Data Science

Aus Datenbergen Wissen schöpfen

Bei jedem Besuch im Internet, bei klinischen Studien oder in der digitalen Fabrik mit vernetzten Maschinen fallen Daten an. So viele, dass sich alle zwei Jahre das weltweite Datenvolumen verdoppelt! In dieser Datenflut stecken wahre Schätze. Wie sich aus den Tera- und Petabyte-großen Bergen relevante Erkenntnisse gewinnen lassen, wird an der Uni Ulm interdisziplinär erforscht.

Fördermittel
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Landesmittel
Helmholtz Gemeinschaft
Deutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD)

Kooperationen
Ulmer Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen (UZWR)
Multidisziplinäre Forschungskooperationen zur Analyse von hochaufgelösten Bilddaten

Kontakt
Prof. Dr. Manfred Reichert | Institut für Datenbanken und Informationssysteme

Datenschätze heben und nutzen

Data Science heißt das neue Forschungsfeld. Es hat das Ziel, anfallende Daten aufzubereiten, auszuwerten und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten. Wie kann ein Unternehmen durch Auswertung seiner Produktionsdaten in Echtzeit die Lagerhaltung in einzelnen Werken optimieren? Und wann sollte die nächste Wartung einer Maschine aufgrund der Datenlage erfolgen? Diese Beispiele verdeutlichen Anwendungen im Bereich Industrie 4.0:  Dabei wird die Produktion mit moderner Informations- und Kommunikationstechnik vernetzt und die planvolle Analyse von Daten spielt eine große Rolle.

An der Uni Ulm forschen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus allen Fachbereichen, insbesondere aus Mathematik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften und Medizin, im Bereich Data Science zusammen. Gemeinsam wollen sie Analysemethoden entwickeln, die die Datenqualität und -sicherheit, aber auch auch die Aufbereitung und Visualisierung der Datenmassen verbessern.

  • An den Instituten für Finanzmathematik, Stochastik und Statistik werden mathematisch-statistische Methoden zur Auswertung von orts- und zeitunabhängigen Daten entwickelt, zum Beispiel aus den Bereichen Pharmazie, Finanz- und Versicherungswirtschaft sowie Materialwissenschaften. Im Energiesektor helfen diese Methoden bei der Energiegewinnung oder der Bewertung von Optionen am Energiemarkt.
     
  • Das Institut für Optimierung und Operations Research entwickelt hocheffiziente Algorithmen zur Optimierung in diskreten Graphenstrukturen. Diese Methode unterstützt die Entscheidungsfindung.
     
  • Am Institut für Datenbanken und Informationssysteme (DBIS) beschäftigen sich die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit prozess- und datenorientierten Informationssystemen sowie Datenbank-Management-Systemen. Ein Anwendungsgebiet speziell von mobilen Informationssystemen liegt in der medizinischen Vorsorge und Therapie. Dabei wird das Smartphone beispielsweise zum Gesundheitshelfer: Mit sogenannten „Crowdsensing“-Apps erfasst das Handy unverzüglich und vor allem unverfälscht Gesundheitsdaten, die dann an den behandelnden Arzt weitergeleitet oder für Studien genutzt werden.
Medienstation im Museum Ulm

Aber auch bei der industriellen Produktion von Gütern kann Data Science eingesetzt werden, um beispielsweise Prozesse und Arbeitslabläufe digital abzubilden und zu interpretieren. Durch die intelligente Analyse lassen sich zum Beispiel Maschinen besser überwachen und „vorausschauend“ warten oder auch die gesamte Logistikkette effizienter gestalten.

Wie Daten aufbereitet und visualisiert werden können, daran forscht die Gruppe Visual Computing des Instituts für Medieninformatik. Die Informatikerinnen und Informatiker haben unter anderem bereits Proteinkomplexe dargestellt oder eine interaktive Medien-Station mit einem 3-D-Modell des Löwenmenschen gestaltet. Bei der rund 40 000 Jahre alten Skulptur handelt es sich um eines der ältesten, von Menschen geschaffenen, Kunstwerke.

Mit dem neuen "Gold" Geschäftsmodelle und Dienstleistungen identifizieren

Auf der wirtschaftswissenschaftlichen Seite beschäftigt sich das Institut für Business Analytics (IBA) ebenfalls mit industriellen Dienstleistungen. Die Wissenschaftler stellen sich unter anderem der Frage, wie sich mithilfe von Data Science neue Geschäftsmodelle und Innovationen für Unternehmen entwickeln lassen, die neue Märkte erschließen oder zusätzliche Kaufanreize schaffen. Eine Stiftungsprofessur für Betriebswirtschaftliches Informationsmanagement beleuchtet vor allem den Aspekt der Datenqualität.

Das International Performance Research Institut (IPRI) forscht seit 2002 vor allem zu betriebswirtschaftlichen Fragestellungen mit Fokus auf dem Performance Management von Organisationen, Unternehmen und Unternehmensnetzwerken. Aktuelle Forschungsprojekte befassen sich mit datengetriebenen Geschäftsmodell- und Prozessinnovationen (bspw. Subscription-Geschäftsmodelle) sowie dem Einsatz neuartiger Technologien (bspw. Robotic Process Automation) im Zuge der digitalen Transformation. Vorrangiges Ziel ist der Wissenstransfer in die Unternehmenspraxis, weshalb das IPRI in Zusammenarbeit mit der Schmalenbach-Gesellschaft regelmäßig den Schmalenbach-Arbeitskreis Geschäftsmodellinnovationen ausrichtet. Dabei werden gemeinsam mit führenden Expertinnen und Experten aus der Praxis aktuelle Erkenntnisse aus der Forschung sowie Innovationen und Herausforderungen diskutiert.

Den Schritt in die praktische Anwendung vollzieht das Transferzentrum für Digitalisierung, Analytics und Data Science Ulm (DASU). Es unterstützt überwiegend regionale Unternehmen dabei, aus ihren Datenmengen relevante Informationen abzuleiten und zu nutzen. Dafür bündeln Forschende der Universität Ulm und der Technischen Hochschule Ulm (THU) ihre Kompetenzen. In Ulm soll außerdem ein Digitalisierungslabor zur Erprobung, Demonstration und Visualisierung von anwendungsorientierten Lösungen entstehen. Dazu kommen Schulungsangebote in den Bereichen Data Science, Data Analytics und Künstliche Intelligenz.

Als spezialisierter Ansprechpartner für die komplexen Probleme der Praxis fungiert ebenfalls das Ulmer Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen (UZWR). Schwerpunkte des Zentrums sind die Simulation, Visualisierung und Modellierung von Prozessen.

Die Forschungsaktivitäten an der Universität Ulm fließen auch in die wissenschaftliche Aus- und Weiterbildung ein. In neuen Masterstudiengängen (Start im Wintersemester 2021/22) werden Spezialistinnen und Spezialisten für die Anforderungen der Zukunft ausgebildet. Im Studienangebot „Mathematical Data Science“ stehen dabei statistische Prinzipien und Verfahren aus der Numerik/Optimierung im Mittelpunkt, also Mathematik, Algorithmen und mathematische Modelle, die für die Datenanalyse und Mustererkennung eingesetzt werden. Der Studiengang „Künstliche Intelligenz“ vermittelt neben Modellen des maschinellen Lernens, die bei der schnellen Analyse großer Datenmengen eine wichtige Rolle spielen, auch logikbasierte Ansätze wie die automatische Schlussfolgerung und Handlungsplanung, die helfen, fundierte Entscheidungen abzuleiten.
Der interdisziplinäre Masterstudiengang Business Analytics der School of Advanced Professional Studies (SAPS) der Uni Ulm umfasst Module aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Mathematik sowie Informatik. Die Absolventinnen und Absolventen sollen unternehmerische Problemstellungen lösen können. Dazu gehört die Verbesserung von einzelnen Prozessen oder die Weiterentwicklung der Strategie und des Geschäftsmodells.

Anwendungsbeispiel einer Crowdsensing-App: "Track your Tinnitus"