International Data Science
Conference 2017

Am 12. und 13. Juni war die Fachhochschule Salzburg internationaler Treffpunkt für wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Diskurs zu Data Science.


Internationale ExpertInnen diskutierten über Herausforderungen und Trends von Data Mining in Industrie, Forschung, Bildung und Gesellschaft. Programm-Highlights waren unter anderem die Keynotes von RapidMiner-Gründer Ralf Klinkenberg und – extra aus den USA eingeflogen – sowie Cloudera CTO Mike Olson.

Fachbereichsleiter Manfred Mayr (Studiengang Informationstechnik & System-Management), Cloudera CTO Mike Olson, Konferenz-Organisator Peter Haber (Studiengang Informationstechnik & System-Management), RapidMiner Gründer und Forschungsleiter Ralf Klinkenberg, Konferenz-Organisator John Thompson (Information Professionals). (Foto: FH Salzburg)

Jeden Tag nutzen und produzieren wir Daten: Durch High-Tech Fitness Tracker bringen wir beispielsweise unseren Körper in Form oder unsere smarte Assistentin Alexa lässt uns beim Einkaufen Nichts vergessen. Im Jahr 2025, so die Meinung diverser Studien, sollen weltweit zehnmal so viele Daten - im Vergleich zum vergangen Jahr - generiert werden. Zur Einordnung: Alle Serien und Filme bei Netflix müssten dafür rund 500 Millionen Mal abgespielt werden.

Mit „Data Mining“ versuchen Unternehmen und Wissenschaftler_innen nun verstärkt neue Wege für Industrie, Forschung und Bildung zu finden und so einen wichtigen Input für die Gesellschaft zu leisten. Bei der 1. Internationalen Data Science Conference des Studiengangs Informationstechnik & System-Management (ITS) der FH Salzburg zusammen mit der Information Professionals GmbH diskutierten die Teilnehmenden über aktuelle Fragestellungen, Antworten und Lösungsansätze. „Populäre Themen waren unter anderem Bitcoin, Blockchain und Betrachtungsweisen der fortschreitenden Digitalisierung sowie die immer mehr durchgängige Verzahnung von IT und Business in einer digitalisierten Welt“, wie der Konferenzorganisator Peter Haber (Studiengang ITS) betont. „Anhand dieser brisanten IT-Themen wurde der Stellenwert der Zukunft gerichteten Ausbildung an der FH Salzburg weiter unterstrichen“, ist Haber besonders erfreut.

Highlights waren die Vorträge zu State-of-the-Art-Methoden aus der Forschung im Research-Track. Neben den sehr gut besuchten Vorträgen renommierter Institute (z. B. Fraunhofer) wurden Best-Practice-Anwendungen aus der Wirtschaft im Industry-Track vorgestellt. Hierzu haben unter anderem Unternehmen wie *um - The unbelievable Machine Company, Wüstenrot, Semantic Web Company, Vodaphone Group BI, Hagleitner Hygiene International, F&F, Porsche Informatik oder Spar Business Services spannende Beiträge geboten. Besonderes positiv wurden die Ergebnisse des EU-Projektes FutureTDM, das sich im Wesentlichen mit den Besonderheiten von Text- und Data-Mining auseinandersetzt beurteilt. Dieses zukunftsweisende Projekt bietet Empfehlungen und Leitlinien an, wie Unternehmen und Organisationen mit rechtlichen und technischen Barrieren im Bereich Text- und Data-Mining (Stichwort neues EU-Datenschutzrecht) nachhaltig umgehen können. In einem speziellen Format wurde es Informatik-Studenten ermöglicht Ergebnisse aus eigenen Forschungen vor einem begeisterten Fachpublikum zu präsentieren.

Mike Olson, Co-Gründer und CTO von Cloudera, einer der weltweit größten Plattformen für Machine Learning und Advanced Analytics schätzt die Konferenz. „Ich bin beeindruckt über das Programm der Konferenz. Es ist ein wichtiger Ort für den Austausch zwischen Unternehmen und Hochschulen“. Er ist extra für die Konferenz aus den USA eingereist.

Wie Unternehmen Data Mining für sich nutzen können

Um auf dem Markt bestehen zu bleiben, wird es für Unternehmen auch in Zukunft noch wichtiger werden, neue Wege zu gehen. „Ich rate jedem Unternehmen, auch Klein- und Mittelbetriebe, etwas risikofreudiger zu werden und in Data Mining zu investieren“, sagt Ralf Klinkenberg, Gründer von RapidMiner. Er selbst hat 2001 das Open Source Data Mining Projekt RapidMiner initiiert und weiß, welche Möglichkeiten und Geschäftsmodelle Daten für Unternehmen noch bieten. Durchaus einhellig waren auch die Aussagen der Vortragenden, dass Open Source der Treiber für (technologische) Innovation im Data Science Umfeld bleibt.

Klinkenberg sieht noch sehr viel Potenzial in den Bereichen Kundenanalyse, Risikovermeidung und in der industriellen Fertigung. „Wir können zum einen mit der Analyse des Kundenverhaltens noch passgenauere Produkte und Dienstleistungen für die Zielgruppe ermitteln. Zum anderen werden wir unser Risiko genauer abschätzen können. Das könnte zum Beispiel direkt bei der Vergabe von Krediten zum Greifen kommen.“