Rund um den Rotsee und als Thema Big Data und die Arbeit von digitalen Disruptoren: ein Gespräch mit Dr. Michael Zehnder, CEO des Start-ups Swiss Data Labs sowie Executive Vice President der Partnerfirma GateB.
Heike Henzmann: Herr Zehnder, welche Bedeutung hat der Weg rund um den Rotsee bei Luzern für Sie?
Michael Zehnder: Für mich ist der Rotsee seit frühester Kindheit und Jugend ein Ort der Ruhe. In unmittelbarer Nähe zum See bin ich aufgewachsen. Trotz dieser lokalen Verwurzelung verstehe ich mich als Weltbürger. Diese Haltung ist Ausdruck von Offenheit und einer stetigen Suche nach Innovation dank Diversität. Unter jungen Leuten mit gutem Ausbildungs-Background ist dies auch und gerade beim aktuell beobachtbaren Trend in Richtung Populismus noch stark verankert. Den Rotsee verbinde ich darüber hinaus mit Sport und Outdoor-Aktivitäten. Der Weg um den Rotsee ist meine Lieblings-Joggingstrecke. Und wegen seiner Windfreiheit ist der See auch ideal geeignet zum Rudern und Schwimmen.
Ist das Joggen für Sie ein wichtiger Ausgleich zur Arbeit?
Idealerweise wäre es das, leider kommt der Sport im Moment ein wenig zu kurz. Sich bewegen an der frischen Luft ist ein idealer Ausgleich zu meiner Arbeit in einer primär digitalen und Datengetriebenen Welt, in der ich umgeben bin von Algorithmen, mobilen Geräten und Displays.
Wie viele Stunden pro Tag bewegen Sie sich in der digitalen Welt?
Das ist sehr unterschiedlich. In der Start-up-Phase einer neuen Business Unit oder einer neuen Firma arbeite ich vierzehn und mehr Stunden pro Tag, sechs Tage die Woche. Ich persönlich bin meist auch sonntags online und erreichbar. Grundsätzlich erwarten wir das jedoch nicht von unseren Mitarbeitern. Unsere Data-Scientists arbeiten üblicherweise zwischen 40 und 50 Stunden pro Woche und behalten ihre «Work-Life-Balance» im Auge.
Sie sind bei der GateB AG und bei Swiss Data Labs in Geschäftsleitungsfunktionen tätig. Wie geht das, und was machen die beiden Unternehmen?
Bei GateB bin ich seit eineinhalb Jahren als Executive Vice President tätig und arbeite somit direkt mit unserem Managing Director Olaf Gijseman zusammen. Ich kann bei GateB mit grosser Autonomie die Business Unit «Customer Intelligence & Analytics», kurz CIA, auf- und ausbauen. Als ich bei GateB einstieg, war ich zunächst allein in dieser BU, nach eineinhalb Jahren bestehen unsere Teams aus 17 Personen. Das ist – gerade im mitteleuropäischen Umfeld – ein schnelles, aber solides Wachstum. Wir wägen stets ab, wie viel Wachstum organisch und gesund ist. Die Anzahl der Projekte wächst mit der Grösse unserer Teams, sodass eine hohe Qualität für die Kunden stets gesichert werden kann. GateB sitzt in Steinhausen, Los Angeles und bald auch in Singapur und ist ein Teil des «Brand Leadership Circle», eines Familienunternehmens unter der Führung von Fabian Hotz. In dem Verbund von drei Aktiengesellschaften ist GateB die Umsatzstärkste. Der «Brand Leadership Circle» ist ein Verbund von unabhängig geführten Unternehmen mit dem Ziel der markenorientierten Unternehmensführung und -entwicklung.
Während gut zwei Jahren habe ich mit drei Kollegen das Konzept und einen skalierbaren Business-Plan für Swiss Data Labs entwickelt. Im letzten November haben wir gemeinsam die Firma offiziell als GmbH gegründet und werden in den kommenden Monaten die Umfirmierung in eine AG vornehmen. Während bei GateB der Fokus auf Beratung bei Marketing Operations und Analytics liegt, entsteht mit Swiss Data Labs ein innovatives und hoch performantes Ökosystem im Bereich Infrastruktur und Technologie, das komplementär zu GateB ist. GateB und Swiss Data Labs arbeiten somit symbiotisch zusammen. Über Swiss Data Labs akquiriert GateB Neukunden und vice versa. Da Swiss Data Labs mit den neuesten Technologien und Tools arbeitet, kann GateB von der Partnerschaft mit Swiss Data Labs stark profitieren und Projekte akquirieren, die ohne deren Kompetenzen zu weit ausserhalb der eigenen Komfortzone liegen würden. Eine typische Win-win-Situation also.
Wie sieht nun ein Big-Data-Projekt bei Swiss Data Labs genau aus? Wann nehme ich als Unternehmen Ihre Dienstleistungen in Anspruch?
Mittlerweise ist Big Data seit rund 10 Jahren ein Hype. Genau wie Data Science ist Big Data als Buzzword gross geworden und hat jahrelang weltweit Konferenzräume gefüllt. Inzwischen werden Big Data Analytics in diversen Industrien gewinnbringend eingesetzt. So haben mehr und mehr Unternehmen auch in der Schweiz und Kontinental-Europa realisiert, welches Potenzial in Daten liegt, und nutzen Daten aus verschiedensten Quellen, um geschäftskritische Entscheidungen zu treffen. Unternehmen wenden sich in verschiedenen Maturitäts- bzw. Entwicklungsstufen an uns. Die einen sammeln strukturierte und unstrukturierte Daten aus CRM, ERP, SCM, Web, Social Media und Sensoren, sind sich aber noch nicht sicher, wie sie diese gewinnbringend nutzen können.
Häufig wenden sich auch Firmen an uns, die bereits erste Erfahrungen mit Datenauswertungen gesammelt haben. Diese möchten nun beispielsweise fortgeschrittene Vorhersagemodelle auf sehr grosse Datenmengen anwenden und benötigen dazu eine hoch performante Infrastruktur mit sicherem und einfachem Zugang. Oder sie arbeiten mit einem Sammelsurium von Dashboards, also mit verschiedenen visuellen Zusammenzügen von Daten, die praktisch nie massgeschneidert auf die Kundenbedürfnisse abgestimmt sind. Diese Firmen kommen dann zu uns und wollen statt zehn nur ein massgeschneidertes und intuitives Dashboard. Kundenanliegen gehen also in Richtung Vereinfachung, Ease-of-use, und endnutzergerechte Datenaufbereitung, Customization, mit dem Ziel, die Relevanz in der gewonnenen Information und deren Mehrwert massiv und messbar zu erhöhen.
Welchen Mehrwert liefert Swiss Data Labs im Umgang mit den Daten?
Big Data ist nie Selbstzweck. Daten an sich bringen keinen Mehrwert, sie tragen lediglich einen Informationswert. Swiss Data Labs identifiziert daraus gemeinsam mit dem Partnernetzwerk die relevanten Datenströme und Informationen, erarbeitet teilweise neue Businessrelevante Kennzahlen. Diese Kennzahlen bereiten wir derart auf, dass dem Kunden zeitnah die für sein Geschäfts-modell relevanten Key Performance Indicators, kurz KPIs, in visuell ansprechender Weise zur Verfügung stehen.
GateB und Swiss Data Labs sind in Schnittstellen aktiv. Analytische Datenmodelle und künstliche Intelligenz sind schon sehr weit. Business- und Geschäfts-Modelle verändern sich naturgemäss erst mit einer gewissen Verzögerung. Wir bringen Menschen aus verschiedenen Welten zusammen und schaffen gegenseitiges Verständnis und Kollaboration. Wir bringen beispielsweise die Welt der Informationstechnologie mit der Welt des Marketings zusammen. Oder die Welt des Supply Chain Managements mit dem Top-Management. Damit helfen wir, effektive und nachhaltige Geschäftsentscheide daten-basierter und effizienter zu treffen. Wir befähigen unsere Kunden nicht nur, schneller ans Ziel, sondern vor allem ans richtige Ziel zu kommen. Wir verstehen Performance als Produkt von Effektivität und Effizienz und generieren sichtbaren Mehrwert an Schnittstellen.
Um aus Unmengen gesammelter Daten einen Mehrwert, ein neues Geschäftsmodell zu generieren — dazu gehört viel Kreativität, oder?
Sie sprechen zwei sehr entscheidende Faktoren an für den Erfolg von Unternehmen in der digitalen Zukunft. Den produktiven Einsatz von Kreativität einerseits und das zielorientierte Herausfiltern relevanter Information aus exponentiell wachsenden Datenmengen anderseits. Kreativität ist in einem disruptiven Wirtschaftsumfeld ein kritischer Erfolgsfaktor, der gern vernachlässigt wird. Bei Projekten sind wir gefordert, «out of the box» zu denken. Aussagen wie: «Wir machen das schon immer so, es hat ja stets funktioniert», können künftig sehr teuer werden und mitunter gar zum Untergang von Unternehmen und ganzen Industrien führen. Wer weiterkommen will, muss die Treiber von digitaler Disruption verstehen, den Blick dafür im Blut haben. Man muss sein Umfeld wie ein Hai wahrnehmen können, weshalb man auch von «Digital Value Sharks» sprechen kann. Digital Value Sharks suchen in etablierten Geschäftsprozessen und -modellen nach angreifbaren Komponenten.
Was meinen Sie mit angreifbaren Komponenten?
Immer mehr Branchen geraten in einen digitalen Strudel (Digital Vortex) und werden digital angreifbar. Angreifbar in dem Sinn, dass Start-ups jene Geschäftsbereiche mit hoher Marge und geringem Investitionsaufwand aufgreifen und mittels technologisch überlegener Lösungen etablierte Geschäftsprozesse konkurrenzieren. Wir ermitteln und antizipieren solche Stellen, an denen Unternehmen angreifbar und verwundbar sind. Digital Sharks greifen selten eine Industrie als Ganzes an. Sie wollen nicht mit grossen etablierten Firmen um deren Gesamtgeschäft konkurrenzieren. Sie sind nur an den am stärksten wertschaffenden Bereichen interessiert.
Beispielsweise entstehen derzeit im Raum Zug junge Firmen, die mit Block Chain und ähnlichen Technologien in Bereichen wie Digital Finance, Due Diligence und Compliance arbeiten. Das Ziel dieser Firmen ist nicht, eine Grossbank wie die Deutsche Bank oder die UBS abzulösen. Sie sind nur an den hoch lukrativen Geschäftsprozessen interessiert, die aufgrund von Vertrauensproblemen oder ähnlichem einen hohen Grad an manuellem Aufwand benötigen und deshalb hohe Margen bergen. Immer mehr Menschen können mittels der digitalen Plattformen direkt miteinander in Kontakt treten.
Ein Beispiel dafür ist Uber. Uber ist kein Taxi-, Bus- oder Transportunternehmen, sondern ein Plattform-Anbieter. Dank dem effizienten Verbinden von Angebot und Nachfrage hat Uber den «Mittelsmann», also das klassische Taxiunternehmen mit Call Center, de facto eliminiert. So wird Uber heute als das grösste «Taxi-Unternehmen» weltweit wahrgenommen, und bald wird das Unternehmen ein Transport- und Logistikgigant sein. Auch Airbnb hat eine «multi-sided platform» etabliert, auf der eine effektive Vermittlung von Angebot und Nachfrage stattfindet. Wiederum kommen «Zwischenhändler», hier die globalen Hotelketten, unter enormen Druck. Es entstehen die Grundpfeiler einer digitalen «sharing economy.»
Unternehmen wie Uber und Airbnb sammeln ja bei ihrer Vermittlung Daten, die weit über die eigentliche Anwendung hinaus genutzt werden können. Das heisst, wir zahlen das gemietete Zimmer von Airbnb oder den Transport mit Uber nicht nur mit Geld, sondern zusätzlich mit unseren Daten.
Wir zahlen heute generell immer mehr Leistungen und Produkte, die vermeintlich gratis sind, mit unseren Daten. Aus meiner Perspektive ist dieser Trend per se weder positiv noch negativ zu werten; entscheidend ist die Handhabung und transparente Verwendung dieser Daten, also die Governance. Solche Informationen können verwendet werden, um Gutes in der Gesellschaft zu bewirken und die Lebensqualität von uns Menschen zu verbessern. Nehmen wir beispielsweise Airbnb in New York City und im australischen Bundesstaat Victoria. Das Unternehmen betreibt dort bereits seit Jahren eine neuartige Form von direkter Katastrophenhilfe. Es hat Abkommen mit regionalen Behörden getroffen und kann im Fall von Hurrikans, Waldbränden und anderen Naturkatastrophen Lokalitäten zur Verfügung stellen – und zwar gratis — für die evakuierten oder fliehenden Personen. Das ist ein effizientes Verfahren, im Katastrophenfall sehr schnell Zugang zu Unterkünften zu bieten. Es muss nicht mehr zwingend eine riesige, temporäre Infrastruktur an Notunterkünften aufgebaut werden, denn die bereits verfügbaren und ungenutzten Räumlichkeiten für Übernachtung, Verpflegung und soziale Interaktion sind ja vorhanden und dank Airbnb direkt greifbar.
Aber dass Unternehmen, die über grosse Mengen persönlicher Daten der Bevölkerung verfügen, diese zum Wohl der Menschheit einsetzen, kann man ja nicht zwingend voraussetzen, oder? Braucht es da keine Regulative?
Gerade die Firmen mit sehr hoher Börsenkapitalisierung leben von ihrer Reputation, ihrem Markenwert. Dadurch haben Unternehmen wie Airbnb und Uber auch grosse Public-Relations-Teams, die sich mit Regierungen und NGOs vernetzen und aktiv zusammenarbeiten. Bezüglich Datenmissbrauch gilt meist eine «Zero Tolerance»-Politik, sodass internen und legalen Guidelines in Zukunft eine grosse Bedeutung zukommt. Wenn diese Firmen neben dem Touch des Jungen, Frischen und Innovativen ihren Ruf als zuverlässige und integre Akteure verlieren, dann würde dies massive Konsequenzen für ihren Markenwert haben. Deshalb stellt z. B. Airbnb nicht verträumte Backpack-Romantiker, sondern ehemalige Finanzspezialisten und Geheimdienst-Mitarbeiter ein, die für sichere operative und professionelle kommunikative Prozesse verantwortlich sind.
Werden Unternehmen mit ihren Datenmengen künftig in politische Gefüge eingreifen, Wahlen oder Abstimmungen beeinflussen?
Die Verfügbarkeit persönlicher Daten, die oft beobachtbare Unbedarftheit und Unwissenheit von Menschen im Umgang mit ihren Daten ist in der Tat mit Risiken verbunden. Philosophisch gesehen weiss ein Mensch heute nicht, was er morgen machen wird, und ebenso unsicher ist das künftige Handeln politischer Akteure. Aber der Umgang mit persönlichen Daten wie Gesundheitsdaten, Steuerdaten usw. ist in der EU und in der Schweiz im internationalen Vergleich hinreichend stark reguliert.
Wie sicher sind Daten, die in irgendeiner Form online präsent sind?
Bei Online-Daten treten Themen wie Datenschutz und das «Recht auf Vergessen» immer stärker ins öffentliche Interesse. Wie eben angedeutet ist Datenlokalität ein immer wichtigerer, wenn auch oft vernachlässigter Aspekt der Datensicherheit. Eine Cloud ist «just someone else’s computer» — will heissen, die Daten in der Cloud werden irgendwo lokal auf einem Server gespeichert. Deshalb spielt Datenlokalität künftig eine zunehmend wichtige Rolle und ist Teil des Businessmodells von Swiss Data Labs.
Mittelgrosse, grosse und auch internationale Kunden mit Domizil in der Schweiz und Zentral-Europa sind immer weniger bereit, kritische Daten auf Servern zu speichern, die bei Rechenzentren unter ausländischer Hoheit stehen. Ein Alleinstellungsmerkmal, das uns als Swiss Data Labs von anderen Data Labs unterscheidet, ist die Garantie hinsichtlich der Lokalität. Unsere Server stehen in der Schweiz in einem Umfeld mit hoher politischer und ökonomischer Sicherheit, grosser Innovationskraft sowie weltweit führenden Universitäten und Technischen Hochschulen.
Was macht Swiss Data Labs konkret mit den Daten ihrer Kunden? Hosten? Managen? Analysieren?
Swiss Data Labs arbeitet mit modernster Big-Data-Technologie, die es erlaubt, sehr schnell grosse Datenmengen zu verarbeiten, um daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen und finanziellen Mehrwert zu erwirtschaften. Kunden können ihre Daten dauerhaft bei uns hosten und über einen sicheren Zugang darauf zugreifen. Wir können auch nach der Analysephase die originalen und die verarbeiteten Daten wieder zum Kunden zurückspielen. Unsere Kunden haben ausserdem die Möglichkeit, Swiss Data Labs als «Sandbox» zu nutzen. Sie können dort in einer sicheren und hoch performanten Umgebung mit ihren Daten experimentieren. Hier lernen sie «spielerisch», aus Daten einen visuell sichtbaren und quantitativ messbaren Mehrwert zu generieren. Zudem kann die «Sandbox», die wir individuell auf die Kundenbedürfnisse abstimmen, als eine in sich geschlossene Infrastruktur in das Unternehmen transferiert und dort in die bestehende IT-Architektur integriert werden.
Welche Software wird hierfür beim Kunden notwendigerweise implementiert?
Unternehmen können wählen, ob sie mit proprietärer Software oder einem Open-Source-Software-Stack arbeiten möchten. Die kommende Generation von Data-Scientists ist es gewohnt, mit Open Source zu arbeiten und zu programmieren. Daneben müssen Unternehmen stets auch mögliche Anforderungen an zertifizierte «enterprise-wide solutions» berücksichtigen. Interessant ist ein weiterer Paradigmenwechsel. Früher galt unter eingefleischten Programmierern: «Wer zuerst die Maus berührt, hat verloren.» Das hat sich gewandelt. Egal ob proprietär oder Open-Source: Die Einfachheit der Benutzung, die sogenannte Usability, entscheidet über Erfolg oder Misserfolg eines Tools. So sind in den vergangenen Jahren im Big-Data-Umfeld Unmengen von Programmierwerkzeugen entstanden, seit einem Jahr stellen wir jedoch eine Konsolidierung hin zu einfach bedienbaren und in anderen Umgebungen einsetzbaren Tools fest. Apache Spark in einer Kombination mit Skriptsprachen wie Python oder R hat beispielsweise eine grosse Chance, sich durchzusetzen. Und mit Scala wird eine Programmiersprache, die 2004 an der EPFL in Lausanne entwickelt wurde, immer populärer und mittlerweile weltweit genutzt.
Wie könnte ein Swiss-Data-Labs-Projekt aus dem Bereich der Automatisierungstechnik aussehen?
In einer exponentiell wachsenden Datenmenge müssen relevante Informationen identifiziert bzw. aufgefunden werden — gerade in der Automatisierungstechnik, die ja immer stärker sensorbasiert funktioniert und laufend Daten produziert und speichert. «Data Mining» ist zwar ein alter Begriff, aber er trifft den Nagel auf den Kopf. Nehmen wir Flugzeugtriebwerke als Beispiel. Diese sind mit diversen Sensoren ausgerüstet, sodass die Terabytes an Daten, die im Verlauf eines Interkontinental-Fluges generiert werden, gar nicht mehr persistent gespeichert werden können. Um relevante Entscheidungen bezüglich des Zustands von Triebwerken zu treffen, muss man in Echtzeit informiert werden und agieren können. In einem riesigen Datenstrom müssen also in «real oder near real time» auffällige Muster entdeckt werden. Das ist vergleichbar mit Gold waschen.
Analytische Mustererkennung ist dabei zentral. Im Nanosekundenbereich müssen Abweichungen detektiert werden. Daher können unmöglich alle Daten, sondern nur relevante Informationen und Erkenntnisse gespeichert und extrahiert werden. Das ist unsere Aufgabe. Mit unseren Kunden ermitteln wir, welche Daten und Indikatoren entscheidungsrelevant sind. Als «Full Big Data Service Provider» begleiten wir den kompletten Prozess, ermitteln und verstehen die zentralen Entscheidungsprozesse, die aktuell gelebt werden. Und auf dieser Basis identifizieren wir mögliche Mehrwerte und stellen die Daten, Analysen und Visualisierungen dafür bereit.
Herr Zehnder, vielen Dank für das Gespräch!
«Wir generieren messbaren Mehrwert an Schnittstellen.»
«Das Buzzword ‹Big Data› hat ein breites Bewusstsein für Daten- und Digitalisierungs- potenziale geschaffen.»
