beitrag_data-sience-auth

Data Science durchdringt alle Bereiche

Eine Kolumne der FH Salzburg
Von 22. bis 24. Mai 2019 trafen sich Wissenschaft und Wirtschaft zur 2. International Data Science Conference an der FH Salzburg. Internationale ExpertInnen diskutierten über Herausforderungen und Trends zum Thema Data Science in Industrie, Forschung, Bildung und Gesellschaft.

Die fortschreitende Digitalisierung führt dazu, dass immer mehr Daten produziert werden, bereits jetzt sind es mehrere Milliarden an Terabytes, und das Wachstum ist exponentiell. „Die Datensammlung durchdringt alle Bereiche unseres Lebens: von den klassischen Anwendungsfällen, wie der Analyse von Einkaufsverhalten und der darauffolgenden Übermittlung von entsprechenden Kaufvorschlägen, bis hin zum Leistungssport“, erklärt Konferenzorganisator Peter Haber, Lehrender am Studiengang Informationstechnik & System-Management, der gemeinsam mit Manfred Mayr und Thomas Lampoltshammer (Donau-Universität Krems) die Konferenz ins Leben gerufen hat.
Data Mining und Machine Learning gehören vielerorts zum beruflichen Alltag, um aus der enormen Flut an Daten schließlich einen Wert zu generieren. „Die Durchdringung aller Bereiche zeigte sich auch bei der Konferenz. Präsentiert wurden Anwendungsfälle aus Markt- und Trendanalysen, dem Energie-, Gesundheits- und Sportsektor sowie der vorausschauenden Wartung im Industriebereich,“ fasst Manfred Mayr, Co-Konferenzorganisator und wissenschaftlicher Leiter des Studiengangs Wirtschaftsinformatik & Digitale Transformation, die Schwerpunkte zusammen.
Neben Vorträgen zu State-of-the-Art-Methoden der Datenanalyse von ForscherInnen aus der internationalen Wissenschafts-Community berichteten WirtschaftsexpertInnen von Best-Practice-Anwendungen und Stolpersteinen aus der Praxis. Die Highlight-Themen der Konferenz:

  • Künstliche Intelligenz und Machine Learning gewinnen an Bedeutung
    Immer mehr Produktionsfirmen setzen auf Machine Learning, eine Form der Künstlichen Intelligenz, die es einem System ermöglicht, aus Daten selbstständig zu lernen. Mit dieser Methode optimieren sie beispielsweise die Wartung ihrer Maschinen. Unter anderem werden Motoren mit intelligenten Sensoren bestückt, die Daten sammeln. Zur Analyse werden sogenannte prädiktive Algorithmen eingesetzt, die Aufschluss über einen bevorstehenden Wartungsbedarf geben. Damit kann viel Geld gespart werden.
  • Mit Blockchain-Technologie die Geschäftsmodelle der Zukunft entwickeln
    Bodo Hoppe, Engineer bei IBM Research & Development GmbH, erklärte weiters in seiner Keynote „What Lies Ahead of Us?“, dass das Potenzial für neue Geschäftsmodelle vor allem in der durchgängigen Begleitung der Produktions- und Lieferkette von Produkten liege. So habe der Software-Riese IBM mit „IBM® Food Trust“ ein neues Vertrauens- und Transparenzsystem für die Nahrungsmittelversorgung geschaffen. Hoppe: „Die Lösung basiert auf der Blockchain-Technologie und ermöglicht autorisierten BenutzerInnen sofortigen Zugriff auf aussagekräftige Daten zur Lebensmittelversorgungskette, vom landwirtschaftlichen Betrieb über die Filiale bis zum Verbraucher“.
  • Small Data: Die Lösungen für KMUs
    Die 2. Data Science Conference zeigte darüber hinaus besonders für kleinere und mittlere Unternehmen (KMUs) Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse auf. „Oft fehlt das Spezialwissen und die vermeintlichen Daten, um die Chancen und Risiken für den eigenen Betrieb auszuloten“, weiß Konferenzorganisator Peter Haber. „Die jüngsten Fortschritte im Bereich des Deep Learnings bieten jedoch Lösungen für Fälle, in denen nur wenige Daten verfügbar sind“, meint Keynote-Speaker David Anastasiu, Assistenz-Professor im Department of Computer Engineering an der San José State University. Dadurch können KMUs ihre Geschäftstätigkeit um ein Vielfaches verbessern.
    Josef Waltl, Global Segment Lead bei Amazon Web Services und Absolvent des Studiengangs Informationstechnik & System-Management, stellte dafür in seiner Keynote ein cloudbasiertes Machine-Learning Service vor, das Unternehmen für ihre Anwendungsfälle nützen können.
  • Open Data & Wissenschaftskooperation als Chance für KMUs
    Peter Parycek, Leiter des Departments für e-Governance in Wirtschaft und Verwaltung an der Donau-Universität Krems möchte den Zugriff auf die Daten der „Big Player“, in Form von Open Data, ermöglichen. KMUs können diese als Referenz verwenden, um daraus Transfermöglichkeiten für ihre Anwendungsfälle zu generieren. Die Experten raten deshalb auch KMUs dazu, in Data Scientists und Datenwissenschaftler zu investieren. Stefan Wegenkittl, wissenschaftlicher Leiter des Studiengangs Applied Image and Signal Processing sowie Fachbereichsleiter für Angewandte Mathematik und Data-Mining am Studiengang Informationstechnik & System-Management betonte dazu die Möglichkeit, mit Hochschulen stärker in den Austausch zu treten: „Passende Lösungen finden sich dort, wo agile Entwicklungs- und Managementprozesse mit aktuellen Forschungsfragen der Data Science in Verbindung stehen.“
  • Gesellschaftlicher Nutzen: Autismus erkennen & Insider Handel aufdecken
    Nicht nur für Business-Zwecke bietet Data Science spannende Möglichkeiten. David Anastasiu von der San José State University präsentierte sein Forschungsprojekt zum computerunterstützten Erkennen von Autismus. Anastasiu und sein Team erhielten für die entsprechende Analyse Daten von Elektrokardiogrammen, mit dem die Aktivitäten aller Herzmuskelfasern gemessen werden, und Daten der Hautleitfähigkeit. Durch diese Informationen kann der Verlauf der Entspannungszeiten bestimmt werden, der – wie das Forschungsprojekt gezeigt hat – Aufschluss darüber geben kann, ob eine Person an Autismus erkrankt ist oder nicht. Anastasiu: „Unser Modell erreichte eine 99,33-prozentige Genauigkeit. Ärztediagnosen liegen bei 82,9 Prozent.“ Ein weiteres Anwendungsfeld mit gesellschaftlichem Nutzen zeigten Jad Rayes und Priya Mani von der George Mason University auf. Mit ihrer Datenanalyse können sie Aktivitäten im Bereich des Wertpapier-Insider-Handels erkennen. Die Exekutive kann mit diesen Informationen die Kriminalität im Kapitalmarkt eindämmen.

Data Science an der FH Salzburg
Der Studiengang Informationstechnik & System-Management der Fachhochschule Salzburg bietet angehenden Data Scientisten 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.

125 total views, 1 views today

Alle Beiträge aus Multimedia


Facebook IconInstagram