Data Analytics in Garching

Garching, 16. Oktober. Im Juli waren Vertreter des Bavarian Information- and Communication-Cluster noch nach Nürnberg zu ihren Kooperationspartnern der NIK gereist. Die zweite Data-Analytics-Veranstaltung war für das BICCnet nun ein Heimspiel. Clusterleiter und Organisatoren Sascha Stöppelkamp und Robert Couronné führten durch diesen Tag mit Impulsvorträgen, Workshops und Labs.

Die Keynote übernahm der Gründungspräsident des Zentrums Digitalisierung.Bayern (ZD.B), Prof. Dr. Dr. h.c. Manfred Broy. Eine passendere Grundlage für die Themen dieser Veranstaltung hätte man nicht schaffen können. Zuvor waren alle Teilnehmer jedoch angehalten, in einem Interactive Intro ihre Erwartungen an diesen Tag zu äußern und bereits eine thematische Basis für das Networking zu bauen. Dabei war zu beobachten, dass einige Teilnehmer bereits bei der vorangegangenen Data Analytics anwesend gewesen waren, da die thematischen Ansprüche sich um einiges spezifischer gestalteten.

Nach einer kurzen Pause, in welcher die Möglichkeit bestand, sich mit den Ausstellern dieser Veranstaltung auszutauschen, konnten sich die Anwesenden in die Workshops und Labs aufteilen. Auf die Frage, wie künstlich Intelligenz werden kann, also zum Schwerpunkt des Machine Learning, referierten Dr. Jan Paulus und Matthias Weidler von der ASTRUM IT und stellten die Schritt-für-Schritt-Automatisierung in den Vordergrund. Die Erkenntnis des Workshops war, dass eine große Lösung mit dem Ziel der Lernenden Maschine am effizientesten in kleine Lösungen aufgeteilt werden sollte.

Eine softwarebasierte Analyse von personenrelevanten Daten veranschaulichte Dr. Karl-Maria de Molina von der ThinkSimple. Der Hintergrund war ein meist geringer Anteil an motivierten und damit loyalen Mitarbeitern, welche zu einer hohen Fluktuation in den Unternehmen führt. Die Lösung stellten demnach HR-Analytics dar, welche Vorstellungsgespräche im Voraus transparenter gestalten sollten, jedoch auch Big Data waren. Die Herausforderung dabei seien Datenbanken, welche nicht allein als Sammelstelle fungieren sollten, sondern die Effizienz der Mitarbeitergewinnung mittels Machine Learning und damit der eigenständigen Datenkopplung erhöhen sollten.

Der Themenschwerpunkt Big Data wurde im nachfolgenden Workshop von Dr. Philipp Pott von der Siemens AG ebenfalls aufgegriffen. Inhaltlich betraf es jedoch die verschiedenen Inputs bei der Herstellung. Die Lösung sollte eine Plattform, die MindSphere Platform, darstellen, welche Stakeholdern die Möglichkeit geben sollte, ihre Daten geschützt abzulegen, sodass der Herstellungsprozess effizienter gestaltet werden sollte, ohne die Daten zentral abzulegen und damit anderen zugänglich zu machen.

Ein thematisches Sequel zur BICCnet-Veranstaltung zur Digitalen Transformation in der Ernährungswirtschaft erbrachte der Workshop von Maria Egorova von der Alexander Thamm GmbH. Die Marschrichtung stand von Anfang an fest – es sollte ums Essen gehen. Doch trotz des fehlenden Nachtisches, der erwartet worden war, kam eine motivierte Interaktion zustande. In diesem Showcase stand das Haushaltsgerät Thermomix im Rampenlicht, welches seit Generationen in den Küchen als nützlicher Helfer eingesetzt wird und nach und nach durch intelligenteres Eigenhandling eine Aufwertung erfährt. In der Interaktion mit den Teilnehmern sollte diese Success-Story auch als Use Case für andere Unternehmen fungieren. Als Problem hierbei wurde erneut der sogenannte „Daten-Geiz“ in Deutschland ausgemacht, da die Skepsis, seine eigenen Daten mit anderen Unternehmen und damit Mitbewerbern zu teilen, noch sehr groß ist. Dass diese Einstellung sich grundlegend ändern sollte, um wirtschaftlich und technologisch weiter oben mitzuspielen, ging mit vorhergehenden Veranstaltungen über Big Data konform.

Ein Anwendungsbeispiel der Machine Learning stellte Philipp Killermann in einem Lab vor. Diese bezog sich auf die Anwendung von CNNs anhand von MNIST Datensätzen. Es wurden oftmals Vergleiche mit dem biologischen Lernen des menschlichen Gehirns angestellt und es wurde deutlich, dass auch Künstliche Intelligenz trainiert werden muss. Die Herausforderung stellt dabei die Unterscheidung zwischen Lernen und Verstehen, da alleiniges Auswendiglernen die Anwendungsvielfalt der KI hemmt.

Im an- und auch abschließenden Networking wurde deutlich, wie gut die Data Analytics in Garching angekommen war, da trotz fortgeschrittener Stunde nur wenige Teilnehmer frühzeitig aufbrachen, sondern sich bei einem kleinen Imbiss des hauseigenen Bistro rege austauschten.

(djp)

  • Eva Stockmeyer
  • NIK e.V. - Nürnberger Initiative für die Kommunikationswirtschaft