#15 Datenchefs #11 mit Prof. Dr. Michael Bücker | Professor für Data Science | Co-Founder zweier Startups | Ex-McKinsey

Michael lehrt und forscht an der FH Münster und ist Mitgründer von zwei Tech-Startups. Vor seiner Professur hat er fast 7 Jahre bei McKinsey gearbeitet.
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Michael ist Professor für Data Science am Fachbereich Wirtschaft (Münster School of Business) an der Fachhochschule Münster. Außerdem ist er Vorstand des Instituts für Prozessmanagement und Digitale Transformation (IPD) an der FH Münster. In seiner Forschung beschäftigt er sich mit Anwendungen von Data Science und Machine Learning, interpretierbarer Künstlicher Intelligenz (Explainable AI) und Mathematischer Statistik. Michael hat an der Technischen Universität Dortmund bei Prof. Dr. Walter Krämer in Statistik promoviert.

Während seiner Zeit im Düsseldorfer Büro von McKinsey & Company – zunächst im Advanced Analytics Team, später als Expert und Projekt Manager in der Marketing & Sales Practice – unterstützte Michael weltweit Klienten dabei, zu datengesteuerten Unternehmen zu werden und entwickelte und implementierte auf Basis von maschinellem Lernen neue Lösungen für betriebliche Problemstellungen.

Heute berät Michael weiter Unternehmen und entwickelt datengetriebene Geschäftsmodelle.

Alle Themen dieser Podcast-Episode im Überblick:
Was sind im Kern die Aufgaben eines Professors für Data Science an der FH Münster? (ab 05:36)
Die Rolle des Translators bei McKinsey. (ab 09:48)
Die verschiedenen thematischen Pole von Data Scientists. (ab 14:57)
Wie wichtig ist das Thema Explainable AI in der Praxis? (ab 22:42)
Kreditvergabe bei Banken als Beispiel für die große Bedeutung von Explainable AI. (ab 27:58)
New Work und KI – wie hängen diese Themen zusammen? (ab 31:14)
Welche Bedeutung hat Künstliche Intelligenz für den Mittelstand? (ab 39:25)
Startups vs. Beratungen als Partner für mittelständische Unternehmen. (ab 43:51)
Beschreibung der beiden Startups SCALEWORK und TradeLink. (ab 45:30)
Warum wir vor einer weiteren Datenexplosion stehen. (ab 59:33)

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