Dass sich unser Host Kai Hudetz und sein heutiger Gast an der HandelBar zu einem digitalen Gespräch treffen, ergibt nicht nur aufgrund der Distanz, Köln – Berlin, Sinn. Auch thematisch bewegen wir uns in dieser Episode im Netz der Zahlen und Daten: Simon Eder ist seit fast zehn Jahren Head of Analytics bei Zalando und gibt einen Einblick in die Datenwelt des Modekonzerns. Wie er es schafft, sich durch den „Datendschungel“ zu kämpfen, welche Herausforderungen durch Datenbeobachtung gelöst werden können und welche Rolle dabei das Machine Learning spielt, bespricht der Analytics-Experte mit Kai Hudetz in dieser Folge der HandelBar.
Entscheidung zwischen Chance und Risiko
Daten sind wichtig. Dass wissen viele Unternehmen bereits, doch was genau kann mit ihnen praktisch erreicht werden? Eine Frage, die sich auch unsere vorherige HandelBar Gästin Sabrina Mertens von BabyOne gestellt hat. Viele verschiedene Bereiche eines Unternehmens können durch Datennutzung optimiert werden, weiß Simon Eder. Die Effizienz der Arbeit werde verbessert, da Daten helfen, Entscheidungen rational zu treffen und so nicht nur aus einem Bauchgefühl heraus zwischen Chance und Risiko abwägen zu müssen, erklärt er (ab 04:51; 19:53). Aus dieser datenbasierten Sicherheit heraus falle es auch leichter, Innovationen zu wagen. Ein praktisches Beispiel hierfür sei die Cyber Week – das Hauptevent des Jahres für Zalando (30:12). Durch intensive Vorbereitung und die Beobachtung von Echtzeitdaten während des Schnäppchen-Events Ende November, sei es für Simon Eder und sein Team möglich, neue Ideen direkt im Echtzeit-Modusauszuprobieren. Ob eine Idee funktioniert und auch zukünftig für die Stärkung der Kundenbindung eingesetzt wird, sei dann direkt datenbasiert argumentierbar.
Mit Machine Learning ans Ziel
Aber wie findet man sich als Unternehmen in der Flut der Daten zurecht, möchte Kai Hudetz wissen. Ein wichtiges Hilfsmittel sei hier das „Machine Learning“, oft missverständlich als „Künstliche Intelligenz“ bezeichnet, so die Meinung des Experten (ab 21:05). Die Maschine sei nicht in der Lage selbst zu denken, daher weise sie auch keine eigene Intelligenz auf. Durch ihre Fähigkeit Muster zu erkennen könne sie dem Menschen aber repetitive Aufgaben abnehmen, Daten sortieren und zum Beispiel Nachts, wenn die wenigsten Menschen arbeiten möchten, aushelfen. Damit werde den Menschen mehr Raum für Kreativität und Innovation geboten, was wiederum für neue Ansätze im Machine Learning sorgen könne. Das diese Zusammenarbeit nicht nur in der Theorie erfolgreich ist, konnte Simon Eder bei einem Projekt zum Thema Betrugsprävention unter Beweis stellen: Mit dem Ablösen alter regelbasierter Systeme durch Machine Learning, konnten Zahlungsausfälle minimiert und der Umsatz gesteigert werden (20:04).
Datengetrieben in die Zukunft
Und wie sieht die Zukunft der Arbeitswelt aus? Werden Maschinen die Menschen ersetzen, fragt unser Host. Der Schlüssel liege in der Symbiose aus menschlicher Intelligenz und Machine Learning, versichert der Daten-Crack (22:37). Jedoch sei der Fokus auf datenbasiertem Arbeiten nicht mehr wegzudenken. Machine Learning werde verschiedenste Abteilungen innerhalb eines Unternehmens durchdringen und die Rolle des Chief Data Officers werde an Bedeutung gewinnen, prognostiziert unser Gast (35:06). Kurzum ist sich Simon Eder sicher: Erfolgreiche Unternehmen, die ohne Datenbasis agieren, werde es in den nächsten fünf Jahren nicht mehr geben (37:48).
Eine spannende Entwicklung, die auch wir am IFH KÖLN in unseren Arbeitsalltag mitnehmen!
