Experte in Data Science: Wilhelm Loibl

Wilhelm Loibl, Lehrender, Produktverantwortlicher (Masterstudium Digital Marketing Management) und wissenschaftlicher Experte in Data Science. In diesem Interview erzählt er uns, welche Ereignisse ihn in die Forschung geführt haben und warum genau der Bereich Data Science für ihn so interessant ist.

Wie bist du in die Forschung gekommen?

Als Kind war ich ganz fasziniert von Serien wie “Captain Future” in denen meistens technische Lösungen für Probleme entwickelt wurden. Das ist mir im Wesentlichen erhalten geblieben. In der Schule wurde mein Interesse für das Programmieren geweckt und ich vertiefte dieses später im Studium der Wirtschaftsinformatik. Als Universitätsassistent am Institut für Tourismus und Freizeitwirtschaft der WU (Prof. Mazanec) wandte ich mein technisches Wissen erstmals bei Marketingproblemen an. Gerade Tourismusmarketing und IT sind eine hochinteressante Kombination mit vielen praktischen Anwendungsgebieten.  

Wieso sollte man deiner Meinung nach nie aufhören zu forschen?

Für mich persönlich ist Forschung wie ein Abenteuer. Ich vergleiche das immer sehr gerne mit Star Trek: man entdeckt und erforscht Gebiete, die noch nie zuvor ein Mensch betreten hat. Jedes Forschungsergebnis ist ein weiteres Mosaiksteinchen im Wissensgebilde, welches uns hilft, den Lebensstandard der Menschheit wieder ein Stückchen weit zu verbessern. 

Warum sind Forschungsergebnisse eigentlich so relevant für Unternehmen?

Weil alle Tätigkeiten und Produkte/Services von Unternehmen von wissenschaftlichen Erkenntnissen beeinflusst werden. Das reicht von der Logistik über Marketingkommunikation bis hin zum Produktdesign. Gerade “Digital Marketing” und “Data Science” im Besonderen würden ohne Erkenntnisse der Statistik und Informatik so nicht existieren.  

Warum ist gerade „Data Science“ für dich so interessant?

Data Science ist ein sehr dynamisches Feld. Einerseits gibt es hier eine Vielzahl an Algorithmen zum Data Mining und zur Datenanalyse. Dies lässt das Gebiet der “Data Science” oft als sehr kompliziert erscheinen. Andererseits gibt es jedoch eine Vielzahl an Bibliotheken und APIs die mit Programmiersprachen wie R und Python genutzt werden können. Nutzerbringende Ergebnisse können jedoch schon mit Hilfe von Lernmaterialien und einem vergleichsweise bescheidenen Lernaufwand erzielt werden. Dieses Zusammenspiel aus Komplexität auf der einen, aber vereinfachtem Zugang auf der anderen Seite, macht dieses Feld so interessant.  

Was waren die letzten Aha-Erlebnisse in deinem Forschungsbereich?

Ein Erlebnis hat mir vor Augen geführt, wie viele technische Möglichkeiten es für Unternehmen bereits gibt, um ihre Daten im Web zu strukturieren, zu vernetzen, zu sammeln und auszuwerten. Jedoch machen wenige Unternehmen von diesen Möglichkeiten Gebrauch. Es scheint hier ein gewisses Informationsdefizit zu geben, wodurch viele Unternehmen Potenzial zur Verbesserung ihres Marketings brachliegen lassen. Als Forschender an einer FH sehe ich es nun als meinen Auftrag, dieses Informationsdefizit so weit wie möglich zu verringern. 

Was möchtest du den Leser*innen zum Abschluss noch hinsichtlich „Data Science“ mitgeben?

Ich höre oft Data Science wäre kompliziert, ja sogar komplex, zu technisch, zu wissenschaftlich, zu statistisch. In der Zwischenzeit gibt es aber viele Möglichkeiten dies zu erlernen. Dieser Lernprozess macht meiner Meinung nach viel Spaß, da man auf dem Weg bereits viele Erfolgserlebnisse haben wird.