Die Digitalisierung wird sich weiter beschleunigen

- - CURE

Prof. Dr. Martin Vogt verstärkt seit Mai 2020 CURE als neuer Equity Partner und Scientific Advisor. Wir haben Prof. Vogt zu seinem Hintergrund und seiner Vision für CURE interviewt.

 

Herr Prof. Vogt, Sie sind Professor für Business Intelligence, insbesondere Advanced Analytics an der Hochschule Trier. Was sind Ihre Aufgaben an der Hochschule?

Kurz gesagt, beschäftige ich mich mit allem, was mit Daten in Unternehmen zu tun hat: Von der Speicherung bis zur Auswertung. Deshalb halte ich Vorlesungen und Seminare sowohl über Datenbanken als auch über Statistik, Data Science und Machine Learning. In der Forschung konzentriere ich mich auf die Auswertung, sprich Data Science, Predictive Analytics und Machine Learning. Zurzeit beschäftige ich mich zum Beispiel mit Multi Source Estimation, d.h. der Integration verschiedener Datenquellen - Bilder, Texte, Sound und Zahlen - in Vorhersagemodelle.

 

Das hört sich sehr vielfältig an. Welchen Hintergrund besitzen Sie?

Ich habe Angewandte Mathematik mit Schwerpunkt Volkswirtschaftslehre an den Universitäten Trier und Glasgow studiert und anschließend in Statistik promoviert. Danach war ich sehr lange in der Unternehmensberatung und in Führungspositionen für verschiedene Firmen im Finanzbereich tätig, bevor ich mich dazu entschieden habe, zurück zur Hochschule zu gehen.

 

Wieso haben Sie sich für diesen Weg entschieden?

Mich faszinieren sowohl die Wissenschaft als auch die Umsetzung in der Praxis. Zudem unterrichte ich sehr gerne. Die Professur ermöglicht mir, diese Tätigkeiten miteinander zu verbinden. Die meisten unserer Studierenden sind sehr an praxisnahen Inhalten interessiert. Deshalb helfen mir Projekte in der Praxis dabei, die Inhalte meiner Vorlesungen zu reflektieren und nahe an der betrieblichen Wirklichkeit auszurichten.

 

Sie sind als Equity Partner und Scientific Advisor für die CURE tätig. Wie kamen Sie zu der Entscheidung, als Investor bei CURE einzusteigen?

CURE bietet mir die Möglichkeit in spannenden Projekten mitzuarbeiten. Ich kenne CURE schon länger über verschiedene gemeinsame Projekte und mich haben vor allem das Team, die extrem gute und breite Kundenbasis sowie die inhaltliche Ausrichtung überzeugt. Zudem kenne ich die anderen Eigentümer sehr gut. Seitdem wir letztes Jahr umgezogen sind, wohne ich sogar zufälligerweise in unmittelbarer Nachbarschaft eines Miteigentümers. Die räumliche Nähe unter uns dreien hilft dabei, schnell und flexibel reagieren zu können.

 

Was können Sie zur Entwicklung von CURE beitragen?

Ich sehe meine Stärken in zwei Bereichen: Zum einen möchte ich mit meinem Netzwerk helfen, den Kundenstamm zu erweitern und neue Kunden zu gewinnen. Zum anderen möchte ich dem Team als Berater für Data Science-Projekte zur Seite stehen. Ich sehe in dem Bereich großes Potential für die Zukunft.

 

Wo sehen Sie die Trends im Bereich Data Science?

Ich glaube, dass sich die Digitalisierung noch weiter beschleunigen wird. Es gibt Schätzungen, die davon ausgehen, dass sich die Datenmenge alle zwei Jahre verdoppeln wird. Damit sitzen Unternehmen in fast allen Branchen auf immer mehr Daten. Bedingt durch knappe Ressourcen schaffen es aber nicht alle, das Potential voll zu heben, oder es lohnt sich nicht, in eine Lizenz für zusätzliche Datenquellen wie Social Media-Daten zu investieren. Gleichzeit steigt der Bedarf nach maßgeschneiderten Reporting- und Analyse-Lösungen. Hier kann CURE behilflich sein.

 

Welche Herausforderungen sehen Sie bei Data Science-Projekten?

Data Science ist ein sehr komplexes Thema an der Schnittstelle verschiedener Disziplinen wie Informatik, Statistik oder Mathematik. Damit müssen erfolgreiche Teams Fähigkeiten in fünf Feldern besitzen:

  • Geschäftsverständnis: Zentral für das Gelingen eines Projektes ist das genaue Verständnis der Branche, des Kunden sowie der gesetzlichen und ethischen Vorgaben. Hinzu kommen Kreativität und der Wille, Probleme zu lösen.
  • Datenmanagement: Ein Projekt steht und fällt mit den Daten. Diese müssen eventuell aus verschiedenen Quellen gewonnen und geeignet aufbereitet werden. Hierzu sind unter anderem Datenbankkenntnisse elementar.
  • Analytische Fähigkeiten: Hierzu zählt die Fähigkeit, Modelle aus Bereichen wie Statistik, Machine Learning und Künstliche Intelligenz zu verstehen und anzuwenden.
  • IT-Kenntnisse: Zur korrekten Umsetzung von Modellen sind IT-Kenntnisse wie zum Beispiel verschiedene Programmiersprachen, aber auch Kenntnisse über Datensicherheit notwendig.
  • Visualisierung: Zum erfolgreichen Abschluss eines Projektes gehört die professionelle Aufbereitung und Kommunikation der Ergebnisse.

Die Integration dieser Fähigkeiten in ein Team verlangt eine hervorragende Führung.

 

Gestatten Sie uns zum Abschluss eine private Frage: Was tun Sie, wenn Sie nicht arbeiten?

Ich versuche, so viel Zeit wie möglich mit meiner Frau und meinen drei Kindern (4 Jahre, 2 Jahre und 4 Monate) zu verbringen. Zudem bin ich passionierter Hobbyimker und spiele seit mehr als 30 Jahren Tischtennis.

 

Vielen Dank für das Gespräch. Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit.

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