Yamshid, Sie sind Data Scientist – was genau ist das eigentlich?

Data Scientists kommen normalerweise aus der Informatik – ich komme aus dem Business, daher kenne ich die spezifischen Fachherausforderungen aus eigener Erfahrung. Die zentralen Fragen in meinem Arbeitsbereich: Auf welche Daten haben wir Zugriff und wie können wir damit Mehrwert für unsere Kunden generieren. Das können interne Daten aus dem Netz oder Messdaten von Kunden sein, aber auch öffentliche Geoinformationen, wie das Solarpotenzial von Gebäuden – je mehr desto besser. Unsere Aufgabe ist, die Daten technologieunabhängig zu integrieren und für die verschiedensten Anwendungen, zum Beispiel für Maschine Learning, Künstliche Intelligenz oder selbst geschriebene Programme nutzbar zu machen.

Es geht also immer um einen handfesten Mehrwert. Ein Beispiel: Dank der Kombination verschiedener aktueller Daten aus unterschiedlichen Quellen können wir alle Kunden der BKW mit präzisen Angaben bei der Entscheidung für die optimale Grösse ihrer zukünftigen Solaranlage unterstützen. Ein anderes, bodenständiges Beispiel: Dienstbarkeitsverträge mit den Grundeigentümern wurden die letzten hundert Jahre manuell ausgewertet, weil die Daten darin unstrukturiert in Textform vorliegen. Wir arbeiten an einem Projekt, das diesen Prozess über Maschine Learning automatisiert. Das spart im Vergleich mit einer manuellen Digitalisierung Geld und vor allem Zeit, die dann für wichtigere Aufgaben zur Verfügung stünde.