Data Science: Auf Daten surfen, statt in der Flut unterzugehen

1. Dezember 2020
4/2020

Daten werden als das neue Öl gehandelt. Im neuen Bachelorstudiengang «Data Science» lernen Studierende, diesen Rohstoff zu raffinieren und wertschöpfend einzusetzen. Die beruflichen Aussichten sehen rosig aus.

Bei den SBB ist Daniele Mele einer der ersten Data Scientists im Bereich des Sicherheitsmanagements. Bis vor wenigen Jahren gab es Stellen wie seine noch gar nicht. «Im Zuge der Digitalisierung stehen auch im Bahnverkehr immer mehr Daten zur Verfügung, die nur darauf warten, analysiert und ausgewertet zu werden», so Mele.
Bereitet Datensätze so auf, dass Entscheidungsträger die richtigen Schlüsse daraus ziehen können: ZHAW-Absolvent Daniele Mele ist Data Scientist bei den SBB.
Zusammen mit anderen Data Scientists leistet er mit seiner Arbeit einen wichtigen Beitrag an die Sicherheit und Qualität – und somit zum Wohl der Fahrgäste. Seine Abteilung fungiert dabei als Schnittstelle zwischen IT und Business, wie Mele erklärt: «Wir bereiten die Datensätze inhaltlich und visuell so auf, dass die Entscheidungsträger daraus die richtigen Schlüsse ziehen können.»
Dass Daten sogar die Grundlage unternehmerischer Erfolgsgeschichten bilden können, zeigt das Startup Prognolite von Informatik-Absolvent Roman Lickel. Das Unternehmen hat eine Software entwickelt, mit der Gastronomen das zu erwartende Gästeaufkommen voraussagen können. Ziel sind eine effizientere Personalplanung und weniger Food Waste. «Manche Gastronomen sind zunächst skeptisch und halten unsere Berechnungen für wenig erfolgsversprechend», sagt Lickel. «Wir zeigen ihnen dann, was auf Grundlage ihrer Daten alles möglich ist.»
Sein Unternehmen hat eine Software entwickelt, die Gastronomen eine effizientere Personalplanung ermöglicht und Food Waste vermindern hilft: Roman Lickel, Mitgründer des Startups Prognolite.
Gemeint sind bis zu 1,5 Millionen Kassenbons pro Restaurant, die mit verschiedenen Faktoren wie Wetterdaten, Feiertagen oder Schulferien in Relation gesetzt werden. Die Prognosegenauigkeit liegt derzeit im Durchschnitt bei 90 Prozent für den Folgetag. Die Software wird aber laufend weiterentwickelt, unter anderem auch in ZHAW-Forschungsprojekten.

Eine neue Berufsgattung entsteht

Daniele Mele und Roman Lickel sind nur zwei von vielen ZHAW-Absolventen, die Daten wertschöpfend für Dienstleistungen oder Produkte einzusetzen wissen. Heutige Data Scientists haben in der Regel ein Bachelorstudium in Informatik oder Wirtschaftsingenieurwesen absolviert und sich später im Bereich Data Science weitergebildet. Denn Studienangebote auf Bachelorebene sind in diesem Feld noch neu. Die ZHAW School of Engineering bietet im Herbstsemester 2021 erstmals den Bachelorstudiengang Data Science an.
«Wir wissen, dass die Wirtschaft zunehmend nach Fachleuten verlangt, die sowohl Daten erheben, aufbereiten und analysieren als auch sogenannte Data Products umsetzen können», sagt Thomas Järmann, Leiter Lehre an der School of Engineering. Wer den neuen Studiengang absolviert, wird sich deshalb nicht nur Expertenwissen in Grunddisziplinen wie Informatik und Statistik aneignen, sondern auch gezielt interdisziplinäres Domänenwissen aufbauen, um Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. «Data Scientists sollen Innovationen vorantreiben», findet Järmann.

Für smarte Produkte und Services

Informatik-Dozent Martin Braschler sieht Data Scientists als «neue Berufsgattung, die klassisches Ingenieurwissen mit Fähigkeiten aus den Bereichen Analytik, Unternehmertum und Kommunikation zu einem einzigartigen Mix verbindet». Braschler hat den neuen Studiengang mit aufgebaut. Er ist überzeugt, dass es in Zukunft von zentraler Bedeutung sein wird, wie wir Daten nutzen. «Schon heute müssen Dienstleistungen und Produkte smart sein, um längerfristig Erfolg zu haben», so Braschler. «Und jede Künstliche Intelligenz basiert auf der erfolgreichen Nutzung von Daten.» Deshalb brauche es Data Scientists, die diese Entwicklungen an vorderster Front mitgestalten. «Wir bieten nun einen vollwertigen Studiengang, der auch jene Themen ins Zentrum rückt, welche aus Data Science mehr als die Summe seiner Teile machen», erklärt Braschler. «Dabei wird Data Science als eigenständige Ingenieurdisziplin positioniert, mit einer soliden Grundausbildung, die langfristig wertvoll sein wird in diesem sich rasch wandelnden Umfeld.»

Data Science wird unverzichtbar

Im Zuge der digitalen Transformation ist davon auszugehen, dass den Absolventinnen und Absolventen fast jede Branche offenstehen wird. «Kaum ein Geschäftsfeld wird künftig darauf verzichten können, mittels Daten seine Produkte und Dienstleistungen besser auf die Bedürfnisse der Kunden abzustimmen», schätzt Braschler. Der Bedarf an neuen Fachkräften dafür werde in den kommenden Jahren voraussichtlich gross sein. Data Scientists mit Fachwissen und dem Anwendungsfokus eines Fachhochschulstudiums sieht er dabei in der Poleposition stehen. Doch nicht nur die grossen Unternehmen empfangen Data Scientists mit offenen Armen: «Es entstehen Startups, die neuartige datengetriebene Ideen umsetzen und dabei zum Teil ganze Bereiche unserer Gesellschaft umkrempeln», stellt Braschler in Aussicht.

Absatzprognosen aufs Handy

Womit wir wieder bei Prognolite wären: Das Team um Startup-Gründer Roman Lickel hat eben nicht nur eine Software programmiert, sondern eine innovative Anwendung entwickelt, die seine Kunden nicht mehr missen möchten. Sie können ihre Absatzprognosen einfach auf dem Handy abrufen. Auch Daniele Mele hat bewiesen, dass er als Data Scientist die Geschäftsbedürfnisse der SBB versteht. Er hat ein Tool entwickelt, um Textmeldungen des Betriebspersonals automatisiert zu klassifizieren, also je nach Ereignis statistisch einzuordnen. Sein Textklassifikator-Konzept wird nun von den SBB technisch umgesetzt. Mele begleitet diesen Prozess als Product Owner. «Man muss sich als Data Scientist auch verkaufen können», meint Daniele Mele abschliessend, denn viele Unternehmen stünden in der Datennutzung noch am Anfang. Angehenden Data Scientists rät er deshalb, initiativ und offen zu sein für die vielseitigen Möglichkeiten, die sich durch die Digitalisierung ergeben.

Data Science: Aus- und Weiterbildungsangebote an der ZHAW auf einen Blick

Eine Vielzahl von Unternehmen befindet sich mitten in einem Transformationsprozess, bei dem es darum geht, analoge Prozesse und Wertschöpfungsketten zu digitalisieren. Mit der Digitalisierung nimmt die Menge an Daten in den Unternehmen exponentiell zu, gleichzeitig stehen als Resultat der Unterstützung durch Datenprovider (z.B. Betreiber von Satelliten oder auch Social-Media-Unternehmen) den Unternehmen mehr externe Daten zur Verfügung als jemals zuvor.
Damit stehen die Unternehmen vor der Herausforderung, aus einer grossen Menge und Vielfalt von Daten geschäftsrelevante Informationen, Erkenntnisse und Werte zu generieren. Die professionelle Analyse und Nutzung dieser Daten wird wettbewerbsentscheidend, da sie die Grundlage für neue, digitale und auch smarte Geschäftsmodelle bilden.

Bachelor of Science ZFH in Data Science

Der neue Bachelor of Science ZFH in Data Science an der School of Engineering dauert 6 Semester im Vollzeitstudium und 8 Semester im Teilzeitstudium

Vertiefung im Bachelor Wirtschaftsinformatik

Mit der Vertiefung Data Science im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik soll insbesondere eine Lücke im Lehrangebot der ZHAW School of Management and Law auf Bachelorstufe geschlossen werden. Gleichzeitig trägt sie den Bedürfnissen des Arbeitsmarktes Rechnung. Die Vertiefung Data Science schliesst die Lücke zwischen Data-Science-Fragestellungen in den Geschäftsdomänen und der technischen Umsetzung. Die Absolventinnen und Absolventen der Vertiefung stellen sicher, dass diese interdisziplinäre Herausforderung gemeistert werden kann.

Master of Science in Engineering im Profil Data Science

Unter den zwölf Profilen des Masterstudiums an der ZHAW School of Engineering sind auch die Profile Computer Science und Data Science. Unterrichtssprache ist Englisch. Das Vollzeitstudium dauert drei Semester, das Teilzeitstudium vier bis sechs Semester.

Master of Science in Life Sciences mit Vertiefung Applied Computational Life Sciences

Die digitale Revolution macht auch vor den Life Sciences nicht halt. Hier soll die Vertiefung Applied Computational Life Sciences am Departement Life Sciences und Facility Management fit machen in relevanten Skills für die  Zukunft.

MAS, DAS und CAS im Bereich Data Science

Die Weiterbildungsmöglichkeiten im Bereich Data Science an der School of Engineering sind auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten. Das Angebot reicht von einzelnen Zertifikatslehrgängen bis hin zum MAS in Data Science.

CAS in Digital Life Sciences

Neu startet im nächsten Jahr der CAS Digital Life Sciences des Departements Life Sciences und Facility Management, der sich  an Fachpersonen in allen Bereichen der Life Sciences richtet, die über einen Hochschulabschluss verfügen und sich in der digitalen Datenverarbeitung weiterentwickeln wollen. Es können auch Praktikerinnen und Praktiker mit vergleichbarer beruflicher Kompetenz zugelassen werden (Sur-Dossier Zulassung).

Studie: Grossunternehmen setzen auf Data Science – KMU zögern noch

Im Rahmen des Projekts «Data4KMU» der Internationalen Bodensee Hochschule (IBH) hat die ZHAW School of Engineering untersucht, welchen Status datengesteuerte Dienste speziell bei KMU rund um den Bodensee einnehmen, und vergleicht sie mit der Situation grosser Unternehmen. In der Mehrheit der befragten Unternehmen ist gemäss eigenen Angaben ein Bewusstsein für den Umgang mit Daten vorhanden, die zu erwartende Entwicklung und Nutzung klafft aber zwischen KMU und Grossunternehmen weit auseinander. Fast alle befragten Grossunternehmen gehen davon aus, dass Data Science in fünf Jahren eine erheblich grössere Bedeutung zustehen wird. Dabei halten die Unternehmen Innovation und Qualität mit Data Science für deutlich wichtiger als heute – dafür Effizienzsteigerung allein für weniger wichtig. Das heisst, gemäss Erwartung werden Daten einen grossen Teil ihres Geschäfts beeinflussen oder gar dessen Grundlage bilden. Hingegen scheinen nur zwei Drittel der befragten KMU davon auszugehen, dass Daten ihr künftiges Geschäft beeinflussen werden. Ebenfalls interessant: Rund 80 Prozent der befragten Unternehmen gaben an, dass sie noch nicht wissen, was mit den vorhandenen Daten überhaupt gemacht werden kann. Doch auch an dieser Stelle zeigen sich Unterschiede zwischen Grossunternehmen und KMU. Von den befragten Grossunternehmen geben 30 Prozent an, dass das notwendige Wissen zur Nutzung von Daten im Unternehmen vorhanden sei. Dies ist ein deutlicher Unterschied im Vergleich zu den befragten KMU, bei welchen dieser Anteil bei etwa 15 Prozent, also der Hälfte der Grossunternehmen, liegt.