Interview: „Panta rhei ist mein persönlicher Traumzustand für modernes Datenmanagement“

Thomas Zeutschler ist Head of dxT Technology Innovation bei Henkel. Im Interview berichtet er, wie er gemeinsam mit seinem Team das digitale Geschäft des börsennotierten Unternehmens vorantreibt und er gibt eine Einschätzung, wohin die Reise von AI gehen wird.

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Controller Institut: Sie haben 2017 begonnen, die Henkel Data Foundation zu bauen. Wie kann man sich das vorstellen?

Thomas Zeutschler: Am Anfang der Überlegungen stand der konkrete Bedarf, Daten für agile, analytische Use Cases einfach und vor allem schneller verfügbar zu machen – Data-Lake-Technik war der Schlüssel dazu. Wir haben dann eine nahtlose und hochgradig automatisierte Integration zwischen dem klassischen Enterprise-Data-Warehouse-Ansatz mit dem Data-Lake-basierten Big Data (also Files & Folders) Ansatz geschaffen. Die Grenzen zwischen Datenbank und Lake verschwimmen zunehmend, ETL-Prozesse werden nicht mehr implementiert, sondern nur mehr beschrieben und automatisch generiert. User können sich heute eigene Data Workspaces über ein Self-Service-Portal erstellen, diese werden dann automatisiert, mit den notwendigen Daten bespielt und können unmittelbar für Use Cases aller Art genutzt werden: von der interaktiven Datenanalyse mit PowerBI, Tableau oder Excel bis hin zu hochkomplexen AI-Lösungen mit Python, Spark & Co. Und alles läuft zu 100 % in der Cloud.

CI: Das aktuelle Zukunftsthema ist ja nicht mehr Big Data oder Data Lake, sondern Data Fabric. Welche Bedeutung hat Data Fabric für Henkel? Ist das ein zukunftstaugliches Modell?

Zeutschler: Klingt sehr technisch, oder? „Panta rhei“ (alles fließt), das ist mein persönlicher Traumzustand für modernes Datenmanagement. Im Mittelpunkt stehen die Daten, woher sie kommen, wohin sie fließen, wer sie besitzt, wer sie nutzt, wie sie sich verändern, verbinden, trennen aber auch veralten oder gar toxisch werden. Aber auch die Frage, wie man sie kontinuierlich durchs Unternehmen „pumpen“ und mit externen Netzwerken (Kunden, Lieferanten, Data Provider etc.) austauschen kann, um maximale Energie und Nutzen aus ihnen zu ziehen. Das „Data-Fabric-Konzept“ will genau das leisten. Bei Henkel nutzen wir das als Fundament für unsere „Henkel Data Foundation“.

CI: Was ist Ihr Lieblings-Use-Case aus dem Henkel-Umfeld?

Zeutschler: Ehrlich gesagt, ist das immer der aktuelle. Denn nichts ist spannender, als immer wieder das nächste Business-Problem anzugehen und den Menschen, die es betrifft, mit einer einfachen und effektiven Lösung ein Lächeln ins Gesicht zu zaubern. Fachlich hat mich die automatisierte Erkennung von fehlerhaften Kontierungen am meisten fasziniert, ich hätte nie gedacht das moderne AI so präzise (zumeist menschliche) Fehler finden kann.

CI: Welche Anforderungen haben Sie an einen Data Scientist? Sollte dieser eher einen betriebswirtschaftlichen oder einen informationstechnologischen Background haben?

Zeutschler: Die Kunst erfolgreicher Data-Science-Projekte liegt darin, ein Problem aus der realen Welt in die mathematische Welt zu überführen, dort zu lösen und die Ergebnisse dann in der realen Welt nutzbar (neudeutsch „actionable“) zu machen. Problemspezifisches Prozess- und Domänenwissen und kommunikative Kompetenz sind von zentraler Bedeutung. Da aber auch irgendwie und immer Daten fließen müssen, sind sehr gute IT-Skills gefragt. Insbesondere wenn wartbare und skalierbare analytische Lösungen entstehen sollen, die im Extrem 24/7 laufen müssen. Also beides.

CI: Stichwort AI: Wohin geht hier der Weg Ihrer Meinung nach?

Zeutschler: Er geht in Richtung einer zunehmend „intelligenten Assistenz“, um repetitive Vorgänge und Prozesse aller Art zu optimieren und insbesondere auch zu automatisieren. Zusammen mit der fortschreitenden digitalen Durchdringung unserer Lebensrealität wird sich die Arbeits- und Geschäftswelt sehr nachhaltig verändern. Vom Arzt bis zum Controller. Diese intelligente Assistenz wird – insbesondere je niedriger deren „Kosten pro Vorgang“ werden – Einzug in fast alles finden: vom E-Mail-Programm, über ERP-Systeme bis hin zum Fahrrad und Wasserhahn.

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