Daten Werden Nicht Durch Anhäufung Zu Weisheit. Etwas Bestimmtes Muss Dazwischen Geschehen, Und Die Meisten Systeme Überspringen Es.
Die implizite Annahme hinter den meisten datenlastigen Produkten ist, dass genügend Anhäufung irgendwann Einsicht erzeugt — dass, wenn ein System nur genug über eine Person protokolliert, Verständnis als natürliches Nebenprodukt der Skalierung entsteht. In der Praxis erzeugt Volumen mehr Volumen; es erzeugt nicht automatisch die Umwandlung in etwas, das eine Person tatsächlich nutzen kann.
Zwischen Rohdaten und so etwas wie Weisheit gibt es einen bestimmten Schritt, der tatsächlich geschehen muss: Die Daten müssen um das herum organisiert werden, was wiederkehrt, gegen einen lebendigen Moment geprüft werden, in dem es zählen könnte, und in einer Form präsentiert werden, die eine Person tatsächlich als relevant für das erkennen kann, was sie gerade tut. Nichts davon folgt automatisch aus mehr Datenpunkten.
Die meisten Systeme sammeln die Daten und hören dort auf, wobei sie die Sammlung selbst als das Ergebnis behandeln — Dashboards, Zusammenfassungen, historische Protokolle —, von denen keines die eigentliche Umwandlung von Information in etwas Umgesetztes leistet. Die Daten liegen da, genau und vollständig, und tun nichts, weil der fehlende Schritt von Anfang an nie die Aufgabe der Daten war.
Der Umwandlungsschritt — angesammelte Geschichte in ein erkanntes Muster zu verwandeln, geliefert in einem Moment, in dem es noch zählen kann — ist ein bestimmtes Stück Konstruktion, keine natürliche Folge von genügend Protokollierung. Systeme, die ihn überspringen, enden mit beeindruckenden Daten und unverändertem Verhalten, was genau die Lücke zwischen Daten und Weisheit ist.
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Momar Lissa Ndiaye („MLN") ist Gründer & CEO von weyoga Inc., einer Delaware-Gesellschaft. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai