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In vielen Artikeln, Berichten und B\u00fcchern wird Big Data und die darauf aufsetzenden Algorithmen (Data Science) glorifiziert. Es gibt wenige Autoren, die Data Science differenziert betrachten. Damit meine ich, klare Grenzen von Data Science, gerade in Bezug zum Einsatz auf Menschen, aufzuzeigen, um dann erfolgreich einsetzen zu k\u00f6nnen. Diesen Fakt m\u00f6chte ich mit diesem Post n\u00e4her erl\u00e4utern.<\/p>\n
Hier einer dieser Artikel, in welchem das Heil in Data Science gesucht wird. Die Autoren glauben fest daran, mit Algorithmen beispielsweise den Frustrationslevel eines Menschen erkennen zu k\u00f6nnen, n\u00e4mlich auf Basis seiner Cursorbewegung<\/a>. Ich glaube nicht daran. Warum? Na Sie wissen bestimmt schon, wir vollziehen hier wieder einmal einen Kategorienfehler zwischen Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t. Wie soll denn die Beziehung zwischen “Ich bin frustriert” und “Ich bewege meine Hand” aussehen? Hier betritt man \u00dcberg\u00e4nge zwischen der materiellen und der seelischen Welt. Unsere Gehirnforscher glauben zwar hier Wirkmechanismen erkundet zu haben, allerdings merken sie nicht, dass sie bislang einen Kategorienfehler begehen. Unser Gehirn erzeugt aus dem Feuern von Neuronen, also aus Quantit\u00e4ten, Qualit\u00e4ten, wie “Ich liebe” oder “Ich hasse”. Wie das funktioniert ist bislang unbekannt. Man kann nicht mit Algorithmen aus der komplizierten Welt Sachverhalte der komplexen Welt erkl\u00e4ren. Die Algorithmen setzen auf der Zweiwertigen Logik auf und diese l\u00e4sst keine Kontextwechsel zu. Ich habe dies ja im dritten Post zu dieser Reihe eingehend an der Unterscheidung zwischen Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t dargelegt.<\/p>\n Es gibt aber auch erfreulicherweise, leider noch zu wenige, Menschen, die diesen Fakt erkennen und thematisieren. Ich spreche hier stellvertretend Prof. Harald Walach an und zitiere aus seinem Artikel “Sowohl als auch” statt “Entweder-oder” \u2013 oder: wie man Kategorienfehler vermeidet<\/a><\/p>\n Die Wirklichkeit als Ganzes ist komplexer und l\u00e4sst sich genau nicht mit solchen logischen Instrumenten komplett analysieren. … Weil unser \u00dcberleben als Art davon abh\u00e4ngig war, dass wir diesen logischen Operator so gut ausgepr\u00e4gt haben ist die Gefahr gro\u00df dass wir nun alles so behandeln. … Mit Logik k\u00f6nnen wir nicht alle Probleme des Lebens l\u00f6sen. … Geist und neuronale Entladungen sind Prozesse, die unterschiedlichen kategorialen Ebenen angeh\u00f6ren, so \u00e4hnlich wie \u201eblau\u201c und \u201elaut\u201c.<\/p><\/blockquote>\n In meinem beruflichen Umfeld, dem Handel, lese und h\u00f6re ich immer wieder, dass wir als H\u00e4ndler den Kontext unserer Kunden, wenn sie sich im Onlineshop bewegen, erkennen m\u00fcssen, um ihnen bestm\u00f6gliche Angebote machen zu k\u00f6nnen. Wir k\u00f6nnen den Kunden ja nicht fragen, was ihn gerade umtreibt. Also ben\u00f6tigen wir Algorithmen, die das erledigen. Und genau hier hake ich ein. Das geht nicht, weil wir mit etwas Kompliziertem, den Algorithmen, etwas Komplexes, den Gef\u00fchlszustand des Kunden, errechnen wollen. Dieser Fakt hat mich dazu veranlasst eine so genannte Big Data Analytics Matrix zu entwerfen, die man einsetzen kann, um Data Science reflektiert und gewinnbringend auf bestimme Anwendungsf\u00e4lle anwenden zu k\u00f6nnen. Denn wie oft von mir betont, ich glaube an die Vorz\u00fcge von Big Data und den darauf aufsetzen Algorithmen, auch in Bezug zum Menschen, aber eben bitte differenzierter als bislang sehr oft von mir wahrgenommen.<\/p>\n Mit Beginn unserer Schulbildung haben wir gelernt, Probleme zu analysieren und zu l\u00f6sen. Es l\u00e4uft n\u00e4mlich stetig nach dem folgenden Muster ab: Teile ein Problem in handhabbare Teilprobleme \u2192 L\u00f6se diese Teilprobleme \u2192 Setze die Teill\u00f6sungen zu einer Gesamtl\u00f6sung zusammen! Nur dass in der Regel die Gesamtl\u00f6sung dann rein gar nichts mehr mit dem Ausgangsproblem zu tun hat, erkennen wir in der Regel nicht. Darf ja gar nicht der Fall sein, denn diese analytische Herangehensweise ist quasi ein Naturgesetz, weil in der Schule gelernt. Alternativen wurden nicht angereicht.<\/p>\n Aber genau diese analytischer L\u00f6sungsweg hemmt uns Komplexit\u00e4t zu handhaben. Warum? Komplexit\u00e4t entsteht in erster Linie nicht durch die einzelnen Teile eines Systems an sich, sondern durch die Interaktion und die Vernetzung der Teile in dem System. Also nicht die Erh\u00f6hung der Anzahl der Teile in einem System ist vorrangig f\u00fcr den Anstieg der Komplexit\u00e4t in dem System verantwortlich. Das erkennt man an unserer Welt. Die Einwohneranzahl auf der Erde ist nicht in dem Ma\u00dfe gewachsen, wie unsere Komplexit\u00e4t zugenommen hat. Die Zunahme der Komplexit\u00e4t ist auf die gestiegene Vernetzung zur\u00fcckzuf\u00fchren. Dadurch, dass unsere Technologien es erm\u00f6glichen, das wir im World Wide Web nicht nur konsumieren, sondern uns auch mitteilen k\u00f6nnen und diese Mitteilungen jeden erdenklichen Winkel der Erde erreichen k\u00f6nnen und das auch noch in rasend schneller Geschwindigkeit, ist die Vernetzung und damit einhergehend die Komplexit\u00e4t rasend gestiegen.<\/p>\n Unsere analytische Vorgehensweise beim L\u00f6sen von Problemen befeuert uns also stetig und immer wieder, einen Kategorienfehler zwischen Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t zu begehen. Wir zerst\u00f6ren durch das Zerlegen die Komplexit\u00e4t des Problems und befinden uns ab dann im komplizierten Raum, verlassen diesen nie wieder, wenden aber fr\u00f6hlich die L\u00f6sungen auf Komplexit\u00e4t an. Auweia. Auch die derzeit hoch gelobten Methoden und Tools zum so genannten vernetzten oder ganzheitlichen Denken l\u00f6sen dieses Dilemma nicht auf. Details dazu w\u00fcrden diesen Beitrag hier sprengen. Falls Sie Interesse haben verweise ich gerne auf den Artikel Unser Denkrahmen hat sich seit dem Mittelalter nicht weiter entwickelt<\/a>.<\/p>\n Aus diesem Grund habe ich wie gesagt \u00dcberlegungen zur Big Data Analytics Matrix unternommen, die unterhalb dargestellt zu finden ist.<\/p>\n Die Matrix hat zwei Achsen. Die x-Achse stellt dar, auf welcher Basis, einzelne Menschen oder viele Menschen, Erkenntnisse direkt aus Daten und den darauf aufsetzenden Algorithmen inklusive eines Tests dieser gezogen werden sollen. Die y-Achse bildet ab, auf welcher Basis, einzelne Menschen oder viele Menschen, diese gewonnenen Erkenntnisse dann angewendet werden sollen. Ich gebe nachher noch einige Beispiele, alle aus dem Bereich des Handels. Dann wird diese Unterteilung sicherlich einleuchtender werden, wenn dies nicht jetzt schon der Fall ist.<\/p>\n An der Matrix erkennen wir, dass wir auf Basis von einzelnen Individuen keine Erkenntnisse maschinell \u00fcber Algorithmen errechnen k\u00f6nnen. Tun wir das, begehen wir den von mir in der letzten Zeit oft angesprochenen Kategorienfehler zwischen Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t. Das ist der gesamte linke rote Bereich der Matrix. Anwendungsf\u00e4lle, die man gerne in diesen Bereich platzieren m\u00f6chte, muss man \u00fcber die anderen beiden Quadranten der Matrix, die ich nachher noch vorstellen werde, l\u00f6sen.<\/p>\n Ich m\u00f6chte den roten Quadranten I an einem Anwendungsfall n\u00e4her erl\u00e4utern, dem Sales Attribution Model im Handel. Als H\u00e4ndler ist man stets darauf bedacht, die Wirksamkeit eines Onlinekanals, SEA, SEO, PSM etc. in Bezug auf bestimmter im Unternehmen ausgelobter Ergebnisse zu ermitteln. In der Regel stellt man sich die Frage, wie viel ein bestimmter Onlinekanal zu einem letztendlichen Kauf eines Kunden beigetragen hat. Ich kaufe beispielsweise auf einem Onlineshop einen Fernseher. Es ist klar, dass ich irgendwie zu diesem Kauf inspiriert wurde. In der Regel spielen die Onlinekan\u00e4le, wie beispielsweise Preissuchmaschinen, eine gro\u00dfe Rolle bei dieser Inspiration. Nun k\u00f6nnte es nat\u00fcrlich sinnvoll sein, zu ermitteln, wie gro\u00df die Wirkung eines jeden einzelnen Onlinekanals in Bezug zu diesem Kauf war, um dann aggregiert \u00fcber alle K\u00e4ufe aller Kunden die Gesamtwirkung aller Onlinekan\u00e4le gegen\u00fcberzustellen, um dann auf Basis dieser Wirkungsgrade das Marketingbudget auf die Kan\u00e4le zu verteilen.<\/p>\n Es gibt Bestrebungen, genau wie oben beschrieben, auf Basis aller einzelnen K\u00e4ufe aller Kunden die Wichtigkeit der einzelnen Onlinekan\u00e4le zu ermitteln. Aber, ist das \u00fcberhaupt machbar? Wir wollen auf Basis von Aktivit\u00e4ten einzelner Individuen Erkenntnisse generieren und diese dann hoch aggregiert auf Viele als Entscheidungsbasis einsetzen. Da ich diesen Quadranten rot markiert habe, ist die Frage schnell mit “Nein” zu beantworten. Das ist nicht m\u00f6glich. Aber warum?<\/p>\n Dazu m\u00f6chte ich kurz einen Ausflug in die sch\u00f6nste Nebensache der Welt, dem Fu\u00dfball, unternehmen. Die Sales Attribution ist, wie ich finde, sehr anschaulich am Fu\u00dfball, in diesem Dokument<\/a> erkl\u00e4rt. Stellt man sich im Fu\u00dfball auch die Frage, wie gro\u00df der Anteil eines jeden Spielers an eigen erzielten Toren ist? Die Frage vielleicht schon, aber es wird in der Praxis nicht der Versuch unternommen, die Antwort auf Basis von Zahlen und Statistiken ausdr\u00fccken zu wollen. Warum? Weil es nicht funktioniert. Es wird im Kontext des Scoringsystems immer nur dem finalen Passgeber eines Tores ein Punkt zugeschrieben, zus\u00e4tzlich zum eigentlichen Torsch\u00fctzen. Im WM-Finale im vorletzten Jahr hat nur Sch\u00fcrrle einen Scorerpunkt beim entscheidenden 1:0 durch G\u00f6tze erhalten, obwohl man wei\u00df, dass nicht nur Sch\u00fcrrle an dem Tor beteiligt war, und nat\u00fcrlich auch nicht nur G\u00f6tze, der das Tor letztendlich geschossen hat. Warum \u00e4ndert man wohl nicht das Scoringsystem? Ich glaube, dass man das sehr gerne tun w\u00fcrde, gerade weil mit einem solchen Zahlenkonstrukt zur Hand, sehr geniale Auswertem\u00f6glichkeiten zur Leistungsf\u00e4higkeit der einzelnen Spieler m\u00f6glich w\u00e4ren. Man macht es nicht, weil man sich hier eingesteht, dass man nicht in der Lage ist, diese komplexen Vorg\u00e4nge in Modelle und Zahlen zu transformieren. Hier nutzt man also noch das so genannte “Last-Klick Modell”, \u00fcbertragen aus der Sales Attribution, wo immer nur der letzte Onlinekanal, der zu einem Kauf gef\u00fchrt hat, die volle Wirkung zugerechnet bekommt.<\/p>\n Erkennen Sie den Zusammenhang zum Attributionsmodell? K\u00f6nnen Sie \u00fcbrigens f\u00fcr jeden Ihrer K\u00e4ufe, den Sie t\u00e4tigen, genau beurteilen, wie gro\u00df der Einfluss der jeweiligen Kan\u00e4le war? Ich nicht. Und dann soll ein Modell dies auch noch f\u00fcr andere Menschen tun k\u00f6nnen? No Way.<\/p>\n Und der Unterschied zwischen dem Scoringsystem im Fu\u00dfball und der Sales Attribution im Handel ist auch noch, dass man das Fu\u00dfballspiel live und ganzheitlich betrachten kann. Aber selbst dann ist es uns unm\u00f6glich, eine solche Aussage im nach hinein zu treffen. Bei der Sales Attribution k\u00f6nnen wir den Kunden nicht beobachten, geschweige denn seine Gef\u00fchle und Motive wahrnehmen. Es existiert f\u00fcr die Sales Attribution in meinen Augen eine weit aus bessere L\u00f6sung als das bereits angesprochene Last-Klick-Modell. Deshalb k\u00f6nnen sie in der Big Data Matrix auch erkennen, dass ich dieses Beispiel in den rechten oberen Quadranten platziert habe. Es ist also vom Quadranten I in den Quadranten II gerutscht. Diesen L\u00f6sungsweg m\u00f6chte ich Ihnen erl\u00e4utern, wenn ich auf diesen Bereich der Matrix zu sprechen komme.<\/p>\n Ich m\u00f6chte ein weiteren Beispiel im roten Bereich der Matrix anbringen, um den Quadranten IV zu erl\u00e4utern, n\u00e4mlich wo auf Individuenebene algorithmisch Erkenntnisse gewonnen werden sollen, und diese Erkenntnisse dann wieder auf Individuenebene in Handlungen transformiert werden sollen, wie beispielsweise bei Next Best Offer, oft als NBO abgek\u00fcrzt. Bei NBO geht es um die Herausforderung, wenn sich ein Kunde oder User im Onlineshop befindet, ihm fortlaufend die besten Angebote zu unterbreiten. Auch hier gilt wieder, man kann den Kunden nicht fragen, was ihn gerade umtreibt. Also laufen Diskussionen dahingehend, das ermitteln zu wollen. Es geht um Fragestellungen, ob man dem Kunden einen Gutschein anbietet, um den bereits in den Warenkorb gelegten Artikel doch noch zu verkaufen oder ob der Kunde den Artikel sowieso kauft, auch ohne Gutschein.<\/p>\n Logisch, das sind alles relevante Fragestellungen f\u00fcr einen H\u00e4ndler, w\u00e4hrend ein Kunde sich im Onlineshop bewegt. Nur, sie sind eben nicht beantwortbar. Ob wir das nun gut finden oder nicht. Auch h\u00f6re ich in diesem Zusammenhang immer wieder das Argument, man habe den Algorithmus ja getestet. Aber was genau testet man da eigentlich?<\/p>\n Wir kennen das Gesetz der gro\u00dfen Zahl<\/a> aus dem Bereich der Wahrscheinlichkeitsrechnung, welches besagt, dass sich die relative H\u00e4ufigkeit eines Zufallsergebnisses immer weiter an die theoretische Wahrscheinlichkeit f\u00fcr dieses Ergebnis ann\u00e4hert, je h\u00e4ufiger das Zufallsexperiment durchgef\u00fchrt wird. Nehmen Sie hier das Beispiel “W\u00fcrfeln”. Wenn man nur oft genug w\u00fcrfelt, kommen die jeweiligen Augenzahlen “1” bis “6” jeweils mit einer Wahrscheinlichkeit von 1\/6 vor. Das kann man auch \u00fcber Tests nachweisen, was bereits h\u00e4ufig genug getan wurde. Aber auch mit diesem Wissen im Hintergrund, sind wir noch lange nicht im Stande, die Augenzahl des n\u00e4chsten W\u00fcrfelvorgangs vorherzusagen.<\/p>\n Erkennen Sie den Zusammenhang zum Testen? Wir m\u00f6chten einen Algorithmus benutzen, um auf Ebene von Individuen Erkenntnisse zu generieren, und diese dann nutzen, um auf Ebene der Individuen bestm\u00f6gliche Entscheidungen auszuspielen. Getestet wird dieser Algorithmus dann auf der Ebene von Vielen. Klar, die Testgruppen m\u00fcssen gro\u00df genug sein. Wir missachten hier das Gesetz der gro\u00dfen Zahl, wenn wir die Testergebnisse validieren? In diesem Zusammenhang ersetzt ein erfolgreicher Test also eine zu \u00fcberpr\u00fcfende Hypothese durch eine neue Hypothese.<\/p>\n Man sollte sich immer wieder vor Augen f\u00fchren, dass man in einer komplexen Welt, in der wir uns ja nun einmal bewegen, weder die Zukunft vorhersagen, noch Ereignisse der Vergangenheit, auch wenn man sie beobachtet hat, erkl\u00e4ren kann. Die Unm\u00f6glichkeit von Vorhersagen der Zukunft ist, denke ich, klar, auch wenn vorherrschende Planungs-<\/a>, Budget-<\/a> oder Business Case<\/a> Diskussionen in Unternehmen eine andere Sprache sprechen. Komme ich zur Beschreibung der Vergangenheit. Komplexit\u00e4t ist unter anderem genau dadurch gekennzeichnet, dass man beobachtete Geschehnisse nicht auf lineare und lokale Ursache-Wirkungsbeziehungen reflektieren und deshalb nicht erkl\u00e4ren kann. Warum etwas passiert ist oder eben nicht, l\u00e4sst sich niemals genau bestimmen. Hier kann man auf Erkenntnisse der Chaostheorie<\/a> zur\u00fcck greifen.<\/p>\n Ich hoffe, ich habe Ihnen meine Sicht darlegen k\u00f6nnen, dass wir niemals Erkenntnisse auf Ebene der Individuen algorithmisch ermitteln d\u00fcrfen, um diese dann als Handlungsanweisung entweder auf Einzelne oder auf Viele anwenden zu wollen. Es gibt andere M\u00f6glichkeiten, Big Data und Data Science erfolgreich und ohne Begehen eines Kategorienfehlers einzusetzen. Darauf komme ich nun zu sprechen.<\/p>\n Komplexe Vorg\u00e4nge lassen sich durch sehr einfache Handlungsvorschriften beschreiben. Achtung! Hier bitte nicht dem Versuch erlegen sein, “einfach” und “einfach” zu verwechseln. Ich habe im vorigen Post zu dieser Reihe bereits ausgef\u00fchrt, dass es sowohl in der Kategorie “kompliziert”, als auch in der Kategorie “komplex”, einfache Sachverhalte gibt, die aber nicht miteinander ob ihrer Schwierigkeitsstufe verglichen werden d\u00fcrfen. Tut man es, dann, ja sie wissen schon: Kategorienfehler. Es ist \u00e4hnlich zu der Fragestellung: “Welche Farbe ist gr\u00f6\u00dfer, blau oder rot?” Deshalb habe ich auch vor geraumer Zeit einen Post mit dem Titel Komplexit\u00e4ten entstehen aus Einfachheiten, sind aber schwer zu handhaben<\/a> verfasst. Aus diesem Post m\u00f6chte ich kurz zitieren.<\/p>\n Wir Menschen sind der festen \u00dcberzeugung, kommend aus einer mechanistisch-technokratischen Sicht, die im 17. Jahrhundert mit dem Aufbl\u00fchen der Naturwissenschaften geweckt wurde, dass komplexes Verhalten oder komplexe Zusammenh\u00e4nge stets aus komplexen Verfahrensanweisungen oder komplexen Teilen bestehen muss. Dass wir hier einem Irrglauben erlegen sind, m\u00f6chte ich an einem Beispiel aus der Praxis belegen. Es geht um das Fangen eines Balles, was ein sehr komplexer Vorgang ist. W\u00fcrden wir als Ballf\u00e4nger beginnen, diesen Vorgang in seine Einzelteile zu zerlegen, diese zu evaluieren und zu l\u00f6sen und dann letzten Endes zu einem Algorithmus zu integrieren, welche das Verhalten abbildet, m\u00fcssten wir nicht nur ballistische Berechnungen anstellen, sondern auch noch die aktuellen Umgebungsparameter wie Windrichtung und -geschwindigkeit, den aktuellen Luftwiderstand des Balles, die Oberfl\u00e4chenbeschaffenheit des Balles, die Beschaffenheit des Bodens, auf dem wir uns bewegen usw. mitberechnen. W\u00fcrde diese Prozedur ausgef\u00fchrt, ganz abgesehen davon die notwendigen Variablen \u00fcberhaupt messen zu k\u00f6nnen, w\u00e4re der Ball l\u00e4ngst auf dem Boden, w\u00e4hrend wir noch rechnen w\u00fcrden. Des Weiteren beobachten wir selbst Kinder, die von solchen Berechnungen kein Wissen haben, dass sie in der Lage sind, B\u00e4lle zu fangen. Die intuitive Regel, die wir Menschen anwenden ist jedoch sehr einfach. Sie lautet: Richte den Blick auf den Ball, beginne zu laufen und passe die Geschwindigkeit so an, dass der Blickwinkel zum Ball konstant bleibt.<\/p><\/blockquote>\n Dieses Thema hat Stephen Wolfram, der Erfinder von Mathematica<\/a>, aufgegriffen und eine neue Art der Wissenschaft, a new kind of science, wie er es nannte, kreiert. Das gleichnamige kostenlose Buch findet man hier<\/a>. Warum hat Wolfram diese Wissenschaft wohl so genannt? Wir erkennen am Beispiel des Ballfangens, dass L\u00f6sungen zu bestimmen Problemstellungen analytisch nicht herleitbar sind. Wir ben\u00f6tigen eine komplett andere Art der Herangehensweise, eine neue Wissenschaft.<\/p>\n Bedienen kann man sich in diesem Kontext heuristischen Modellen, die eine Aussage dar\u00fcber treffen, wie Menschen sich in der Regel in bestimmten Kontexten bewegen. Eigen sind diesen Modellen, dass sie nicht algorithmisch mithilfe von Daten auf Individuenebene hergeleitet sind, sondern auf Beobachtung, Reflektion und Erfahrung von Menschen \u00fcber Menschen fu\u00dfen. Diese Art von Modellen liegen deshalb auch in den rechten beiden Quadranten der Matrix. Hier eignen sich beispielsweise die Systemgesetze<\/a> oder auch die Systemarchetypen von Senge<\/a> als Einstieg.<\/p>\n Nun komme ich zu meinen \u00dcberlegungen im Kontext Attributionsmodell zur\u00fcck und m\u00f6chte Ans\u00e4tze offenbaren, die auf Heuristiken und nicht auf datenbasierte Algorithmen beruhen, um hier besser als “Last-Klick” zu sein. Wir haben oben bereits ausgef\u00fchrt, dass die Sales Attribution vom roten Quadranten I in den gelben Qadranten II rutschen sollte, weil man nicht daten- und algorithmenbasiert auf Kundenebene Erkenntnisse generieren kann. Was sind aber nun Ans\u00e4tze f\u00fcr den Quadranten II f\u00fcr diesen Anwendungsfall?<\/p>\n Ich w\u00fcrde fortw\u00e4hrend Daten sammeln, die Aussagen dar\u00fcber treffen, \u00fcber welche Einstiegspunkte Kunden und User den Onlineshop betreten haben und welche letztendlich zu einem Kauf gef\u00fchrt haben. Auf dieser Basis w\u00fcrde ich eine Gruppe von Experten ein Ranking zwischen den verschiedenen Onlinekan\u00e4len erstellen lassen. Die Scores aller Onlinekan\u00e4le aufaddiert muss nat\u00fcrlich 1 ergeben. Nach festgelegten Zeitpunkten w\u00fcrde ich diese Rankings mittels neu gewonnener Daten von den Experten validieren lassen. That`s it. Sehr einfach, oder? Besser als das Last-Klick Modell und vor allem auch besser als Bestrebungen, jeden einzelnen Kauf eines jeden einzelnen Kunden \u00fcber seine Customer Journey auf die Wichtigkeit der Onlinekan\u00e4le zu reflektieren, weil man eben keinen Kategorienfehler begeht.<\/p>\n In diesem Quadranten habe ich ebenfalls den Suchmaschinenalgorithmus platziert, welchen man \u00fcber Heuristiken optimieren kann. Das m\u00f6chte ich ein wenig ausf\u00fchren. Einen Suchmaschinenalgorithmus auf einem Onlineshop l\u00e4sst sich nach mehreren Kriterien optimieren. Beispielsweise sollten, wenn Kunden und User nach bestimmten Artikeln suchen, die Artikel am besten verkauft werden, die abverkauft werden m\u00fcssen oder von denen noch sehr viele auf Lager sind oder \u00fcber denen der Nettoabsatz oder der Nettoumsatz maximiert wird. In diesem Kontext bewegen wir uns noch rein im komplizierten, da “toten” Bereich. Hier lassen sich dann auch bekannte mathematische Optimierungsverfahren einsetzen. Aber dann ist man ja noch nicht am Ende, denn der Mensch ist ja noch nicht inkludiert. Dann wird es n\u00e4mlich komplex und die Mathematik hilft nicht weiter. Es ist ja nicht nur eine Frage des Suchens und des Darstellens der Artikel in der Suchergebnisliste, sondern der Mensch interagiert ja mit dieser Liste. Und hier kann man die folgende Heuristik heranziehen:<\/p>\n Zusammen mit dieser Heuristik l\u00e4sst sich dann die Suchergebnisliste erstellen. Wenn man also den Suchalgorithmus nach dem Kriterium optimiert, dass der Nettoabsatz maximiert werden soll, m\u00fcssen genau die Artikel, die dieses Optimierungskriterium befeuern, oben in der Suchergebnisliste platziert werden.<\/p>\n Komme ich nun zum gelben Quadranten III der Matrix und zu unserem Anwendungsbeispiel NBO zur\u00fcck. Wie bereits ausgef\u00fchrt hilft auch hier unsere zweiwertige Mathematik nicht, um den wie so oft titulierten Kontext eines Kunden, wenn er sich im Onlineshop befindet, zu errechnen, um ihm ein n\u00e4chst bestes Angebot zu unterbreiten. Denn unsere zweiwertige Mathematik ist auf Monokontexturalit\u00e4t aufgebaut. Was sind hier gute Heuristiken, die man zu Rate ziehen k\u00f6nnte?<\/p>\n Ihnen fallen bestimmt weitere Heuristiken ein.<\/p>\n Was haben die beiden gelben Quadranten II und III gemein? Man kombiniert oft Heuristiken, um komplexe Sachverhalte das Menschen zu handhaben mit Algorithmen, die im Komplizierten liegen. Auch bei Heuristiken helfen Daten, aber im Zusammenhang mit Denkprozessen des Menschen, niemals im Zusammenhang mit darauf rechnenden Algorithmen. Ich hoffe die Anwendungsbeispiele haben das verdeutlicht. Daher liegen auch diese Quadranten nicht im gr\u00fcnen Bereich.<\/p>\n Sie fragen sich wahrscheinlich, ob es auch einen gr\u00fcnen Quadranten geben w\u00fcrde oder k\u00f6nnte. Ja, und zwar immer nur dann, wenn der Mensch in den jeweiligen Anwendungsbeispielen, wo Data Science angewendet werden soll, keine Rolle spielt, wenn man sich also ausschlie\u00dflich im komplizierten Bereich bewegen w\u00fcrde. Dazu jetzt einige abschlie\u00dfende Bemerkungen.<\/p>\n Dieses Thema? besch\u00e4ftigt mich seit 1999. In diesem Jahr habe ich in einer Firma meine Diplomarbeit<\/a> geschrieben. Diese Firma hat eine Maschine entwickelt, die aufgenommene Bilder aus Blitzger\u00e4ten im Stra\u00dfenverkehr automatisch durchzieht, archiviert und daraus Mahnschreiben generiert. Ein Problem dabei war das Erkennen der Nummernschilder, vor allem wenn diese verdreckt waren. Hier kam ich ins Spiel. Ich habe im Rahmen meiner Diplomarbeit ein Lernverfahren f\u00fcr ein K\u00fcnstlich Neuronales Netz (KNN) programmiert, welches genau f\u00fcr diese Bilderkennung eingesetzt wurde. Dieses Lernverfahren setzte auf der Backpropagation<\/a> auf und funktionierte auch sehr gut. Dieses Modell lag im gr\u00fcnen Bereich, da nichts in Bezug auf den Menschen optimiert werden sollte. Es ging einzig und allein um Bilderkennung.<\/p>\n Allerdings war das auch der Startpunkt f\u00fcr mich, kritisch die Str\u00f6mungen rund um die K\u00fcnstliche Intelligenz, vor allem im Kontext der Modellierung von Lebendigkeit, zu sehen. Ich habe n\u00e4mlich hart hinterfragt, was dieses von mir programmierte KNN eigentlich tut, wozu es gut ist und wo die H\u00fcrden liegen. Dieser Post stellt letztendlich die Zusammenfassung all meiner Ideen und Gedanken in diesem Kontext \u00fcber all die Jahre dar.<\/p>\n Im kommenden Beitrag dieser Blogpostreihe werde ich nun, wo wir nun ein bisschen mehr in die Big Data Welt eingetaucht sind, eine Br\u00fccke schlagen zur Kennzahlenorientierung und Steuerung von Unternehmen. Gerade das Thema Echtzeitsteuerung von Unternehmen, welches derzeit gerade enorm gehyped wird, wird auf Basis der gewonnenen Erkenntnissen reflektiert, und, na klar, differenziert beleuchtet. Denn, Echtzeit geht ja nur \u00fcber Automatismen in der Datenverarbeitung, um Erkenntnisse zu generieren. Und gerade hier haben wir in diesem Post die Grenzen ausgelotet.<\/p>\n Also, seien Sie gespannt. Ich bin es. \ud83d\ude42<\/p>\n Dies ist der mittlerweile vierte Post in der Reihe um End-to-End Organisation von Unternehmen und der damit einhergehenden Kennzahlenorientierung und Steuerung bzw. Regelung, den Unterschied werde ich im letzten Beitrag zu dieser Postreihe darlegen, von Unternehmen. Im ersten Post habe … Continue reading Warum f\u00e4llt es uns so schwer, den Kategorienfehler zwischen Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t zu erkennen?<\/span><\/h3>\n
Die Big Data Analytics Matrix<\/span><\/h3>\n
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<\/a><\/p>\nDer rote Bereich der Matrix<\/span><\/h3>\n
Der gelbe Bereich der Matrix<\/span><\/h3>\n
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Der gr\u00fcne Bereich angedeutet<\/span><\/h3>\n
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