?Wir lieben Daten!?

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Die Themenwahl war spannend und überzeugend. So hatten die Kolleginnen und Kollegen aus allen Ländern Vorträge über Predictive Maintenance, Textmining, Datenvisualisierung und Anwendungsfälle vorbereitet, um ihre Erfahrungen aus Projekten, persönliches Wissen und nicht zuletzt Begeisterung für Data Analytics zu teilen. Im Folgenden ein paar Einblicke in die behandelten Themen:

Data Analytics umgesetzt

Schlagworte, Werbesprüche und klangvolle Umschreibungen gibt es viele. Doch konkret gibt es drei geschäftlich-strategische Gründe in Data Analytics Projekte zu investieren: Bessere Entscheidungsgrundlagen, Kostenreduktion durch optimierte Prozesse und neue Umsätze durch Innovationen mit Data Analytics. Einige inspirierende, innovative Möglichkeiten von Data Analytics Projekten waren ebenso Teil der Präsentation wie handfeste Tipps. Strategisches, geplantes Vorgehen ist auch bei diesen Projekten ein zentrales Thema, was anhand den Erklärungen zum Zühlke Data Analytics Prozess deutlich wurde. Ausserdem wurden Herausforderungen und Wichtigkeit der Interdisziplinarität betont sowie Best Practices und Learnings geteilt.

Doch nicht nur das ?Wieso?? und ?Wie?? wurden im Data Analytics Track behandelt, auch konkrete Anwendungsfälle wurden vorgestellt. Ganz vorne dabei, zwei grosse aktuelle Hauptthemen von Datenanalysen: Predictive Maintenance und Textmining.

Predictive Maintenance und Textmining

Predictive Maintenance ist im Rahmen der Industrie 4.0 in aller Munde. Doch wie kann man die komplexen Vorgänge der Sensorendatenanalyse schnell für das breite Publikum fassbar machen? Ein Beispiel für die Anwendung musste her, und so haben unsere Kollegen mit Lego eine Fräsmaschine nachgebaut. Während man fasziniert beobachten konnte, wie dichte Schaumstoffplatten ?gefräst? werden, erfuhr man ganz nebenbei auch die wichtigsten Ansätze und Ideen hinter Predictive Maintenance. Eine zentrale Rolle spielt dabei die kontinuierliche Überwachung von Sensordaten. Ein Algorithmus lernt, wie sich das Muster verändert wenn sich ein Problem ankündigt und warnt den Benutzer bevor das Gerät kaputt geht oder die Maschine stillsteht. So können Reparaturen effizienter geplant, grosse Schäden verhindert und ungeplante Stillstandzeiten minimiert werden.

Unter dem Begriff Textmining wird das Gewinnen von Informationen aus oft unstrukturierten Texten wie beispielsweise Dokumenten oder Freitextfeldeingaben bezeichnet. Wir lernten die zentralen Herausforderungen kennen und auch gleich einiges an Methoden und Herangehensweisen, um aus den Texten doch einiges an spannenden Informationen zu extrahieren.

Auch Datenvisualisierung will gelernt sein

Daten nicht nur zu messen und analysieren, sondern auch ansprechend und informativ aufzuarbeiten ist eine Herausforderung für sich. Für die Entwickler unter den Zuhörern ging es nahtlos und hands-on weiter mit der Session ?Building Datavisualizations with D3?.

In drei Stunden lernten wir die Grundlagen von D3 (www.d3js.org) der JavaScript Library für Datenvisualisierungen für das Web. Auch ein paar Best Practices wurden uns auf den Weg gegeben und schnell lief das ?Hello World? beziehungsweise der Plot auch im Webbrowser des Laptops vor uns.

?I love Data?

Auch nach den geplanten Talks blieb Data Analytics als wichtiges Thema an den Zühlke Days präsent. So tauschten sich beispielsweise die Architekten und Entwickler in der Ad-hoc-Session ?Hadoop Data Lake ? Best Practices? über die Tricks, Kniffe und Learnings aus verschiedenen Projekten aus.

Der Bogen zurück zu Datenanalysen im Allgemeinen spannte der ?Small Data? Lightning Talk. ?My name is Nico, and I love data? waren die ersten Worte und sie zeigten uns, mit wie viel Herzblut und Begeisterung Data Analytics bei Zühlke gelebt wird. Wir können uns da nur zustimmend anschliessen: ?Wir heissen Matthias und Nadja, und wir lieben Daten.?