur, baute ich einen eigenen Synthesizer, ohne wirklich zu verstehen, was ich dort eigentlich tat.

Daraufhin studierte ich Elektrotechnik mit Fokus auf Signalverarbeitung, blieb nach dem Diplom diesem Themenbereich treu und arbeitete als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU Berlin, wo ich zum Thema Bildkompression promovierte.

In diesem Kontext bin ich auf MPEG-7 gestoßen und fand das Konzept sehr spannend.  MPEG-7 war im Gegensatz zu MPEG-1, 2 und 4 kein Kompressionsstandard für Video- oder Audiodaten, sondern die Idee bestand darin, Metadaten von Mediendateien zu erzeugen. Ich befasste mich mit der automatisierten Beschreibung von Bildern, ohne manuelle Verschlagwortung, allein auf Basis der Pixelwerte. Spätestens das war für mich der erste Schritt in Richtung maschinelles Lernen.

Unser erster Erfolg war das Programm ImageSorter, das wir im Jahr 2006 als Freeware veröffentlichten. Hiermit konnte man hunderte von Bildern visuell sortiert darstellen und somit gesuchte Bilder schneller finden. Wir bekamen rasch unerwartete Anfragen aus der Industrie, wie etwa von CEWE mit der Aufgabe, Bilder für Fotobücher automatisch zu sortieren. Aus diesem Bedarf heraus haben wir dann die Pixolution GmbH gegründet. Auch Mauritius Images, eine der ältesten Bildagenturen Deutschlands, hatte unseren Algorithmus eingesetzt, mit dem die Ergebnisse einer Bildsuche inhaltsbasiert sortiert präsentiert wurden und somit die Nutzer in die Lage versetzten, mehrere hundert Bilder gleichzeitig zu erfassen.

Data Science Blog: Im Gegensatz zu anderen Anbietern künstlicher Intelligenz, befassen Sie sich nicht nur mit der einfachen Klassifikation von Bildern, sondern Sie verwenden Deep Learning, um dem Computer ein generelles Verständnis von Bildern zu verleihen.

Deep Learning ist ein Mittel zum Zweck, womit sich viele Aufgaben lösen lassen. Heute analysieren wir Bilder automatisiert über künstliche neuronale Netze, da diese in den letzten Jahren enorm an Reife hinzugewonnen haben. Hiermit lassen sich neben der Klassifikation „was ist der Inhalt eines Bildes?“ eine Reihe weiterer Aufgaben lösen. Hierzu gehört neben der automatischen Verschlagwortung unbekannter Bilder, das Finden ähnlicher Bilder, die Detektion von Duplikaten im Datenbestand, aber auch die Beantwortung sehr spezifischer Fragestellungen, wie etwa nach der Qualität, der Stimmung oder dem Stil eines Bildes. Einige Beispiele sind auf unserer Webseite http://www.visual-computing.com  zu finden. Natürlich lässt sich Deep-Learning auch auf andere Datentypen anwenden. Das kennen wir alle von Sprachassistenten wie Siri oder Email-Spamfiltern etc.

Unser Hauptprodukt bei Pixolution ist ein Plugin für Solr, womit wir ein klassisches Dokumentensuchsystem in die Lage versetzen, auch Bilder (z.B. von Agentur- oder Produktdatenbanken) gleichzeitig nach konventionellen Metadaten und visuellen/inhaltlichen Kriterien durchsuchbar zu machen. Dafür müssen die Bilder von der Maschine „verstanden“ werden.

Data Science Blog: Was bedeutet Deep Learning denn eigentlich im Kontrast zu Machine Learning? Wo beginnt Deep Learning und – als obligatorische Frage – ist Deep Learning ein überzogenes Buzzword?

Machine Learning ist im Prinzip der Oberbegriff aller Verfahren, bei denen Computer zu einer bestimmten Fragestellung selber den Algorithmus zur Lösung generieren können. Heute wird der Begriff „Machine Learning“ sicherlich etwas verschwenderisch verwendet. Zum Teil werden oft schon einfachere Verfahren wie beispielsweise Decision Trees oder K-means-Clustering als Machine Learning „verkauft“. Das eigentliche Machine Learning verwendet unterschiedliche Arten künstlicher neuronaler Netze. Einfache Aufgaben lassen sich mit kleinen neuronalen Netzen mit zwei bis vier Schichten lösen, dies reicht beispielsweise für die Erkennung von handschriftlichen Ziffern.

Deep Learning verwendet neuronale Netze mit deutlich mehr Schichten (bis hin zu Hunderten). Erst mit diesen vielen Schichten, die insgesamt Tausende bis Millionen von Netzwerkgewichten (zu lernende Parameter) haben, werden Lösungen für wirklich komplexe Aufgaben möglich.

Deep Learning ist ein Unterbereich von Machine Learning. Für mich ist Deep Learning kein Buzzword, denn die Lösungsmöglichkeiten von komplexen Aufgaben sind tiefgreifend. Es hat sich in den letzten Jahren einiges getan, so dass wirklich hochkomplizierte Aufgaben lösbar geworden sind.

Data Science Blog: Deep Learning gilt allerdings auch als Blackbox. Für den Menschen nachvollziehbare Entscheidungen von der Maschine sind somit nicht mehr möglich. Wie nachteilig wirkt sich das auf den Einsatz aus?

Die einzelnen Bestandteile eines künstlichen neuronalen Netzes sind recht simpel. Aus diesen elementaren Teilen werden neue Lösungsmodelle zusammengesetzt. Die Summe dieser Bestandteile und deren Interaktion wird jedoch schnell sehr hoch, so dass die Netze tatsächlich nicht mehr detailliert nachvollziehbar sind. Es stimmt also, dass künstliche neuronale Netze ab einer gewissen Größe zur Blackbox werden. Und es gibt auch Beispiele, mit denen solche Netze in die Irre geführt werden können. Nichtsdestotrotz liefern diese Netze die besten Ergebnisse, so dass dieser Nachteil in Kauf genommen wird – denn was wären die Alternativen?  Gerade im Bereich der Analyse und der Visualisierung der Funktionsweise von neuronalen Netzen gibt es viele Forschungsansätze, die das Verständnis mittelfristig deutlich verbessern werden. In vielen Bereichen sind die Klassifikationsergebnisse, die mit ausreichend vielen Beispielen trainiert wurden, besser als menschliche Experten. Hinzu kommt, dass menschliche Experten oft auch nicht genau begründen können, warum Sie zu einer bestimmten Eischätzung kommen, letztlich gleichen sie eine konkrete Fragestellung mit ihren umfangreichen Erfahrungen ab, was eine recht ähnliche Herangehensweise ist.

Data Science Blog: Welche Anwendungsszenarien für künstliche neuronale Netze gibt es?

Eine häufig verwendete Definition dessen, was Deep Learning an Aufgaben bewältigen kann, lautet: Es sind die Aufgaben, die ein Mensch in einer Sekunde lösen kann, ohne darüber nachdenken zu müssen. Wir können ein Netz darauf trainieren und es auf eine Aufgabe sozusagen „abrichten“. Im Unternehmen können künstliche neuronale Netze z. B. auffällige Verhaltensweisen von Maschinen identifizieren. Für mich geht es im Wesentlichen darum, der Maschine beizubringen, Bilder zu verstehen.

Das Verständnis von akustischen Signalen und Bildern ist schon lange ein Ziel der Informatik, es wird jedoch erst seit kurzem in zufriedenstellendem Ausmaß erreicht. Mit künstlichen neuronalen Netzen können Bilder vom Computer analysiert und Aussagen über ihre Inhalte gemacht werden. In den ersten Terminator-Filmen mit Arnold Schwarzenegger war es noch Science Fiction, dass die Welt aus Kamerabildern heraus analysiert und verstanden wurde. Inzwischen ist dies möglich. Was sicherlich noch eine Weile dauern wird, sind die Lösungen von Aufgaben, die eine zeitliche Planung oder ein strategisches Vorgehen benötigen.

Data Science Blog: Für welche Anwendungen in der Industrie ist Deep Learning schon gegenwärtig nutzbar?

Als Beispiel sei hier die industrielle Bildverarbeitung genannt. Bis vor kurzem war dies eine Sequenz von fein abgestimmten Schritten, wobei mit genau vordefinierten Bedingungen, wie etwa dem Bildhintergrund und einer bestimmten Beleuchtung, gearbeitet wurde. Dann wurde von einem Bildverarbeitungsexperten eine Kaskade von speziellen Bildverarbeitungsalgorithmen aufgesetzt, die das spezifische Problem lösten. Dies Prinzip hat meist sehr gut funktioniert, aber diese Ansätze ließen sich nicht gut generalisieren und mussten für jedes neue Problem wieder neu angepasst werden.

Beim Deep Learning ist die Situation eine ganz andere. Hier geht es darum, genügend Beispiele an Bildern und den dazugehörigen Ergebnissen zu haben. Das System lernt dann alleine, wie aus den Bildern bzw. Pixeln mit welchen Operationen die gewünschten Ergebnisse vorhergesagt werden können.

Für jeden, dem das noch zu abstrakt ist: Auch sehr spezifische Aufgaben aus der Industrie können mit neuronalen Netzen bewältigt werden. In der Fertigung und Montage können z.B. Nachfüllbehälter für Schrauben mit Kameras ausgestattet werden. Die Algorithmen erkennen dann über die Kamerabilder nicht nur zuverlässig, ob sich noch genügend viele Schrauben im Behälter befinden, sondern z. B. auch, um welche Schrauben es sich genau handelt.

Letztendlich spielt Deep Learning gerade in vielen Industrieanwendungen eine Rolle, so auch in der Spracherkennung oder dem Konzept des autonomen Fahrens. Das Hauptproblem beim Deep Learning ist nicht so sehr die Frage nach dem optimalen Netzwerk, sondern es besteht eher darin, genügend gute Beispiele zu haben, anhand derer die Netzwerke dann trainiert werden können.

Data Science Blog: Welche Entwicklungen der vergangenen Jahre ermöglichten die enormen Erfolge in Sachen Deep Learning?

Deep Learning wird in der Regel nicht mit CPUs, der zentralen Recheneinheit eines Computers, durchgeführt, sondern über GPUs, also speziell für Grafikberechnung ausgelegte Prozessoren – übrigens auch dann, wenn keine Bilder sondern andere Daten analysiert werden sollen. GPUs sind spezialisiert auf die Berechnung von Fließkommazahlen und können Matrizenmultiplikationen parallelisieren und somit etliche Male schneller als die CPU durchführen. Die heutige Hardware ermöglicht die notwendige Rechenleistung für künstliche neuronale Netze bereitzustellen.

Zum anderen benötigen Deep Learning Algorithmen sehr große Mengen an Trainingsdaten. Um ein neuronales Netz auf Bilder zu trainieren, um beispielsweise Katzen von Hunden zu unterscheiden, braucht es tausende Bilder mit Katzen und Hunden aus unterschiedlichen Perspektiven, Farben und Formen. Wir profitieren davon, dass sich diverse Menschen die Mühe gemacht haben, Millionen von Beispielbildern exakt zu beschriften und der Wissenschaft für das Training zur Verfügung zu stellen.

Data Science Blog: Was hat sich denn seitens der Algorithmen getan? Es heißt, dass die Backpropagation als Lernmethodik der große Clou bei neuronalen Netzen sei?

Backpropagation ist ein Lernverfahren für neuronale Netze, mit dem sich Aufgaben lösen lassen, bei denen die, zu den Eingangsdaten gehörigen/gewünschten Ergebnisse bekannt sind (supervised learning). Nach jedem Durchlauf der Daten durch das Netzwerk (Forward-Pass) gibt es einen Fehler im Endergebnis. Das Backpropagation-Verfahren arbeitet auf Basis der Gradientenabstiegsmethode und passt sukzessive die Netzwerkgewichte so an, dass der Fehler kleiner wird.

Eigentlich ist das Backpropagation-Verfahren ist schon recht lange bekannt. Neben der Beschleunigung der Computer und der Verfügbarkeit geeigneter Trainingsdaten, gab es jedoch erst in den letzten Jahren die notwendigen algorithmischen Fortschritte, mit denen es möglich wurde, auch extrem großen Netzwerke erfolgreich zu trainieren. Hier sind die Convolutional Netzwerke zu nennen, die insbesondere das Verstehen von Bildern (aber auch andere hochkomplexe Problemstellungen) erst möglich machten. Convolutional Netzwerke verwenden nicht für jeden Pixel ein individuelles Gewicht. Vielmehr wird ein Satz von zu erlernenden Filtern mit verhältnismäßig wenig Parametern/Gewichten verwendet. Jede Filterung erzeugt ein neues Bild, Pooling-Verfahren reduzieren die Auflösung dieser neu erzeugten Bilder, indem nur besonders aktive Neuronen beibehalten werden. Durch diese beiden Maßnahmen lässt sich die Zahl der Netzwerkgewichte gegenüber vollvernetzten Netzwerken deutlich reduzieren und ein erfolgreiches Netzwerktraining auch mit begrenzten Mengen an Beispieldaten erzielen.

Data Science Blog: Wie kann man sich denn vorstellen, wie so ein künstliches neuronales Netz funktioniert?

Die Grundidee ist an die biologischen Arbeitsweise im Gehirn angelehnt. Schichten von Neuronen erkennen bestimmte Muster. Auf den ersten Schichten sind dies zunächst einfache Strukturen wie Ecken, Kanten oder Farbübergänge. Die Neuronen führen also eine Funktion/Filterung aus, die jeden Eingabewert mit einer bestimmten Gewichtung multipliziert und diese Teilergebnisse aufsummiert. Eine nicht-lineare Funktion erzeugt hieraus einen Aktivierungswert, den Output, der angibt, ob ein entsprechendes Muster vorliegt. Dieser Output ist dann wiederum der Input für die nächste Netzwerkschicht ist. In den nächsten Schichten werden die einfachen Strukturen dann zu komplizierteren Mustern zusammengesetzt. Viele Linien aus unterschiedlichen Teilmustern ergeben beispielsweise Gitter, zwei senkrechte Linien ein Kreuz, usw. Letztlich lernen die Netzwerke aus allen möglichen Konstellationen der Eingangsdaten diejenigen Kombinationen, die in realen Daten/Bildern auftreten. Auf den letzten Schichten werden dann komplexere Muster erkannt, etwa mehrere Kreise und Konturlinien, die in einer bestimmten Anordnung beispielsweise ein menschliches Gesicht darstellen. Soll das künstliche neuronale Netz dieses Muster erkennen können, rechnen wir über die Backpropagation die Gewichtungen aus, die anhand der Beispielbilder – manche zeigen ein menschliches Gesicht, andere nicht – den kleinstmöglichen Klassifizierungsfehler erzeugen. Es wird beim Trainieren eines neuronalen Netzes also eine Funktion ermittelt, die den Input (die Bilddaten) auf den entsprechend Output (die korrekte Kategorie des Bildes) abbildet.

Data Science Blog: Was würden Sie Data Scientists raten, die in Deep Learning einsteigen möchten? Wie bewältigt man den Einstieg?

Ich würde nicht direkt ins Deep Learning einsteigen, sondern sicher erstmal versuchen, mich mit allgemeinen Methoden des maschinellen Lernens vertraut zu machen. Hierzu gehören Techniken wie das Clustering oder lineare/logistische Regression. Ich denke, dass jeder, der in diesen Bereich einsteigen will, wirklich einmal selber ein einfachstes Netzwerk (z.B. XOR und darüber hinaus) per Hand programmiert haben sollte. Hierfür können Tools wie MATLAB oder Octave verwendet werden. Erst im Anschluss, wenn man grundlegenden Kenntnisse erlangt hat, können Frameworks wie z.B. TensorFlow verwendet werden, was den Vorteil hat, dass einem die Bestimmung der mathematischen Ableitungen der Netzwerkstrukturen abgenommen wird. Dann lassen sich auch bestehende Lösungen besser nachvollziehen bzw. anpassen, um das Rad für den produktiven Lauf nicht noch einmal neuerfinden zu müssen, sondern die gewünschten Implementierungen ohne Umwege direkt angehen zu können.

Interview – Data Science in der Automobilbranche

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.