Am 6.6. fand in Berlin der erste Data Science Day in Deutschland statt: organisiert hat ihn Klaas Bollhöfer (@klabol)… aber das war nicht die erste Aktion zum Thema: der Data Science Day war aber der erste Höhepunkt einer aktiven Communityarbeit (auf XING) seit Januar , die die dort mittlerweile 92 Mitglieder einbindet.

(Ein gutes Zeichen ist auch, daß mittlerweile auch deutsche Unternehmen die Relevanz offensichtlich verstanden haben, was man daran sehen kann, dass sie Mitarbeiter dort teilnehmen liessen und das Event auch gesponsert haben, z. B. @Immobilienscout, @Wooga)

Bedeutend ist, daß wir letzte Woche an einem Platz 70 Gäste da hatten, die den ziemlich breiten Raum des Begriffs Data Science ziemlich komplett ausgeleuchtet haben. (Vorher hatte ich hier manchmal das Gefühl, in einem sehr exotischen Feld zu arbeiten)

Die Bandbreite der Themen ging von
- Frameworks und Tools (z.B. Hadoop, Twitter Storm),
- Handling von strukturierter und unstrukturierter Information (z.B. bessere Suche, Inhaltsanalyse und Zusammenfassungen von Text mit den interessanten Übergängen ins Semantic Web) über
- die Relevanz von Open Data (als Basis für öffentliche Informationsangebote und aufrüttelnde Unterstützung für Kampagnen () bis hin zu
- Visualisierungen.(z.B. auf Basis von Processing).

Der Vormittag war gefüllt von gesetzten Präsentationen ( Agenda unter http://de.amiando.com/datascienceday.html)  : gut war, daß Klaas die so kurz halten konnte, daß viel Raum für Diskussionen blieb. Am Nachmittag ging es drei parallel laufenden und kleineren Gruppen um
- sehr technische Fragen, (“was macht man mit Twitter Storm?”),
- visionärere Themen (“was kann man noch mit XYZ machen?”) und
- eine Gruppe zum Thema Texthandling und Open Data-Nutzung.

Aus diesem Tag habe ich folgende Beobachtungen mitgenommen
- die meiste Relevanz hat das Thema Data Science im Moment wohl im Advertising-Markt: da geht es häufig, um sehr schnelle Antworten, die nicht irgendwann zu beantworten sind, sondern genau dann wenn der Webseiten-Besucher auf meiner Seite ist. (Auch wenn es für meinen ‘Traum’ von für mich sehr relevanter, weil auf meine Interessen zugeschnittene, Werbung wohl noch zu früh ist.)
- Kurz danach kommt das Thema von unstrukturierter Information: hier fällt mir auf, daß z.B. im Vergleich zu den USA (wo ich im Februar auf der StrataConf war) das Thema hier wichtiger zu sein scheint.
- Im Moment nutzen hauptsächlich junge und eher kleinere Unternehmen Kompetenz zu dem Thema Big Data/Data Science: in etablierten & größeren Unternehmen, die zwar die Daten hätten (die sich ein Startup ziemlich mühsam sehr beschaffen oder erzeugen muß), ist das Thema wohl noch nicht angekommen.
- Aus der Perspektive eines Startupgründers ist klar, daß aus eigenen Aktionen gewonnene Daten und Analysen essentiell (oder zumindest wichtig) für die Geschäftsentwicklung sind. Ein gutes Beispiel dafür sind die Münchner @10stamps (kurz eine App digitale Stempelkarten), die vermutlich mittlerweile mehr Überblick über meinen Kaffeekonsum als ich selbst haben.
- Das Thema Tools für BigData ist auch noch ein guter Platz, auf dem sich neue Startups ausprobieren können: hier haben für mich Ansätze die Nase vorne, die einem Analysten/Geschäftsentwickler die Tools selbst in die Hand geben, neue Einsichten zu gewinnen. (anstatt für jede neue Fragestellung einen Entwickler suchen zu müssen). Der nächste Entwicklungsschritt sind Tools, die dem Nutzer nicht mehr Zahlenwüsten (z.B. in Powerpoint-Form) vorsetzen, sondern (mutmasslich) neue Einsichten (wie Veränderungen in Mustern & Trends) direkt in die Hand geben.

Zusammengefasst: ein Tag voll von neuem Information und Diskussionen: der nächste Data Science Day findet in 3-4 Monaten statt und wird sich schwerpunktmässig mit dem Thema Analytics in Online-Games befassen.