Wie Da­ten hel­fen kön­nen, den Kun­den bes­ser zu ver­ste­hen

Wie viel Po­ten­zi­al in Da­ten steckt, er­kann­te Alex­an­der Thamm schon, als es noch kei­nen Da­ten-Hy­pe gab. Fünf Jah­re nach der Grün­dung be­schäf­tigt sei­ne Da­ta-Sci­ence-Be­ra­tung knapp 100 Mit­ar­bei­ter und hat 500 Pro­jek­te um­ge­setzt.

Computerwoche - - Job & Karriere - (am)

Die Er­folgs­ge­schich­te der Alex­an­der Thamm Gm­bH be­ginnt mit ei­ner Nie­der­la­ge, er­in­nert sich der Grün­der: „Den ers­ten Auf­trag ha­be ich nicht be­kom­men, da war ich erst ein­mal ent­täuscht und hat­te nur Kos­ten, da ich das Bü­ro schon an­ge­mie­tet hat­te.“Fünf Jah­re spä­ter be­schäf­tigt sei­ne Da­ta-Sci­ence-Be­ra­tung in Mün­chen und Ber­lin fast 100 Mit­ar­bei­ter, kann ein 70-pro­zen­ti­ges Um­satz­wachs­tum vor­wei­sen und zählt Kon­zer­ne wie BMW, Volks­wa­gen, Eon und wei­te­re Dax-Un­ter­neh­men zu ih­ren Kun­den.

Vom In­ter­net-Ca­fé zur Da­ten­ana­ly­se

Da­zwi­schen lie­gen viel Ein­satz, das rich­ti­ge Ge­spür für neue The­men, In­tui­ti­on für Zah­len und ei­ne gu­te Por­ti­on Ge­schäfts­sinn. Letz­te­rer zeig­te sich bei Thamm schon mit drei Jah­ren, be­haup­tet zu­min­dest sei­ne Cou­si­ne, die ihm beim Fa­mi­li­en­fest zer­klei­ner­te St­ei­ne ab­kau­fen soll­te. Als Schü­ler be­trieb er mit sei­nem Va­ter ein In­ter­net-Ca­fé, in dem sie auch PCs re­pa­rier­ten. Als Stu­dent ent­deck­te Thamm das The­ma Da­ten für sich, bau­te in sei­ner Di­plom­ar­beit ein Pro­gno­se­mo­dell für ei­nen Au­to­mo­bil­kon­zern, der da­mit ab­le­sen konn­te, wann sei­ne Kun­den die Brems­an­la­ge über­prü­fen muss­ten.

Die Ar­beit war so er­folg­reich, dass der Kun­de das Pro­jekt welt­weit um­setz­te und Thamm die Da­ten­ana­ly­se in ei­ner Pro­mo­ti­on ver­tief­te. Ne­ben­bei be­schäf­tig­te er sich in ver­schie­dens­ten Pro­jek­ten frei­be­ruf­lich wei­ter mit Da­ten – im­mer an der Schnitt­stel­le zwi­schen IT und Fach­ab­tei­lun­gen. „Das war ei­ne wil­de Zeit mit 100St­un­den-Wo­chen. Nachts um drei Uhr ha­be ich noch an mei­ner Pro­mo­ti­on ge­schrie­ben“, er­in­nert sich Thamm. Das ers­te Pro­jekt, das er im zwei­ten An­lauf für sei­ne jun­ge Fir­ma ge­win- nen konn­te, muss­te bin­nen vier Wo­chen be­en­det sein. Die jun­gen Da­ten­wis­sen­schaft­ler schaff­ten es dank Ener­gy Drinks und ei­nes ei­gens ent­wi­ckel­ten An­sat­zes, den die Fir­ma bis heu­te ver­folgt, so Thamm: „Die IT hat die Da­ten, und die Fach­ab­tei­lun­gen wis­sen oft nicht, wo­für sie wel­che Da­ten nut­zen kön­nen. Wir wur­den als Ver­mitt­ler ge­braucht. Wir ana­ly­sier­ten ge­mein­sam mit den Fach­be­rei­chen: Was ist eu­er Pro­blem? Was wollt ihr vor­her­sa­gen? Pas­sen die Da­ten zur Art der Pro­gno­se?“

Der Schul­ter­schluss mit den Fach­ab­tei­lun­gen ist den Da­ten­wis­sen­schaft­lern ge­nau­so wich­tig wie ei­ne dif­fe­ren­zier­te Sicht auf die Tech­no­lo­gie. „Wer glaubt, dass er nur vor­ne die Da­ten rein­schie­ben muss, so dass hin­ten mehr Um­satz raus­kommt, der irrt. Ei­nen sol­chen Du­ka­te­ne­sel gibt es nicht“, sagt der Grün­der. Sich digital auf­zu­stel­len heißt für Thamm, „Da­ten zu be­nut­zen, um Pro­duk­te oder den Ver­trieb zu ver­bes­sern und den Kun­den zu ver­ste­hen. Auch künst­li­che In­tel­li­genz ist kein All­heil­mit­tel, son­dern Mit­tel zum Zweck.“

Au­to­ma­ti­sche Bil­der­ken­nung nach Hur­ri­ca­ne

Für die Mu­nich Re ent­wi­ckel­ten die Da­ten­pro­fis Al­go­rith­men, mit de­nen die Rück­ver­si­che­rer an­hand ei­ner Bil­der­ken­nung Sturm­schä­den an Häu­sern klas­si­fi­zie­ren kön­nen. Die Münch­ner setz­ten das Tool nach den Hur­ri­kans Flo­rence und Micha­el ein. Durch die ers­te Ein­schät­zung der Schä­den via Bil­der­ken­nung ist es mög­lich, die Scha­dens­gut­ach­ter ef­fi­zi­en­ter zu ko­or­di­nie­ren und die bes­ten Spe­zia­lis­ten zu den am schwie­rigs­ten zu be­ur­tei­len­den Schä­den zu schi­cken.

Bis ei­ne sol­che Tech­no­lo­gie zu ei­nem Pro­dukt wird, das dem Kun­den zu mehr Um­satz ver­hilft, ist ein wei­ter Weg zu ge­hen. Das ist Thamm und sei­nem Stra­te­gie­chef Andre­as Gill­hu­ber be­wusst. Gill­hu­ber ar­bei­te­te die ers­ten 20 Jah­re sei­ner Kar­rie­re in Kon­zer­nen, be­vor er mit Mit­te 40 den Wech­sel zum Star­t­up wag­te. Er

woll­te wie­der fach­lich ar­bei­ten und weg von den Es­ka­la­tio­nen, mit de­nen er sich als Ma­na­ger vor al­lem be­schäf­ti­gen muss­te. „Für mich war der Wech­sel ein Glücks­fall, da ich in ei­nem ab­so­lu­ten Zu­kunfts­ge­biet stark in­halt­lich ar­bei­ten und The­men auch au­ßer­halb mei­nes di­rek­ten Ver­ant­wor­tungs­be­reichs mit­ge­stal­ten kann. Mei­ne bis­he­ri­gen Er­fah­run­gen sind hilf­reich, um sich in un­se­re Kun­den hin­ein­zu­ver­set­zen.“

Vom Use Ca­se zum Da­ten­pro­dukt

So hat es sich be­währt, zu­sam­men mit dem Kun­den ei­ne Vi­si­on rund um be­stimm­te Da­ten zu er­ar­bei­ten und die­se dann an­hand ers­ter Use Ca­ses aus­zu­pro­bie­ren. Bis ein Pro­to­typ zum fer­ti­gen Da­ten­pro­dukt oder -ser­vice aus­ge­baut wer­den kann, muss kon­ti­nu­ier­lich ge­tes­tet und viel Über­zeu­gungs­ar­beit ge­leis­tet wer­den. Sel­ten er­ge­ben sich die Hin­der­nis­se aus den Tools selbst, so die Er­fah­rung von Thamm, son­dern viel­mehr aus der man­geln­den Be­reit­schaft der Mit­ar­bei­ter, Da­ten her­zu­ge­ben oder auf die ge­wohn­ten Ex­cel-Ta­bel­len zu ver­zich­ten.

Für Gill­hu­ber ist klar: „Es geht nicht dar­um, den Sta­tus quo ab­zu­bil­den, son­dern vor­her­zu­sa­gen, wel­che Her­aus­for­de­run­gen die Kun­den in den nächs­ten Jah­ren um­trei­ben und wie wir sie – je nach In­dus­trie­sek­tor – best­mög­lich un­ter­stüt­zen kön­nen.“Ei­nen Werk­zeug­her­stel­ler konn­te das Star­t­up bei­spiels­wei­se in die La­ge ver­set­zen, dank der rich­ti­gen Da­ten und Al­go­rith­men die künf­ti­gen Be­dürf­nis­se sei­ner Kun­den ein­zu­schät­zen und ih­nen so pas­sen­de An­ge­bo­te früh­zei­tig zu un­ter­brei­ten. Thamm will Da­ten­wis­sen­schaft und KI aber auch jen­seits sei­nes Un­ter­neh­mens vor­an­brin­gen. Aus sei­ner Sicht hat das In­ge­nieur­land Deutsch­land ge­gen­über den USA in Sa­chen KI viel auf­zu­ho­len, dar­um en­ga­giert er sich im KI-Bun­des­ver­band und hat ein drei­tä­gi­ges Da­ta-Fes­ti­val mit BARC or­ga­ni­siert, auf dem An­wen­der Ein­blick in ih­re Pro­jek­te ga­ben.

Andre­as Gill­hu­ber, Stra­te­gie­chef der Alex­an­der Thamm Gm­bH: „Es geht nicht dar­um, den Sta­tus quo ab­zu­bil­den, son­dern vor­her­zu­sa­gen, wel­che Fra­gen und Her­aus­for­de­run­gen die Kun­den in den nächs­ten Jah­ren um­trei­ben und wie wir sie – je nach In­dus­trie­sek­tor – best­mög­lich un­ter­stüt­zen kön­nen.“

Alex­an­der Thamm, Grün­der der gleich­na­mi­gen Da­ta-Sci­ence-Be­ra­tung: „Wer glaubt, dass er nur vor­ne die Da­ten rein­schie­ben muss, so dass hin­ten mehr Um­satz raus­kommt, irrt. Den Da­tenDu­ka­ten-Esel gibt es nicht.“

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