Möglichkeiten und Grenzen von Software – danach hatte Eberhard Heins, Chefredakteur des “is report”, in einem offenen Brief gefragt. Hier die Antwort.
Lieber Herr Heins,
Folgendes kommt mir auf Ihre Frage in den Sinn.
Erstens die Übertreibungen, die immer wieder den Blick verstellen und den Fortschritt hemmen. Ein geschätzter Fachkollege aus den USA sagte unlängst zu mir: „Whenever people talk about ‚predictive analytics‘, you know for sure: They never tried to do forecasting themselves.“ Es gibt sie nicht, die berühmte Glaskugel. Oder, wie es der Physiker und Nobelpreisträger Niels Bohr so schön gesagt haben soll: „Prognosen sind schwierig, besonders, wenn sie die Zukunft betreffen.“ Bezeichnend ist, dass sich die Aufregung um vermeintlich neuere Formen der Prognose alle paar Jahre erneuert, um dann wieder abzuebben. Staunen macht dabei die Oberflächlichkeit, mit der das Thema regelmäßig behandelt wird. Wenn ich lese, dass irgendwo jetzt „präzise Prognosen“ gelungen sein sollen, oder die Leistungen eines Nate Silver ins Mythische überhöht werden, ärgere ich mich. Nate hat mit viel Fleiß und enormem organisatorischen und personellen Aufwand die Wahlprognosen für Barack Obama verbessert. Mit Datenanalyse hatte das am Ende aber nur noch wenig zu tun und Nate verwahrt sich in seinem Buch „The Signal and the Noise“ schon in der Einleitung gegen jedwede Übertreibung.
So erschien der Rückschlag im is report 08/2014.
Zweitens, es stimmt, wir bieten in unseren eigenen Produkten vieles an, um Daten ihre Muster und den Blick nach vorn zu entlocken. Ein breites Spektrum an Methodik gehört ebenso dazu wie die richtige Darstellung. Der Mensch ist sehr gut darin, Muster mit bloßem Auge zu erkennen und intuitiv zu bewerten, vorausgesetzt, er sieht die Muster gleichzeitig und unverfälscht. Mit diversen Algorithmen und robusten Voreinstellungen sorgen wir beispielsweise dafür, dass Zeitreihen vergleichbar skaliert und integer dargestellt werden. In unseren Grafischen Tabellen kann man Visualisierungselemente automatisch auswählen und formatieren lassen, passend zum jeweiligen Berichtsgegenstand. Bei Analyseverfahren, die Parameter benötigen, generiert die Software von sich aus sinnvolle Vorschlagswerte. Manches braucht freilich weiterhin eine kundige Hand und freut den Experten. Wichtig ist mir, dass nichts in Daten hineininterpretiert wird, was da nicht ist. Was sich (noch) nicht in Software gießen ließ, vermitteln wir den Anwendern auf andere Weise. Dazu behandeln wir in unseren Blogs alle Tücken des allzu voreiligen Darstellens und Schließens und zeigen falsche und berichtigte Beispiele aus öffentlich zugänglichen Quellen. Auch den von Ihnen beschriebenen Algorithmus haben wir in einem Blog zur Diskussion gestellt, in einer Reihe über Verfahren zur Zeitmustererkennung. Seit zwanzig Jahren erforschen wir, wie der Computer Regelmäßigkeiten in Daten finden kann, damit die Anwender mehr Zeit haben, über ihre Bedeutung und Konsequenzen nachzudenken. Solche Algorithmen machen wir in Standardsoftware verfügbar, mit dem Ziel, Zeitbedarf, Kosten und Vorwissen für die Datennutzung radikal zu reduzieren.
Drittens und für mich aus unternehmerischer Sicht entscheidend: Wir beraten unsere Kunden und uns selbst dahingehend, die Wirklichkeit nicht zu prognostizieren, sondern selbst zu gestalten und dies über Planung, Analyse und Reporting, also Business Intelligence, in einem kontinuierlichen Prozess zu betreiben. Es gäbe kein iPhone und keinen Cayenne, wenn Steve Jobs und Porsche nicht den Mut gehabt hätten, über ihre Daten hinauszusehen und Trends zu setzen statt auf sie zu warten. Unternehmen existieren nicht ohne Willenskraft, Entschlossenheit, Ehrgeiz und Mut ihres Managements. Das denke ich oft – und Ihre zitierten Beispiele sind Belege dafür: Trends, das sind die Erfolge der anderen.
Mit freundlichen Grüßen
Ihr
Nicolas Bissantz
