Interview: Artificial Intelligence at Schwarz IT

Artificial Intelligence at SIT: A perspective of an expert

Andrey Sharapov is a data scientist and data engineer at Schwarz IT. He is currently working on various projects related to machine learning and data product development. Previously, he spent 2 years at Xaxis where he helps to develop a campaign optimization tool for GroupM agencies, then at TeamViewer, where he led data science initiatives and developed a tool for customer analytics. Andrey is interested in „explainable AI“ and is passionate about making machine learning accessible to the general public.

What are your main topics as a data scientist at SIT? Which use cases are you currently working on?

I have very wide responsibilities. Primarily, I am working on machine learning bases product that helps promotion managers to make better decisions. This involves algorithm development, system architecture, the industrialization of the product, etc. Additionally, I work together with the infrastructure team to bring new technology that can be used for Data Product development. 

What algorithms and tools are you using?

We heavily use Python and Machine learning algorithms available for it such as ones in sklearn. We also use Keras for some problems. Also, Hadoop, Spark, and Kubernetes are a part of our technology stack.

Not always things are working out: according to your experience how high is the level of success for data projects and which success factors are the most relevant?

We try to make all our projects succeed. The major challenges are the scaling and robustification of the software we write for all countries. Very hard to make everyone happy. Another major challenge is communication with final users. These people rarely become a part of the product feature establishment.

The retail sector is considered an industrial section with a high potential for data science and AI, would you agree with this statement? What else do you think will be relevant in 2020/2021?

Retail has a high potential for AI. For us, the major challenge is product industrialization.


Dr. Andrey Sharapov präsentiert am 13. November 2019, dem ersten Tag der Data Leader Days 2019, über „ Building a bridge between business & data science using Explainable AI“.

Tickets für die Konferenz finden Sie auf der offiziellen Startseite, unter www.dataleaderdays.com.

Interview: IoT Lösung zur Übertragung großer Datenmengen

Herr Mike Bischoff ist Chief Digital Officer bei der Signify GmbH (ehemals Philips Lighting GmbH). Er studierte Wirtschaftswissenschaften in Bremen und war dann anschließend über 10 Jahre als CIO in der IT- und Getränkebranche tätig. Seit ca. sechs Jahren ist er bei Signify/Philips Lighting im Marketing bzw. seit 1. Januar 2019 im Vorstand des DACH Marktes als CDO tätig.

 

Inwiefern wird Ihrer Meinung nach die Li-Fi Technik die IoT Welt verändern? In welchen Bereichen und/oder ganzen Branchen wird Li-Fi sich gegenüber etablierten Techniken durchsetzen?

Im Jahre 2022 werden wir weltweit bereits über 50 Mrd. IoT Devices haben, die kontinuierlich mit dem Internet verbunden sind und über angebundene Sensoren gigantische Datenmengen sammeln und übertragen. Über 40.000 Petabytes an Daten werden bereits ab 2020 monatlich übermittelt. Die Nachfrage steigt weiter stetig an, aber das Angebot – Breitbandinternet über Radiofrequenzwellen wie WiFi – kann nicht mehr ausgeweitet werden. Das Radiospektrum ist irgendwann voll ausgelastet. Das Problem bemerken wir schon heute in stark frequentierten Mobilfunknetzen, wie z.B. in Fußballstadien. Die alternative Frequenz über die LiFi kommuniziert ist in der Hinsicht ein Vorteil, weil die bisherige Funkkommunikation inzwischen Ausmaße angenommen hat, die vergleichbar sind mit verstauten Autobahnen. Wir nutzen mit LiFi praktisch eine alternative Autobahn, die uns hohe Performance und Stabilität bietet. Wir benötigen also eine neue Technologie die Daten nicht mehr über Radiofrequenzen, sondern über Lichtwellen Daten überträgt, um den ständig wachsenden Bedarf zu bedienen. Die Vorteile Daten über Licht zu übertragen sehen wir z.B. in Hochsicherheitsbereichen, Industry 4.0, Machine-To-Machine Kommunikationen oder auch in Bereichen in denen Radiofrequenzwellen störend oder gefährlich sein können. Da Licht nicht durch Wände geht, ist es unmöglich, dass sich jemand unbefugt in ein Netz einhacken kann, der nicht im gleichen Raum sitzt. Auch wird die Verbindung in dem Moment unterbrochen, wenn das Licht ausgeschaltet wird. So hat man volle Kontrolle. Zudem ist die Bandbreite bei der Übertragung von Daten über Lichtwellen bis zu 1000-mal größer als bei Radiofrequenzwellen.

 

Welche Herausforderungen sehen Sie bezogen auf Mensch und Technik um die Li-Fi Technologie als festen Bestandteil von IoT Lösungen zu etablieren?

Eine Herausforderung stellt heute noch die Kompatibilität der Endgeräte der Nutzer dar. Zwar können wir bei allen Geräten mit USB Anschluss ganz einfach und unkompliziert einen Zugangsschlüssel über die USB Schnittstelle zuführen. Damit die LiFi Technologie aber als fester Bestandteil von IoT Lösungen zu etablieren ist, müssten diese Infrarot-Transceiver in den Endgeräten direkt implementiert werden. Man kann das, glaube ich, ganz gut mit der Frühphase von Wi-Fi vergleichen: Am Anfang benötigten alle Wi-Fi Nutzer noch einen USB-Stick oder USB-Dongle, um sich mit einem WiFi-Netzwerk verbinden zu können. Mittlerweile ist die Empfangstechnologie standardmäßig in allen smarten Geräten (PCs, Smartphones, TVs & Co.) integriert. Das ist auch unser Ziel um LiFi massenmarkttauglich zu machen.

 

Welche wesentlichen Fähigkeiten muss ein Data Scientist Ihrer Meinung nach mitbringen, welche ihn von dem klassischen ITler unterscheiden? Wie würden Sie einen Berufseinsteiger das Berufsbild des Data Scientists erklären?

In unserer Markt-Organisation haben wir bislang noch keine Data Scientists beschäftigt. Meine Vorstellung der Persönlichkeit eines Data Scientists kann allerdings nicht die reine „klassische Ausprägung“ von Fähigkeiten wie technischen, analytischen und logischen Denken sein. Die Kombination aus mathematischen Fähigkeiten, unternehmerischen Denken und Kommunikationsstärke sind aus meiner Sicht für diesen Beruf die wichtigsten Eigenschaften. Das heißt der Transfer von Datenanalysen zu Hypothesen und zu praktischen Geschäftsentscheidungen ist der entscheidende Erfolgsfaktor. Eine herausragende Fähigkeit ist es dann, wenn er/sie eine komplexe Thematik/Hypothese in einen überzeugenden Elevator Pitch für das Management umwandeln kann. Aber letztendlich hängt es davon ab, dass wir als Unternehmen genauestens definieren, was wir von einem Data Scientist erwarten. Wenn man den Luxus hat, über ein Team von Data Scientists zu verfügen, müssen nicht alle Persönlichkeitsanforderungen in einer Person gebündelt sein, aber dann braucht es hier natürlich eine gesunde Teamstruktur und Kommunikation, d.h. die richtige Mischung aus intro-/extrovertierten und aktiven/reaktiven Persönlichkeiten.

In welchen Anwendungsfeldern arbeiten Data Scientists in Ihrem Haus hauptsächlich? 

Data Scientists sind aktuell bei uns nur in den globalen Business Groups, aber noch nicht in den Märkten wie DACH tätig. In den Business Groups fokussieren sich die Data Scientists derzeit auf die riesigen Datenmengen, die durch unsere IoT-Lösungen in Smart Cities, Buildings und Manufacturing gewonnen werden. Alle unsere Leuchten werden bald nur noch connected sein und werden mit vielfältigsten Sensoren ausgerüstet, die Temperaturen, Lichtintensität, Geräusche, Wetterdaten, etc. auswerten können. Hier kommt den Data Scientists eine wichtige Rolle zu, darauf basierend die richtigen Business Modelle mit Mehrwerten für unsere Kunden zu entwickeln. In den Vertriebsorganisation sehe ich Anwendungsfälle für Data Scientists insbesondere im Marketing und hier im Bereich „intelligent/dynamic Pricing“.

Wie würden Sie den folgenden Satz vervollständigen?

Meine ehemalige Position als Marketing Director befähigt mich… die entscheidenden Kriterien „Markt“, „Produkte & Systeme“ sowie „Customer Experience“ in der Definition und Umsetzung der Digital Transformation Agenda einfließen zu lassen. Natürlich hat mir die Rolle auch die wichtige Vernetzung zu globalen und lokalen Stakeholdern, wichtigen Kunden und Marktpartnern sowie zur Belegschaft gebracht, die mir bei der Umsetzung der digitalen Agenda sehr nützlich sind.


Mike Bischoff präsentiert am 14. November 2019, dem zweiten Tag der Data Leader Days 2019, über „LiFi – Drahtlose Übertragung großer Datenmengen über sichtbares Licht für die IoT-Lösungen der Zukunft“.

Tickets für die Konferenz finden Sie auf der offiziellen Startseite, unter www.dataleaderdays.com.

***** SUMMER SALE TICKETS *****

Sichern Sie sich ein Ticket für die Data Leader Days am 13. & 14. November 2019 in Berlin.

Nur noch wenige Summer Sale Tickets (Angebot gültig bis zum 30. September 2019).

Tickets 

Haben Sie Fragen? Kontaktieren Sie uns gerne per E-Mail: info@dataleaderday.com
 
Wir freuen uns auf Sie!