Data Science als strategischer Wettbewerbsvorteil für Innovation und Wachstum

Sebastian Land

 

Unsere Stärke liegt vor allem darin, dass wir unsere großen Erfahrungen im Bereich Data Science mit einem ganzheitlichen Ansatz kombinieren. Wir betrachten Data Science nicht nur als technische Lösung. Bei der Einführung in eine Organisation betrachten wir den gesamten Prozess Data Science, mit all seinen sozialen, organisatorischen und technischen Implikationen.“

Sebastian Land, Gründer, CTO und Lead Data Scientist Consultant  

der Old World Computing UG.  

 

Megatrends wie Digitalisierung, Big Data und Industrie 4.0 verändern unsere Wirtschaft. Doch wer steht eigentlich an der Spitze der digitalen Revolution? Ganz klar: Softwareingenieure und Informatiker. François Baumgartner sprach mit Sebastian Land, Lead Data Scientist der Old World Computing UG, über modernes Unternehmertum, Produkte, Services und strategische Beratung im Bereich Data Science und die digitale Revolution. 

 

 

Herr Land, seit wann gibt es eigentlich Old World Computing? Warum haben Sie dieses Unternehmen gegründet? 

Offiziell gibt es uns seit 2013. Damals hatte ich noch bei RapidMiner gearbeitet und wollte wieder etwas programmieren, was mir dort sowohl in meiner Rolle als Head of Sales und später als Leiter der Beratungsabteilung nicht möglich war. Netterweise bekam ich damals die Erlaubnis, mich nebenher etwas auszuleben. Richtig los ging es dann Mitte 2015, nachdem ich RapidMiner verließ. Ich hatte damals das Gefühl, dass Data Science ein enormes Potenzial hat. Nicht nur für einzelne Firmen, sondern auch für die gesamte Gesellschaft. Und ich wollte unbedingt dabei helfen, dass die guten Seiten zu Entfaltung kommen können, während unsere Gesellschaft eher risikoscheu ist und stets die Gefahren im Auge behält. Oftmals zurecht wie der letzte Datenskandal auf Facebook beweist.  

 

Können Sie uns das näher erläutern? 

Nachdem ich mehrere Jahre Erfahrungen damit machen konnte, Data Science in Organisationen zu etablieren, war ich zu dem Schluss gekommen, dass wir hier vor einem Henne-Ei Problem stehen: Der Gedanke, dem Computer das „Denken“ zu überlassen, ist für die meisten Leute so absurd, dass sie gar nicht daraufkommen, dass es tatsächlich möglich sein könnte. Das gilt ebenso für Menschen, die, vom Buzz getrieben, dem Computer alles zutrauen. Die Wahrheit liegt in der Mitte und ist wie so oft komplizierter. Um sie zu finden, braucht man Wissen und Erfahrung. Beides hatte und habe ich. Gleichzeitig war es mir wichtig, den Kunden auch sagen zu können: Nein, das geht so nicht, das ist schlicht nicht umsetzbar.  

 

Warum gerade als Unternehmer? 

In den meisten Beratungsfirmen wäre mir das als Angestellter nicht möglich gewesen, weil über die Boni-Struktur Druck auf die Mitarbeiter ausgeübt wird, vorgegebene Projekte durchzuführen, unabhängig davon, ob sie sinnvoll sind oder nicht. Sinnlose Projekte verbrennen aber das Thema Data Science in Unternehmen nachhaltig. Und das mit allen Gefahren für den Wirtschaftsstandort Deutschland. Mit der Gründung von Old World Computing konnten wir uns diese Freiheit zur Ehrlichkeit erhalten. 

 

Wie sah das Umsatzwachstum bisher aus? Und wie groß ist das Team? 

So großartig, dass ich mir darüber eigentlich keine Gedanken zu machen brauche. Als Lead Data Scientist widme ich meine Zeit lieber der Aufgabe, qualifizierte Leute zu finden. Wie jeder bestätigen kann, der im Moment versucht, qualifizierte Data Scientists zu finden, ist das so gut wie unmöglich. Wir stellen einfach intelligente Leute mit den richtigen Denkmustern ein und dann verbringe ich die meiste Zeit damit, meine Erfahrung an die Teammitglieder weiterzugeben. Wir haben dafür ein halbjähriges Ausbildungsprogramm entwickelt, gepaart mit ständigen internen Fortbildungen, das jeder unserer Berater durchläuft, bevor wir ihn auf Kundenprojekte loslassen. Leider ist man da ja auch häufig anderes gewöhnt.  

 

Spannend … 

Aber zurück zur eigentlichen Frage: Als Data Scientist würde ich sagen, dass das Umsatzwachstum bisher exponentiell verlief und im letzten Jahr die 500.000 Euro-Marke erreicht hat. Allerdings würde ich dann auch sofort einschränken, dass man aus einer Zeitreihe von drei Messpunkten besser keine Extrapolation in die ferne Zukunft macht. Wir haben die gute Auftragslage jedenfalls genutzt, um unser Team auf insgesamt sechs Data Scientists und zwei Entwickler zu vergrößern. 

 

Nennen Sie uns bitte die Stärken von Old World Computing und die Chancen für Ihr Startup in 2018.  

Unsere Stärke liegt vor allem darin, dass wir unsere großen Erfahrungen im Bereich Data Science mit einem ganzheitlichen Ansatz kombinieren. Wir betrachten Data Science nicht als technische Lösung. Bei der Einführung in eine Organisation betrachten wir den gesamten Prozess Data Science, mit all seinen sozialen, organisatorischen und technischen Implikationen.

 

Weshalb? 

Ich habe in meinem Berufsleben leider zu viele Projekte gesehen, die technisch einwandfrei und mit hoher Prognosequalität liefen und trotzdem nach einem Jahr eingestampft wurden, weil sie schlicht von Mitarbeitern ignoriert wurden. Das ist meist ein Ergebnis von zwei Faktoren: Beim Management herrscht der Glaube, dass „weiter unten schon gemacht wird, was wir oben sagen“, was sich aber an empirischen Erfahrungen so nicht belegen lässt. Und auf der Seite der Data Scientists herrscht eine Scheuklappenmentalität, sich zu sehr auf die technischen Aspekte zu konzentrieren. Wir haben dafür einen Prozess eingeführt, der solche Projekte übergreifend begleitet, statt sich nur auf die technischen Details zu fokussieren.  

 

Sehen Sie weitere Potenziale? 

Wir sind zurzeit in einem Forschungsprojekt für das Bundesverkehrsministerium engagiert, in dessen Rahmen wir eine Big Data Broker Infrastruktur entwickeln, die die Analyse von Daten erlaubt, während Personen, die Daten beisteuern mittels Kryptographie die volle Kontrolle über ihre Daten behalten. Uns schweben da natürlich erstmal ganz konkrete Projekte im Verkehrswesen vor, denn im Moment sitzen allein Google und vielleicht noch Apple auf einem enormen Datenschatz. Jedes Mal, wenn wir ihre Navigationsprogramme benutzen, vermehren wir ihren Datenschatz, da sie unsere Bewegungsprofile für sich nutzen. Dadurch haben diese beiden Firmen einen viel besseren Überblick über die Verkehrsinfrastruktur als jeder andere, inklusive des Staats als Betreiber. Wir sehen da eine gewisse Gefahr eines Datenmonopols mit unabsehbaren Folgen für die Gesellschaft, da eine gesamtgesellschaftliche Nutzung der Daten unmöglich wird. 

 

Klingt interessant … 

Im Rahmen des Projektes entwickeln wir daher eine Infrastruktur mit dem Ziel, aufzuzeigen, dass es möglich ist, Analysen, Datenschutz und -kontrolle zusammenzuführen. Sicherlich lösen wir hier nur Teilprobleme, aber wir hoffen, einen nützlichen Impuls und eine Blaupause für andere Projekte geben zu können. Darum werden wir auch alle Ergebnisse unter einer Open Source Lizenz veröffentlichen und der Allgemeinheit zur Verfügung stellen. 

 

Wie funktioniert strategische Beratung im Bereich Data Science? 

Der Einsatz von Data Science erfordert ein ganz neues Mindset. Um es kurz zu machen: Man muss lernen, loszulassen und sich damit abfinden, dass wenn man ein Problem nicht verstanden hat, es der Computer trotzdem für einen lösen kann. Das ist gerade für Ingenieure und Manager nicht leicht, weil sie bisher alles direkt unter Kontrolle haben mussten, um Dinge zu verbessern. Der Kern unserer Beratung ist, den Entscheidungsträgern dieses neue Prinzip zu vermitteln und dann daraus die notwendigen Anpassungen in der Organisation abzuleiten. Wir können uns leicht vorstellen, dass ein Computer, der Entscheidungen von vormals sehr zentralen Menschen übernimmt, Ängste auslöst. Es geht daher nicht nur darum, das rein technische zu beleuchten, sondern unseren Kunden ebenso die sozialen Implikationen und notwendigen organisatorischen Änderungen aufzuzeigen. 

 

Welche Services bieten Sie noch an? Und warum? 

Die Etablierung von Data Science in einem Unternehmen ist ein langer Prozess. Und wir möchten unsere Kunden während jeder Phase unterstützen können. Darum bieten wir angepasste Dienstleistungen für die einzelnen Phasen an: Im besten Fall können wir mit einer strategischen Beratung starten und viele Dinge von Anfang an richtig machen. Daran schließt sich dann eine Schulungsphase an, in der wir das Data Science Team der Organisation schulen und auch schulen, wie dieses Team das Wissen dann an die Fachabteilungen weitergeben kann. Da Schulungen aber nie die komplexen Anforderungen der echten Welt abbilden, führen wir anschließend gemeinsame Wissenstransferprojekte mit dem Team durch. Dann übernimmt einer unserer Berater die Projektleitung und steht bei Rückfragen immer zur Verfügung. Dadurch können Lösungsansätze für Probleme gut vermittelt und direkt in den ersten Projekten genutzt werden.  

 

Verstehe … 

Mit der Zeit nimmt unsere Beteiligung an den Projekten graduell ab, bis das Team des Kunden komplett übernimmt. Damit der Wissenstransfer da nicht endet, bieten wir Expertensupport an, bei dem man schnell um Hilfe fragen kann oder etwa eine andere Einschätzung einholen kann. Wir stellen unser Wissen also weiterhin zur Verfügung. Zudem programmieren wir – wenn gewünscht – kundenspezifische Erweiterungen für RapidMiner. Die Plattform ist sehr flexibel, aber zum Beispiel binäre Sensordaten müssen eben doch speziell ausgelesen werden. Mit einer Erweiterung kann man das dann einfach integrieren und die Wartungsaufwände minimieren. 

 

Herr Land, wie sieht die Zukunft im Bereich Data Science aus? 

Wir befinden uns in einem neuen Gründerzeitalter. Eine Investition in Data Science ist eine Langzeitwette. Wenn plötzlich die verwendete Infrastruktur nicht mehr weiterentwickelt wird, dann fallen riesige Kosten an. Dennoch: Die Programme werden weiterhin mächtiger werden und die Automatismen immer umfangreicher. Dadurch wird der Einsatz von Data Science immer billiger und für kleinere Firmen erschwinglich. Auf der anderen Seite beobachte ich mit Sorge, wie die großen Technologiekonzerne Google, Facebook, Apple, Amazon und Microsoft den Markt durch ihr Know-how zu beherrschen versuchen. Sie werben um die schlauesten Köpfe, kaufen Firmen, gründen Lehrstühle und verteilen kostenlos Topprodukte, alles quer finanziert aus Werbeeinnahmen. Wettbewerber, die sich auf Data Science konzentrieren, werden dagegen langfristig wohl eher keine Chance haben. Und während wir jetzt zu viel Vielfalt haben, fürchte ich, dass wir mittelfristig als Gesellschaft in sehr starke Abhängigkeit von einigen wenigen Organisationen kommen könnten, die dann an fast jedem Prozess einer digitalen Gesellschaft mitverdienen. Da muss man sich beizeiten die Frage stellen, ob wir das wollen. 

 

Welche Auswirkungen wird Big Data auf die Gesellschaft und unsere Demokratie im Informationszeitalter haben? Wo bestehen Chancen, wo Gefahren? 

Ich möchte in diesem Zusammenhang nur ungern über Big Data reden, also dem Sammeln und Zugreifbarmachen von wirklich vielen Daten, denn das engt die Perspektive zu stark ein. Daher möchte ich hier lieber die Digitalisierung als Ganzes betrachten, da alles ineinander greift. Ich denke, dass wir noch ganz am Anfang der digitalen Revolution stehen. Wenn wir das mal mit der Industrialisierung vergleichen, dann sind wir gerade an dem Punkt, an dem Motoren in Kutschen geschraubt wurden. Für Jahrzehnte mussten die Fahrer dann noch draußen sitzen, weil sie das ja schon immer getan haben. Bis dann endlich irgendjemand so innovativ war, die Mauer im Kopf einzureißen und das Lenkrad innen anzubringen.  

 

Welche Rolle spielt dann Data Science? 

Data Science nimmt bei der Digitalisierung eine ganz entscheidende Rolle ein. Denn sie bietet uns ganz neue Perspektiven, wenn es darum geht, Transparenz zu schaffen, um uns in einer immer komplexer werdenden Welt zurecht zu finden und Entscheidungen zu treffen. Und dass Maschinen nun lernfähig sind, wenn auch jeweils nur in einem sehr kleinen und stabilen Kontext, ermöglicht völlig neue Produktionsverhältnisse. Studien gehen davon aus, dass fast 50 % aller heutigen Jobs durch die Digitalisierung wegbrechen werden. Das sehe ich genauso. Denken Sie nur daran, wie viele Lkw-Fahrer durch autonomes Fahren ihren Job verlieren werden. Entsprechend wird die Gesellschaft sich von der Industriegesellschaft zu einer ganz neuen Form entwickeln müssen, um allen eine gesellschaftliche Teilhabe zu ermöglichen. Wir bei Old World Computing möchten möglichst viel dazu beitragen, dass die Menschen von einer digitalen Gesellschaft profitieren und nicht darunter leiden. 

 

Herr Land, ich danke Ihnen für das Gespräch.

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