Daten als Kristallkugel 2.0

Wann und wo wird es in Graz einen Stau geben? Benjamin Gürtl hat in seiner ausgezeichneten Master-Arbeit ein selbstlernendes System entwickelt, das mithilfe von Big Data, Business Analysis und Cloud-Computing eine Vorhersage basierend auf aktuellen Verkehrsdaten ermöglicht. Ganz ohne Magie.

Bestehende Daten für eigene Interessen nutzen – dieses Ziel verfolgen viele Unternehmen und Organisationen. Durch die sogenannte Business Analysis werden Informationen aus großen, meist unstrukturierten Datenmengen extrahiert. Die Königsdisziplin dabei: Aus bestehenden Daten Prognosen für die Zukunft gewinnen. Predicitive und Prescriptive Analysis sind ein zentrales Thema des Instituts Informationsmanagement. Absolvent Benjamin Gürtl hat sich in seiner prämierten Master-Arbeit mit selbstlernenden Algorithmen und der Implementierung seines Systems in andere Fachgebiete befasst.

Intelligentes System
„Im ersten Teil meiner Arbeit habe ich die bereits existierende Theorie von einem meiner Vorgänger am Studiengang ‚Informationsmanagement‘ an meinen Praxisfall angepasst. Thema dabei ist die Vorhersage von Verkehrsstaus an bestimmten Knotenpunkten in Graz“, erläutert Benjamin Gürtl. „Im ursprünglichen Fall wurden Vorhersagen ausschließlich basierend auf vergangenen Daten getroffen. Das von mir entwickelte System wurde durch einen Algorithmus erweitert, der jede Vorhersage direkt mit den real eingetroffenen Werten vergleicht und entsprechen wertet. Aus den eigenen Erfolgen und Misserfolgen lernt das System.“

Übergeordnetes Ziel der Arbeit war es herauszufinden, ob das entwickelte System mithilfe von Cloud-Computing auch in andere Wissensbereiche oder Organisationen übernommen werden kann. Dazu hat Benjamin Gürtl sowohl einen Projektplan für Expertinnen und Experten im Bereich der Datenanalyse entwickelt, als auch Überlegungen zur Automatisierung des Systems angestellt. Für den letzten Schritt, der die Nutzung durch eine Art installierbarer Software auch für kleine und mittlere Unternehmen ohne Datenprofis möglich machen sollte, sind die bestehenden technischen Möglichkeiten allerdings noch nicht entsprechend ausgereift.

Hervorragende Master-Arbeit
Für seine innovative Master-Arbeit wurde Benjamin Gürtl mit dem hervorragenden dritten Platz beim TDWI-Award – kurz für Transforming Data with Intelligence – ausgezeichnet. „Das ist eine tolle Anerkennung, da die gesamte Master-Arbeit von Expertinnen und Experten bewertet wurde und sich gegen Einreichungen aus verschiedenen Ländern durchsetzen konnte. Bei der TDWI-Konferenz in München war es für mich eine Ehre, meine Master-Arbeit vorstellen zu dürfen“, freut sich Benjamin Gürtl über die Auszeichnung.

Ein Zuhörer bei der Präsentation war Christopher Schwarz, der die Master-Arbeit am Institut Informationsmanagement der FH JOANNEUM betreute. „Das Fundament einer ausgezeichneten Master-Arbeit bildet eine strukturierte Literaturrecherche. In weiterer Folge sind eine klare Problemdefinition und realistische Zielsetzung sowie Zielgruppendefinition entscheidende Punkte. Ein nachhaltig innovativer Lösungsansatz bei der Bearbeitung der Problemstellung rundet eine wirklich gute Master-Arbeit für mich ab“, so Christopher Schwarz, Mitarbeiter des Instituts Informationsmanagement.

Und weiter: „Benjamin Gürtl hat die innovativen Ansätze seiner Master-Arbeit aussagekräftig aufbereitet – über die obligatorischen Anforderungen für den Studienabschluss hinausgehend. Seine persönliche Leistungsbereitschaft machte es möglich, bei den facheinschlägigen Awards mit der Arbeit erfolgreich zu sein.“

Einige Tipps für Studierende, denen das Verfassen der Master-Arbeit bevorsteht, von Christopher Schwarz:

• Thema wählen, das einen wirklich interessiert
• Problemstellung finden, die thematischen Tiefgang und innovative Lösungsansätze zulässt
• Literaturrecherche frühzeitig beginnen
• Zeitliche Dimension für die praktische Umsetzung und das Verfassen nicht unterschätzen