28. Februar 2018 | Hanau

Big Data Summit 2018

Speaker Klaas Bollhöfer von *um im Kurzinterview

19. Januar 2017

Klaas Bollhöfer ist Chief Data Scientist und Data Thinker bei the unbelievable machine company - und Speaker am Big Data Summit 2017. Bereits bevor er am 16. Februar in Hanau seinen Live-Vortrag hält, hat er uns ein paar spannende Fragen beantwortet.

Sie beraten große Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Digitalisierungsstrategie und nutzen dabei den Ansatz Data Thinking. Was verbirgt sich dahinter?
Klaas Bollhöfer: Unter Data Thinking verstehen wir das ganzheitliche Vor-, Durch- und Weiterdenken aller Aspekte der digitalen Entwicklung eines Unternehmens, selbstbestimmt, aus eigener Kraft, nicht nur auf äußeren Druck reagierend. Neben den naheliegenden Fähig- und Fertigkeiten rund um Daten, Algorithmen und Technologie, die ein Unternehmen fördern, entwickeln und mehr und mehr etablieren muss, gibt es zahlreiche weitere, die in Summe ein Orchester bilden. Es geht um Routinen und Prozesse, um Netzwerke und Engagement (bspw. in Communities of Interest), um kulturelle Veränderungen, neue Räume, ein neues Verständnis von Leadership und Verantwortung, um Ethik, Security und die Definition neuer Wertesysteme sowie, entlang all dieser Dimensionen, um die agile aber konsequente Entwicklung hin zu einem Data Enterprise. Wir als Dienstleister unterstützen Unternehmen bei all diesen Themen und verstehen uns als Vor- und Mitdenker, erfahrener Partner und „Coach“, mit dem Ziel, Unternehmen wieder ins Lead ihrer eigenen digitalen Entwicklung zu bringen.

Wie gehen Sie bei diesem Ansatz konkret vor?
Bollhöfer: Unter Data Thinking bündeln wir eine Vielzahl von Offerings, Methoden und Vorgehensmodellen, die wir spezifisch für die jeweilige Situation und Aufgabenstellung auswählen bzw. passend maßschneidern. Von Ideation Workshop & Data Bootcamps über umfassende Capability Assessments, Fit-Gap Analysen und die Entwicklung von Data & Analytics Roadmaps bis hin zu Planung, Realisierung und sogar Betrieb von (temporären) Lab Spaces ist alles vorstellbar. Bei der METRO ging es um die gruppenweite Analyse der bestehenden (Ist) und perspektivisch benötigten Operational und Organizational Capabilities (Soll), die Modellierung einer Roadmap und eines METRO-spezifischen Reifegradmodells. Zu diesem Zweck haben wir ein eigenes Framework entwickelt, welches wir auf dem Big Data Summit im Detail vorstellen werden.

Sie setzen bei Ihren Kunden in der Strategiefindung auch Künstliche Intelligenz ein. Können Sie das bitte an einem Beispiel erläutern?
Bollhöfer: In der Tat - im Rahmen des Assessments und der Analyse von Capabilities wenden wir als Teil des Frameworks unterschiedliche Verfahren des Machine Learnings an, um bspw. geplante Vorhaben und Ideen (Use-Cases) in sogenannte Use-Case Environments zu clustern, in ihren Merkmalen besser zu beschreiben und Vorhersagen treffen zu können. Unsere Assessments und Analysen nutzen Data Science, nehmen die Perspektive der Daten ein („bottom-up“) und werden von erfahrenden Data Scientists durchgeführt. Das unterscheidet uns auch maßgeblich von anderen Ansätzen und Wettbewerbern. Der Data Scientist wird zum Strategieberater, die Arbeits- und Denkweisen, ja sogar die Ablauf- und Aufbauorganisation eines zukünftigen Data Enterprise quasi zum Resultat datenbasierter Analysen und Entscheidungen. Schon ziemlich verrückt! :-)

Wie reagieren Unternehmen, wenn Sie sie für Data Thinking gewinnen wollen?
Bollhöfer: Sehr, sehr positiv! Mit unserem neuartigen Ansatz, unseren teils wagemutigen Ideen und vor allem unseren Data Mindset öffnen wir viele Türen und adressieren mehr und mehr die aktuellen „Problemzonen“ in Unternehmen. Eine Vielzahl an Unternehmen steht an einem ähnlichen Punkt - erste Erfahrungen im Kontext von Big Data & Künstlicher Intelligenz wurden gemacht, Proof-of-Concepts realisiert, Hadoop verstanden und installiert, Data Lakes geflutet usw. Aber was nun? Hier setzt Data Thinking an - als Ausgangs- und Kristallisationspunkt der eigenen agilen Entwicklung zu einem Data Enterprise in Ideation & Prototyping, in der Entwicklung von Datenlösungen, im Weiter- und teils Neudenken von Geschäftsprozessen und -modellen. „Die größte Gefahr in turbulenten Zeiten ist nicht die Turbulenz selbst, sondern mit der Logik von gestern zu handeln.“ (Peter F. Drucker, Ökonom) 
 

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