Gründung Steinbeis-Unternehmen

Neu gegründet: Steinbeis-Transferzentrum Data Science

17. Januar 2019  

Daten der Treibstoff für die Digitalisierung: Prof. Dr. Markus Döhring ist Leiter des neu gegründeten Steinbeis-Transferzentrums Data Science, das seinen Sitz in Heidelberg hat. Markus Döhring hat eine Professur für Data Science und Grundlagen der Informatik an der Hochschule Darmstadt inne.

“Daten sind DER Treibstoff für die Digitalisierung. Komplette bisher durch den Menschen besetzte Arbeitsfelder könnten zukünftig durch intelligente Algorithmen und große Datenmengen als Erfahrungsschatz ersetzt werden. Obwohl dies meist nicht sofort in dieser drastischsten Form erfolgt, können in vielen Unternehmen bereits heute etablierte manuelle Tätigkeiten (Planung, Priorisierung, Schlussfolgerung) automatisiert oder zumindest stark durch datengetriebene Anwendungen verbessert werden. Relevante Einsatzszenarien sind dabei z.B. Bedarfsvorhersagen für Lager und Einkauf, Geschäftsprozess-Performancevorhersagen oder Produktempfehlungen im Vertrieb. Wir unterstützen Sie bei der lösungsorientierten Nutzung dieser neuen Potentiale für Ihren Geschäftserfolg mit jahrzehntelanger technischer und organisatorischer Erfahrung.“

Prof. Dr. Markus Döhring

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Prof. Dr. Markus Döhring

Markus Döhring studierte Wirtschaftsinformatik an der Berufsakademie Mannheim und erhielt 2009 den Master of Science in Informatik an der Hochschule Darmstadt. Bis 2013 promovierte er am Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme der Universität Jena. Parallel dazu war Markus Döhring 11 Jahre in verschiedenen industriellen Forschungs- und Entwicklungsbereichen der SAP tätig, zuletzt bis 2015 in Data-Mining nahen Themenbereichen wie Social Network Analysis oder Predictive Maintenance. 2015-2018 war er als Data Science Senior Manager in einem Analytics-Kompetenzzentrum der BASF tätig, dessen Fokus die algorithmengestützte Mustersuche in großen Datenmengen war. Dort betreute und gestaltete er Projekte u.a. rund um die Themen Product Recommender, Business-Process Mining und Web Mining. Seit 03/2018 ist er berufen als Professor für Data Science und Grundlagen der Informatik und koordiniert seitens des Fachbereichs Informatik den Masterstudiengang Data Science.

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