ESTREL HOTEL BERLIN
13.- 14. NOVEMBER 2018

VON DER VORHERSAGE ZUR ENTSCHEIDUNG

Referenten CloseUp – Norbert Kraft, Data Analyst, Nokia

Hr. Kraft

Hallo Hr. Kraft, Sie sind Data Analyst im Bereich Technologie und Innovation von Nokia. Welche Relevanz hat die Predictive Analytics für Ihre Arbeit?  Wie setzen Sie Predictive Analytics ein und welches sind Ihre Ziele für diesen Bereich im nächsten Jahr?

Für die Überwachung mobiler Netze sammeln wir seit vielen Jahren große Datenmengen zur Erkennung von Fehlerzuständen. ‚Predictive Analytics‘ stellt uns neue Möglichkeiten zur Verfügung, um auch Aussagen über die zukünftige und die erwartete Performance eines Netzes zu machen. Dies kann die Reaktionszeit der Betreiber eines Netzes stark reduzieren und darüber hinaus auch Fehler vermeiden helfen. Im nächsten Jahr werden wir dies verstärkt in Kundenprojekten zum Einsatz bringen.

Laut der Harvard Business Review ist der Job des Data Scientist der attraktivste Job des 21. Jahrhunderts. Was macht diesen Beruf so sexy?

Der Data Scientist fördert aus komplexen Daten Informationen zu Tage, die so in dieser Form vorher nicht sichtbar waren. Dabei benötigt er eine Vielzahl komplexer technischer Fähigkeiten, er muss aber auch einen Forscherdrang verspüren, um sozusagen im ‚Wüstensand das Pharaonengrab‘ zu finden.

Sie sprechen auf der Predictive Analytics World am 4.-5. November in Berlin. Der Titel Ihrer Session ist “Predictive Analytics in Telco Space”. Warum ist dieses Thema so wichtig und relevant? 

Mobile Netze sind typische ‚Big Data‘ Anwendungen, da sie ganze Länder ja ganze Kontinente abdecken. Die gesamte Zahl der Nutzer liegt in der Größenordnung der Einwohner eines Landes. Darüber hinaus explodiert die Zahl der installierten Systeme, da durch immer höhere Frequenzen die Abdeckung einer einzelnen Funkzelle sich immer weiter reduziert. Betreiber sind daher immer mehr gezwungen ‚smarte Technologien‘ für die Überwachung und Optimierung eines Netzes einzusetzen, um auch dem immer stärker wachsenden Kostendruck zu begegnen.

Was können die Konferenzteilnehmer von Ihrem Vortrag erwarten – und was erwarten Sie von den Teilnehmern? 

Big Data und Predictive Analytics sind heute viel diskutierte Schlagworte. Auch die Zahl der angebotenen Lösungen und Werkzeuge nimmt stark zu. Ich glaube aber viele potentielle Anwender sind immer noch sehr verunsichert über reelle Einsatzmöglichkeiten und die daraus resultierenden Optimierungspotentiale oder Geschäftsmöglichkeiten. Mein Vortrag kann hier einen Einblick geben, wie diese Technologien anhand konkreter Beispiel sinnvoll eingesetzt werden können und welche Probleme dabei zu lösen sind.

Big Data ist immer noch ein aktuelles Thema in 2014. Was glauben Sie? Ist dies nur ein Hype oder bringt dies eine bedeutende Veränderung für Predictive Analytics? Was bedeutet Big Data für Ihr Geschäftsfeld und können Sie Analytics bereits heute auf einem Big Data Level anwenden? 

Der Fortbestand diese Hypes wird von sinnvollen und erfolgreichen Anwendungen dieser Technologie geprägt werden. Jeder potentielle Kunde wird dabei einen ‚Return of Invest‘ erwarten und einen nennenswerten Beitrag zu seinem Geschäft. Daher ist eine Phase der Desillusionierung hier durchaus noch zu erwarten. Langfristig aber wird sich die ‚smarte‘ Verarbeitung von großen Datenmengen durchsetzen, wenn es dieser Technologie gelingt wirklich neue Erkenntnisse aus den Datenbeständen zu extrahieren. In der Telekommunikationsindustrie sind wir hier auf einem guten Wege, allerdings auch wir schöpfen die Möglichkeiten hier noch lange nicht aus.

Was kommt nach Big Data und welche Trends (web/digital) werden Predictive Analytics voraussichtlich in den nächsten 1-2 Jahren prägen? 

Momentan liegt der Fokus sehr stark auf der Größe der Datenmengen (=Big Data). Ich glaube aber das wird sich immer mehr Verschieben in Richtung ‚Smart Data‘, wo der erzielte Informationsgewinn im Vordergrund steht. Die Verarbeitung großer Datenmengen hat ja keinen geschäftlichen Wert an sich.

Und eine weitere persönliche Frage: was ist Ihr favorisiertes Prediction Tool oder Methode? Und warum?

Diese Frage ist schwer zu beantworten. ‚Predictive Analytics‘ ist für mich mehr eine Sammlung von Tools und Algorithmen, die alle zusammen eine sinnvolle Lösung ergeben. Bei der Datenextraktion und –aufbereitung, der Speicherung dieser Daten, der parallelen Verarbeitung und intelligenten Auswertung sind sicher mehrere Werkzeuge erforderlich. Auch die Auswahl eines geeigneten Algorithmus für Predictive Analytics hängt sehr stark vom Problem und den Daten ab. Daher glaube ich, dass es eine bestimmte Lösung nicht geben kann. Ich würde daher lieber von einem ‚Software Stack‘ für Predictive Analytics sprechen.

Vielen Dank, dass Sie sich Zeit genommen haben! Wir freuen uns, Sie bald in Berlin begrüßen zu dürfen und sind schon sehr gespannt auf Ihren Vortrag „Predictive Analytics in Telco Space“ auf der Predictive Analytics World.