Datenökonomie : So können Unternehmen Daten bilanzierbar machen

Michael Welsch ist Maschinenbauer und gründete nach dem Studium in Hamburg sein erstes Unternehmen. Panda hieß die Firma und nutzte maschinelles Lernen um Prozesse in der Industrie zu optimieren. Doch die Industrie und vor allem der Mittelstand zierte sich oft. „Die Projekte waren immer sehr mühsam, da die Verantwortlichen oft nur kleine Budgets genehmigt bekamen und immer wieder nachverhandeln mussten“, blickt Welsch zurück. Durch den Fokus auf einen möglichen „return on investment“ (ROI), also die Frage, was die Investitionen letztlich bringen, sei manches vielversprechende Projekt schon in der Startphase gestoppt worden. Doch Machine Learning rechne sich nicht über Nacht – vor allem in industriellen Prozessen brauche es Durchhaltevermögen, so der Hamburger.

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