Software Campus bei DATEV

Was ist der Software Campus?

Der Software Campus wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) zusammen mit Wirtschaft und Wissenschaft ins Leben gerufen, um Nachwuchstalente zu fördern. Das Angebot umfasst neben fachlich interessanten Themen die kompetente Betreuung und Förderung persönlicher Qualifikationen.

Die DATEV eG gehört als einer der größten IT-Dienstleister in Deutschland zu den Hidden Champions der deutschen Industrie und erreicht als aktiver Treiber der Digitalisierung ca. 2.6 Mio. Unternehmen. Mit seinem leistungsfähigen Rechenzentrum setzt die DATEV neben über 200 Softwareprodukten auf innovative Cloud-Lösungen sowie hochsichere Datenübertragungswege zu Partnern in der deutschen Wirtschaft, wie Banken, Behörden und Institutionen.

Welche Themenbereiche sind möglich?

Das Projekt richtet sich an künftige IT-Führungskräfte und IT-Experten, für die sich dadurch hochinteressante Karriereperspektiven in Deutschland eröffnen.

Themen können durch die Bewerber (idealerweise auf Basis der vordefinierten Themenfelder) vorgeschlagen werden bzw. werden im weiteren Bewerbungsprozess gemeinsam erarbeitet.

Aus Sicht von DATEV sind folgende Themenfelder besonders lohnenswert, alternative Forschungsvorhaben können vorgeschlagen werden.

1. (Process) Automatisation

(Stream-based) Machine Learning, Deep Learning, etc.

DATEV verfügt über vielfältige Datensätze und Eingangsquellen für Kunden und Partner (im Sinne einer „Datendrehscheibe") sowie über vielfältige, datenverarbeitende Anwendungen. Die zur Verfügung stehenden Datensätze sollen zukünftig verstärkt analysiert und die Prozesse (insbesondere im Sinne von RPA) automatisiert werden.

2. Big Data Integration & Analytics

(Ad-hoc) Datenintegration, interaktive Analysen, Predictive Analytics, etc.

DATEV speichert und analysiert Daten von von ca. 2,6 Mio. Unternehmen. Aber nicht alle Datensätze dürfen vorbereitend integriert werden, sondern bedürfen einer (zukünftig ad-hoc) Freigabe. Darüber hinaus sollen öffentliche oder dezentrale, freigegebene Daten integriert werden (Linked Open Data, Enterprise Data), um übergreifende Analyse zu ermöglichen.

3. Information Extraction & Processing

(Online) Dokument-Analyse, NLP, Event Processing, etc.

DATEV verfügt über vielfältige Datensätze und Eingangsquellen für Kunden und Partner. Eine große Anzahl von Dokumenten enthalten lediglich semi- bzw. unstrukturierte Informationen (z.B. Rechnungen, Belege, Gesetze, E-Mails), welche für die effiziente weitere Verarbeitung extrahiert, aufbereitet, analysiert und interlinkt werden müssen.

4. Data Governance / Security

Datenschutz von sensiblen Daten, Anonymisierung, etc.

Viele der durch DATEV gespeicherten Daten enthalten sensible Informationen (unternehmenskritische Daten von mehr als 2,6 Mio. Unternehmen). Eine Freigabe entsprechender Ausschnitte, Aggregationen oder Abstraktionen für Analysen ist (nach vorheriger Zustimmung des Dateneigentümers) sinnvoll, um weiterführende Big-Data-Szenarien zu ermöglichen. Dies muss jedoch in einer Form geschehen, die genutzte Daten der Unternehmen/Privatpersonen schützt (z.B. keine Rückschlüsse auf einzelne Akteure).

5. Digitales Ökosystem

Partnering, Architekturen, Prozesse, Plattformen, etc.

Im DATEV-Ökosystem können Informationen bzw. Wissen über verschiedenste Zugriffsmöglichkeiten abgefragt und in Prozesse integriert werden. Naturgemäß sind in einem Netzwerk von internen und externen Services die Analysen, die Planbarkeit, die implizit erstellten Prozesse undurchsichtiger. Unter anderem leitet sich daraus ein Bedarf für weiterführendes Management der Entwicklungsprozesse, Architekturen, Tests, Prozesse, Kosten u.v.m. ab.

6. Question Answering und Chatbots

Wissensorganisation und Interaktion

Wissensbasierte Systeme sind im betriebswirtschaftlichen Umfeld von zentraler Bedeutung. Häufig verlangt eine Interaktion mit diesen von Nutzern entsprechendes Expertenwissen, welches teilweise schwer zu erlernen bzw. nur mit hohem Aufwand zu betreiben ist.

7. Software & Systems Engineering

Softwarearchitektur/-design/-entwicklung und Cloud-Betrieb

Der Software Lifecycle ist stark von manuellen und regelbasierten Interaktionen geprägt. Methoden der künstlichen Intelligenz und andere zu erforschende Technologien werden bisherige Prozesse ersetzen, Teilbereiche automatisieren und zu autonomen Systemen führen.

Haben wir Ihr Interesse geweckt?