Interview: Accelerate IT bei der METRO.digital

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Interview: Accelerate IT bei der METRO.digital

Dr. Anna Hannemann ist Data Science Engineering Manager und Domain Owner bei METRO.digital, der Software-Unit der METRO AG, die den digitalen Wandel vorantreibt. Niklas Haas, Machine Learning Engineer bei codecentric, hat die promovierte Informatikerin und Datenwissenschaftlerin gefragt, welchen Stellenwert eine beschleunigte IT im Kontext der METRO-Zielgruppe und im Bereich Data Science hat.

 

 

Anna, was bedeutet „Accelerate IT“ für dich?

Dr. Anna Hannemann: Es bedeutet für mich, mit den sich schnell ändernden Anforderungen der heutigen Welt mithalten zu können. Gerade in Zeiten von Corona sehen wir in manchen Bereichen einen richtigen Boost von IT. Viele Gastronomen mussten zum Beispiel in sehr kurzer Zeit auf Onlinebestellung und Lieferservice umschwenken. Wir bei Metro sehen Hotels, Restaurants und Catering als unsere Hauptzielgruppe an und müssen mit den Änderungen nicht nur mithalten, sondern diese am besten mitgestalten.

Warum sollten Unternehmen ihre IT beschleunigen? 

Dr. Anna Hannemann: Bleiben wir bei der Corona-Situation, so haben wir gelernt, dass die Regeln und Restriktionen unglaublich schnell angepasst werden können: vom Normalbetrieb bis hin zum kompletten Lockdown. Da bleibt keine Zeit, sechs Monate zu warten, bis die Software fertig deployed wird, weil der Use Case oder vielleicht sogar die gesamte Zielgruppe nicht mehr existiert.  

Schnelle Anpassungen waren in der Corona-Situation für einige Branchen also überlebensnotwendig. Ein halbes Jahr auf eine fertige Software zu warten hätte einige Unternehmen die Existenz gekostet.

Auch soziale Medien beeinflussen signifikant die Meinungen und Wünsche unserer Gesellschaft. Mit einem Schneeballeffekt können die Themen sowohl zum Hype gemacht als auch komplett abgeschrieben werden. Wartet man zu lang und verpasst den Trend, so wird die ursprünglich vielversprechende Idee am Ende womöglich gar nicht mehr gebraucht.  

Was bringt deiner Meinung nach eine höhere Deployment Frequency? 

Dr. Anna Hannemann: Mit Blick auf ein Data-Science-Produkt bedeutet „Accelerate IT“, eine Idee für ein neues Machine-Learning-Modell oder einen neuen Algorithmus innerhalb weniger Tage zu realisieren und zu deployen. Dann wird sofort das Nutzer-Feedback eingeholt, z. B. über die Interaction Rate und den durch Recommendations generierten Umsatz. Wir legen unsere Architektur darauf aus, Ideen der Data Scientists für verbesserte Modelle innerhalb weniger Tage zu deployen sowie das User Feedback für diese Modelle sofort einzuholen. 

Warten wir zu lange und optimieren unsere Modelle mithilfe von Offline-Metriken, so kann es passieren, dass dies am Ende gar nicht mit der tatsächlichen Meinung von Nutzern korreliert, weil deren Vorlieben, wie oben beschrieben, durch die Umgebung wie sozialen Medien stark beeinflusst werden.  

Vielen Dank für das Interview!

 

Weitere Ressourcen zum Thema Accelerate IT:

Positionspapier „Accelerate: Der erstaunliche Wert von Geschwindigkeit“

 

 

Als Machine Learning Engineer nutzt Niklas Cloud Technologien und Machine Learning um automatisiert große Datenmengen zu verarbeiten, Einsichten zu gewinnen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu generieren. Dabei hört für ihn die Arbeit nicht nach dem Proof of Concept auf, sondern ist erst getan, wenn es in ein auslieferbares Data Product überführt wurde. Als studierter Wirtschaftsingenieur behält er bei seinen Entscheidungen zudem stets den Business Value im Hinterkopf.

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