Mit Handydaten Verkehrsströme steuern – Interview mit Dr. Susan Wegner, VP Smart Data Analytics & Communication, Telekom Innovation Labs, Referentin Big Data Strategiedialog

wegner

Cintelligence: Warum beschäftigen Sie und die Deutsche Telekom sich mit Big Data?

Wegner: Big
Data ist ein Thema mit enormem Potenzial. Die derzeit viel diskutierte digitale Transformation wird durch Datenanalysen weiter beschleunigt werden. Für die Szenarien Internet der Dinge und Industrie 4.0 wird Big Data ein wichtiges Puzzleteil sein. Da liegt es auf der Hand, dass sich gerade die T-Labs als Forschungsbereich der Deutschen Telekom frühzeitig und intensiv mit den Möglichkeiten von Big Data auseinandersetzen. Deswegen arbeiten wir an Ansätzen, große Datenmengen auf der Grundlage des Datenschutzes so zu strukturieren und zu verarbeiten, dass daraus neue Dienste mit einem Mehrwert für Industrie und Endverbraucher geschaffen werden können.

Cintelligence: Welche Big-Data-Projekte haben Sie umgesetzt?

Wegner: Konkret marktreif ist der in unserem Haus entwickelte Ansatz zur statistischen Auswertung von anonymen Aktivitätsdaten aus dem Mobilfunknetz. Über das neugegründete Unternehmen Motionlogic bietet die Telekom hier die Möglichkeit, Verkehrsströme in Bezug auf Schienenverkehr, Nahverkehr oder Individualverkehr sowohl für ganz Deutschland als auch für einzelne Regionen darzustellen. Das ist interessant für die Verbesserung des öffentlichen Nahverkehrs oder andere Projekte im Verkehrsbereich. Aktuell haben wir mit Future Analytics eine Methode entwickelt, wie aus „echten“ Daten synthetische Daten erzeugt werden können. Dabei übernehmen die synthetischen Daten die Merkmale der Ausgangsdaten, haben aber keinen Bezug mehr zu diesen Ausgangsdaten. Damit sind unterschiedlichste Analysen möglich, die immer zu 100% datenschutzkonform sind. Das bietet eine gute Grundlage für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.

Cintelligence: Welche Ergebnisse wurden erzielt? Auf welche Probleme sind Sie gestoßen? Was lief gut?

Wegner: Was uns bei der Umsetzung unserer Projekte enorm geholfen hat, war die Gründung eines Competence Teams Big Data. Damit haben wir konzernübergreifende Transparenz und einen Austausch zwischen den relevanten Unternehmensteilen sichergestellt. Das hat wesentlich dazu beigetragen, dass wir vor keinen wirklich großen Problemen standen, die wir hätten lösen müssen. Aus dem Competence Team heraus sind wichtige Impulse gegeben worden, wie z.B. die Entwicklung eines Kompasses zum Big Data Business in der Telekom.

Cintelligence: Wenn Sie Managern, die Big Data Projekte angehen möchten, drei Ratschläge geben müssten, wie 
würden diese lauten?

Wegner: Erstens: Ohne Datenschutz und Transparenz geht nichts. Zweitens: Für erfolgreiche Big Data-Projekte darf man sich nie nur auf die Technologie konzentrieren. Kommunikation gehört genauso dazu. Deshalb alle dafür relevanten Player im Unternehmen ausfindig machen und rechtzeitig einbinden. Und Drittens: Datenpunkte sind kleine Teile eines Individuums und deswegen genauso zu betrachten wie das komplette Individuum selbst, nämlich äußerst sensibel.

Cintelligence: Big Data und Predictive Analytics stehen noch am Anfang. Wie schätzen Sie die künftige Entwicklung 
und die Potenziale für die Deutsche Telekom ein?

Wegner: Durch die Zusammenführung und Analyse von Telekommunikations- und Partnerdaten wird gerade im Bereich der vorausschauenden Wartung zukünftig ein großer Sprung nach vorn möglich sein. Die Deutsche Telekom als integrierter ICT-Anbieter mit einer Verwurzelung in der Industrie befindet sich in einer guten Ausgangsposition für Dienste rund um Predictive Maintenance, Smart Factory, Industrie 4.0 etc.

Cintelligence: Was wünschen Sie sich von anderen Unternehmen der IT-Industrie in Sachen Big Data?

Wegner: Ich wünsche mir zwei Punkte auf der mentalen Ebene: Mut und Verantwortungsbewusstsein. Mut, um die Thematik Big Data anzupacken. Denn das darin liegende Potenzial, lässt sich umso besser ausschöpfen, je mehr dabei mitmachen. Verantwortungsbewusstsein, um stets transparent und datenschutzgerecht zu agieren. Das ist die Voraussetzung für die breite Akzeptanz von Big Data.

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