Ein Zitat von Clayton Christensen
Der größte Fehler ist die übermäßige Abhängigkeit von Daten. Manager werden sagen, wenn keine Daten vorliegen, können sie keine Maßnahmen ergreifen. Es liegen jedoch nur Daten über die Vergangenheit vor. Wenn die Daten schlüssig sind, ist es zu spät, auf der Grundlage dieser Schlussfolgerungen Maßnahmen zu ergreifen.
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Das gesamte Unternehmen von Lehrmanagern ist von der Ethik der datengesteuerten analytischen Unterstützung geprägt. Das Problem ist, dass die Daten nur über die Vergangenheit verfügbar sind. Die Art und Weise, wie wir Managern beigebracht haben, Entscheidungen zu treffen, und Beratern beigebracht haben, Probleme zu analysieren, verurteilt sie dazu, Maßnahmen zu ergreifen, wenn es zu spät ist.
Das gesamte Unternehmen von Lehrmanagern ist von der Ethik der datengesteuerten analytischen Unterstützung geprägt. Das Problem ist, dass die Daten nur über die Vergangenheit verfügbar sind. Die Art und Weise, wie wir Managern das Treffen von Entscheidungen und Beratern das Analysieren von Problemen beibringen, verurteilt sie dazu, Maßnahmen zu ergreifen, wenn es zu spät ist.
Mit zu wenigen Daten können Sie keine vertrauenswürdigen Schlussfolgerungen ziehen. Bei einer Menge Daten werden Sie auf Beziehungen stoßen, die nicht real sind ... Bei Big Data geht es nicht um Bits, sondern um Talent.
... negative Gefühle sind überhaupt keine wahren Gefühle; Vielmehr sind es Ihre Gedanken über etwas, die immer auf den bisherigen Erfahrungen von Ihnen selbst und anderen basieren. Sie werden in Ihren vergangenen Daten keine Wahrheit finden, sondern nur vergangene Daten, die auf anderen vergangenen Daten basieren, die auf anderen vergangenen Daten basieren, und so weiter. Vergessen Sie Ihre „vergangenen Erfahrungen“ und schauen Sie direkt auf die Erfahrung, die Sie machen. Genau hier, genau jetzt. Da ist deine Wahrheit.
Disruptive Technologie ist eine Theorie. Es heißt, dass dies passieren wird, und das ist der Grund; Es ist eine Aussage über Ursache und Wirkung. In unserer Lehre haben wir die Vorzüge der datengesteuerten Entscheidungsfindung so hervorgehoben, dass wir Manager in vielerlei Hinsicht dazu verurteilen, erst Maßnahmen ergreifen zu können, wenn die Daten klar sind und das Spiel vorbei ist. In vielerlei Hinsicht ist eine gute Theorie genauer als Daten. Dadurch können Sie klarer in die Zukunft blicken.
Wissenschaftliche Daten werden nicht für Museumszwecke verwendet; Sie werden als Grundlage dafür genommen, etwas zu tun. Wenn mit den Daten nichts gemacht werden soll, ist es sinnlos, welche zu sammeln. Der Zweck der Datenerhebung besteht letztlich darin, eine Handlungsgrundlage bzw. Handlungsempfehlung bereitzustellen. Der Zwischenschritt zwischen der Datenerfassung und der Aktion ist die Vorhersage.
Einer der Mythen über das Internet der Dinge besagt, dass Unternehmen über alle Daten verfügen, die sie benötigen, ihre eigentliche Herausforderung jedoch darin besteht, sie zu verstehen. Tatsächlich sind die Kosten für die Erhebung einiger Datenarten nach wie vor zu hoch, die Qualität der Daten ist nicht immer gut genug und es bleibt schwierig, mehrere Datenquellen zu integrieren.
Wenn Wissenschaftler anderer Meinung sind, liegt das daran, dass wir nicht über ausreichende Daten verfügen. Dann können wir uns darauf einigen, welche Art von Daten wir erhalten; wir bekommen die Daten; und die Daten lösen das Problem. Entweder habe ich recht, oder du hast recht, oder wir liegen beide falsch. Und wir machen weiter. Eine solche Konfliktlösung gibt es weder in der Politik noch in der Religion.
Wenn klar wird, dass eine Technologie wirklich disruptive Auswirkungen haben wird, ist es oft zu spät, Maßnahmen zu ergreifen. Dies ist einer der Gründe, warum wir so sehr dafür sind, den Wandel in der Branche mithilfe der Theorie zu analysieren. Es gibt fast nie schlüssige Beweise dafür, dass ein Unternehmen Maßnahmen ergreifen muss. Tatsächlich können die Daten das Management täuschen und es in ein falsches Sicherheitsgefühl wiegen.
Vorurteile und blinde Flecken gibt es bei Big Data ebenso wie bei individuellen Wahrnehmungen und Erfahrungen. Dennoch besteht die problematische Überzeugung, dass größere Daten immer bessere Daten sind und dass Korrelation genauso gut ist wie Kausalität.
Wir sind ... zu einer etwas vagen Unterscheidung zwischen dem, was wir „harte“ Daten und „weiche“ Daten nennen könnten, geführt. Diese Unterscheidung ist eine Frage des Grades und darf nicht unter Druck gesetzt werden; aber wenn man es nicht zu ernst nimmt, kann es helfen, die Situation klar zu machen. Mit „harten“ Daten meine ich diejenigen, die dem lösungsfähigen Einfluss kritischer Reflexion widerstehen, und mit „weichen“ Daten diejenigen, die im Zuge dieses Prozesses für unseren Geist mehr oder weniger zweifelhaft werden.
Ein Datenwissenschaftler ist die einzigartige Kombination von Fähigkeiten, die sowohl die Erkenntnisse aus Daten erschließen als auch mithilfe der Daten eine fantastische Geschichte erzählen kann.
Facebook sammelt viele Daten von Menschen und gibt dies zu. Und es werden auch Daten gesammelt, die nicht zugelassen sind. Und Google tut es auch. Was Microsoft betrifft, weiß ich nicht. Ich weiß jedoch, dass Windows über Funktionen verfügt, die Daten über den Benutzer senden.
Daten!Daten!Daten!“, schrie er ungeduldig. „Ich kann keine Ziegel ohne Ton herstellen.“
Ich werde etwas ziemlich Kontroverses sagen. Big Data, wie die Menschen es heute verstehen, ist nur eine größere Version von Small Data. Grundsätzlich hat sich nichts an der Art und Weise geändert, wie wir mit Daten umgehen; es gibt einfach mehr davon.
Die Leute glauben, der beste Weg, aus den Daten zu lernen, sei, eine Hypothese aufzustellen und sie dann zu überprüfen, aber die Daten sind so komplex, dass jemand, der mit einem Datensatz arbeitet, nicht weiß, was die wichtigsten Fragen sind. Das ist ein riesiges Problem.
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