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Interview zum Thema Big Data: Datenwissenschaft als Teamsport

Worin liegen Schnittpunkte von Big Data und Astrophysik? Was zeichnet einen guten Data Scientist aus? Und wie können mehr Frauen in der IT-Welt Fuß fassen? Fragen, die eine Person besonders gut zu beantworten weiß: Kim Nilsson, ihres Zeichens promovierte Astrophysikerin und Unternehmensgründerin.

Astrophysik Netze Bildquelle: © sermax55

funkschau: Frau Nilsson, welche Bedeutung hat Big Data in der Astrophysik?

Kim Nilsson: Die Astronomie hat Big Data erfunden – also nicht allein, aber sie hat sicherlich einen enorm großen Einfluss auf die Generierung von Daten gehabt. Teleskope erzeugen jede Nacht riesige Datenmengen. Im Hinblick auf Big Data wird das im nächsten Jahr auf den Markt kommende Large Synoptic Survey Telescope, ein Spiegelteleskop mit sehr großem Sichtbereich, das den zugänglichen Himmel in drei Nächten in Gänze abfotografieren kann, 15 Terabyte Daten pro Nacht erzeugen. Das entspricht in etwa 4.000 HD-Filmen. Als Astronomin habe ich während meiner gesamten Astronomie-Karriere Skripte geschrieben, um diese Art von Bildern analysieren und mehr über unser Universum erfahren zu können. Mir war es damals nicht wirklich klar, aber als Astronomin war ich auch ein Datenwissenschaftler.

funkschau: Daten werden gerne als der Rohstoff des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Viele Unternehmen müssen sich daher mit der Thematik „Big Data“ auseinandersetzen. Leichter gesagt, als getan. Was würden Sie solchen Unternehmen im ersten Schritt raten?

Nilsson: Handelt es sich bei der Firma nicht um ein neu gegründetes oder sehr junges Unternehmen, kann man davon ausgehen, dass dieses Unternehmen über mehr Daten verfügt als vermutet. Denn Datenquellen liegen in vielen Formen – beispielsweise als Bilder, vorhandene Dokumente oder Texte – vor. Es reicht allerdings nicht aus, diese Daten nur zu besitzen. Sie müssen zugänglich und nutzbar gemacht werden. Es sollte also sichergestellt werden, dass das Unternehmen über genügend „saubere“ Daten verfügt, um mit der eigentlichen Arbeit oder der Umsetzung der Business-Idee zu starten. Zum anderen sollte darüber nachgedacht werden, welches Problem mit den Daten gelöst werden soll. Dabei sollte es sich auf jeden Fall um ein relevantes und aktuell zu lösendes Business-Problem handeln. Mit den verfügbaren Daten sowie dem Wissen, welche Business-Idee das Unternehmen umsetzen möchte, steht der Entwicklung der Datenstrategie – einer Strategie also, mit der das vorhandene Problem durch die Nutzung der eigenen, verfügbaren Daten gelöst werden soll – nichts mehr im Wege.

funkschau: Kann man in dem Kontext eigentlich noch von „Big Data“ sprechen? Oder bräuchte es nicht vielmehr eine Wortneuschöpfung, um dem umfassenden Thema gerecht zu werden?

Nilsson: Wir sprechen in diesem Zusammenhang oft von den „3 V‘s“ der Datenwissenschaft: Volume (Volumen), Variety (Vielfalt) und Velocity (Geschwindigkeit). Big Data bezieht sich automatisch auf das 1. „V“ – das Volumen. Gemeint sind damit große Datenmengen, die für Analysen zur Verfügung stehen. Wie bereits erwähnt, zählen zu Daten nicht nur Tabellenkalkulationen mit Zeilen und Spalten, sondern auch Bilder, Videos, Sensormesswerte, PDF-Dokumente und vieles mehr. Daher sind viele Unternehmen unter Berücksichtigung dieser Datenquellen reicher an Daten als sie eigentlich denken. Bei Velocity geht es vor allem um Daten, die sich schnell verändern, zum Beispiel Sensormesswerte oder Echtzeit-Besucherdaten einer Website. Ich bin ebenfalls der Meinung, dass wir unser Vokabular erweitern müssen, damit alle Unternehmen erkennen, dass es immer etwas gibt, wofür sie ihre Daten nutzen können – unabhängig ihrer Größe, ihres Alters oder der Branche, in der sie tätig sind.

funkschau: Die vielversprechendsten Datensätze sind vollkommen unnütz, wenn man niemanden hat, der sie aufbereitet, zusammenführt und auswertet. Das Magazin Harvard Business Review erkannte das und ernannte den Data Scientist zum „sexiest job in the 21st century“. Wie ist Ihre Meinung dazu?

Nilsson: Es ist sicherlich eine ausgezeichnete Karriereoption für alle, die eine neue Herausforderung suchen. Spannend an dem Job ist, dass er mit seiner Vielzahl von Aufgaben und Tools intellektuell herausfordernd und am Puls der Zeit ist. Data Scientists werden in jeder Branche und in jedem Land benötigt, sie sind flexibel in Bezug auf Standort und Präferenzen der Arbeitgeber einsetzbar und meistens zahlt sich die Einstellung von Datenwissenschaftlern recht schnell aus – insbesondere, wenn sie über langjährige Erfahrungen verfügen. Die Verwendung des Wortes „sexy“ ist allerdings nicht allzu optimal gewählt, da er eine negative Konnotation hervorrufen und einige Frauen davon abhalten könnte, sich für diesen Job zu bewerben. Es ist bekannt, dass Stellenanzeigen, bei denen bestimmte Wörter und Formulierungen verwendet werden, entweder mehr männliche oder mehr weibliche Bewerber ansprechen. Ich vermute, dass das Wort „sexy“ attraktiver auf männliche Bewerber wirkt, was sehr schade ist, da die Datenwissenschaft nicht nur für Männer, sondern auch für Frauen eine großartige Karriereoption darstellt.

Kim Nilsson, Pivigo Bildquelle: © Pivigo

Kim Nilsson, promovierte Astrophysikerin sowie Gründerin und CEO des Start-ups Pivigo, Anbieter von Data-Science-Lösungen

Zur Person Kim Nilsson,
Kim Nilssons Karriere startete in der Astrophysik. „Bereits als Kind hat mich das Funkeln der Sterne fasziniert und ich bin auch heute noch davon begeistert“, sagt sie. Geboren wurde Nilsson in Stockholm, an der Universität Kopenhagen machte sie ihren Doktor in Astrophysik. Danach begann sie eine erfolgreiche Astronomie-Karriere mit einem Postdoc-Stipendium am Max-Planck-Institut für Astronomie in Heidelberg und arbeitete dort ein paar Jahre als Wissenschaftlerin. „In dieser Zeit wurde ich auch als ‚Hubble-Astronomin‘ ausgezeichnet“, so Nilsson. Bald suchte sie nach einer neuen Herausforderung und versuchte von der Wissenschaft in die freie Wirtschaft zu wechseln. Dort erhielt sie jedoch viele Absagen auf ihre Bewerbungen. Um den Übergang in die Wirtschaft dennoch zu schaffen, studierte sie erneut – Business Administration im Master an der Cranfield School of Management. Zu dieser Zeit entstand auch die Idee zu Pivigo. „Unser Ziel war es, eine Community hervorzubringen, die eine Brücke zwischen Firmen und Datenwissenschaftlern schlägt. Seit dem Launch wurde ich in Großbritannien mehrfach ausgezeichnet, unter anderem als Rising Star unter den Top 100 Influencers of Big Data oder als Entrepreneur of the Year bei den Women IT Awards.“ Kim Nilsson ist darüber hinaus Mitglied der Data Skills Taskforce der britischen Regierung und wirkt als Vorsitzende der Tech UK Big Data Skills Group. Zudem unterstützt sie gemeinnützige Aktivitäten wie die Pydata oder Women in Tech.