Der Umgang mit der Datenflut

Komplexität und Datenflut sind die Themen, mit denen ich mich in den nächsten ein, zwei Blogposts auseinandersetzen werde. Beide Aspekte wurden in den Fragen an die Teilnehmer der Podiumsdikussion beim DHL Innovation Day 2013 mehrfach und in verschiedenen Varianten gestellt. Die Gefahren, ja die Angst mit der Komplexität und der Datenflut in Zukunft nicht zurecht zu kommen, Entscheidungen unter Zeitdruck fällen zu müssen, zuviele Informationen aus den sozialen Medien und Netzen, von Maschinen des Internet der Dinge – Internet of Things – zur Verfügung gestellt zu bekommen und damit auch in der eigenen Entscheidung adäquat berücksichtigen zu müssen, bewirken bei vielen Beteiligten ein Unbehagen.


Digitaler Datenfluss

Ich glaube, das ist unnötig, auch hier ist die Technik “nur” das Vehikel, das die Informationen zur Verfügung stellt, aber die eigentliche Herausforderung ist unser Umgang damit. Im Blogpost Always on schrieb ich, dass mit den entstehenden technischen Möglichkeiten (zum Beispiel mobile technische Erreichbarkeit, Cloud Computing) die Möglichkeit “always on” zu sein vorhanden ist, wir aber nicht von der Technik gezwungen werden, dies wirklich immer zu sein. Auch von unserer Umgebung, seien es die empfundenen Erwartungshaltungen von Arbeitgebern, Freunden oder anderen, werden wir nicht hierzu gezwungen – ein klarer, aber auch verantwortungsvoller Umgang damit, ist etwas, dass wir uns selber auferlegen und erarbeiten müssen.

Nun ist es erst einmal leicht nachvollziehbar, dass wir die steigenden Menge an Daten, die uns als Grundlage zur Verfügung stehen, nicht mit Disziplin und unserem Umgang damit selber einschränken können. Und hier kann und muss eine Technik ansetzen, der wir in der IT in den vergangenen Jahren – zurecht – mehr und mehr Raum eingeräumt haben: die Schnittstelle zwischen den Systemen und dem Menschen, die Benutzeroberfläche.

Rein prozess- und zeittechnisch kann der Mensch in einem aufkommenden Internet der Dinge nicht sämtliche Daten sämtlicher Datenquellen, die er potenziell zur Verfügung hat, durchschauen und gar interpretieren, zum Beispiel um die daraus resultierende beste Entscheidung zu treffen. Das ist aber nicht nur in der Zukunft, wo das Volumen der Daten durch das Interet der Dinge steigen wird, so, sondern bereits auch heute schon der Fall … und in einigen Systemen gelöst. Diese Systeme müssen oder zumindest können uns aus meiner Sicht als Vorbild, als Beispiel dienen.

Datenflut im Navigationssystem?

Nehmen wir ein heute übliches Autozubehör, das Navigationssystem. Ähnlich dem Internet der Dinge sammelt das Navigationssystem in jeder Sekunde etliche Daten unter anderem des Fahrzeugs. Neben GPS-Signalen zum Beispiel auch Daten wie Radumdrehungen in der Minute oder Sekunde. Es errechnet jederzeit den aktuellen Standort und gleicht ihn mit dem zugrundeliegenden Kartenmaterial einerseits und andererseits einem vorgegebenen Ziel und dem vom System errechneten Weg dorthin ab. 

Aber – ist der menschliche Nutzer deswegen von der Flut der so gesammelten und ausgewerteten Daten “erschlagen”? Nein, denn obwohl alle Daten dem Nutzer ja prinzipiell zur Verfügung stehen, so schaut er doch nicht in jeder Sekunde auf das Navi (was er theoretisch zur eigenen Datensichtung und Interpretation ja könnte). 

Vielmehr macht das System bei notwendigen Handlungen den Nutzer darauf aufmerksam, dass und wie er zu agieren hat (“an der nächsten Kreuzung rechts”, “in 300 Metern haben Sie das Ziel erreicht, das Ziel liegt auf der rechten Seite”). Die Autonomie der Entscheidung, die Durchführung obliegt nach wie vor dem Nutzer, er hat alle zugrundeliegenden Daten bei Bedarf im Zugriff, so könnte er ja theroetisch ununterbrochen auf den Bildschirm des Systems schauen, um alle Rückmeldungen des Fahrzeug über den zurückgelegten Weg selber zu sichten. Aber das System nimmt ihm diese Arbeit ab, es filtert interpretiert im Sinne des Nutzers die Daten und gibt ihm bei “Ausnahmesituationen” (gleich “Weg ändern!” in diesem Fall) den Hinweis zur notwendigen Aktion.

Es gibt also Beispiele, wie schon heute mit einer großen Datenmenge umgegangen werden kann, ohne dass der menschliche Nutzer überfordert ist. Ein weiteres Beispiel und auch ein wenig Ausblick finden Sie im Blogpost der nächsten Woche.