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14.12.2016 | Essen

Aktuelles

Rückblick auf das 1. Data Science Forum der FOM Hochschule in Essen

Welche Potenziale bietet die Analyse von Big Data für Unternehmen und Forschungseinrichtungen? Und was für Projekte laufen bereits? Antworten auf diese Fragen erhielten die Teilnehmenden des Data Science Forums Anfang Dezember aus erster Hand: Zu Gast im FOM Hochschulzentrum Essen waren Referenten aus Wissenschaft und Praxis, die aktuelle und interessante Einblicke in ihre Arbeit lieferten.

Prof. Dr. Adem Alparslan
Prof. Dr. Adem Alparslan

Für den Einstieg in die Thematik zeichneten Prof. Dr. Rüdiger Buchkremer und Prof. Dr. Adem Alparslan verantwortlich. Die beiden Wirtschaftsinformatiker der FOM erklärten, was sich hinter Data Science verbirgt, sprachen über Anwendungsfelder und gaben Empfehlungen für den betrieblichen Einsatz.

Big Data Analysen innerhalb einer vernetzen Fahrzeugflotte

Florian Dörr
Florian Dörr

Anschließend trat Florian Dörr ans Rednerpult. Als Solution Architect bei Hewlett Packard Enterprise begleitet er das Projekt „Fleet Analytics“. Dabei wurden über 80 Firmenfahrzeuge mit Sensoren ausgestattet. Sie sammeln sowohl Daten zum Status des jeweiligen Vehikels – z.B. Geschwindigkeit, Spritverbrauch oder Zustand der Batterie – als auch zu Strecke und Dauer einzelner Fahrten. „Auf Basis dieser Informationen haben wir Fahrerprofile erstellt“, so Florian Dörr. „Die Konservativen sind mit geringer oder konstanter Geschwindigkeit unterwegs, die Sportlichen mit höchster Geschwindigkeit und der größten Anzahl an Bremsvorgängen. Die Schnellen schließlich treten auch bei Regen und Temperaturen unter null ordentlich auf das Gaspedal.“ Von diesen Erkenntnissen erhofft sich das Unternehmen Synergieeffekte – wenn Mitarbeitende beispielsweise wiederholt zur selben Uhrzeit auf derselben Strecke unterwegs sind.

Aufbau eines Daten-Ökosystems

Markus Spiekermann
Markus Spiekermann

Ein sensibles Thema stand im Zentrum des Vortrags von Markus Spiekermann. Der wissenschaftliche Mitarbeiter beim Fraunhofer-Institut für Software- & Systemtechnik sprach über digitale Souveränität. „Dahinter verbirgt sich die Fähigkeit einer natürlichen oder juristischen Person zur ausschließlichen Selbstbestimmung hinsichtlich des Wirtschaftsguts Daten“, erklärte er seinen Zuhörerinnen und Zuhörern im FOM Hochschulzentrum. „Sie ist in Zeiten der digitalen Transformation unverzichtbar. Schließlich entsteht durch die Vernetzung und den Austausch von Unternehmensdaten sowie öffentlich verfügbaren Daten ein Mehrwert in Form von neuen Produkten und Services.“ Um das zu gewährleisten, sei die deutschlandweite Initiative Industrial Data Space ins Leben gerufen worden: In ihrem Rahmen entstehe ein Raum, in dem unterschiedliche Unternehmen ihre Datengüter souverän bewirtschaften und zusammenbringen können.

Extraktion und Visualisierung multidimensionaler Text-Informationen

Prof. Dr. Alexander Holland
Prof. Dr. Alexander Holland
Johannes Zenkert
Johannes Zenkert

Den Vortragstitel von Prof. Dr. Alexander Holland und Johannes Zenkert mussten die Teilnehmenden des Data Science Forums erstmal sacken lassen. Der FOM-Professor für Wirtschaftsinformatik und der wissenschaftliche Mitarbeiter am Institut für Wissensbasierte Systeme und Wissensmanagement der Universität Siegen sprachen über „Extraktion und Visualisierung von multidimensionalen Textinformationen zur Integration von Big Data in unternehmensspezifischen Wissenslandkarten“. Ihre Botschaft: Mit unstrukturierten Daten können Unternehmen wenig anfangen, sie brauchen eine kontextbasierte Aufbereitung und Darstellung. Das könne zum Beispiel über eine typische Big Data Architektur wie SoMaBiT oder eine Informationsextraktion über Text Mining Frameworks geleistet werden. Eine Wissenslandkarte schließlich könne die so aufbereiteten Inhalte visualisieren.

Echtzeitsteuerung im Online-Marketing

Dr. Steffen Wagner
Dr. Steffen Wagner

Welche Chance Big Data Analysen für das Online-Marketing bieten, machte Dr. Steffen Wagner von der INWT Statistics GmbH am Beispiel der Customer Journey deutlich. „Erfahrungswerte aus verschiedenen Kundenprojekten zeigen: 30 bis 35 Prozent aller Customer Journeys bestehen aus mehr als einem Kontakt. Auf diese echten ‚Kundenreisen‘ entfallen 50 bis 60 Prozent der Sales sowie 55 bis 70 Prozent der Umsätze“, so der Experte. „Auf Basis solcher Daten können Unternehmen zukünftiger Kaufentscheidungen prognostizieren.“ Ein entsprechend prognoseorientiertes Marketing wiederum könne zu einer Steigerung des ROI führen.

Big-Data-Analysen von Patientenmeinungen und Qualitätsberichten

Prof. Dr. Rüdiger Buchkremer
Prof. Dr. Rüdiger Buchkremer

Mit einem Vortrag von Prof. Dr. Buchkremer endete das 1. Data Science Forum der FOM Hochschule. Der Experte des ifes Institut für Empirie & Statistik stellte ein Projekt vor, bei dem er sich mit der Frage auseinandergesetzt hatte, ob sich via Text Mining Faktoren identifizieren lassen, nach denen Patienten ein Krankenhaus auswählen. Dabei hat er – unterstützt von Bachelor- und Master-Studierenden der FOM und in Kooperation mit einer Krankenhauskette – 100.000 Patienten-Bewertungen in verschiedenen Internetportalen untersucht. Eine der gewonnenen Erkenntnisse: „Weder Gesundung noch die Art der Behandlung oder deren Effektivität sind Voraussetzung für eine positive Bewertung“, so Prof. Dr. Buchkremer. „Viel wichtiger sind die Freundlichkeit von Stationsärzten und Pflegepersonal sowie die Aufklärung bzw. eine klare und verständliche Information bei Visite und Behandlung.“

Geplant ist, dieses Thema in Form einer größeren Studie aufzugreifen. Die entsprechenden Ergebnisse könnten dann beim 2. Data Science Forum vorliegen. Schließlich soll das Format 2017 wieder aufgegriffen werden.

Wer sich intensiver mit den einzelnen Vorträgen des 1. Data Science Forums befassen möchte, kann sich die entsprechenden Folien als PDF herunterladen: