Im Rahmen des Masterkurses "Einführung in das maschinelle Lernen" der Wirtschaftsinformatik begrüßte Prof. Dr. Artur Tarassow am 5. Juni 2025 einen weiteren Experten: Dr. Christian Wiel, Data-Scientist bei der Otto Group one.O. Dieser gab den Studierenden spannende Einblicke in die Welt des Demand Forecasting (zu Deutsch Absatzprognose) und deren Bedeutung für die moderne, digitale Wirtschaft.
Dr. Wiel erläuterte den angehenden Wirtschaftsinformatikern, dass die Otto GmbH regelmäßig die Nachfrage nach hunderttausenden Artikeln prognostizieren möchte, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Beispielsweise ist es ein Ziel, lange Lieferzeiten sowie überfüllte oder leere Lager zu vermeiden, um Kosten zu minimieren und den Kunden ein tolles Einkaufserlebnis zu bieten. Hinter diesen scheinbar einfachen Prognosen stehen komplexe Data-Science-Prozesse, die sowohl datenwissenschaftliche Analysen, technische Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens sowie Programmiertätigkeiten erfordern.
Vielfältige Einsatzgebiete von Demand Forecasting in der Wirtschaft
Die Einsatzgebiete von Data-Science und Demand Forecasting sind in der Wirtschaft sehr breit gefächert. Neben der Optimierung von Lagerbeständen und Lieferketten wird maschinelles Lernen auch in der Energiewirtschaft eingesetzt, um den Strombedarf präzise vorherzusagen und die Netzstabilität zu gewährleisten.
Ein weiterer Schwerpunkt des Vortrags lag auf der Organisation und Arbeitsaufteilung innerhalb eines Data-Science-Teams in der Wirtschaft. Dr. Wiel verdeutlichte anhand von Beispielen aus der Praxis, wie wichtig es ist, die Bedürfnisse der Nutzer zu verstehen und gleichzeitig die technische Infrastruktur so zu gestalten, dass sie flexibel und leistungsfähig bleibt. Dabei stehen Data-Science-Experten vor der Aufgabe, Algorithmen des maschinellen Lernens zu entwickeln, die aus den großen Datenmengen relevante Muster für wirtschaftliche Entscheidungen erkennen können. Die Studierenden der Wirtschaftsinformatik erhielten so einen umfassenden Einblick in die Herausforderungen, die sowohl aus Sicht der Data-Science als auch der Softwareentwicklung in der Wirtschaft entstehen.
Die Vortragsreihe, in der Fachleute aus der Wirtschaft ihre Erfahrungen mit maschinellem Lernen und Data-Science teilen, ergänzt die theoretischen Inhalte des Wirtschaftsinformatik-Kurses und zeigt den Studierenden, wie diese Technologien in der Wirtschaft konkret angewendet werden.
