Data Science zum Erfolg führen – Machine Learning Operations (ML Ops) in Praxis und Forschung
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Data-Science-Kompetenzen aufzubauen und sie organisatorisch zu integrieren, gewinnt seit Jahren für Unternehmen an Bedeutung. Bisher hat sich dabei keine Standardlösung etabliert, die als „one size fits all“ für jedes Unternehmen funktioniert. Zugleich steigt mit wachsenden Anforderungen, rasantem technologischen Fortschritt und größeren Data-Science-Teams der Druck, effektiv und effizient zu arbeiten sowie vor allem Erfolgsbeiträge nachzuweisen.
Hier einige wichtige Fragen aus dem Kontext „Was bedeutet Machine Learning Operations?“. Wo sind Data-Science-Teams in der Organisation verankert? Wer misst wie deren Beitrag zum Erfolg? Sind Pilotprojekte und implementierte Lösungen stärker zu unterscheiden? Welche bereits etablierten Funktionen unterstützen einen nachhaltigen Erfolg der Data-Science-Teams? Verändert das Aufkommen von GenAI-Lösungen die Perspektive und, wenn ja, wie?
Diese wie weitere Fragen klärt Prof. Dr. Timo Schürg mit Niklas Hartmann auf dieser Tour.
Timo Schürg ist Professor für Data Science und Machine Learning an der Hochschule Darmstadt. Er hat viel Erfahrung im Aufbau von Data-Science-Teams und war vor seiner Hochschulkarriere unter anderem bei der DB Cargo AG und der Schott AG aktiv. Timo kennt Niklas aus gemeinsamer Projektarbeit.
Niklas Hartmann ist Principal bei CTcon in Frankfurt. Er berät seit vielen Jahren große Konzerne, vor allem aus dem Bereich „Logistik, Transport und Verkehr“. Niklas trägt Verantwortung in unserem Kompetenzcenter „Datengetriebene Steuerung“. Die Transformation zu einer digitalen Unternehmenssteuerung ist sein Leitstern.
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