Technologien & Anwendungen

Vorausschauende Analyse großer Datenmengen

Die Teams füttern diese Algorithmen mit Daten, lassen sie auswerten, kombinieren und Schlussfolgerungen ziehen – und korrigieren bei Fehlern. Dies wird als Supervised Machine Learning (etwa: überwachtes maschinelles Lernen) bezeichnet. Bild: Clickout
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Durch Digitalisierung und Vernetzung entstehen immer mehr Daten, nahezu jeder kennt den dabei relevanten Begriff „Big Data“. Derartige Mengen an Daten nützen nur, wenn man sie interpretieren kann. Im Volkswagen Konzern befassen sich damit Spezialisten – wie Gabrielle Compostella. Im Data Lab der Konzern-IT gehört er zu dem Team, das mit menschlichem Sachverstand und unterstützt von künstlicher Intelligenz Big Data analysiert. Ihre vorausschauende Analyse hilft, viele Abläufe und Unternehmensprozesse noch effizienter und nachhaltiger zu gestalten.

Gabrielle Compostella ist Data Scientist im Data Lab der Volkswagen Konzern IT. Wissenschaftler wie er analysieren und interpretieren Massendaten. Im Data Lab, dem Kompetenzzentrum für Künstliche Intelligenz (KI) von Volkswagen in München, arbeitet ein mehrköpfiges Expertenteam an dieser Aufgabe. „Unsere Arbeit ist vergleichbar mit einem Puzzle“, sagt Compostella, gebürtiger Italiener. „Wir haben eine große Menge an Teilen, aber ein aufschlussreiches Bild ergibt sich erst, wenn wir sie richtig zusammensetzen.“

Systematisches Vorgehen wichtig

Compostella und seinen Kollegen geht es bei ihrer Arbeit nicht um persönliche Daten, sondern um die Informationen, die der Volkswagen Konzern mit seinen komplexen Unternehmensprozessen täglich selbst produziert. Das sind zum Beispiel Logistik- und Güterströme, finanzielle Kennzahlen, Bedarfe und Verbräuche bis in die kleinsten Ebenen hinein. „Um hier ein großes Bild zu erkennen, ist systematisches Vorgehen nötig“, erklärt Compostella.

Und warum das Ganze? „Daten können helfen, Fragen richtig und faktenbasiert zu beantworten“, so Compostella. Dabei geht es um Fragen, die in die Zukunft gerichtet sind. Der Fachbegriff ist Predictive Analysis, also die vorausschauende Analyse. Compostella gibt ein Beispiel: Wie entwickelt sich die Marktnachfrage zu einer Ausstattungslinie, und wie die Versorgungssituation? Welche Komponenten und Teile müssen wann und wo sein? Kann man Trends ableiten? Für einen global tätigen Konzern wie Volkswagen spielen diese Fragen eine wichtige Rolle, um Prozesse und Abläufe noch effizienter und nachhaltiger zu gestalten.

Supervised Machine Learning

Riesige Datenmengen zu analysieren und auf sinnvolle Weise zusammenzuführen, ist eine Aufgabe, die den einzelnen Menschen überfordern würde. Im Data Lab arbeiten deshalb Data Scientists wie Compostella eng mit Experten für künstliche Intelligenz zusammen. „Kein Mensch kann ein Puzzle mit hunderttausenden Teilen zusammensetzen“, sagt der IT-Spezialist. „Das übernehmen für uns selbstlernende Systeme, die wir genau dafür entwickeln.“ Die Teams füttern diese Algorithmen mit Daten, lassen sie auswerten, kombinieren und Schlussfolgerungen ziehen – und korrigieren bei Fehlern. Dies wird als Supervised Machine Learning (etwa: überwachtes maschinelles Lernen) bezeichnet.

„Die Informationen und Daten gab es in unserem Unternehmen schon immer. Doch erst seit wenigen Jahren haben wir die technologischen Möglichkeiten, Daten aus verschiedene Quellen in Beziehung zueinander zu setzen“, sagt Compostella. Im Data Lab experimentieren die Spezialisten mittlerweile auch mit der Datenanalyse von Verkehrsströmen. Gemeinsam mit Städten wollen sie erproben, wie urbaner Verkehr mit intelligenter Datenanalyse optimiert werden kann. (ig)

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