Die Digitalisierung der Wirtschaft erfordert die Entwicklung neuer, digitaler Businessmodelle. Zunehmend steht das Daten- und Informationsmanagement im Mittelpunkt. Gerade US-amerikanische Firmen, wie Amazon, Facebook und Google, zeigen, wie mit Daten neue Geschäfte entwickelt werden können: Ihre Marktkapitalisierung stellt die von traditionellen Industrieunternehmen in den Schatten (siehe „Metamorphosis of Auto into Mobility“, Link). Die Verarbeitung und Veredelung von Rohdaten in „Datenprodukte“ fuer die direkte Verarbeitung durch Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), auch sogenannte KI-gerechte Daten („AI-ready data“) spielt hierbei eine zentrale Rolle (siehe hierzu auch „Datenfabriken für Datenprodukte“, Link). Das stellt insbesondere Geschäftsführung genauso wie IT in vielen Unternehmen vor neue Herausforderungen. Die TU Dortmund mit dem Lehrstuhl “Industrielles Informationsmanagement” unter der Leitung von Prof. Dr. Ing. Boris Otto antwortet auf diese Herausforderungen und holt Dateninnovation und Praxis direkt in den Unterricht; nicht unähnlich dem Ansatz von Unternehmen sich mittels Inkubatoren oder Startup-Akzeleratoren mit der rasanten Marktentwicklung im Digitalen zu verzahnen (Abbildung 1 zeigt Prof. Otto mit der Bundesregierung auf dem Digital-Gipfel 2019 in Dortmund). Ermöglicht wird dieser Ausflug in die Praxis und angewandte Dateninnovation durch den Telekom Data Intelligence Hub, ein Platform-as-a-Service Produkt (PaaS), das vollständig Browser-basiert, aus der Cloud funktioniert.
Abbildung 1: Prof. Otto beim Dortmunder Digital-Gipfel mit der Deutschen Bundesregierung
Datenökonomie von der Theorie in die Praxis an der TU Dortmund
Insbesondere die MINT*-Ausbildung erfordert eine praktische und aktive Teilnahme und mindestens eine virtuelle Laborumgebung, um die im Unterricht vermittelte Theorie in der Umsetzung zu beherrschen. Ein erster Testeinsatz mit dem Telekom Data Intelligence Hub fand in einer Klasse fuer MBAs (Master of Business Administration) an der Peter Drucker School of Management der Claremont Graduate University in einem Vorort von Los Angeles statt. Dort ist der Telekom-Mitarbeiter Chris Schlueter Langdon Mitbegründer des Uni-Instituts Drucker Customer Lab und Data Science & Analytics Professor (Link). Er unterrichtet Vorlesungen zu Data Analytics, Smart Products/Internet of Things (IoT) und angewandte Data Analytics im Marketing wie Social Media Analytics. Gerade in einem nicht-technischen Masterstudiengang muss eine Lernplattform schnell und einfach funktionieren, ohne großen Installations- und Onboarding-Aufwand und lange Schulungen, fuer die im bereits vollen Lehrplan gar keine Zeit ist. Auch in Dortmund hat sich Prof. Langdon um den Einsatz des Telekom Data Intelligence Hubs in der Vorlesung von Prof. Otto und seinem verantwortlichen Mitarbeiter, Herrn Tobis Guggenberger, gekümmert. Die Idee: Die Studenten setzen sich mit dem Thema Datenökonomie auseinander, einerseits in Form von kurzen Vorlesungen mit Demonstrationen und andererseits durch praktisches Arbeiten mit relevanten Plattformen wie dem DIH. Dadurch wurde der DIH zum Lehrgegenstand, Werkzeug und virtuelle Lernumgebung in einem.
Abbildung 2: Die Drei-in-Eins Lösung des Data Intelligence Hub
Der DIH als IDS-basiertes Multifunktionswerkzeug für die Datenökonomie
Die Veranstaltung von Prof. Otto behandelt die Rolle der Daten und des Produktionsfaktors Information im Industriebetrieb (Modul MB-97 2020, Link). Im Besonderen wird auf die Bedeutung von Daten fuer Smart-Service- und Industrie 4.0-Szenarien abgestellt. Hier hilft der DIH zum einen das abstrakte Thema Daten und Konzepte wie Datenmarktplatz anfassbar zu gestalten, zum anderen selbst neue Ansätze wie die Erstellung von Datenprodukten auf einer laufenden Plattform auszuprobieren.
Abbildung 3: Das Selbstbedienungswerkzeug zum Aufsetzen von Datenprodukten
Die Drei-in-Eins Lösung des Telekom Data Intelligence Hubs
Der DIH bietet hierzu drei Dienstebündel an. Abbildung 2 gibt einen Ueberblick. Erstens, eine sogenannte Data Exchange (Datenmarktplatz), zweitens einen DIH Workspace mit Open Source Analytics-Werkzeugen zur Datenbearbeitung (Data Engineering) wie Algorithmusentwicklung (Data Science) und drittens einen Datenverbindungsdienst zum gesicherten n:n Datenaustausch (siehe „T-Systems als Pionier: Implementierung von IDS“, Link). Letzterer funktioniert auf Basis eines neuen Standards, dem IDS (International Dataspace, Link), der von Fraunhofer Gesellschaften entwickelt wurde. Auch hier ist Prof. Otto involviert. Er leitet das Fraunhofer Institut ISST, das heute federführend fuer Fraunhofer maßgeblich die technische Entwicklung von IDS vorantreibt (Link). Mit dem DIH Exchange lernen die Studierenden zum Beispiel die Grundlagen, warum Datenmarktplätze für die Zukunft unerlässlich sind und wie sie funktionieren. Sie sammeln Erfahrungen mit realen Datensätzen und erstellen und bieten ihre Datenprodukte mit entsprechenden Metadaten an. Abbildung 3 zeigt das Selbstbedienungswerkzeug zum Erstellen von Datenprodukten. Darüber hinaus können Rohdaten mit Open-Source-Tools für den Einsatz in Analytik und künstlicher Intelligenz verfeinert werden. Datenharmonisierungs- und Klassifizierungsprobleme können experimentell untersucht und gelöst werden.
Abbildung 4: Ein IDS-basierter Connector für Dataspace Lösungen
Virtuelle Lernumgebungen: Praxis statt „Trockenschwimmen“
Die Coronavirus Pandemie in 2020-2021 hat die Bedeutung virtueller Lernumgebungen fuer den Unterricht insgesamt aufgezeigt. Besonders für den Bereich der MINT-Studiengänge* bietet der Data Intelligence Hub eine virtuelle Laborumgebung, die es Studenten ermöglicht, zusammenzuarbeiten und Fallstudien vollständig online bereitzustellen. Darüber hinaus wird eine Plattform für den unabhängigen B2B-Datenaustausch über einen Datenmarktplatz implementiert, der auf den Standards des International Dataspace (IDS, Link) basiert. Der Data Intelligence Hub der Telekom implementiert IDS als Cloud-basiertes Serviceangebot, um die Kosten und die Zeit für den Datenaustausch zu reduzieren. Es fungiert als neutraler Datenverwalter mit den höchsten Sicherheitsstandards und kann die individuelle Datenhoheit durch dezentrale Datenspeicherung gewährleisten. Abbildung 4 zeigt eine Kernkomponente, den sogenannten Connector. Der DIH ist zwar eine B2B Plattform bietet aber auch dem einzelnen Nutzer ein einfaches Onboarding durch den „Getting Started Guide“, eine schrittweise, anwendungsorientierte Einführung an Hand von relevanten Fallstudien (Link; Abbildung 5 gibt einen Überblick).
Abbildung 5: DIH Getting STarted Guide
Haben Sie Interesse den DIH auch für Ihre Lehre als virtuelle Lernumgebung einzusetzen und so exploratives und praxis-nahes Arbeiten zu ermöglichen? Dann kontaktieren Sie bitte das Team des Telekom Data Intelligence Hubs unter Kontakt auf der Webseite: https://dih.telekom.com/en/contact
*MINT-Fächer ist eine zusammenfassende Bezeichnung von Unterrichts- und Studienfächern beziehungsweise Berufen aus den Bereichen Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik.
Erfahren Sie mehr zu:
- Lehrstuhl von Prof. Otto an der TU Dortmund: Link
- Drucker Customer Lab von Prof. Langdon an der Peter Drucker School, CGU: Link
- Datensouveränität mit IDS: “IDSA on Center Stage at Data Natives of Europe”, Link
Quellen
Otto, B., A. Rubina, A. Eitel et al. 2021. GAIA-X and IDS – Position Paper. International Dataspaces Association, Version 1.0 (January), Dortmund, Germany, link
Schlueter Langdon, C., and R. Sikora. 2020. Creating a Data Factory for Data Products. In: Lang, K. R., J. J. Xu et al. (eds). Smart Business: Technology and Data Enabled Innovative Business Models and Practices. Springer Nature, Switzerland, link
Technische Universität Dortmund, Fakultät Maschinenbau. 2020. Modulhandbuch Master Logistik: 36-37, link
