Produkte statt Projekte

Besucher seiner Firma begrüßt Reiner Kurzhals in Münster gerne im T-Shirt mit den Worten: „Hallo, ich bin der Reiner und bei dem Gespräch auch dabei.“ Damit sorgt der Gründer von Westphalia DataLab kurzzeitig für Irritation. „Das ist nicht, was man von einem Professor in Deutschland erwartet“, gibt er dann zu. Er ist nicht nur Unternehmer, sondern auch Dozent für Statistik und Quantitative Methoden an der FH Münster. Sein Engagement an der Hochschule hat er im Moment jedoch stark zurückgefahren, denn er hat große Ziele mit seinem Start-up Westphalia DataLab – kurz WDL. Er möchte Datenanalysen automatisieren und damit auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zu Dingen befähigen, für die bisher teure Experten, sogenannte Data Scientists, nötig sind. So helfe eine zuverlässige Absatzprognose mit Software von WDL Unternehmen beispielsweise Personal, Fahrzeuge und Kapitaleinsatz im Voraus zu planen.

Erfahrungen bei der Analyse großer Datenmengen (Big Data) hat Kurzhals bereits mit seinem vorherigen Unternehmen im Bereich der Absatzprognose gesammelt, das er nach fünf Jahren 2015 an McKinsey & Company verkaufte. Schon damals trieb ihn um, dass ein erheblicher Bedarf an Datenwissenschaftlern absehbar war. In die Beratung wollte der promovierte Mathematiker jedoch nicht. „Ich habe 25 Jahre Projekte gemacht. Jetzt mache ich nur noch Produkte“, beschreibt er den Unterschied zu den meisten Datenanalysespezialisten, die weltweit ihre Dienste anbieten.

Der leidenschaftliche Statistiker nennt dafür zwei Gründe: „Erstens gibt es einen Mangel an Experten und zweitens ist Beratung auf diesem Gebiet sehr teuer.“ KMU hätten somit kaum Chancen, eine entsprechende Expertise zu nutzen. Seine scharfe Schlussfolgerung: „Man muss den Unternehmen die Anwendung also irgendwie anders zur Verfügung stellen.“

Angefangen haben die drei Gründer Reiner Kurzhals, Cornelius Brosche und Felix Fiege mit speziell auf Unternehmen zugeschnittenen Lösungen – Enterprise Solutions, wie sie es nennen. Brosche ist dabei als Spezialist für Data Mining, Advanced Analytics und Big-Data-Technologien für die Softwareentwicklung verantwortlich. Er war Student und Doktorand bei Kurzhals und arbeitete zwischenzeitlich für den IT-Beratungsbereich der Porsche AG. Fiege ist gleichzeitig Geschäftsführer der Fiege Logistik Gruppe im westfälischen Greven, die als Investor mit 40 % an WDL beteiligt ist, und zudem einer der Kunden.

„Vor zwei Jahren hatten wir uns vorgenommen, uns nicht zu spezialisieren, machen es aber jetzt. Jetzt haben wir Branchen-Know-how eingesammelt“, resümiert Kurzhals. Die größten Anwenderbranchen sind demnach produzierende Unternehmen, gefolgt von der Logistik und der Finanzbranche sowie Pharma&Gesundheit und E-Commerce. „Die Industrie allein macht etwa 50 % bis 60 % unseres Umsatzes aus.“ Zu den Kunden gehören neben Fiege Unternehmen wie Claas, Mann+Hummel, Remondis, LBS West und einzelne Volksbanken. Dafür hat das Unternehmen auch Branchen-Know-how aufgebaut. Fast 200 Lösungen haben die Spezialisten von WDL bereits entwickelt, z. B. hat Baumaschinenhersteller Zeppelin damit Störungen analysiert und nach eigenen Angaben „ungeahnte Einblicke in Zusammenhänge“ erhalten.

Sechs bis acht Wochen dauert es laut Kurzhals, um eine unternehmensspezifische Lösung zu erstellen, die dann beispielsweise an ein SAP-System angeschlossen wird und anschließend automatisch läuft. Durchschnittlich koste das etwa 50 000 € sowie monatliche Lizenzgebühren. Das Geschäftsmodell soll sich aber bald ändern. Dann sollen 95 % der Umsätze mit Standardlösungen auf einer Cloud generiert werden. „Da können Unternehmen ihre Daten drauf laden und das kostet dann nur 95 € pro Monat“, rechnet der Gründer vor. Das sei ungefähr 1000-mal günstiger als bei anderen Unternehmen.

Möglich wird das durch schnelle Rechenprozesse in Verbindung mit Methoden wie neuronale Netze und Klassifikationsverfahren. „Man braucht einfach extrem viele Daten um z. B. ein neuronales Netzwerk aufzubauen und das Netzwerk dann mit Trainings- und Validierungsdaten zu füttern.“ Solche Datenmengen seien noch bis vor wenigen Jahren nicht zu bewältigen gewesen.

Aber wie soll ein Standardprodukt zuverlässige Prognosen für diverse Unternehmensbedürfnisse liefern? „Daten kennen keine Branche und wir kennen die entscheidenden Faktoren“, sagt Kurzhals. „70 bis 80 % der externen Faktoren sind bei den Anwendungen gleich und die Prognosen werden mit jedem Durchlauf besser.“ Darüber hinaus würden durch neue Erkenntnisse kontinuierlich Merkmale in die Software integriert, die zu besseren Prognosen führten.

Kurzhals hält dabei nichts davon, alle Daten sammeln zu wollen. „Bei dem Produkt, dass wir am meisten verkaufen, brauchen wir nur vier Spalten: historische Absatzmenge, Kunden, Produkte und vielleicht noch Promotionsdaten bzw. Maschinendaten. Die sind in der Regel vorrätig.“ Um das spezifische Fachwissen in der Lösung abzubilden, reiche ein Gespräch von ein bis zwei Stunden. „Mit dem, was wir mit Automatisierung hinkriegen, können wir 80 % bis 90 % der Unternehmensberatung vergessen“, schätzt er. Das setzt eine entsprechende IT-Basis voraus.

Gerade ist WDL dabei, die zweite Finanzierungsrunde abzuschließen. Damit sollen 10 Mio. € eingesammelt werden. Er zeigt sich zufrieden, wünscht sich aber mehr Risikobereitschaft von hiesigen Investoren. In den USA habe gerade der einzige Wettbewerber am Weltmarkt eine Finanzierungsrunde über 250 000 € abgeschlossen. „Deren Technologie ist eine Generation älter als unsere und muss von einem Experten bedient werden. Unsere kann von einem Lkw-Fahrer oder Lagerlogistiker bedient werden“, merkt Kurzhals an.