12/09/2018

FFHS-Business Breakfast: Data Science als Schlüssel zur digitalen Innovation


Einmal bereits am Morgen mit spannenden Gästen aus der Unternehmenspraxis aktuelle Themen diskutieren! In lockerem Rahmen und an zentraler Lage bei Kaffee und Gipfeli Anregungen sammeln, Ideen austauschen und Kontakte zu knüpfen, bevor es weiter zur Arbeit geht…

FFHS-Business Breakfast: Data Science als Schlüssel zur digitalen Innovation

Marc Tesch, LeanBI AG spricht zum Thema «Der Nutzen von AI in Industrie und Logistik

Innovationsweltmeister zu sein und zu bleiben, braucht ein Gespür für Trends, es braucht Talent und Know-how und heutzutage auch Daten. Nichts funktioniert mehr ohne den Rohstoff der Digitalisierung. Das Problem liegt im Management der Daten und deren effiziente Nutzung, Analyse und Interpretation für neue Produkte, Lösungen und Entscheide. Data Science und Innovationsmanagement gehen Hand in Hand. Während das Eine der Treiber ist, ist das Andere der Umsetzer für erfolgreiches Wirtschaften.

Die Ziele der Data Science sind vordergründig eine bessere Entscheidungsgrundlage für das Business bereitzustellen, Prozesse zu optimieren, Störungen mittels Predictive Analytics vorherzusehen und so die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens stetig zu erhöhen. Sie stellt aber auch die Grundlage für neue Produkte und Serviceleistungen dar, die wiederum neue Geschäftsmodelle definieren und damit der Ausgangspunkt für ein komplett neues Business sein können.

Doch die Hürde zum ersten Data-Science-Projekt scheint hoch: Zu schwammig sind die einzelnen Schritte, zu undurchschaubar wirkt der Aufwand. Wie ist der Ablauf eines typischen Data-Science-Projekts? Was ist bei der Durchführung wichtig? Und wie lässt sich ein Data-Science-Projekt in die Innovationsphase und damit in die wirtschaftliche Umsetzung führen?

Ein gutes Data-Science-Projekt umfasst vier Phasen. Es beginnt mit der Vorbereitung und endet nach vielen iterativen Prozessschritten, die primär die Anpassung des zielführenden Algorithmus darstellen, mit der Inbetriebnahme. In der Iteration liegt die Kunst, denn um das Ergebnis zu optimieren, wird immer wieder an den Parametern geschraubt, bis das Ergebnis stimmt. Kreativität und Flexibilität eines interdisziplinären Teams sind essentielle Faktoren, um auch das Potenzial eines Data-Science-Projekts auszuschöpfen.

Hier finden Sie das vollständige Programm www.ffhs.ch/fuer-unternehmen/seminare-workshops/18-business-breakfast

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