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Von Data Science und KMUs – Chancen dank künstlicher Intelligenz

Von Data Science und KMUs – Chancen dank künstlicher Intelligenz
Kevin Kuhn ist passionierter Data Scientist und Managing Partner bei Jaywalker Digital.

Forschung und Praxis gehen beim Departement Informatik Hand in Hand. Ein Beispiel dafür ist die Zusammenarbeit mit Jaywalker Digital. Wir haben mit deren Data-Science-Crack, Kevin Kuhn, über Datenberge bei KMUs und ihre Projekte mit der Hochschule Luzern gesprochen.

Brauchen wir überhaupt eine Website? So kurios die Frage heute klingt, so normal war sie für KMUs Anfang der Nullerjahre. Heute ist die Situation ähnlich. Nur lautet die Frage jetzt: Brauchen wir überhaupt Data Science? Das erzählt uns Kevin Kuhn, ehemaliger Student der Hochschule Luzern und heute Partner bei Jaywalker Digital, einem jungen Unternehmen in Luzern, spezialisiert auf Datenanalyse.

Ist Data Science das neue Marketing?

«Genau wie wir heute Marketingagenturen haben, werden wir einst Data Science-Agenturen brauchen», ist sich Kuhn sicher. Bei grösseren Unternehmen gehört die Datenanalyse längst zum Alltag und ist für den Erfolg essenziell. «Man erhält mehr digitale Man-Power dank Einsatz von künstlicher Intelligenz und Automation.»

Bis die Datenwissenschaft auch bei den KMUs ankommt, sei es also nur noch eine Frage der Zeit. Es braucht auch nicht immer gleich «Big Data». Jede Firma habe «low hanging fruits» – Daten die einfach analysiert werden könnten und schnell zu relevanten Erkenntnissen führen würden.

Aus riesigen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse gewinnen

Kevin Kuhn hat die Jaywalker Digital AG vor knapp drei Jahren mit Unternehmer Sam Kurath sowie Burim Muqa, ins Leben gerufen. Anfangs wollten sie Softwareentwicklung machen. Dann haben sie Marc Pouly vom Algorithmic Busines Research Team (ABIZ) am Departement Informatik, kennengelernt.

Das ABIZ-Forschungsteam ist spezialisiert darauf, Datenberge mit komplexen Algorithmen zu bändigen. Ein Gebiet, dass auch die Jaywalker Digital-Gründer faszinierte. «Wenn wir Daten systematisch sammeln und auswerten, können wir viel über Kunden und deren Verhalten lernen.» Eine neue Strategie war geboren. Und Marc Pouly wurde in den Verwaltungsrat von Jaywalker Digital berufen.

Kuhn schätzt die Beziehung zur Hochschule. «Das Vertrauen in unser junges Unternehmen steigt durch diese Zusammenarbeit. Ausserdem ist die Hochschule Luzern für uns Talentschmiede, Netzwerk und Sparringpartner». Der Nutzen ist gegenseitig: «Viele Forschungsfragen entstehen aus Gesprächen mit der Wirtschaft. Mit diesen Fragen treten wir an die Hochschule heran und schauen, ob dies etwas für eine Projektarbeit, eine Bachelorarbeit oder ein Forschungsprojekt sein könnte», erklärt Kuhn.

Mit Algorithmen Personas bestimmen

Mittlerweile haben Jaywalker Digital und das Departement Informatik einige Projekte realisiert. Zum Beispiel für die STUcard, die Jugendplattform der Kantonalbanken. Mit dem Stucard Recommender Algorithmus können Kundendaten von Stucard genutzt werden, um den Nutzern persönliche Empfehlungen zu geben – ähnlich der Film-Empfehlungen auf Netflix.

Oder den Persona-Mapper: Ein Algorithmus, der die menschliche Sprache analysiert und Aussagen nach deren Informationsgehalt gruppiert. Grundlage für das Forschungsprojekt war die Wettbewerbsfrage: «Was ist Ihre Traumdestination und warum möchten Sie dort hin?». Anhand der Wörter, welche die Teilnehmer verwendeten, ordnete der Algorithmus diese einer Zielgruppe zu und generiert so interessenbezogene Zielgruppen (Personas).

Die Technologien hinter dem Persona-Mapper-Algorithmus sind Machine Learning und Natural Language Processing.

Neben der Maschine haben auch drei Marketing-Experten 600 Wettbewerbsantworten gesichtet und einer Zielgruppe zugeordnet. Der Persona-Mapper-Algorithmus ist heute so gut, wie der drittbeste menschliche Experte. Allerdings brauche der Algorithmus weniger als eine Minute – jeder menschliche Experte mehrere Stunden.

Data-Mindset für KMUs

Ein Ziel von Jaywalker Digital ist: «Wir wollen den Firmen ein Data-Mindset mitgeben». Sprich, sie sensibilisieren, dass man mit Datenanalyse Probleme lösen und «Pain Points» untersuchen kann. Ist etwa der Online-Bestellvorgang einer Ware zu kompliziert, bricht der Kunde die Bestellung ab. Data Science kann solche und andere, ungeahnte Probleme aufzeigen. «Oft ist nicht von Anfang an klar, was an Daten vorliegt und wonach gesucht wird. Es handelt sich um ein exploratives Vorgehen», betont Kuhn. Dies fordert neben mathematisch-analytischen Kenntnissen auch Kreativität und Branchenwissen.

Wenn der 29-jährige über die Wissenschaft der Daten spricht, hat das etwas ansteckendes. Er brennt für dieses Thema und tauscht sich gerne darüber aus, wie hier beim Podcast mit Douglas MacKevett.

Nicht alle Firmen sind gleich offen, ihre Daten einer Agentur offenzulegen. «Überall ist die Rede von Bots, künstlicher Intelligenz und dass wir bald keine Arbeitsplätze mehr haben. Viele finden das spooky. Doch Data Science ist nicht spooky, Data Science kann helfen», sagt Kuhn. Natürlich spielt Datenschutz in ihrem Business eine wichtige Rolle. «Wir haben keine Daten in der Cloud und befolgen strenge Richtlinien im Umgang mit Daten», beteuert Kuhn.

Pizza, Bier und Datenanalyse

Wie kommen Sie an ihre Kunden? «Wir betreiben einen grossen Initialaufwand und überlegen uns, für welche Kunden wir gerne arbeiten möchten und picken uns diese heraus. Amorana, Transa oder Betty Bossi sind Beispiele. Dann überlegen wir uns, welche Daten das Unternehmen vermutlich bereits hat und was wir damit analysieren könnten. Wir haben auch schon vereinzelte Webshops gecrawlt und ihnen dann eine komplette Auswertung zugesendet – ganz unaufgefordert und voller Insights», sagt Kuhn. Dass dies auch gern nach Feierabend bei Pizza und Bier passiert, gehört zur Philosophie des Unternehmens.

Auch wenn sie mit ihrer Firma noch keinen Proof of Concept haben, sind sie zuversichtlich. «Wir sind überzeugt, dass der Weg in Richtung Data Science der Richtige ist.» Aus Kuhns Sicht schafft es noch kein Schweizer KMU, seine Daten so sinnvoll mit dem Menschen zu koppeln, dass Mitarbeiter und Kunden davon profitieren können. «Doch das wird kommen. Data Science verbindet die Daten mit den Menschen. Und das ist das Spannendste daran überhaupt», sagt er.

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