Data Intelligence. Manfred Kulmitzer
durch Kant beschrieben, sind die einfachste, wesentliche Vorstellung von Objekten der von Menschen wahrgenommenen, realen Welt (beispielsweise die Daten und Software-Algorithmen in der Informationstechnologie) und eine grundlegende Voraussetzung für die Festlegung und Definition der elementaren Begriffe, die in einem Fachgebiet jeweils genutzt werden.
Mit dem Grundbegriffe-Ansatz wird ein kompliziertes Problem solange in kleinere Bestandteile zerlegt, bis man eine Anzahl von definierten Grundbegriffen hat, welche das Problem in seiner Gesamtheit beschreiben und die Kompliziertheit insgesamt reduziert hat. Dies gilt für jedes begriffliche System, also auch für das Daten- und Informationsmanagement im Rahmen der Informationstechnologie.
Meiner Meinung nach verkörpert neben dem Erfinder Johannes Gutenberg niemand die Philosophie des Grundbegriffe-Ansatzes besser als der bekannte Unternehmer Elon Musk, der bereits in jungen Jahren mit dem erfolgreichen Aufbau und Verkauf der Firma «PayPal» zu viel Geld gekommen ist und dann die Produktion des Elektro-Autos Tesla übernommen hat. Musk setzt das Grundbegriffe-Denken [03] nun für seinen nächsten, ambitionierten Plan - die Entwicklung einer kommerziellen Mars-Rakete, genannt SpaceX - äußerst erfolgreich ein.
Das Grundbegriffe-Denken ist meines Erachtens der beste Ansatz, um zu lernen, wie man selbstständig denken kann - und damit komplizierte Probleme aufzuschlüsseln und originelle Lösungen zu finden. Dies werde ich später im Rahmen der Erläuterung von «Data Intelligence» noch vertiefen.
Zuvor muss ich jedoch einen Blick hinter die Kulissen auf das heutige vorhandene Wissen, Fakten und Daten sowie die Interpretation von Nachrichten und Meinungen werfen. Stichworte sind hier Fake News, falsche Meinungen und Überzeugungen, die Filterblase und Kompliziertheit vs. Komplexität. „Nach den ersten, einleitenden Gedanken muss ich mir einen zweckmäßigen Überblick über die wichtigsten Fachbegriffe oder besser gesagt, die Grundbegriffe zu Daten und Informationen, deren organisatorische und technische Formulierung sowie Darstellung verschaffen“, denke ich intensiv weiter. Dafür benötige ich vorab eine intensive Recherche der Entwicklungen im Internet aka World-Wide-Web aka WWW, die sich wie in der folgenden Grafik darstellt:
Über 30 Jahre gibt es nun das „World-Wide-Web“ aka Internet
„Dann möchte ich in fünf Schritten das Vorgehen zur Entwicklung einer Datenstrategie betrachten und später auch, wie man mit Daten Geld machen kann - hier geht es also um die zukünftigen, datenzentrischen Geschäftsmodelle. In einem nächsten Schritt brauche ich eine Betrachtung der externen Welt - also Gesetzgebung, Politik, Wirtschaft und Gesellschaft - und deren Einfluss auf das Management von Daten und Informationen.
Hierfür ist der richtige Kontext herzustellen, nachvollziehbar zu erläutern und die rechtlichen, ethischen und unternehmerischen Fragen in Bezug auf Datenschutz und Datenethik sowie die gewählte Datenstrategie zu behandeln.
Später sind die verschiedenen, zum Einsatz kommenden Disziplinen über die Fachbegriffe zu beschreiben und mit erklärenden Beispielen sowie Anwendungsfälle zu ergänzen. Dafür wird allenfalls ein Rahmenkonzept für ein effektives oder zumindest effizientes, modernes Datenund Informationsmanagement benötigt und die dafür notwendigen Themen und Grundbegriffe sollte ich sehr gut durchdenken und beschreiben.
Ein solches Vorgehen betrifft ja nicht nur Daten oder Informationen alleine, sondern insbesondere die dabei eingesetzten Methoden und Technologien. Ich brauche somit einen Einblick in die Künstliche Intelligenz als eigenes Kapitel.“ Ich überlege weiter: „In einem abschließenden Kapital muss ich ebenfalls darstellen, wie «Data Intelligence» die Zukunft verändert und wie man dies im Rahmen eines datengetriebenen Projektes umsetzen kann.
Ein effektiver Einsatz von «Data Intelligence» kann sicherlich die Entwicklung von datengetriebenen Prozessen oder datenzentrischen Geschäftsmodellen verbessern und der Wissenschaft - und in weiterer Folge der Politik - helfen, neue Krisen und Probleme besser vorherzusagen oder sogar zu vermeiden. Dies sollte ich in einem Fazit unbedingt festhalten.“
Während ich einen kleinen Schritt zur Seite mache, drehe ich mich etwas, um die Eingangstür zu unserem Haus zu öffnen. „Damit diese vielen, teilweise sehr umfassenden Themen aber nicht als zu kompliziert und langatmig wahrgenommen werden, sollte ich mir neben vielen Beispielen außerdem eine grafische Orientierungshilfe überlegen“, sind meine nächsten Gedanken. Frohen Mutes und energiegeladen ziehe ich am langen, sich kalt anfühlenden Metallgriff, öffne die tiefbraune Eingangstüre aus Metall und gehe zielstrebig in mein Büro, um all diese Gedanken und ihre Struktur umgehend festzuhalten.
2. Ein Blick hinter die Kulissen
Dieser Tag beginnt für mich, mit meinem morgendlichen Milchkaffee in einer großen, weißen Tasse in der einen Hand und dem Notebook unter der rechten Achsel fest eingeklemmt, und auf den kleinen Gartensitzplatz zustrebend, doch einigermaßen befremdlich. Die zitronengelbe, strahlende Sonne steht bereits hoch am Zenit und der vollkommene, azurblaue Himmel eröffnet sich meinen staunenden Augen, zeigt er doch keinerlei Wolken oder irgendwelche sonstigen weißen Flecken auf, alles ist in diesem kräftigen Blauton in Azur gehalten.
Direkt vor mir reckt einer der von mir selbst gepflanzten Apfelbäume, welcher diese herzig kleinen, purpurroten Zieräpfel produziert und weit bis ins nächste Frühjahr behält, seine Äste stolz und gleichzeitig verwegen in die Höhe und ist über und über mit weißen Blüten übersät, die emsig von zahlreichen surrenden Bienen umschwärmt werden. Noch vor wenigen Tagen waren hier nur kleine grüne, teilweise auch rötlich eingefärbte Knospen zu sehen und nun hat die Natur innert dieser kurzen Zeit ein so klares und kräftiges Zeichen gesetzt.
Nachdem ich einen mächtigen Schluck des braunen Kaffees aus meiner Tasse genommen habe, entfacht mein dunkelgrünes Feuerzeug aus Plastik die Glut von einer dieser braunen Zigarillos mit Filter und ich nehme einen ersten, tiefen Zug. Den Rauch blase ich als kaum sichtbare, gräuliche Wolke aus, denn es ist bereits zu warm für klar sichtbare Rauchschwaden an diesem stillen und lauwarmen Morgen. Dabei erinnere ich mich an die letzte Krise im Jahr 2008, damals eine durch spekulative Banken ausgelöste Finanzkrise, welche die Welt unglaublich stark erschüttert hat.
Es hat vorab schon zahlreiche Warnungen gegeben - davor, dass der Immobilienboom bald enden würde und vor dem Handel mit riskanten Krediten, die allzu leichtfertig vergeben wurden.
Dennoch ist es an den Börsen wie in einem Spielkasino zugegangen, mit bekannten, fatalen Folgen und viele Menschen haben mit der Geldgier einfach ihren Verstand weggeworfen wie einen alten Lumpen.
Nach der Lehmann-Pleite wurde aus der Finanzkrise eine weltweite Wirtschaftskrise - der Welthandel brach ein, die Zahl der Arbeitslosen fiel ins Bodenlose und ganze Staaten standen vor dem verheerenden Finanzkollaps. Rasch entschlossen sich die führenden Industriestaaten zu einem koordinierten Vorgehen, um eine langanhaltende Depression und eine allfällige Deflation abzuwenden. Dafür wurden die Staatsschulden in einem bislang nicht gekannten Ausmaß erhöht und ein baldiges Ende der Finanzkrise ist - zumindest in Europa - noch immer nicht in Sicht.
Bei dieser Weltkrise hätte «Data Intelligence» eine wichtige Rolle spielen können - womöglich wären mit der Aufbereitung und Nutzung passender Daten sowie dem zielgerichteten Einsatz moderner Technologien die allzu riskanten Spekulationen der Finanzinstitute zeitgerecht erkannt und rechtzeitig eingedämmt worden? Aber wäre dann jemand bereit gewesen, die notwendigen Schritte zu unternehmen - ohne gleich Gewinn zu machen?
Daten waren genügend vorhanden, die Technologien ebenso und Experten haben vor der Krise gewarnt. Nur haben die verantwortungsvollen Manager respektive der Wille dazu gefehlt.
Auch die wesentlichen Institutionen - beispielsweise die Europäische Zentralbank EZB oder die Schweizerische Bankenaufsicht FINMA - und die Politik haben nicht interveniert, sondern nur (und das spät) reagiert. Das müssen wir beim nächsten Mal besser hinkriegen!
«Es sind eine Million kleine Dinge erforderlich, um eine effektive Data Intelligence zu