Der Blog soll helfen sich bewusster mit dem Thema Datenbeschaffung zu befassen. Die vorgestellten Modelle sollen Hilfe zum Umgang in der Praxis bieten.
Erinnern Sie sich an die Zeit, als sie noch eine Musik-Sammlung hatten?
War sie ihnen heilig?
Waren sie stolz auf exklusive Sammlerstücke?
Haben sie wie wild Audiodateien gerippt, getauscht und gebunkert?
… gar so viel, das die Höhrdauer für mehrere Leben gereicht hätte… 😉
Zwischenzeitlich gibt es Online-Services, welche auf einen Schlag die ganze Bandbreite und verfügbar machen.
… so viele Daten für welchen Zweck?
Damit ihnen das im IoT-Umfeld nicht passiert, sollte man sich bewusst sein in welcher Phase man sich befindet:
Phasen bei der Datenbeschaffung
Phasen-Kreislauf zur agilen Datenbeschaffung (M. Schmidig 2022)
Besitzen
Diese Phase zeichnet sich durch aus, dass der Nutzer die Kontrolle über die Daten hat. Das heisst er kann bestimmen was mit den Daten geschieht. Oft definiert er sich über die Menge und die Qualität der Daten. Meist steht dabei weniger der Nutzen als der Umstand sie zu besitzen im Vordergrund (Besitzwahrung).
Das Besitzen von Daten ist legitim, sofern ein Bezug zum Nutzen besteht.
Sammeln
In der Sammel-Phase geht es oft darum den Umfang zu erweitern. Oft geschieht das planlos und reaktiv. Häufig schwingt die Motivation mit, dass man diese Daten in der Zukunft brauchen könne. Damit erhofft man sich in Zukunft besser gerüstet zu sein. Dabei wird häufig ein enormer Aufwand getrieben, um an mehr Daten zu kommen (Expansion).
Dient das Sammeln der Daten jedoch einem konkreten Nutzen, dann ist es unabdingbar.
Nutzen
Die wichtigste Phase, welche zu Beginn der Datenbeschaffung im definiert werden muss. Dabei muss klar gestellt werden WAS benötigt wird und WIE man den Nutzen daraus zieht.
Agiler Ansatz
Wenn es nun konkret darum geht sich dadurch einen Marktvorteil zu verschaffen ist es wichtig sich über jede der Phasen bewusst zu sein. Mit diesem Bewusstsein kann man gezielter und effektiver agieren. Es besteht jedoch immer die Gefahr sich bei der Umsetzung zu viel auf einmal zu wollen. Dabei hilft es sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.
Im agilen Ansatz heisst das:
- Mit einem minimalen Nutzen zu beginnen (Minimal Viable Product)
- Dessen Wirksamkeit zu überprüfen (Feedback)
- Die drei Phasen erneut zu durchlaufen, um den Nutzen zu verbessern (Learn)
Die Phasen werden wiederholt. Begonnen wird mit dem MVP im Zentrum. Die Phasen werden wiederholt und die Datenmenge steigt (Inside-Out):
Agiles Vorgehen bei der Datenbeschaffung (M. Schmidig 2022)
Erfahrungen aus der Praxis
Viele Industrieunternehmen stecken irgendwo in der ersten und zweiten Phase des Phasen-Kreislauf-Models fest. Sie konzentrieren sich darauf diese zu sichern. Auf Teufel komm raus wird gesammelt und gespeichert was das Zeug hält. Das Credo lautet: «Sicher(n) ist sicher»
Man vertagt dabei die Entscheidung über den Zweck. Beruhigt sich damit, dass es in Zukunft Werkzeuge und Künstliche Intelligenzen geben wird, die das für uns übernehmen…
Tools und künstliche Intelligenzen werden uns jedoch wohl kaum folgende Fragen beantworten können:
- Wo sind unsere Kernkompetenzen in Zukunft?
- Welche Daten benötigen wir dazu?
Hat man auf diese Fragen keine Antwort ist man mit hoher Wahrscheinlichkeit unbewusst am Daten beschaffen.
Beispiel aus der Industrie: Qualitätssicherung bei kritischen Bauteilen
Es wird viel Aufwand getrieben alles zu dokumentieren und rückverfolgbar zu machen. Datenmengen spielen dabei keine Rolle. Speicher kostet nichts. Ohne sich über den Nutzen des Inhalts im Klaren zu sein, wird vorneweg alles gespeichert.
Bei Komax hat man sich intensiv Gedanken dazu gemacht wie man den Informationsumfang minimiert. Dabei hat man mittels einer intelligente Parametrisierung den Datenaufwand massiv reduziert.
Weiterführende Publikation des Autors zum Thema:
Fazit
Wenn sie sich nicht bewusst Daten beschaffen, wird es in Zukunft ein anderer für sie tun!
