Jeden Morgen müssen wir die erste Entscheidung des Tages treffen – wann stehen wir auf, um in den Tag zu starten. Dazu helfen uns Datenquellen wie eine Uhr nebst dazugehöriger Weckfunktion und je nach Jahreszeit auch die Helligkeit, die von draußen auf unsere Netzhaut trifft und uns eine zusätzliche Information bezüglich der Uhrzeit gibt.

Wir aggregieren diese Daten und treffen dann eine Entscheidung – aufstehen oder nicht.

Üblicherweise stehen wir auf und beginnen den Tag. Damit verbunden speichern wir die dieser Entscheidung zugrunde liegenden Informationen wie Uhrzeit und Tageslicht und befinden diese als richtig oder als optimierbar, da zum Beispiel ein früheres Aufstehen mehr Zeit zum Frühstücken ließe. Weitere Daten, die wir als Variable zur Entscheidungsfindung heranziehen können, sind die Schlafdauer, die Schlafqualität, besondere anstehende Ereignisse, Urlaub/Wochenende, der Gesundheitszustand etc.

Diese alltägliche und scheinbar unspektakuläre Situation bildet einen Data Loop, der insbesondere im Rahmen der momentanen Big Data Diskussion einen zentralen Punkt zur Verdeutlichung der Abläufe darstellt.

Data Loop

Data Loop

Ob wir uns des Themas „Aufstehen“ oder eines komplexeren Unternehmensprozesses widmen, der zugrunde liegende Data Loop bildet immer die gleichen Phasen ab – Rohdatenveredelung, Wissensgenerierung, Aktion, Rückkopplung von Ergebnissen.

So gesehen ist das Leben ein Data Loop, der uns seit Beginn der Menschheit begleitet und eine Unmenge an Daten tagtäglich verarbeitet, analysiert, Erkenntnisse daraus zieht und unser Handeln bestimmt.

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