Tag Archive for: Open Data

Benjamin Aunkofer - Interview über AI as a Service

Interview – Daten vermarkten, nicht verkaufen!

Das Format Business Talk am Kudamm in Berlin führte ein Interview mit Benjamin Aunkofer zu den Themen “Daten vermarkten, nicht verkaufen!”.

In dem Interview erklärt Benjamin Aunkofer, warum der Datenschutz für die meisten Anwendungsfälle keine Rolle spielt und wie Unternehmen mit Data as a Service oder AI as a Service Ihre Daten zu Geld machen, selbst dann, wenn diese Daten nicht herausgegeben werden können.

Nachfolgend das Interview auf Youtube sowie die schriftliche Form zum Nachlesen:


Nachfolgend das Transkript zum Interview:

1 – Herr Aunkofer, Daten gelten als der wichtigste Rohstoff des 22. Jahrhunderts. Bei der Vermarktung datengestützter Dienstleistung tun sich deutsche Unternehmen im Vergleich zur Konkurrenz aus den USA oder Asien aber deutlich schwerer. Woran liegt das?

Ach da will ich keinen Hehl draus machen. Die Unterschiede liegen in den verschiedenen Kulturen begründet. In den USA herrscht in der Gesellschaft ein sehr freiheitlicher Gedanke, der wohl eher darauf hinausläuft, dass wer Daten sammelt, über diese dann eben auch weitgehend verfügt.

In Asien ist die Kultur eher kollektiv ausgerichtet, um den Einzelnen geht es dort ja eher nicht so.

In Deutschland herrscht auch ein freiheitlicher Gedanke – Gott sei Dank – jedoch eher um den Schutz der personenbezogenen Daten.

Das muss nun aber gar nicht schlimm sein. Zwar mag es in Deutschland etwas umständlicher und so einen Hauch langsamer sein, Daten nutzen zu dürfen. Bei vielen Anwendungsfällen kann man jedoch sehr gut mit korrekt anonymisierten Massendaten arbeiten und bei gesellschaftsfördernen Anwendungsfällen, man denke z. B. an medizinische Vorhersagen von Diagnosen oder Behandlungserfolgen oder aber auch bei der Optimierung des öffentlichen Verkehrs, sind ja viele Menschen durchaus bereit, ihre Daten zu teilen.

 Gesellschaftlichen Nutzen haben wir aber auch im B2B Geschäft, bei dem wir in Unternehmen und Institutionen die Prozesse kundenorientierter und schneller machen, Maschinen ausfallsicherer machen usw.. Da haben wir meistens sogar mit gar keinen personenbezogenen Daten zu tun.

2 – Sind die Bedenken im Zusammenhang mit Datenschutz und dem Schutz von Geschäftsgeheimnissen nicht berechtigt?

Also mit Datenschutz ist ja der gesetzliche Datenschutz gemeint, der sich nur auf personenbezogene Daten bezieht. Für Anwendungsfälle z. B. im Customer Analytics, also da, wo man Kundendaten analysieren möchte, geht das nur über die direkte Einwilligung oder eben durch anonymisierte Massendaten. Bei betrieblicher Prozessoptimierung, Anlagenoptimierung hat man mit personenbezogenen Daten aber fast nicht zu tun bzw. kann diese einfach vorher wegfiltern.

Ein ganz anderes Thema ist die Datensicherheit. Diese schließt die Sicherheit von personenbezogenen Daten mit ein, betrifft aber auch interne betriebliche Angelegenheiten, so wie etwas Lieferanten, Verträge, Preise… vielleicht Produktions- und Maschinendaten, natürlich auch Konstruktionsdaten in der Industrie.

Dieser Schutz ist jedoch einfach zu gewährleisten, wenn man einige Prinzipien der Datensicherheit verfolgt. Wir haben dafür Checklisten, quasi wie in der Luftfahrt. Bevor der Flieger abhebt, gehen wir die Checks durch… da stehen so Sachen drauf wie Passwortsicherheit, Identity Management, Zero Trust, Hybrid Cloud usw.

3 – Das Rückgrat der deutschen Wirtschaft sind die vielen hochspezialisierten KMU. Warum sollte sich beispielsweise ein Maschinenbauer darüber Gedanken machen, datengestützte Geschäftsmodelle zu entwickeln?

Nun da möchte ich dringend betonen, dass das nicht nur für Maschinenbauer gilt, aber es stimmt schon, dass Unternehmen im Maschinenbau, in der Automatisierungstechnik und natürlich der Werkzeugmaschinen richtig viel Potenzial haben, ihre Geschäftsmodelle mit Daten auszubauen oder sogar Datenbestände aufzubauen, die dann auch vermarktet werden können, und das so, dass diese Daten das Unternehmen gar nicht verlassen und dabei geheim bleiben.

4 – Daten verkaufen, ohne diese quasi zu verkaufen? Wie kann das funktionieren?

Das verrate ich gleich, aber reden wir vielleicht kurz einmal über das Verkaufen von Daten, die man sogar gerne verkauft. Das Verkaufen von Daten ist nämlich gerade so ein Trend. Das Konzept dafür heißt Data as a Service und bezieht sich dabei auf öffentliche Daten aus Quellen der Kategorie Open Data und Public Data. Diese Daten können aus dem Internet quasi gesammelt, als Datenbasis dann im Unternehmen aufgebaut werden und haben durch die Zusammenführung, Bereinigung und Aufbereitung einen Wert, der in die Millionen gehen kann. Denn andere Unternehmen brauchen vielleicht auch diese Daten, wollen aber nicht mehr warten, bis sie diese selbst aufbauen. Beispiele dafür sind Daten über den öffentlichen Verkehr, Infrastruktur, Marktpreise oder wir erheben z. B. für einen Industriekonzern Wasserqualitätsdaten beinahe weltweit aus den vielen vielen regionalen Veröffentlichungen der Daten über das Trinkwasser. Das sind zwar hohe Aufwände, aber der Wert der zusammengetragenen Daten ist ebenfalls enorm und kann an andere Unternehmen weiterverkauft werden. Und nur an jene Unternehmen, an die man das eben zu tun bereit ist.

5 – Okay, das sind öffentliche Daten, die von Unternehmen nutzbar gemacht werden. Aber wie ist es nun mit Daten aus internen Prozessen?

Interne Daten sind Geschäftsgeheimnisse und dürfen keinesfalls an Dritte weitergegeben werden. Dazu gehören beispielsweise im Handel die Umsatzkurven für bestimmte Produktkategorien sowie aber auch die Retouren und andere Muster des Kundenverhaltens, z. B. die Reaktion auf die Konfiguration von Online-Marketingkampagnen. Die Unternehmen möchten daraus jedoch Vorhersagemodelle oder auch komplexere Anomalie-Erkennung auf diese Daten trainieren, um sie für sich in ihren operativen Prozessen nutzbar zu machen. Machine Learning, übrigens ein Teilgebiet der KI (Künstlichen Intelligenz), funktioniert ja so, dass man zwei Algorithmen hat. Der erste Algorithmus ist ein Lern-Algorithmus. Diesen muss man richtig parametrisieren und überhaupt erstmal den richtigen auswählen, es gibt nämlich viele zur Auswahl und ja, die sind auch miteinander kombinierbar, um gegenseitige Schwächen auszugleichen und in eine Stärke zu verwandeln. Der Lernalgorithmus erstellt dann, über das Training mit den Daten, ein Vorhersagemodell, im Grunde eine Formel. Das ist dann der zweite Algorithmus. Dieser Algorithmus entstand aus den Daten und reflektiert auch das in den Daten eingelagerte Wissen, kanalisiert als Vorhersagemodell. Und dieses kann dann nicht nur intern genutzt werden, sondern auch anderen Unternehmen zur Nutzung zur Verfügung gestellt werden.

6 – Welche Arten von Problemen sind denn geeignet, um aus Daten ein neues Geschäftsmodell entwickeln zu können?

Alle operativen Geschäftsprozesse und deren Unterformen, also z. B. Handels-, Finanz-, Produktions- oder Logistikprozesse generieren haufenweise Daten. Das Problem für ein Unternehmen wie meines ist ja, dass wir zwar Analysemethodik kennen, aber keine Daten. Die Daten sind quasi wie der Inhalt einer Flasche oder eines Ballons, und der Inhalt bestimmt die Form mit. Unternehmen mit vielen operativen Prozessen haben genau diese Datenmengen.Ein Anwendungsfallgebiet sind z. B. Diagnosen. Das können neben medizinischen Diagnosen für Menschen auch ganz andere Diagnosen sein, z. B. über den Zustand einer Maschine, eines Prozesses oder eines ganzen Unternehmens. Die Einsatzgebiete reichen von der medizinischen Diagnose bis hin zu der Diagnose einer Prozesseffizienz oder eines Zustandes in der Wirtschaftsprüfung.Eine andere Kategorie von Anwendungsfällen sind die Prädiktionen durch Text- oder Bild-Erkennung. In der Versicherungsindustrie oder in der Immobilienbranche B. gibt es das Geschäftsmodell, dass KI-Modelle mit Dokumenten trainiert werden, so dass diese automatisiert, maschinell ausgelesen werden können. Die KI lernt dadurch, welche Textstellen im Dokument oder welche Objekte im Bild eine Rolle spielen und verwandelt diese in klare Aussagen.

Die Industrie benutzt KI zur generellen Objekterkennung z. B. in der Qualitätsprüfung. Hersteller von landwirtschaftlichen Maschinen trainieren KI, um Unkraut über auf Videobildern zu erkennen. Oder ein Algorithmus, der gelernt hat, wie Ultraschalldaten von Mirkochips zu interpretieren sind, um daraus Beschädigungen zu erkennen, so als Beispiel, den kann man weiterverkaufen.

Das Verkaufen erfolgt dabei idealerweise hinter einer technischen Wand, abgeschirmt über eine API. Eine API ist eine Schnittstelle, über die man die KI verwenden kann. Daraus wird dann AI as a Service, also KI als ein Service, den man Dritten gegen Bezahlung nutzen lassen kann.

7 – Gehen wir mal in die Praxis: Wie lassen sich aus erhobenen Daten Modelle entwickeln, die intern genutzt oder als Datenmodell an Kunden verkauft werden können?

Zuerst müssen wir die Idee natürlich richtig auseinander nehmen. Nach einer kurzen Euphorie-Phase, wie toll die Idee ist, kommt ja dann oft die Ernüchterung. Oft überwinden wir aber eben diese Ernüchterung und können starten. Der einzige Knackpunkt sind meistens fehlende Daten, denn ja, wir reden hier von großen Datenhistorien, die zum Einen überhaupt erstmal vorliegen müssen, zum anderen aber auch fast immer aufbereitet werden müssen.Wenn das erledigt ist, können wir den Algorithmus trainieren, ihn damit auf eine bestimmte Problemlösung sozusagen abrichten.Übrigens können Kunden oder Partner die KI selbst nachtrainieren, um sie für eigene besondere Zwecke besser vorzubereiten. Nehmen wir das einfache Beispiel mit der Unkrauterkennung via Bilddaten für landwirtschaftliche Maschinen. Nun sieht Unkraut in fernen Ländern sicherlich ähnlich, aber doch eben anders aus als hier in Mitteleuropa. Der Algorithmus kann jedoch nachtrainiert werden und sich der neuen Situation damit anpassen. Hierfür sind sehr viel weniger Daten nötig als es für das erstmalige Anlernen der Fall war.

8 – Viele Unternehmen haben Bedenken wegen des Zeitaufwands und der hohen Kosten für Spezialisten. Wie hoch ist denn der Zeit- und Kostenaufwand für die Implementierung solcher KI-Modelle in der Realität?

Das hängt sehr stark von der eigentlichen Aufgabenstellung ab, ob die Daten dafür bereits vorliegen oder erst noch generiert werden müssen und wie schnell das alles passieren soll. So ein Projekt dauert pauschal geschätzt gerne mal 5 bis 8 Monate bis zur ersten nutzbaren Version.

Sehen Sie die zwei anderen Video-Interviews von Benjamin Aunkofer:

 

 

 

 

 

 


 

How Data Science Can Benefit Nonprofits

Image Source: https://pixabay.com/vectors/pixel-cells-pixel-creative-commons-3704068/

Data science is the poster child of the 21st century and for good reason. Data-based decisions have streamlined, automated, and made businesses more efficient than ever before, and there are practically no industries that haven’t recognized its immense potential. But when you think of data science application, sectors like marketing, finance, technology, SMEs, and even education are the first that come to mind. There’s one more sector that’s proving to be an untapped market for data—the social sector. At first, one might question why non-profit organizations even need complex data applications, but that’s just it—they don’t. What they really need is data tools that are simple and reliable, because if anything, accountability is the most important component of the way non-profits run.

Challenges for Non-profits and Data Science

If you’re wondering why many non-profits haven’t already hopped onto the data bandwagon, its because in most cases they lack one big thing—quality data.

One reason is that effective data application requires clean data, and heaps of it, something non-profits struggle with. Most don’t sell products or services, and their success is reliant on broad, long-term (sometimes decades) results and changes, which means their outcomes are highly unmeasurable. Metrics and data seem out of place when appealing to donors, who are persuaded more by emotional campaigns. Data collection is also rare, perhaps only being recorded when someone signs up to the program or leaves, and hardly any tracking in between. The result is data that’s too little and unreliable to make effective change.

Perhaps the most important phase, data collection relies heavily on accurate and organized processes. For non-profits that don’t have the resources for accurate and manual record-keeping, clean, and quality data collection is a huge pain point. However, that is an issue now easily avoidable. For instance, avoiding duplicate files, adopting record-keeping methods like off-site and cloud storage, digital retention, and of course back-up plans—are all processes that could save non-profits time, effort, and risk. On the other hand, poor record management has its consequences, namely on things like fund allocation, payroll, budgeting, and taxes. It could lead to financial risk, legal trouble, and data loss — all added worries for already under-resourced non-profit organizations.

But now, as non-governmental organizations (NGOs) and non-profits catch up and invest more in data collection processes, there’s room for data science to make its impact. A growing global movement, ‘Data For Good’ represents individuals, companies, and organizations volunteering to create or use data to help further social causes ad support non-profit organizations. This ‘Data For Good’ movement includes tools for data work that are donated or subsidized, as well as educational programs that serve marginalized communities. As the movement gains momentum, non-profits are seeing data seep into their structures and turn processes around.

How Can Data Do Social Good?

With data science set to take the non-profit sector by storm, let’s look at some of the ways data can do social good:

  1. Improving communication with donors: Knowing when to reach out to your donors is key. In between a meeting? You’re unlikely to see much enthusiasm. Once they’re at home with their families? You may see wonderful results, as pointed out in this Forbes article. The article opines that data can help non-profits understand and communicate with their donors better.
  2. Donor targetting: Cold calls are a hit and miss, and with data on their side, non-profits can discover and define their ideal donor and adapt their messaging to reach out to them for better results.
  3. Improving cost efficiency: Costs are a major priority for non-profits and every penny counts. Data can help decrease costs and streamline financial planning
  4. Increasing new member sign-ups and renewals: Through data, non-profits can reach out to the right people they want on-board, strengthen recruitment processes and keep track of volunteers reaching out to them for future events or recruitment drives.
  5. Modeling and forecasting performance: With predictive modeling tools, non-profits can make data-based decisions on where they should allocate time and money for the future, rather than go on gut instinct.
  6. Measuring return on investment: For a long time, the outcomes of social campaigns have been perceived as intangible and immeasurable—it’s hard to measure empowerment or change. With data, non-profits can measure everything from the amount a fundraiser raised against a goal, the cost of every lead in a lead generation campaign, etc
  7. Streamlining operations: Finally, non-profits can use data tools to streamline their business processes internally and invest their efforts into resources that need it.

It’s true, measuring good and having social change down to a science is a long way off — but data application is a leap forward into a more efficient future for the social sector. With mission-aligned processes, data-driven non-profits can realize their potential, redirect their focus from trivial tasks, and onto the bigger picture to drive true change.

Intelligence Gathering

Beispiele für Data Science stehen häufig im Kontext von innovativen Internet-StartUps, die mit entsprechenden Methoden individuelle Kundenbedürfnisse in Erfahrung bringen. Es gibt jedoch auch eine Dunkle Seite der Macht, auf die ich nachfolgend über ein Brainstorming eingehen möchte.

Was ist Intelligence Gathering?

Unter Intelligence Gathering wird jegliche legale und illegale Beschaffung von wettbewerbsentscheidenden Informationen verstanden, von traditioneller Marktforschung bis hin zur Wirtschaftsspionage. Unter Intelligence Gathering fallen die Informationsbeschaffung und die Auswertung, wobei nicht zwangsläufig elektronische Beschaffungs- und Auswertungsszenarien gemeint sind, auch wenn diese den Großteil der relevanten Informationsbeschaffung ausmachen dürften.

Welche Data Science Methoden kommen zum Einsatz?

Alle. Unter dem Oberbegriff von Intelligence Gathering fallen die vielfältigsten Motive der Informationsgewinnung um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Genutzt werden statistische Datenanalysen, Process Mining, Predictive Analytics bis hin zu Deep Learning Netzen. Viele Einsatzzwecke bedingen ein gutes Data Engineering vorab, da Daten erstmal gesammelt, häufig in großen Mengen gespeichert und verknüpft werden müssen. Data Scraping, das Absammeln von Daten aus Dokumenten und von Internetseiten, kommt dabei häufig zum Einsatz. Dabei werden manchmal auch Grenzen nationaler Gesetze überschritten, wenn z. B. über die Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen (z. B. IP-Sperren, CAPTCHA, bis hin zum Passwortschutz) unberechtigte Zugriffe auf Daten erfolgen.

Welche Daten werden beispielsweise analysiert?

  • Social-Media-Daten
  • Freie und kommerzielle Kontaktdatenbanken
  • Internationale Finanzdaten (Stichwort: SWIFT)
  • Import-Export-Daten (Stichworte: PIERS, AMS)
  • Daten über Telefonie und Internetverkehr (Sitchwort: Vorratsdatenspeicherung)
  • Positionsdaten (z. B. via GPS, IPs, Funkzellen, WLAN-Mapping)
  • Daten über den weltweiten Reiseverkehr (Stichworte: CRS, GDS, PNR, APIS)

Das volle Potenzial der Daten entfaltet sich – wie jeder Data Scientist weiß – erst durch sinnvolle Verknüpfung.

Welche Insights sind beispielsweise üblich? Und welche darüber hinaus möglich?

Übliche Einblicke sind beispielsweise die Beziehungsnetze eines Unternehmens, aus denen sich wiederum alle wichtigen Kunden, Lieferanten, Mitarbeiter und sonstigen Stakeholder ableiten lassen. Es können tatsächliche Verkaufs- und Einkaufskonditionen der fremden Unternehmen ermittelt werden. Im Sinne von Wissen ist Macht können solche Informationen für eigene Verhandlungen mit Kunden, Lieferanten oder Investoren zum Vorteil genutzt werden. Häufiges Erkenntnisziel ist ferner, welche Mitarbeiter im Unternehmen tatsächliche Entscheider sind, welche beruflichen und persönlichen Vorlieben diese haben. Dies ist auch für das gezielte Abwerben von Technologieexperten möglich.

Darüber hinaus können dolose Handlungen wie etwa Bestechung oder Unterschlagung identifiziert werden. Beispielsweise gab es mehrere öffentlich bekannt gewordene Aufdeckungen von Bestechungsfällen bei der Vergabe von Großprojekten, die US-amerikanische Nachrichtendienste auf anderen Kontinenten aufgedeckt haben (z. B. der Thomson-Alcatel-Konzern Korruptionsfall in Brasilien). Die US-Politik konnte dadurch eine Neuvergabe der Projekte an US-amerikanische Unternehmen erreichen.

Welche Akteure nutzen diese Methoden der Informationsgewinnung?

Die Spitzenakteure sind Nachrichtendienste wie beispielsweise der BND (Deutschland), die CIA (USA) und die NSA (USA).  In öffentlichen Diskussionen und Skandalen ebenfalls im Rampenlicht stehende Geheimdienste sind solche aus Frankreich, Großbritanien, Russland und China. Diese und andere nationale Nachrichtendienste analysieren Daten aus öffentlich zugänglichen Systemen, infiltrieren aber auch gezielt oder ungezielt fremde Computernetzwerke. Die Nachrichtendienste analysieren Daten in unterschiedlichsten Formen, neben Metadaten von z. B. Telefonaten und E-Mails auch umfangreiche Textinformationen, Bild-/Videomaterial sowie IT-Netzwerkverkehr. Der weltweit eingeschlagene Weg zur vernetzten Welt (Internet of Things) wird Intelligence Gathering weiter beflügeln.

[box]Anmerkung: Open Data Analytics

Eine Informationsquelle, die selbst von Experten häufig unterschätzt wird, ist die Möglichkeit der Gewinnung von Erkenntnissen über Märkte, Branchen und Unternehmen durch die Auswertung von öffentlich zugänglichen Informationen, die in gedruckter oder elektronischer Form in frei zugänglichen Open-Data-Datenbanken und Internetplattformen verfügbar gemacht werden, aber beispielsweise auch über Radio, Zeitungen, Journalen oder über teilweise frei zugängliche kommerzielle Datenbanken.[/box]

Die Nachrichtendienste analysieren Daten, um nationale Gefahren möglichst frühzeitig erkennen zu können. Längst ist jedoch bekannt, dass alle Nachrichtendienste zumindest auf internationaler Ebene auch der Wirtschaftsspionage dienen, ja sogar von Regierungen und Konzernen direkt dazu beauftragt werden.

Internet-Giganten wie Google, Baidu, Microsoft (Bing.com) oder Facebook haben Intelligence Gathering, häufig aber einfach als Big Data oder als Datenkrake bezeichnet, zu einem Hauptgeschäftszweck gemacht und sind nicht weit von der Mächtigkeit der Nachrichtendienste entfernt, in einigen Bereichen diesen vermutlich sogar deutlich überlegen (und zur Kooperation mit diesen gezwungen).

Finanzdienstleister wie Versicherungen und Investmentbanker nutzen Intelligence Gathering zur Reduzierung ihrer Geschäftsrisiken. Weitere Akteure sind traditionelle Industrieunternehmen, die auf einen Wettbewerbsvorteil durch Intelligence Methoden abzielen.

Nachfolgend beschränke ich mich weitgehend auf Intelligence Gathering für traditionelle Industrieunternehmen:

competitive-intelligence-wirtschaftsspionage

Industrielle Marktforschung

Die Industrielle Marktforschung ist eine auf bestimmte Branchen, Produkt- oder Kundengruppen spezialisierte Marktforschung die vor allem auf die Analyse des Kundenverhaltens abzielt. Diese kann auf vielen Wegen, beispielsweise durch gezielte Marktbeobachtung oder statistische Analyse der durch Kundenbefragung erhobenen Daten erfolgen. Customer Analytics und Procurement Analytics sind zwei Anwendungsgebiete für Data Science in der industriellen Marktforschung.

Business Intelligence und Competitive Intelligence

Der Begriff Business Intelligence ist aus der modernen Geschäftswelt nicht mehr wegzudenken. Business Intelligence bezeichnet die Analyse von unternehmensinternen und auch -externen Daten, um das eigene Unternehmen benchmarken zu können, eine Transparenz über die Prozesse und die Leistungsfähigkeit des Unternehmens zu erreichen. Das Unternehmen reflektiert sich mit Business Intelligence selbst.

Competitive Intelligence nutzt sehr ähnliche, in den überwiegenden Fällen genau dieselben Methoden, jedoch nicht mit dem Ziel, ein Abbild des eigenen, sondern ein Abbild von anderen Unternehmen zu erstellen, nämlich von direkten Konkurrenten des eigenen Unternehmens oder auch von strategischen Lieferanten oder Zielkunden.

Motivationen für Competitive Intelligence

Die Motivationen für die genaue Analyse von Konkurrenzunternehmen können sehr vielfältig sein, beispielsweise:

  • Ermittlung der eigenen Wettbewerbsposition für ein Benchmarking oder zur Wettbewerberprofilierung
  • (Strategische) Frühwarnung/-aufklärung
  • Due Diligence bei Unternehmenskauf oder Bewertung von Marktzugangschancen
  • Chancen-/Risikoanalyse für neue Angebote/Absatzregionen
  • Issues Monitoring (für das eigene Unternehmen relevante Themen)
  • Analyse von Kundenanforderungen
  • Satisfaction Surveys (eigene und Wettbewerberkunden bzw. -zulieferer)
  • Bewertung von Zulieferern (Loyalität, Preisgestaltung, Überlebensfähigkeit)

Viele dieser Anwendungsszenarien sind nicht weit weg von aktuellen Business Intelligence bzw. Data Science Projekten, die öffentlich kommuniziert werden. Beispielsweise arbeiten Data Scientists mit aller Selbstverständlichkeit im Rahmen von Procurement Analytics daran, Lieferantennetzwerke hinsichtlich der Ausfallrisiken zu analysieren oder auch in Abhängigkeit von Marktdaten ideale Bestellzeitpunkte zu berechnen. Im Customer Analytics ist es bereits Normalität, Kundenausfallrisiken zu berechnen, Kundenbedürfnisse und Kundenverhalten vorherzusagen. Die viel diskutierte Churn Prediction, also die Vorhersage der Loyalität des Kunden gegenüber dem Unternehmen, grenzt an Competetitve Intelligence mindestens an.

Wirtschaftsspionage

Während Competititve Intelligence noch mit grundsätzlich legalen Methoden der Datenbeschaffung und -auswertung auskommt, ist die Wirtschaftsspionage eine Form der Wirtschaftskriminalität, also eine illegale Handlung darstellt, die strafrechtliche Konsequenzen haben kann. Zur Wirtschaftsspionage steigern sich die Handlungen dann, wenn beispielsweise auch interne Dokumente oder der Datenverkehr ohne Genehmigung der Eigentümer abgegriffen werden.

Beispiele für Wirtschaftsspionage mit Unterstützung durch Data Science Methoden ist die Analyse von internen Finanztransaktionsdaten, des Datenverkehrs (über Leitungen oder Funknetze) oder des E-Mail-Verkehrs. Neue Methoden aus den Bereichen Machine Learning / Deep Learning werden auch die Möglichkeiten der Wirtschaftsspionage weiter beflügeln, beispielsweise durch Einsatz von gezielter Schrift-/Spracherkennung in Abhör-Szenarien.

Strafrechtliche Bewertung und Verfolgung

Die strafrechtliche Verfolgung von datengetriebener Wirtschaftsspionage ist in der Regel schwierig bis praktisch unmöglich. Zu Bedenken gilt zudem, dass Datenabgriffe und -analysen mit Leichtigkeit in anderen Nationen außerhalb der lokalen Gesetzgebung durchgeführt werden können.

Nicht zu vergessen: Data Science ist stets wertfrei zu betrachten, denn diese angewandte Wissenschaft kann zur Wirtschaftsspionage dienen, jedoch genauso gut auch bei der Aufdeckung von Wirtschaftsspionage helfen.

Literaturempfehlungen

Folgende Bücher sind Quellen für einen tieferen Einblick in Intelligence Gathering und die Möglichkeiten von Data Science zur Informationsbeschaffung.


Wirtschaftsspionage und Intelligence Gathering: Neue Trends der wirtschaftlichen Vorteilsbeschaffung

Data Mining and Predictive Analysis: Intelligence Gathering and Crime Analysis

Aus der Datenflut das Beste machen – Zertifikatskurs „Data Science“ in Brandenburg

Die Aufbereitung von Daten, ihre Analyse und Darstellung sind mittlerweile zu einer Wissenschaft für sich geworden – „Data Science“. Unternehmen sehen sich heute unabhängig von ihrer Größe von einer Vielzahl unterschiedlicher Daten herausgefordert: Neben klassischen Transaktionsdaten stehen heute z.B. Daten aus der Logistik (RFID, GIS), aus sozialen Medien, dem Internet der Dinge oder öffentlichen Quellen (Open Data / Public Data) zur Verfügung. Ein neuer Zertifikatskurs Data Science ermöglicht jetzt eine wissenschaftliche Weiterbildung zur Nutzung von Daten als „Rohstoff des 21. Jahrhunderts“.

Die Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer (AWW e.V.) bietet in Kooperation mit der Fachhochschule Brandenburg den berufsbegleitenden Zertifikatskurs mit nur wenigen Präsenzphasen ab Oktober an. Die wissenschaftliche Leitung hat Dr. Peter Lauf übernommen, ein erfahrener Praktiker, der zurzeit noch eine Professur für Quantitative Methoden und Data Mining an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin vertritt. Zertifiziert wird der Abschluss Data Scientist (FH).

Die Weiterbildung hat nur wenige Präsenzphasen an Freitagen und Samstagen und ist daher für Teilnehmer/innen aus dem ganzen Bundesgebiet geeignet – So kommen einige Teilnehmer auch aus Frankfurt am Main und München.

Wer sich schnell entscheidet, kann bis 16. Juli 2015 vom Frühbucherrabatt profitieren!

Der Inhalt des Kurses orientiert sich an einer bekannten Einteilung des amerikanischen Wirtschaftswissenschaftlers und Google-Chefökonomen Hal Varian: Ihm zufolge setzt sich die spezifische Wertschöpfungskette von Daten aus Zugriff, Verständnis, Verarbeitung, Analyse und Ergebniskommunikation zusammen. Data Science umfasst deshalb die Module Data Engineering (Zugriff, Verständnis, Verarbeitung), Quantitative Methoden und Data Mining (Analyse) sowie Storytelling: Kommunikation und Visualisierung der Ergebnisse (Ergebniskommunikation).

Die Weiterbildung vereinigt damit Fachwissen aus der Informatik mit quantitativen Methoden und Aspekten des Informations- und Kommunikationsdesigns. Wichtige Werkzeuge im Kurs sind die Statistiksprache R und Power Business Intelligence Tools. Auch auf Azure Machine Learning wird mit konkreten Beispielen Bezug genommen. Im Ergebnis sollen die Teilnehmer verschiedene Techniken zur Nutzung von Daten beherrschen und einen Überblick über die Voraussetzungen und möglichen Lösungsansätze im Bereich datengetriebener Projekte erhalten. Lernziel ist die reibungslose Kommunikation zwischen Management, Engineering und Administration.

Weitere Auskünfte erteilt Katja Kersten (Tel. 03381 – 355 754, E-Mail: katja.kersten@fh-brandenburg.de). Nähere Informationen im Internet sind unter www.aww-brandenburg.de erhältlich.