Das Ende des Zufalls - Wie Big Data uns und unser Leben vorhersagbar macht (German Edition)

Einschätzungen und Entscheidungen“, sagt Nobelpreisträger Daniel Kahneman. Die dafür nötigen Schritte sind: die Definition des Problems, das es zu lösen gilt, die Sammlung relevanter Informationen, die zur Entscheidung führen, sowie die Reflexion und Überprüfung dieser Entscheidung. Eine Organisation, die ihr Entscheidungsprodukt verbessern will, muss routinemäßig Effizienzverbesserungen in jeder dieser Stufen anstreben. Das operative Konzept ist dann Routine. 70
    John R. Boyd hat das aus seinem Cockpit ähnlich gesehen: beobachten, orientieren, entscheiden. Aber er hat noch etwas hinzugefügt: handeln! Das hat Kahneman wahrscheinlich für zu selbstverständlich gehalten, als dass er es erwähnt hätte. Aber: So selbstverständlich ist das nicht, wie wir alle wissen. Und bei großen Organisationen schon gar nicht. Da werden sehr oft Daten gesammelt, manchmal werden sie auch analysiert, schon seltener erfolgt dann die Entscheidung, was aus dieser Erkenntnis heraus getan werden soll, aber nicht immer wird diese Entscheidung auch umgesetzt. Und wenn gehandelt wird, fehlt oft das, was Kahneman als „Reflection and Review“ bezeichnet hat: das Rückführen der aus den Daten des Handelns gewonnenen Erkenntnisse in den Handlungskreislauf. Sowohl aus den Feststellungen Kahnemans als auch aus Boyds Strategieanweisungen ergibt sich die Wichtigkeit dieses Feedback-Loops. Ich möchte den Prozess dieses Ablaufs im Sinne unseres Themas „Smart Data Feedback Loop“ nennen.
    Der wichtigste Schritt ist also zunächst, aus Big Data „Smart Data“ zu gewinnen. Smart Data sind jene Informationen, die als Handlungsanweisungen in den Feedback-Loop eingespielt werden können. Sie sind das Ergebnis der Analyse von Big Data beziehungsweise von Rohdaten. Google ist dafür ein gutes Beispiel. Eine Fülle von Daten wird zu jeder einzelnen Website kontinuierlich ermittelt. Aber erst der Google-Algorithmus, der aus diesen Einzeldaten den PageRank errechnet, macht daraus Smart Data. Damit kann dann einer bestimmten Seite im Internet ein bestimmter Rang im Suchergebnis zugewiesen werden. Das Smart-Data-Ergebnis kann als Handlungsanweisung wieder in das System zurückgespielt werden: ein Smart Data Feedback Loop.
     

     
     
    Der Smart Data Feedback Loop – Motor des Big-Data-Erfolgs
     
    In den euphorischen Berichten über die Chancen von Big Data werden Daten manchmal als das „Öl des neuen Jahrtausends“ bezeichnet. Aber so wie Rohöl nur durch Raffinationsprozesse zu verwerten ist, sind auch die Daten nur verwertbar, wenn sie zu sinnvollen Informationen verarbeitet werden, die Analysen und Prognosen möglich machen. Der Schlüssel, um aus Daten Gold zu machen, liegt also nicht in den Daten selbst. Sie geben uns a priori weder Zieldefinitionen noch Entscheidungsmuster vor. Daten sind passiv, solange wir sie nicht zum Leben erwecken.
    Boyd analysierte den Entscheidungsprozess, der in einer Kampfsituation im Cockpit abläuft. Er besteht im Wesentlichen aus Datengewinnung, Verarbeitung zu relevanten Informationen, Entscheidung über die zu treffenden Aktionen, Durchführung der Aktionen, Verwendung der relevanten Informationen, um sie in einem Feedback-Loop zur Überprüfung und Optimierung der Entscheidungsfindung hinsichtlich der folgenden Aktionen, also für einen konstanten Lern- und Optimierungsprozess einzusetzen. Unabhängig davon, wie groß die Datenmenge ist, die uns für die Bewältigung einer Aufgabe zur Verfügung steht – sie wird uns nur nützlich sein können, wenn wir die daraus gewonnenen Informationen zur Verbesserung des Ergebnisses beziehungsweise zur Erreichung des Ziels einsetzen können.
    Boyd hat genau diesen Ablauf im Auge gehabt, als er seinen OODA-Loop definierte. Er ist das Muster für unseren „Smart Data Feedback Loop“. „Observe“ bedeutet das Aufnehmen der Daten, „Orient“ das Einordnen der Daten, ihre Analyse oder Berechnung eines Ergebnisses (Smart Data) durch einen Algorithmus, „Decide“ die Entscheidung über das sich daraus ergebende Handlungsmuster und „Act“ die Ausführung dieses Handlungsmusters. Bestseller-Autor Robert Greene beschrieb diesen Mechanismus als „ungeheuer relevant für jede kompetitive Situation: Business, Sport, Politik und überhaupt jede Form des Überlebenskampfes“. 71
    Das Wesentliche an Boyds Modell war der Aufbau als konstanter „Feedback-Loop“. Als ein Rückkoppelungsmodell, bei dem alle gewonnenen Daten in den Kreislauf zurückgeführt und