Mit Data Science auf 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.

Beteiligte Institute

Institut für Finanzmathematik
Prof. Dr. Robert Stelzer, Prof. Dr. Alexander Lindner
Institut für Numerische Mathematik
Prof. Dr. Karsten Urban, Prof. Dr. Stefan Funken
Institut für Optimierung und Operations Research
Prof. Dr. B. Rautenbach, Prof. Dr. Henning Bruhn-Fujimoto
Institut für Statistik
Prof. Dr. Jan Beyersmann, Prof. Dr. Markus Pauly
Institut für Stochastik
Prof. Dr. Evgeny Spodarev, Prof. Dr. Volker Schmidt
Institut für Strategische Unternehmensführung und Finanzierung
Prof. Dr. Andre Güttler
Institut für Technologie- und Prozessmanagement
Prof. Dr. Leo Brecht, Prof. Dr. Mischa Seiter, Prof. Dr. Mathias Klier
Institut für Versicherungswissenschaften
Prof. Dr. An Chen
Institut für Controlling
Prof. Dr. Paul Wentges
Institut für Finanzwirtschaft
Prof. Dr. Gunter Löffler
Institut für Rechnungswesen und Wirtschaftsprüfung
Prof. Dr. Kai-Uwe Marten, Prof. Dr. Heribert Anzinger
Institut für Wirtschaftswissenschaften
Prof. Dr. Georg Gebhardt, Prof. Dr. Gerlinde Fellner-Röhling, Prof. Dr. Sandra Ludwig

Datenschätze heben und nutzen

Data Science heißt das neue Forschungsfeld. Es hat zum 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? Wann sollte die nächste Wartung einer Maschine erfolgen und kann man auf Basis von Maschinendaten eine Prognose treffen? Das sind nur zwei Beispiele für „Industrie 4.0“, bei der die Produktion mit moderner Informations- und Kommunikationstechnik vernetzt werden soll und die planvolle Analyse von Daten eine große Rolle spielt.

An der Uni Ulm forschen Wissenschaftler aus allen Fachbereichen, insbesondere aus Mathematik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften und Medizin, im Bereich Data Science zusammen, um so Analysemethoden zu entwickeln, die die Datenqualität und -sicherheit oder 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. Auf dem Energiesektor helfen diese Methoden bei der Energiegewinnung oder der Bewertung von Optionen am Energiemarkt.
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  • Das Institut für Optimierung und Operations Research entwickelt hocheffiziente Algorithmen zur Optimierung in diskreten Graphenstrukturen. Diese Methode unterstützt das Finden von Entscheidungen.
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  • Am Institut für Datenbanken und Informationssysteme (DBIS) beschäftigen sich die 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 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 Technologie- und Prozessmanagement (ITOP) 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 im Performance Management von Unternehmen, Organisationen und Unternehmensnetzwerken. Konkrete Projekte befassen sich beispielsweise mit dem perfekten Ersatzteilmanagement. Um diese Erkenntnisse stärker in die Wirtschaft zu tragen, haben die Ökonomen des ITOP und des IPRI eine Plattform für den regelmäßigen Austausch der Wissenschaft mit mittelständischen Firmen aus der Region geschaffen, den Arbeitskreis "Industrie 4.0 - Betriebswirtschaftliche Fragestellungen im Fokus" (AK 4.0).

Für die Zukunft ist außerdem die Schaffung eines Transferinstituts „Data Science and Analytics“ angedacht, in dem Forscher der unterschiedlichen Disziplinen verstärkt zusammenarbeiten und den Transfer der erforschten Methoden in die Wirtschaft realisieren. Dieses Institut soll gleichzeitig auch nach außen wirken und als spezialisierter Ansprechpartner für die komplexen Probleme der Praxis fungieren, ähnlich wie das bereits bestehende 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 Weiterbildung ein. 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 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"