Westphalia Data Lab im Interview- „Wir wollen es allen Unternehmen ermöglichen, an der Datenwertschöpfung teilzunehmen“15 | 01 | 20

Die Deutsche Gesellschaft für Qualität unterstützt Unternehmen dabei, Mitarbeiter im digitalisierten Arbeitsumfeld zu qualifizieren. Denn vor dem Hintergrund der Digitalisierung und Industrie 4.0 sind neue Kompetenzen ein relevanter Faktor für persönlichen und unternehmerischen Erfolg. Ein Schwerpunkt liegt hier im Bereich Data Analytics, denn das Know-how zur Analyse großer Datenmengen wird zunehmend zur Schlüsselkompetenz. Aus diesem Grund ist die DGQ immer an neuesten Trends und Entwicklungen interessiert und hat sich auch mit innovativen Start-ups in diesem Bereich ausgestauscht.

Das Westphalia Data Lab (WDL) wurde Ende September 2017 von Reiner Kurzhals, Cornelius Brosche und FIEGE LOGISTICS Stiftung in Münster gegründet. Zum Ziel hat sich das noch junge Unternehmen gesetzt, mithilfe des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz, Unternehmen datengetriebener aufzustellen. Lesen Sie hier das Interview mit Reiner Kurzhals.

Welches Geschäftsmodell steht hinter dem Westphalia DataLab? Was ist das Neue an Ihrem Angebot?

Das WDL erstellt Datenprodukte mittels Machine Learning, die auf Algorithmen basieren. Unsere Motivation bestand darin, für diesen Bereich ein Angebot zu schaffen, das es so auf der Welt noch nicht gibt. Wir reichern die Algorithmen massiv mit externen Daten an. Das ist schon relativ neu aber noch nicht einzigartig. Wir sind jedoch als einzige in der Lage, solche Produkte auf sogenannter „Low/No Touch-Basis“ zu bauen. Das heißt auch Kunden ohne Vorwissen zu Datenanalyse, wie zum Beispiel ein LKW-Fahrer oder Lagermitarbeiter, können unsere Produkte bedienen.

An wen richtet sich Ihr Angebot und wie vertreiben Sie Ihre Produkte?

Wir machen im Grunde genommen zwei Dinge: auf der einen Seite bauen wir Individuallösungen für Unternehmen, auf der anderen Seite stellen wir unsere Produkte auf sogenannte Marketplaces (Cloud Lösungen). Wir nutzen dabei auch Marketplaces verschiedener Kooperationspartner. Wir haben bei unseren Produkten unterschiedliche Preismodelle, diese sind auch abhängig von der Unternehmensgröße bzw. von der Anzahl der Benutzer. Unser Ziel ist, dass unsere Produkte für Mittelständische Unternehmen nutzbar sind. Datenanalyse für alle!

Was treibt Sie an? Was ist Ihre Vision?

Reiner Kurzhals

Unsere Mission ist es, alle Unternehmen an der Datenwertschöpfung teilhaben zu lassen.
Zusätzlich bieten wir Projektarbeit an, um diese Produkte zu bauen. Unsere Zukunftsvision ist, eine voll automatisierte Datenanalysefirma zu werden, die Projekte durchführt, um Produkte zu entwickeln, um damit allen Unternehmen die Teilnahme an der Datenwertschöpfung zu ermöglichen. Aktuell ist ein Mittelständler, der an der Datenwertschöpfung teilnehmen will, nicht in der Lage, solche Kompetenzen selber aufzubauen oder vom freien Markt einzukaufen. Obwohl es hier ein enormes Potenzial der Kostenersparnis und der Umsatzsteigerung gibt.

Was sind die einzelnen Schritte für eine Datenanalyse? Woher kommen die externen Daten?

Meine Erfahrung bei der Akquise ist, dass die allermeisten Unternehmen ihre Daten nicht nutzen und oft auch gar nicht wissen, welche Daten überhaupt verfügbar sind. Die erste Aufgabe ist daher immer, die vorhandenen Daten zu konsolidieren. Den Unternehmen erst einmal zu zeigen, welche Daten verfügbar sind und wie man sie an einer Stelle bündeln kann. Hier sind viele Unternehmen bereits überfordert. Nach diesem ersten Schritt gibt es bei den meisten unserer Produkte die Möglichkeit, die internen mit externen Daten anzureichern. Zum Beispiel kann man für einen Supermarkt die Prognose für die Bedarfsmenge von Lebensmittel mit Mindesthaltbarkeitsdatum (MDH) voraussagen. Aktuell werden circa 50 Prozent aller Lebensmittel mit MDH weggeworfen. Mit unserer Vorhersage sind wir in der Lage diese Zahl auf erst 45 und dann auf 40 Prozent zu reduzieren. Warum? Weil wir in der Lage sind externe Daten miteinzubeziehen, wie zum Beispiel Temperaturdaten. Wenn es draußen wärmer ist werden bestimmte Produkte mehr und andere weniger nachgefragt. Dieser offensichtliche Faktor ist nur einer. Wir sehen in unserer Analyse, dass sehr viele Faktoren einen Einfluss haben. Ein weiteres Beispiel ist die Vorhersage des Wasserverbrauchs einer deutschen Großstadt für die Stadtwerke. Hier ist ein Einflussfaktor das Fernsehprogramm. Bei bestimmten Ereignissen muss man mit einem erhöhten Wasserverbrauch rechnen. Zum Beispiel die Halbzeitpause von Fußballländerspielen, da gibt es dann einen erhöhten Wasserbedarf. Wir sind branchenübergreifend (denn wir sagen „Daten kennen keine Branche“) in der Lage bis zu sechs Monate im Voraus und mit einer Genauigkeit von bis zu 94 Prozent Vorhersagen zu treffen. Dies mag sich wie Magie anhören, ist aber im Prinzip ganz simpel: Wir nehmen die zur Verfügung stehenden Daten, interne und die im Internet kostenlos, legal und frei zur Verfügung stehenden externen Daten und bauen damit Algorithmen. Wir selbst sind keine „Datenkrake“, wir erheben keine Daten, wir bauen auf künstlicher Intelligenz basierende Produkte, die Daten nutzen.

Können die Analysen des WDL auch Unternehmen helfen die Qualität ihrer Produkte oder Services zu erhöhen?

Das ist auf jeden Fall ein spannender Bereich für uns. Gerade in der Qualitätssicherung sind Unternehmen immer daran interessiert, Ausschuss zu prognostizieren und zu reduzieren. Predictive Maintenance, also Prognosen von Maschinenausfall oder die Optimierung von Wartungsintervallen sind natürlich Themen, die in produzierenden Unternehmen im Qualitätsmanagement eine Rolle spielen. Und was wir ebenfalls projektseitig betreuen ist die Analyse von Kundenfeedback, das wir mit Hilfe von Textmining analysieren. Das zahlt natürlich immer darauf ein, die Qualität eines Produktes zu verbessern. Insofern sind natürlich Ansatzpunkte für das Qualitätsmanagement da, an denen unsere Produkte hilfreich sein können.

Wer mit Daten arbeitet muss auch die Sicherheit im Blick behalten. Wie steht es bei Ihnen mit der Datensicherheit?

Datensicherheit ist für uns und für viele unserer Kunden das Nummer-Eins-Thema, denn wir arbeiten mit Kundendaten. Ganz wichtig ist, dass die individualisierten Produkte immer im Hause des Kunden laufen können. Dies bedeutet, dass die Kundendaten niemals das Haus des Kunden verlassen müssen. Unsere Standard Cloud Lösung läuft auf den Marketplaces, bei den großen Cloud Anbietern, wie z.B. Amazon. Zukünftig auch bei der Microsoft Azure-Cloud, IBM-Cloud oder Telekom-Cloud. Meiner Meinung nach sind die Daten dort oft sicherer als beim Kunden. Intern haben wir alle Systeme so aufgebaut, dass die Datensicherheit allerhöchste Priorität besitzt. Unsere gesamte Soft- und Hardware befindet sich in Münster. Wir arbeiten nicht mit Offshore-Partnern. Unser Investor, ein Familienunternehmen mit 150-jähriger Tradition, ist auch aus diesem Grund bei uns eingestiegen. Das schafft Vertrauen und macht deutlich, dass wir „mit festen Füßen auf dem Boden stehen“. Das ist auch unser Arbeitsethos. Als Start-up legen wir größten Wert darauf, dass wir unseren Technologie-Stack nach ca. sechs Monaten komplett verwerfen und neu aufbauen. Und dabei auch die neuesten Sicherheitsstandards neu übernehmen.

Was plant das WDL als nächstes?

Das WDL befindet sich gerade in der nächsten Finanzierungsrunde um frisches Kapital aufzunehmen. Die weltweit neuartige Erzeugung von automatisierten KI Produkten ist ein kapitalintensives Geschäft. Investiert wird hier vor allen Dingen in kluge Köpfe, also Mitarbeiter und in die zukünftige Vermarktung unserer Produkte. Denn die Wirtschaft hat uns in der Vergangenheit gezeigt, dass es nicht ausreicht, schlaue Produkte zu bauen, man muss sein Handeln auch gut vermarktet bekommen. Das ist eine große Aufgabe, die wir aus dem Herzen Westfalens heraus gerne in Angriff nehmen wollen.

Vielen Dank für das Interview, Herr Kurzhals!

Über den Autor:

Christina Eibert ist studierte Sozialwissenschaftlerin und Produktmanagerin bei der DGQ. Sie verantwortet die Trainings in den Bereichen Compliance, Datenschutz, Statistik und Cyber-Sicherheit. Besonders wichtig ist es ihr, praxisnahe und zukunftsorientierte Weiterbildungen zu entwickeln, von denen Teilnehmer und Unternehmen gleichermaßen profitieren.

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