Liebe Leserinnen und Leser,
Wer hätte das Anfang des Jahres gedacht? Ein mutierter Virus löst in einer chinesischen Provinz eine Krankheitswelle aus, die zur Epidemie, schließlich zur die gesamte Welt umspannenden Pandemie wird. Die Länder reagieren mit Abschottung: Grenzkontrollen, Versammlungsverbot, Maskenpflicht, Beschränkung der persönlichen Bewegungsfreiheit, verordnete Isolation. Die Wirtschaft ist hart getroffen. Und die IT?
Der geht es vergleichsweise gut. Womöglich kommen IT-ler mit der physischen Distanz besser zurecht, da sie es gewohnt sind, digitale Nähe herzustellen. Das, was in vielen Unternehmen anderer Branchen erst mühsam erlernt werden muss, ist in IT-Firmen längst Gang und Gäbe: Remote Work, digitale Prozesse, adap-tives Handeln in komplexen Situationen, in denen man eben nicht vorab planen kann, wie ein womöglich zwar kompliziertes, doch prinzipiell feststehendes Problem zu lösen ist. In Zeiten von Corona sind die Herausforderungen von Morgen noch unbekannt. Agilität ist gefragt.
IT-ler sind Problemlöser – und solche stehen in Krisenzeiten hoch im Kurs. Die Corona-Tracing-App von SAP und Telekom, die unter einer Apache-2.0-Lizenz entwickelt wurde, ist hier nur die Spitze des Eisbergs. In Hackathons wie #WirVsVirus entstanden unzählige Projekte wie Sicher Test, Digitales Wartezimmer, RemedyMatch, JAY – Jobs around you.
Und dann ist da die Flut an Gesundheitsdaten, die von IT-Systemen verarbeitet werden. Corona-Statistiken und Prognosemodelle beherrschen momentan die gesamte Medienlandschaft. Viele dieser Daten sind offen zugänglich: So stellt etwa die Johns-Hopkins-Universität ihre Werte in einem offenen GitHub Repository zur Verfügung. Das Robert Koch Institut veröffentlicht die ermittelten Fallzahlen aus Deutschland, aufgeschlüsselt nach Bundesland, tagesaktuell in einer HTML-Tabelle.
Carsten Sandtner hat sich diese Datenquellen im Titelthema dieser Ausgabe angeschaut. Er zeigt, wie sich mit Hilfe der Python-Projekte pandas und plotly Visualisierungen der Corona-Pandemie erzeugen lassen. Mittels Machine-Learning-Algorithmen ließen sich nun Verlaufsprognosen erstellen, die Virologen und Politiker als Entscheidungshilfen dienen könnten. Dieser letzte Schritt wurde indes absichtlich ausgeklammert, denn wir sind hier ja nach wie vor im Entwickler Magazin und nicht im Cicero.
Hartmut Schlosser, Redakteur Entwickler Magazin
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