Data Science in der Produktion bietet viele Möglichkeiten, etwa die vorausschauende Wartung von Fertigungsanlagen. Aber auch Logistik, Personaleinsatzplanung, Qualitätskontrolle und Produktionssteuerung lassen sich durch die Analyse bestehender Daten optimieren. Doch erfüllen einzelne Data-Science-Projekte oft nicht die Erwartungen, wenn die grundlegende Voraussetzungen zum strategischen Umgang mit Daten fehlen. Um schnell sichtbare Erfolge zu erzielen, sollten die Daten an einer zentralen Stelle verfügbar sein. Die Experten aus den Fachabteilungen müssen als Teil des Projektteams in definierten Rollen mit Data Scientists zusammenarbeiten. Gleichzeitig sollte sichergestellt werden, dass die Daten vertrauenswürdig sind. Eine unternehmensweite Data Science-Plattform kann diese Voraussetzungen schaffen.
Verschiedene Komponenten
Um alle Funktionen und Prozesse rund um die Daten zentral steuern und überwachen zu können, vereint eine Data-Science-Plattform unterschiedliche Softwarekomponenten – beispielsweise zur Bereinigung und Aufbereitung der Daten – die alle über eine zentrale Oberfläche bedient werden. Ebenso können Machine-Learning-Anwendungen direkt erstellt und angewendet werden. Auch Auswertungs- und Visualisierungsfunktionen sind Teil der Software. Schließlich wird über die Plattform auch die Verteilung der Data-Science-Lösungen vorgenommen, die dann auch darüber überwacht werden.
Vorteile von Open Source
Interessant können jene Plattformen sein, die neben integrierten Software-Tools Schnittstellen zu Open-Source-Technologien bieten. Diese tragen zur Verbreitung von Data Science und Machine Learning bei. Zudem werden Open-Source-Lösungen oft an Universitäten genutzt. Neu eingestellte Mitarbeiter können sich schneller einarbeiten, wenn sie bereits Erfahrungen mit den Tools gesammelt haben.
Basis schaffen für Kooperation
Im betrieblichen Alltag geht oft viel Zeit bei der Suche nach Informationen oder durch unklare Prozesse verloren, wodurch etwa Aufgaben in Fachabteilungen doppelt erledigt werden. Isolierte Data-Science-Projekte bergen dieses Risiko ebenfalls. Daher sollte Zusammenarbeit orchestriert, Verantwortlichkeit definiert und Regeln zur Data Governance eingerichtet werden. Date-Science-Plattformen sollten Werkzeuge für diese Aufgaben mitbringen.