Big Data, big Business: "Daten sind besser als Öl"

Ravin Mehta, Gründer von "The unbelievable Machine Company" (*uM)

Ravin Mehta, Gründer von "The unbelievable Machine Company" (*uM)

Die "unbelievable Machine Company" (*um) hat sich als Full-Service-Provider für Big-Data-Lösungen in großen Unternehmen etabliert. Jetzt ist sie auch in Österreich auf Wachstumskurs. Firmengründer Ravin Mehta über den wahren Wert von Daten.

Durch die IT-Branche, viele Vorträge und Seminare geistert seit einiger Zeit ein Vergleich: "Daten sind das neue Öl", wird postuliert und zur Unterstreichung der These werden Bilder gezeigt, in denen die Menge des geförderten Erdöls der Menge der generierten Daten und ihr Wert gegenüber gestellt wird. Ravin Mehta, Gründer und Managing Director des Cloud- und Big-Data-Spezialisten "The unbelievable Machine", das sich auch *um nennt, kann damit nicht viel anfangen. „Der Vergleich hinkt, denn Daten kann man beliebig neu produzieren und mehrmals verwenden“, sagt er. Daten sind daher für ihn auch besser als Öl.

2008 hat der frühere Manager der Multimedia-Agentur Pixelpark das Unternehmen gegründet, ohne dabei Venture Capital oder Dritte ins Boot zu holen. „Es klingt heute beinahe unglaublich, aber wir waren der erste Cloud-Provider Deutschlands und drei Jahre danach auch die ersten am Markt mit einem breiten Big Data Portfolio“, sagt Mehta.

In den zehn Jahren die seither vergangen sind hat sich viel verändert. Cloud Computing und Big Data gelten längst als Schlüsseltechnologien in der IT und alle Unternehmen, unabhängig von der Branche und ihrer Größe, müssen sich den aus der Digitalen Transformation wachsenden Herausforderungen stellen. *um stehen zahlreiche weitere Anbieter gegenüber, aber trotz derer klingender Namen wie Amazon oder T-Systems konnte sich das Unternehmen seinen Platz sichern. Der USP seiner *um-Company sei, sagt Mehta, dass man den Kunden Lösungen aus einer Hand, „from idea to cable“ anbiete. Beratung, Konzeption, Implementierung, Migration, Betrieb und 24/7-Service aus einer Hand. Die Kunden müssten sich keine Gedanken machen, wie die Lösungen funktionieren und welcher Aufwand dahinter steckt.

Partner und Kunden

Das zum Zeitpunkt der Gründung noch exotische Geschäftsfeld entwickelte sich rasant und zur *um Zentrale in Berlin kamen Dependancen in Frankfurt und in Wien hinzu. Eine der größten Herausforderungen für die immer noch junge und wachsende Company ist mittlerweile, weitere Fachkräfte zu finden. Data Scientists, Service Developer oder Network Architects werden dringend gesucht. Auch für das Wiener Büro, wo bald 40, vielleicht auch 50 IT-Experten arbeiten sollen, um Big Data und Cloud-Projekte umzusetzen. „Je größer, desto besser“, ist dabei die Devise.

Die ganz Großen der IT-Branche, Amazon, Dell, Google, Microsoft und Hewlett Packard sind heute Partner des Unternehmens, auf dessen Kundenliste klingende Namen wie BMW, Metro, Siemens, die Deutsche Bahn, Parship, win2day (die Online-Tochter der Österreichischen Lotterien), oder Maxdome stehen.

Details zu den umgesetzten Projekten darf Mehta kaum nennen. Das Daten-Geschäft ist eben ein heikles Geschäft. Es bleibt daher bei eher vagen Angaben, wie „eine Gamified Recommendation-App für einen großen deutschen Sportwagenhersteller“, eine Art „Tinder“ für Autos, eine App, die es den potenziellen Kunden durch einfaches Wischen ermöglicht, ihr Lieblingsauto zu finden. Dahinter steht freilich eine recht komplexe IT-Lösung, die auf dynamischem Machine-Learning basiert. Ein weiteres Beispiel ist die Migration des Partnersuche-Netzwerk von Parship in das Cloud-Zeitalter, die eine dramatische Verbesserung der Service-Qualität brachte und die Kosten um ein Drittel reduzierte.

Daten intelligent nutzen

Bei allen Projekten stehe zunächst einmal die Aufgabe der Datenanalyse an. „Es geht darum, den Wert, der in den Daten eventuell vorhanden ist, herauszuholen und – ganz egal wie viele Daten bereits vorhanden sind – um die Frage, welche Daten fehlen und in der Folge darum, Systeme einzurichten, die Daten produzieren“, sagt Mehta. Und Daten produzieren ist einfach. Etwa über Smartphones, die als persönliche Tracker am laufenden Band Positionsdaten liefern. Maschinen können bis zu 4.000 Datensätze pro Sekunde generieren und speichern. Die Analyse ist dann natürlich nicht trivial, aber die Technik dafür ist vorhanden.

„Wir müssen kreativ sein, in Lösungen denken“, sagt Mehta. Man müsse Big Data verstehen, um zu entscheiden, ob und wann man einen bestimmten Schritt setzt. Mehta: „Dabei geht es nicht immer nur um große Daten, sondern auch um „smarte Daten“, die man bisher vielleicht auch wegen technischer Einschränkungen nicht nutzen konnte.“

Unternehmen die an Big Data Projekten arbeiten empfiehlt er auch, Daten in ihrer reinsten Form zu behalten und zu speichern, denn bei allen Daten gäbe es einen „Option Value“, einen noch unbekannten Wert, der sich vielleicht erst in künftigen Anwendungen zeigt. Etwa wenn Cross-Selling-Potenziale aus der Analyse von Foren-Beiträgen oder User-Kommentaren gehoben werden sollen oder um Same-Day-Delivery-Versprechen leichter erfüllen zu können. Predictive Analyse, und selbstlernende Systeme Learning könnten dabei genutzt werden, um Waren aus Online-Shops zu versenden, noch ehe sie überhaupt bestellt wurden. Millionen ließen sich durch die Optimierung im Infrastruktur- und Logistikbereich sparen, meint Mehta.

Von Computersystemen generierte Daten, die automatisierte Analyse und darauf aufbauend Künstliche Intelligenzen zur Nutzung, das ist die Zukunft, der wir entgegen steuern. Und wo bleibt dabei der Mensch? „Design ist die Kernkompetenz der Zukunft“, antwortet Metha auf die Frage: „Wenn der Mensch neben den Maschinen noch einen Platz haben will, dann bei der Gestaltung, beim Design.“


Zur Person

Ravin Mehta studierte an der TU Berlin Informatik (Computer Sciene) und betrieb in der Zeit nebenher das Musikproduktions-Unternehmen „Farenheit“, nach zwölf Jahren bei Pixelpark gründete Mehta 2008 schließlich die „unbelievable Machine Company“ (*um)


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