Strategen, Praktiker, Profis – so lassen sich die heimischen KMUs in Bezug auf ihren Data Science Reifegrad einordnen. Das ergab die von der FH Salzburg durchgeführte Evaluierung von betrieblichen Vorhaben der Digitalisierungsoffensive Salzburg.Digital, die beim virtuellen Industrial Data Science Event am 4. Februar präsentiert wurde. Die etwa 70 Event-TeilnehmerInnen erfuhren in hochkarätigen Vorträgen aus Wissenschaft und Wirtschaft außerdem, welche Expertise KMUs zukünftig für den Einsatz von Machine Learning benötigen, was eine optimale Data Science Infrastruktur ausmacht und was Künstliche Intelligenz von Greißlern lernen kann.
Die bunt gemischte TeilnehmerInnenschaft beim Industrial Data Science Online-Event hatte eines gemeinsam: sie alle haben die Notwendigkeit der Digitalisierung und Datenanalytik erkannt. Wie weit diese bereits fortgeschritten ist, haben ForscherInnen der FH Salzburg evaluiert.
Wir hatten die Gelegenheit mit einem Dutzend Unternehmen aus der vom Land Salzburg geförderten Digitalisierungsoffensive Salzburg.Digital Tiefeninterviews zu führen und uns speziell im Hinblick auf das Thema Data Science einen Überblick über die Salzburger Projektlandschaft zu verschaffen“, berichtet Cornelia Ferner, Forscherin und Lehrende im Bereich Data Science an der FH Salzburg.
Die Unternehmen – allesamt KMUs aus den unterschiedlichsten Branchen – wurden aufgrund ihrer Projekteinreichungen als „Early Adopters“ im Bereich Datenanalyse identifiziert und ausgewählt. Die Evaluierung ergab drei Gruppen:
- Die „Strategen“, die sich ihres firmeneigene Datenschatzes und wie sie einen Nutzen daraus ziehen können, bewusst sind. Ihre größte Herausforderung sind die fehlenden, speziell ausgebildeten MitarbeiterInnen für die Umsetzung.
- Die „Praktiker“, die auf externe Daten von z.B. Kunden oder Lieferanten angewiesen sind und mit fehlenden Schnittstellen, uneinheitlichen Datenquellen und datenschutzrechtlichen Bedenken zu kämpfen haben.
- Die „Profis“, die sowohl in Ihrer Strategie als auch bei der Umsetzung bereits eine datenzentrierte Herangehensweise etabliert haben.
Aktuelles aus der Data Science Forschung
Die VertreterInnen aus allen drei Gruppen von KMUs sowie zahlreiche TeilnehmerInnen aus dem wissenschaftlichen Bereich erhielten beim Online-Event außerdem Einblicke in aktuelle internationale Forschung zum Thema Data Science. Dr. Jürgen Cito, der an der TU Wien tätig und am MIT assoziiert ist, stellte das hybride Machine Learning Konzept „AMS“ vor, das Vorwissen der Anwender mit automatisiertem Wissen kombiniert. Data Science Projekte können mit diesem Konzept von Software EntwicklerInnen ohne spezielle Machine Learning Expertise umgesetzt werden – ein Vorteil für KMUs, wo es oft noch an genau diesem ExpertInnenwissen mangelt.
Die optimale Data Science Infrastruktur & Künstliche Intelligenz mit Menschenkenntnis
Tipps aus der Praxis lieferten Gerold Katzinger, Systems Engineer beim lokalen IT Dienstleister NTS Netzwerk Telekom Service AG und Emanuel Schattauer, CEO der FactAI. Katzinger empfiehlt KMUs bei der technischen Umsetzung von Beginn an eine standardisierte Data Science Infrastruktur einzuführen, die parallele Lösungswege und eine Versionierung auf mehreren Ebenen ermöglicht. Schattauer bringt künstlicher Intelligenz (KI) Menschenkenntnis bei und orientiert sich dabei am Greißler: „Der wusste genau, für wen welches Produkt passt. Das wollen wir auch bei der automatisierten Beratung im Online Shop mit Künstlicher Intelligenz erreichen“, so der Firmengründer.
Der passende Partner für KMU
Die abschließende Podiumsdiskussion drehte sich um das Thema, wie KMU Technologie und Wissen effizient nutzen können. Stefan Wegenkittl, Data Science Experte an der FH Salzburg:
Die Data Awareness fehlt vielerorts – man muss sich zuerst mit den eigenen Daten auseinandersetzten und diese verstehen, die Methode findet sich dann bei den wissenschaftlichen Partnern und Start-ups.“
„Die Online-Leuchtturmveranstaltung hat gezeigt, dass die Studiengänge Informationstechnik & System-Management (ITS) und Wirtschaftsinformatik der FH Salzburg hervorragend positioniert sind, um die aktuellen und zukünftige Herausforderungen der Datenanalyse in der KMU-Unternehmenslandschaft optimal zu begleiten. Wir werden deshalb unsere Forschungsaktivitäten im Bereich Data Science weiter intensivieren,“ so Thomas Heistracher, Forschungsleiter Informationstechnologien an der FH Salzburg. Konkrete Fragestellungen aus der Wirtschaft sind dabei herzlich willkommen. Interessierte KMUs können sich jederzeit an die FH Salzburg wenden.
Das Online-Event fand im Rahmen des Projekts DataKMU (AB215) statt und wurde aus Mitteln des Förderprogramms Interreg Bayern-Österreich 2014-2020 finanziert.
Data Science an der FH Salzburg
Der Studiengang ITS der FH Salzburg bietet angehenden Data Scientists mit einer eigenen Spezialisierung „Data Science & Analytics“ im Rahmen des Master-Studiums eine optimale Ausbildung. AbsolventInnen verfügen neben den mathematischen und statistischen Kernkompetenzen über fundierte Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning, Data Mining und Deep Learning.
Kontakt:
Forschungsleiter ITS der FH Salzburg: Thomas Heistracher, Tel. +43/50/2211-1310, E-Mail: thomas.heistracher@fh-salzburg.ac.at