Wieso, weshalb, warum? Wer nicht fragt bleibt dumm …

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Hintergrund dieser nicht ganz ernst zu nehmenden Formulierung meines Titels ist ein vor kurzem geführtes Gespräch mit einem meiner Kunden, der zu den so genannten jungen Wilden der Data Science Szene gehört: frisch von der Uni, Open-Source-Coder, frei im Geiste, offen für alles … und so weiter und sofort. Doch weil er angestellt ist bei einem Unternehmen, das SAS-Software einsetzt, programmiert er natürlich auch in SAS in seinem Job. Und wie sich der Alltag eben so gestaltet, stieß dieser junge Wilde bei seiner Arbeit auf Hindernisse mit unserer Software. Ein eigentlich ganz nebenbei angebrachter Kommentar im Laufe eines Meetings von ihm veranlasste mich, diese Begegnung im folgenden nun mit euch zu teilen.

Sein Kommentar …

Dieser junge Wilde hatte einen Usecase mit SAS zu lösen. Fragen kommen auf, er recherchiert im Internet, weil ihm einige Infos fehlten, um sein Business-Problem vollumfänglich zu lösen. Er bemüht Foren im Internet, sucht auf Uniseiten und schlägt in Dokumentationen nach noch und nöcher – erfolglos wie sich herausstellte.

Irgendwann sitze ich also mit diesem jungen Wilden in einem Termin, denn er ist ja mein Kunde. Er erzählt mir von seinen faden Recherche-Versuchen. Meine einfache Frage an ihn war: Warum haben Sie mich nicht angerufen? Und er kommetiert: „Ich wusste gar nicht, dass man bei Ihnen einfach so anrufen kann.“

Wieso, weshalb, warum? Wer nicht fragt bleibt dumm …

Wieso, weshalb, warum? Wer nicht fragt bleibt dumm …

Banalitäten entscheiden

Für mich ein klarer Beleg: Beim (wissenschaftlichen) analytischen Arbeiten scheint heutzutage das eigenständige Problemlösen und Hilfesuchen in anonymen Foren im Internet absolut selbstverständlich zu sein. Und was ich dort nicht finde, gibt es somit auch gar nicht. Meiner Meinung nach eine Art Open-Source-Mindset: alles da, alles zugänglich, stets sind die neuesten Algorithmen da, schnell mal ein paar neue Packages runterladen.

Doch es bleiben Banalitäten auf der Strecke: Nämlich der persönliche Kontakt, um Fragen zu stellen und Unterstützung zu erhalten. Kurzum, Innovation durch partnerschaftliche Zusammenarbeit scheint ein Alleinstellungsmerkmal geworden zu sein. Ich stelle fest, dass diese persönliche Ebene selbst bei Mitbewerbern von SAS keine Selbstverständlichkeit mehr ist.

Mein Fazit

Open-Source-Software ist in den Bereichen Analytics und KI aktuell branchenübergreifend bei vielen Unternehmen erfolgreich im Einsatz. Nicht selten werden Open-Source-Lösungen breit eingesetzt oder sind sogar strategisch gesetzt. Ich möchte hier nicht die uralte und recht langweilige Diskussion Open-Source vs. kommerzieller Softwarenanbieter entfachen. Darum geht es mir gar nicht. Allgemeingültige Argumente haben auch mich noch nie überzeugt, warum man für Software und Services nun viel Geld in die Hand nehmen soll, wenn’s auch ohne zu gehen scheint. Dennoch, trotz Open-Source-Mindset zahlt sich eine gute alte Tradition aus: Das Miteinandersprechen. Es ist das persönliche Gespräch, das Probleme in Luft auflösen kann.

Wer mehr wissen will:

Ein interessantes Beispiel aus der Praxis über innovative Zusammenarbeit, bzw. was passieren kann, wenn man einen Lösungsanbieter wie SAS „einfach mal anruft“, zeigt folgender Erfahrungsbericht bei der Techniker Krankenkasse: In diesem Sinne ein kleiner Appell an alle, die scheinbar unlösbare Herausforderungen bei Ihren KI Projekten sehen -> einfach mal anrufen :-).

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About Author

Sören Bartels

Sören holds a diploma in business mathematics. He assists insurance companies in becoming data-driven companies by using new methods and tools to leverage data and the power of analytics and AI.

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