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Big Data in Bayern

 
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Am Donnerstagabend war unser Geschäftsführer Rossi als Gesprächspartner im Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) der Bayrischen Akademie der Wissenschaften zur Veranstaltung Big Data in Bayern eingeladen. Auf dem Podium diskutierte er gemeinsam mit Vertretern des LRZ sowie der Ludwig-Maximilian-Universität, der Technischen Universität München und BMW.

Nach einer kurzen Begrüßungsrunde durch Prof. Kranzlmüller vom LRZ, den Staatssekretär im Ministerium für Bildung, Vertreter der beiden Münchner Universitäten und Prof. Dr. Broy vom Zentrum für Digitalisierung in Bayern hielt Dr. Wies als Vertreter von BMW einen Vortrag über die Datennutzung im Unternehmen. Darin erklärte er unter anderem Ansätze zur Medienanalyse, um passende Marketingmaßnahmen abzuleiten.

Anschließend fanden sich die Vertreter der Universitäten und Unternehmen zu einer Podiumsdiskussion auf der Bühne zusammen. Von der Definition von Big Data in der heutigen Zeit bis zur Entwicklung der Gesellschaft in der Zukunft herrschte oft Einigkeit unter den Rednern. Die Begriffe volume, velocity, variety, validity und value tauchten dabei immer wieder als zentrale Dimensionen von Big Data auf.

Durch Fragen und Kommentare aus dem Publikum wurde die Runde aufgelockert. Eine Frage beschäftigte sich insbesondere damit, ob es wichtiger sei große Datenmengen zur Verfügung zu haben oder das nötige Fachwissen zur Verarbeitung dieser Daten zu besitzen. Das Ergebnis der Runde dazu war, dass für effiziente Datenanalysen das richtige Zusammenspiel beider Faktoren nötig ist.

Kritisch wurde insbesondere gesehen, dass wissenschaftliche Forschungsprojekte nicht in die praktische Anwendung kommen und Wissenschaft und Wirtschaft nebeneinander her arbeiten. Dadurch werden Umsetzungsprozesse verlangsamt oder gestoppt und eine Kommerzialisierung von Ansätzen kommt oft nicht zustande.

Ein weiterer Kommentar aus dem Publikum brachte die gesetzlichen Richtlinien mit ins Gespräch. Die technische Expertise sei in vielen Branchen bereits vorhanden, es fehle aber an Richtlinien, wie die Umsetzung erfolgen soll. Insbesondere für den medizinischen Bereich wurde angesprochen, dass bei weitem nicht alle Möglichkeiten ausgeschöpft werden, da die Gesetzeslage der Umsetzung noch teilweise im Weg steht. Als Beispiel hierfür wurden die digitale Patientenakte und die Versicherungskarte angesprochen.

Erneute Einigkeit herrschte auf dem Podium, als Rossi den Begriff Dark Data auf Dark Models erweiterte. Unter Dark Data versteht man Daten, die erhoben und gespeichert werden, jedoch keine Verwendung finden und dadurch keinen Mehrwert schaffen. Rossi erklärte, dass häufig – zum Beispiel in der Industrie – Dark Models in Köpfen von Experten abgelegt seien, aber nicht genutzt werden. Ein Beispiel hierfür wäre ein erfahrener Mitarbeiter, der anhand der Geräusche erkennt, dass eine Maschine X vermutlich bald ausfällt, dieses Wissen aber nirgendwo dokumentiert ist. Sensoren, die Daten an der Maschine erheben, vernachlässigen dann die Geräuscherkennung, wodurch die Vorhersagen eines Ausfalls unzuverlässiger werden.

Als es zu den gesellschaftlichen Veränderungen kam, schlug Prof. Dr. Thies vor als dritte Fremdsprache in Schulen doch einfach Phyton zu lehren und kritisierte gleichzeitig, dass es nicht nur an Studienplätzen im Bereich Data Science mangelt, sondern auch an qualifizierten Lehrkräften. Durch hohe Gehälter in Konzernen, verlassen viele Studierende und Doktoranten die Universität.

Festzuhalten bleibt, Data Scientists sind und bleiben gefragt, ob technische Jobs jedoch all jene, die durch die Technik überflüssig werden ausgleichen können, stellte Prof. Dr. Seidl von der LMU in Frage.

Alle Ergebnisse der Diskussion und der Vorträge wurden per „Graphic Recording“ festgehalten und sind in dem Titelbild zu sehen.

Falls Sie Fragen zu Themen rund um Big Data oder zu den Inhalten der Veranstaltung haben, schreiben Sie uns doch einfach eine Nachricht!