Nachbericht b.telligent BI-Kongress 2018

Braucht das Marketing neue Methoden durch die DSGVO?

| Autor / Redakteur: Ariane Rüdiger / Nico Litzel

Viel Zuspruch fand b.telligents BI-Kongress 2018 mit Ausstellung in München – 3D-Sonden im Türbereich, die das Start-up Sensalytics angebracht hatte, zählten die Besucher.
Viel Zuspruch fand b.telligents BI-Kongress 2018 mit Ausstellung in München – 3D-Sonden im Türbereich, die das Start-up Sensalytics angebracht hatte, zählten die Besucher. (Bild: Rüdiger)

Rund 400 Gäste kamen nach München zum BI-Kongress 2018 der auf dieses Thema spezialisierten Beratungsfirma b.telligent. Im Mittelpunkt der Tagung standen die Anwendung von Big Data, Data Science, Cloud-Technologien und IoT sowie die demnächst gültige DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) der EU.

Rund 400 Gäste kamen nach München, um am BI-Kongress 2018 von b.telligent teilzunehmen. Das Beratungsunternehmen aus der bayerischen Landeshauptstadt hat sich stetig neue Betätigungsgebiete erschlossen, die in Zusammenhang mit dem Kernthema Business Intelligence stehen. Inzwischen ist es auf knapp 170 Mitarbeiter gewachsen. Die aktuellen Expansionsschritte: 2016 kam das Tochterunternehmen Synabi hinzu, das Metadatenlösungen für die Finanzbranche vermarktet. 2017 beteiligte sich b.telligent an dem Contact-Center-Spezialisten Mycom, der sich auf Lösungen rund um die Salesforce-Service-Cloud spezialisiert. Weitere Expansionmaßnahmen sollten nicht überraschen, beispielsweise auf dem Sektor Data Governance.

„Im Grunde ist die Datenschutz-Grundverordnung gut für unseren Markt, sie wird weltweit ernst genommen“, erklärt Sebastian Amtage, Geschäftsführer b.telligent.
„Im Grunde ist die Datenschutz-Grundverordnung gut für unseren Markt, sie wird weltweit ernst genommen“, erklärt Sebastian Amtage, Geschäftsführer b.telligent. (Bild: Rüdiger)

Data Governance hält b.telligent-Geschäftsführer Sebastian Amtage für völlig unterbewertet und hat deshalb hier einen eigenen Vorstandsjob geschaffen. Um hier neue Möglichkeiten zu erschießen, hat b.telligent das Tool D-Quantum entwickelt, das hilft, die vorhandenen Daten übersichtlich zu erfassen, ihre Qualität zu bewerten und die Zugangsrichtlinien zentral zu verwalten. Außerdem visualisiert das Werkzeug Kennzahlbäume, zeigt also grafisch auf und verfolgt Kennzahlen rückwärts bis zu den Datenquellen.

Bei seiner einleitenden Rede sprach Amtage außerdem von seiner Sicht des derzeit wohl drängendsten Themas der Branche: die Umsetzung der DSGVO. Obwohl noch nicht alle Details abschließend geregelt sind – die EU-Data-Privacy-Richtlinie, die das Cookie-Unwesen in die Schranken weisen könnte, soll frühestens 2019 folgen – gibt es schon heute genug zu tun.

Die DSGVO wird weltweit ernst genommen

„Unter unseren Kunden sehen wir viele, die noch nicht wirklich mit der Umsetzung begonnen haben. Das geht so weit, dass sie beispielsweise Passwörter in Klartext in ihre Systeme tippen“, sagt Amtage. Trotz aller bereits geleisteten und noch bevorstehenden Mühen bewertet Amtage die DSGVO positiv. „Die Regulierung wird weltweit ernst genommen, und viele große Cloud-Anbieter haben sich deswegen entschieden, in Europa Rechenzentren zu bauen, was hier den Markt belebt.“

Auf unterschiedliche Bereiche habe die DSGVO sehr unterschiedliche Auswirkungen. Während man in der analytischen CRM und ähnlichen Gebieten, wo es nicht auf Personalisierung ankommt, durchaus mit Anonymisierung oder Pseudonymisierung den Regeln gerecht werden könne, ohne gleichzeitig den Zweck der Anwendung zu torpedieren, sehe es im Marketing anders aus: „Hier wird man vielleicht ganz andere Methoden entwickeln müssen“, mutmaßte der Manager – schließlich arbeiteten Marketers heute direkt mit personenbezogenen Daten, was in Zukunft nicht mehr im selben Umfang möglich sein werde.

Einen wunden Punkt sieht Amtage derzeit in der Verwaltung der Datennutzungserlaubnisse. So müsse man sich erst daran gewöhnen, dass auch die Umstände der Einholung der Erlaubnis in Zukunft gespeichert werden müssen, um DSGVO-Konformität nachzuweisen. Derzeit laufe alles dezentral und damit fehleranfällig und überkomplex. b.telligent schlägt als Lösung eine Permission Cloud als Service vor. Hier werden unternehmensbezogen alle Datennutzungsgenehmigungen zentral an einer einzigen Stelle gespeichert, auf die dann alle Anwendungen und Services zugreifen.

Innovative Analysetools

Die angegliederte Ausstellung präsentierte diverse innovative Softwareunternehmen, die neue Technologie für die Datenauswertung oder ihre Vorbereitung anbieten. So hatte der noch recht junge Softwarespezialist Sensalytics an den Eingängen zum Veranstaltungsraum 3D-Sensoren angebracht, mit denen sich erfassen lässt, wie viele Menschen die Türen passieren. Das System ist imstande, diejenigen davon abzuziehen, die den Raum wieder verlassen haben, sodass die vermutete Gesamtbesucherzahl nicht künstlich aufgebläht wird. Die Sensoren, die Sensalytics nicht selbst herstellt, können ein Höhenlimit einhalten und so beispielsweise Personen unterhalb einer gewissen Körpergröße von der Erfassung ausschließen. Das soll bewirken, dass Kinder nicht vom System erfasst werden. Freilich schließt die Methode eventuell auch Personen im Rollstuhl und besonders kleinwüchsige Menschen aus, was algorithmische Diskriminierung bedeuten würde und damit eines der typischen Risiken des analytischen Zeitalters widerspiegelt. Darüber hat man sich, so der Eindruck auf dem Messestand, aber bei der Firma noch keine Sorgen gemacht.

Weitere relative Newcomer auf der Veranstaltung waren Wherescape und Thoughtspot. Wherescape automatisiert mit seiner Lösung die bislang mühselige Aufgabe, Daten aus unterschiedlichen Quellen für die Analyse vorzubereiten. Anstelle händischer Prozesse tritt das Zusammenklicken der gewünschten Datenquellen auf einer grafischen Oberfläche. Den nötigen Code im Hintergrund schreibt das System selbst ohne menschliche Eingriffe. Thoughtspot hingegen hat sich vorgenommen, die Nutzung im Unternehmen verstreuter SQL-Datenressourcen so einfach und zentral wie eine Google-Suche im Internet zu machen.

Dass verbesserte Werkzeuge zwar sinnvoll, der menschliche Geist aber bislang unersetzlich ist (wer weiß, wie lange noch) zeigte als zweiter Hauptredner der Veranstaltung Dr. Stefan Cronjaeger, Technical Solution Specialist Artificial Intelligence und Machine Learning bei Microsoft. Er berichtete aus seiner langjährigen Erfahrungen in der Datenanalyse im Rahmen von Kundenprojekten.

Beispiel missbräuchliche Nutzung von Arztrezepten

Cronjaeger betonte, dass die analytische Arbeit an Daten sehr häufig dazu führe, dass Seiteneffekte vermeintlich richtige analytische Ergebnisse verfälschten. Beispielsweise habe man für einen deutschen Kunden die missbräuchliche Nutzung von Arztrezepten nachweisen wollen. Dafür mussten die Rezepte, die bekanntlich auf rosa Papier gedruckt werden, eingescannt werden – mithilfe von grünem Licht. Da sich Rot und Grün neutralisieren, zeigten die Scans aber automatisch nichts. Es dauerte eine Weile, bis das Team verstand, dass das Fehlen relevanter Ergebnisse nicht unbedingt mit der Gesetzestreue von Apotheken und Patienten zu tun hatte, sondern mit einem technischen Artefakt.

Eine große Gefahr sind auch falsche Korrelationen, die sich beispielsweise beim Anlernen eines neuronalen Netzes ergeben können. Wer beispielsweise auf Bildern Elefanten erkennen will und für die Lernphase immer Bilder verwendet, auf denen ein Elefant mit blauem Himmel im Hintergrund erscheint, muss sich nicht wundern, wenn das System später auf jedem Bild mit blauem Hintergrund einen Elefanten erkennt, obwohl vielleicht eine Maus darauf zu sehen ist. Besonders fatal ist, wenn sich solche Fehler in Lernbibliotheken für neuronale Netze, wie sie heute im Web verfügbar sind, eingeschlichen haben und sich dann in Algorithmen, die diese Bibliotheken verwenden, reproduzieren. Dann gilt der alte IT-Spruch: Garbage in, garbage out.

Lernen im Ensemble

Einen interessanten Einblick darin, wie ein großes Unternehmen versucht, seine überall in den Geschäftsbereichen verteilten Datenanalysten zu Gedankenaustausch, Kooperation und gemeinsamer Ideenentwicklung zu motivieren, gab Maisie Mahoney, Global Data Science Communication Lead beim Pharmakonzern Merck, der global 50.000 Mitarbeiter beschäftigt. „Unsere Analysten haben dieselben Probleme wie überall: fehlende oder unzugängliche Daten, Silodenken der einzelnen Bereiche und Lokationen und dadurch redundante Analysen“, berichtete sie. Seit 1. Januar versucht Mahoney, die selbst einen technischen Hintergrund hat, dies zu ändern.

Sie setzt dabei auf sogenanntes Ensemble Learning. Gemeint ist damit die eher zwanglose Verknüpfung der Data Scientists aus allen Bereichen des Unternehmens durch fachbezogene virtuelle und reale Zusammenkünfte. Einmal monatlich findet ein Online-Meeting statt und ein Newsletter wird versandt. Der Fokus liegt hier auf dem, was datenanalytisch in den einzelnen Bereichen getan wird und warum. Der Fokus liegt weniger auf dem finanziellen Ergebnis als darauf, wie man technisch an ein Problem herangeht. Einmal vierteljährlich gibt es ein Treffen in den größeren Lokationen, bei dem ein technischer und ein auf Business-Themen gerichteter Vortrag mit anschließendem Austausch stattfinden. Einmal jährlich werden alle Datenanalysten aus der Firma zu einem internen Kongress eingeladen. Dort dreht sich alles um die Anwendung datenanalytischer Methoden und Erkenntnisse auf die spezifischen Fragestellungen im eigenen Haus.

„Die Kräfte, die aus den Universitäten kommen, wissen zwar viel darüber, wie man mit bestimmten Sprachen oder Algorithmen umgeht. Aber das Wissen darüber, wie man diese Kenntnisse ganz konkret in unserem Umfeld anwendet, müssen sie bei uns erst erwerben“, sagt Mahoney. Sie hofft, dass sich aus den Möglichkeiten zum Kennenlernen und Austausch auf fachlicher Ebene später durchaus Projekte und Synergien ergeben können.

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