Am 21. März fand das Data Business Forum in Wien statt, das sich an Geschäftsführer:innen, CXO’s, Fach- und IT-Mitarbeiter:innen, Innovations- und Analysemanager:innen richtet und verschiedenste Datenthemen aufgreift. Das Event wurde eröffnet von Franz Amesberger, Geschäftsführer von TCI Consult, der in seiner Ansprache das Motto der Veranstaltung festlegte: „Your Data. Your People. Your Profits“.
Wie baut man eine Dateninfrastruktur entlang der Lieferkette? Just in time + kosteneffizient!
Rainer Sternecke, Customer Advisory Manager von SAS, referierte über den Weg zum analytischen Erfolg von Daten und begann den Vortrag mit einem klaren Appell: „Wir können deutlich mehr aus unseren Daten machen. Schließlich sind wir mit einem Abakus zum Mond geflogen.“
Anschließend an dieses Beispiel folgte der Blick in die heutige Zeit, demonstriert an Lieferkettenproblemen in der Pandemie. Sternecke präsentierte zwei wichtige Learnings:
1) Die (Daten-)Infrastruktur muss flexibel sein und auf Externalitäten reagieren können.
2) Künstliche Intelligenz (KI) muss kontrollierbar für den Nutzer sein, um effizient und schnell zu agieren.
„Reichen Daten für den Erfolg ? Nein, definitiv nicht. Daten haben keinen Wert, nur Informationen haben einen Wert!“
Im ersten Panel-Talk tauschten sich Prof. Verena Dorner, Vorstand des Instituts für Digital Ecosystems von der WU Wien, Jakob Hürner, Team Lead Business Optimization von voestalpine, Alin Kalam, Head of Market Intelligence & Retail Digital Data Strategy von UNIQA, sowie Günther Tschabuschnig, Präsident von DIO – Data Intelligence Offensive zur Frage aus, wie strategisch richtig mit Daten umgegangen werden soll.
Eine Frage, die besonders in Österreich relevant ist, wie Günther Tschabuschnig mit dem Teilen der folgenden Information auf dem Panel demonstrierte: 90% der AT-Unternehmen haben keine Datenstrategie! Er führte aus, dass bei der Verwendung von Daten ein grundlegend anderes Verständnis in den Unternehmen herrschen muss. Denn die Daten selbst generieren keinen Mehrwert, sondern nur der richtige Umgang mit der enthaltenen Information.
„Ein Data-Mesh ist eine dezentrale Lösung, um die Limitationen von zentralisierten Daten zu überwinden.“
Michael Görlich, VP International Sales von Ultra Tendency International gab den Besucher:innen einen Einblick in die Welt von Data Meshes. Ein Data Mesh ist ein Architektur- und Organisationskonzept für datengetriebene Unternehmen, das darauf abzielt, die Komplexität von Dateninfrastrukturen zu reduzieren und die Datenhoheit und -verantwortung zu dezentralisieren.
Im Folgevortrag sprach Martin Berninger, Head of Data Science von d-fine über wichtige Learnings, die Nutzer:innen das richtige Verständnis über den Umgang mit Stolpersteinen im Datenbereich geben sollen, bspw. mit unzureichender Datenqualität, zu langen Entwicklungszeiten, Systemänderungen.
„Die Wahl der richtigen Bewertungsmetrik ist essenziell.“
Wie können Machine Learning Modelle in der kritischen Infrastruktur genutzt werden? Armin Fanzott, Head of Data Science von Parkside Interactive demonstrierte die Antwort auf diese Frage anhand eines Use Cases. In diesem wird ein Autobahntunnel in Österreich unter Zuhilfenahme von Machine Learning Technologie sicherer gemacht . Das Projekt hat gezeigt, dass die richtige Bewertungsmetrik unabdingbar ist, sowie das Verstehen der KI als filternde und unterstützende Maßnahme, jedoch nicht als letzte Entscheidungsinstanz. In dieser sollte weiterhin der Mensch agieren. Weitere Punkte waren u.a. die Notwendigkeit der möglichst einfachen Datenannotation.
„Wie verbinde ich Geschäftsziele auf der einen Seite, und den Beitrag zu Umweltzielen auf der anderen Seite in meinen Use Cases?“
Im Abschlussvortrag sprachen Tobias Hofer, Head of Green Data Hub und Doro Koppermann, CSM Architect Sustainability von IBM über den Impact von Daten auf die Umwelt, Gesellschaft, sowie kollektive Gesundheit. Nach einer kurzen Diskussion des globalen Status Quos im Umweltbereich, bei dem der kritische Stand der Paris Klimaziele besprochen wurde, präsentierte Tobias Hofer die Problemstellung, vor der sich viele Unternehmen sehen: sie haben Daten, möchten diese auch nutzen – gerne unternehmensübergreifend – jedoch fehlt das Wissen über den Ablauf im Detail. DataSpaces schaffen hier Abhilfe, so Tobias Hofer, da sie dezentrale Lösungen bieten, bei denen Daten bei den Eigentümer:innen bleiben, aber dennoch in einem sicheren souveränen Raum geteilt werden.
