„Daten sind der Rohstoff der Zukunft“

Dr. Lars Schwabe, Leiter des Data Insight Labs, spricht im Interview darüber, wie das Kompetenzcenter Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen dabei unterstützt, sich zum datengetriebenen Unternehmen 4.0 zu entwickeln.

Weshalb hat Lufthansa Industry Solutions das Data Insight Lab ins Leben gerufen?

Viele Unternehmen verfügen über Daten, die einen hohen Wert haben. Häufig fehlen ihnen jedoch die Ressourcen und Kenntnisse, um daraus einen konkreten Nutzen ziehen zu können. Deshalb gibt es bei Lufthansa Industry Solutions seit rund zwei Jahren das Data Insight Lab. Hier arbeiten Data Scientists und Data Architects gemeinsam mit Unternehmen daran, ihre Daten zusammenzuführen, zu strukturieren und zu analysieren.

Ziel ist es immer, den Wert der Daten beurteilen und die Erkenntnisse bestenfalls wertschöpfend nutzen zu können. Ganz gleich, ob Unternehmen ihr Kundenmanagement verbessern, Lieferketten überwachen oder auf Basis von Big Data das intelligente Stromnetz der Zukunft gestalten möchten. Besonders die Vorhersage von Ereignissen auf Basis umfangreicher Datenanalysen in Echtzeit spielt eine immer größere Rolle. Vor diesem Hintergrund zeigt das Data Insight Lab beispielsweise auch Möglichkeiten für Predictive-Maintenance-Lösungen auf. So können Kunden – etwa aus Industrie, Luftfahrt oder Logistik – frühzeitig erfahren, wann eine bestimmte Maschine oder Anlage gewartet werden muss, damit es nicht zu einem ungeplanten Ausfall kommt.

Wir unterstützen Unternehmen beim Wandel hin zu einem datengetriebenen Unternehmen 4.0.

Dr. Lars Schwabe, Leiter des Data Insight Labs

Wie sieht Ihre Arbeit konkret aus?

Unsere Data Scientists erarbeiten gemeinsam mit unseren Business-Analysten und dem Kunden Szenarien sowie spezifische Use Cases für Data Analytics. Ausgehend von der Fragestellung und den definierten Zielen, entwickeln die Data Scientists dann im Data Insight Lab Analysen und Modelle, die über klassische Business Intelligence Reports hinausgehen.

Wir überführen die Use Cases in mathematisch-formale Statistik-, Lern- und Optimierungsprobleme, die dann auf der eigenen Big-Data-Infrastruktur durchgerechnet werden. Dabei tauschen wir uns regelmäßig mit dem Kunden aus. Die Laborergebnisse unterstützen oder falsifizieren die Business-Use-Case-Hypothese. Auch das frühzeitige Fehlschlagen in einer Laborsituation ist für unsere Kunden eine wertvolle Information, um den Use Case anzupassen. 

Wie geht es weiter, wenn die analysierten Daten des Kunden wertvoll sind?

Genauso wie wir schon in den Prozess vor der eigentlichen Datenanalyse eingebunden werden, hören wir nicht nach der Lieferung unserer Ergebnisse auf. Zum Arbeitsprozess mit dem jeweiligen Kunden gehört auch, dass wir ihn bei der Umsetzung beispielsweise beim Thema Architektur beraten und unterstützen. Wir betrachten die Probleme und Herausforderungen des Kunden, Data Analytics und ihre produktive Nutzung für das Geschäft stets zusammen.

Darüber hinaus zählt zu unseren Leistungen, dass wir Proofs of Concept erstellen, nicht nur Analysen. Bei Bedarf konzipieren wir dann Lösungen für den produktiven Einsatz in den Backend-Systemen unseres Kunden oder entwerfen eine neue Gesamtlösung. Alternativ können wir auch eine Laborplattform in der IT-Landschaft des Kunden oder in der Cloud aufsetzen. Außerdem unterstützen wir Unternehmen nicht nur bei der technischen Konzeption und Umsetzung. Das Training der Mitarbeiter und Maßnahmen zum Wandel der Unternehmenskultur sind uns ebenfalls ein wichtiges Anliegen, um Organisationen zu einem datengetriebenen Unternehmen 4.0 zu entwickeln.

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