{"id":12427,"date":"2019-10-10T15:50:20","date_gmt":"2019-10-10T13:50:20","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/?p=12427"},"modified":"2026-02-11T14:53:07","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:07","slug":"mit-small-data-zu-intelligenten-business-entscheidungen-fit-fuer-die-connecta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/2019\/10\/10\/mit-small-data-zu-intelligenten-business-entscheidungen-fit-fuer-die-connecta\/","title":{"rendered":"Mit Small Data zu intelligenten Business-Entscheidungen \u2013 fit f\u00fcr die Connecta"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"is-style-lead\"><em> Mit Small Data haben Sie bereits eine wertvolle Grundlage f\u00fcr das Treffen von Entscheidungen. Doch welche Systeme nutzt der Mensch bei Entscheidungen, weshalb sind Daten besser als Meinungen und wie gross ist der Unterschied zwischen Small und Big Data? Mit diesem Blogartikel erhalten Sie nicht nur Antworten auf diese Fragen, sondern werden vorab auch bestens in mein Thema der <a href=\"https:\/\/connecta.post.ch\/de\">Connecta 2019<\/a> eingeweiht \u2013 gute Lekt\u00fcre!<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Aus der Verhaltens\u00f6konomie ist bekannt, dass Menschen beim Treffen von Entscheidungen auf zwei unterschiedliche Systeme zur\u00fcckgreifen (Kahneman, 2012):<\/p>\n\n\n\n<p><strong>System 1:<\/strong> Man entscheidet schnell, automatisch, intuitiv und emotional.  Das f\u00e4llt uns leicht und geht spontan. System 1 funktioniert gut in vertrauten Situationen und f\u00fchrt zu routiniertem Verhalten.  <\/p>\n\n\n\n<p><strong>System 2:<\/strong> Man entscheidet langsam, bewusst, schwerf\u00e4llig und eher rational. Das ist anstrengend und m\u00fchsam. System 2 schaltet sich ein, wenn in neuen Situationen zwischen unterschiedlichen Optionen abgewogen werden muss. <\/p>\n\n\n\n<p>Business-Entscheidungen sind h\u00e4ufig komplex und betreffen neue Situationen. Deshalb erfolgen sie oftmals unter Unsicherheit und aktivieren das System 2. Wie sollen diese bewussten Entscheidungen nun also getroffen werden? Intelligente Business-Entscheidungen weisen zwei zentrale Eigenschaften auf:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sie haben ein ausgewogenes Kosten-Nutzen-Verh\u00e4ltnis. <\/li>\n\n\n\n<li>Sie basieren auf relevanten Fakten bzw. Daten.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Kategorisierung der Entscheidungen nach Wichtigkeit<\/h2>\n\n\n\n<p>Business-Entscheidungen haben ein ausgewogenes Kosten-Nutzen-Verh\u00e4ltnis, wenn der Aufwand f\u00fcr den Entscheidungsprozess und die Wichtigkeit der Entscheidung in einem stimmigen Verh\u00e4ltnis sind. Darum gilt es zun\u00e4chst zu bestimmen, wie wichtig eine Entscheidung eigentlich ist. <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Jeff_Bezos\">Jeff Bezos<\/a> (CEO von Amazon) unterscheidet beispielsweise zwei grundlegende Typen von Entscheidungen (Haden, 2018): <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Typ 1-Entscheidungen<\/strong> sind nicht oder kaum r\u00fcckg\u00e4ngig zu machen. Sie entsprechen einer \u00abone-way door\u00bb. Ist eine Typ 1-Entscheidung einmal getroffen worden, gibt es kein Zur\u00fcck mehr. Bezos nennt hierzu den Verkauf des eigenen Unternehmens als Beispiel.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Typ 2-Entscheidungen<\/strong> lassen sich einfach r\u00fcckg\u00e4ngig machen. Bezos nennt daf\u00fcr das Angebot von neuen Produkten oder die Einf\u00fchrung eines neuen Preissystems als Beispiel. Solche Typ 2-Entscheidungen m\u00f6gen sich zwar sehr wichtig anf\u00fchlen, liessen sich aber mit vergleichsweise wenig Aufwand wieder r\u00fcckg\u00e4ngig machen.<\/p>\n\n\n\n<p>Nach Bezos tendieren Unternehmen mit zunehmender Gr\u00f6sse dazu, die meisten Entscheidungen mit einem Entscheidungsprozess f\u00fcr Typ 1-Entscheidungen zu adressieren \u2013 selbst solche, die eigentlich Typ 2-Entscheidungen sind. Das mache, so Bezos, Unternehmen unn\u00f6tig langsam und risikoavers, es hemme Experimentierfreudigkeit und damit schliesslich Innovationen. <\/p>\n\n\n\n<p>Was eine Typ 1- oder Typ 2-Entscheidung konkret ausmacht, mag von Unternehmen zu Unternehmen oder Branche zu Branche unterschiedlich sein. Es ist sicher auch eine Kulturfrage. Doch Bezos&#8216; Argumentation ist in jedem Fall nachvollziehbar:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Nicht alle Entscheidungen sind gleich wichtig.<\/li>\n\n\n\n<li>Der Entscheidungsprozess sollte zum Typ oder der Wichtigkeit der Entscheidung passen. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Daten statt Meinungen als Entscheidungsgrundlage nutzen<\/h2>\n\n\n\n<p>Im Entscheidungsprozess sollten relevante Fakten und Daten das ausschlaggebende Element f\u00fcr die zu treffende Entscheidung sein. Relevante Daten schlagen Meinungen als Entscheidungsgrundlage, weil sie der Komplexit\u00e4t und Unsicherheit von Business-Entscheidungen angemessen Rechnung tragen. Doch Daten sind erstmal nur Daten. Darum ist es wichtig zu verstehen, was Daten eigentlich sind, wo Daten herkommen und wie man von Daten zu einer Entscheidung gelangt. Dazu ist das Konzept der DIKW-Pyramide sehr n\u00fctzlich. DIKW steht dabei f\u00fcr Data, Information, Knowledge und Wisdom (Ackoff, 1989). Der zentrale Gedanke der DIKW-Pyramide ist, dass Daten die Grundlage f\u00fcr Informationen sind, dass Informationen die Grundlage f\u00fcr Wissen sind und dass Wissen die Grundlage f\u00fcr Weisheit ist. Mit jeder Stufe nimmt das Verstehen und damit der generierte Wert zu (Rowley, 2007). <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"702\" height=\"608\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/01_Pyramide-702x608.jpg\" alt=\"DIKW-Pyramide\" class=\"wp-image-12450\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/01_Pyramide-702x608.jpg 702w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/01_Pyramide-300x260.jpg 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/01_Pyramide-768x665.jpg 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/01_Pyramide-110x96.jpg 110w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/01_Pyramide.jpg 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>In j\u00fcngerer Vergangenheit wurde die Pyramide nach unten hin explizit um die Ebene \u00abWorld\u00bb oder \u00abReality\u00bb erweitert, um unmissverst\u00e4ndlich festzumachen, dass Daten Bezug zur Welt haben und nicht im luftleeren Raum schweben. Daten und die Methode ihrer Messung und Erhebung sind dabei untrennbar miteinander verkn\u00fcpft. Wer Daten verstehen, diese weiterverarbeiten und daraus Schl\u00fcsse ziehen will, sollte auch das Zustandekommen der Daten verstehen. Daten sind damit nicht universell objektive Fakten, denn sie wurden mit bestimmten Zielen und Intentionen oder mindestens nach bestimmten Konventionen gemessen oder erhoben (Jones, 2019).<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Hinweis Blogpost: <a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/2018\/04\/05\/was-machen-data-scientists\/\">Etwas mit Daten oder so &#8211; Was machen Data Scientists?<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>F\u00fcr intelligente Business-Entscheidungen braucht es nicht nur Daten, sondern deren Weiterverarbeitung hin zu Information und Knowledge im Sinne von \u00abactionable information\u00bb oder \u00abKnow-how\u00bb. Mittels dieses Wissens kann eine konkrete Business-Situation verbessert werden (siehe Feedback Loop in der Grafik nach Prevos, 2019).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Daten gestern, heute und morgen \u2013 Big Data und Small Data<\/h2>\n\n\n\n<p>Bis vor etwa 10 Jahren brauchte man nicht zwischen Small Data und Big Data zu unterscheiden. Quasi alles, was bis zu jener Zeit mit Daten gemacht wurde, entspricht dem, was man heutzutage unter Small Data versteht (Kitchin und Lauriault, 2015). Durch die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung werden zumindest Teile der Welt immer mehr \u00abdatafiziert\u00bb, d.h. gemessen, gespeichert und somit in Daten abgebildet. <\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Hinweis Blogpost: <a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/2017\/09\/14\/big-small-data\/\">Big &amp; Small Data<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Gem\u00e4ss einer Studie von IDC wird das weltweite Datenvolumen bis zum Jahr 2025 auf ein Niveau von 175 ZB (Zettabyte) ansteigen (Reinsel<a href=\"https:\/\/www.seagate.com\/be\/nl\/our-story\/data-age-2025\/\"> <\/a>et al., 2018). Dieser Anstieg ist zur\u00fcckzuf\u00fchren auf einerseits mehr Datenquellen und andererseits die zunehmende H\u00e4ufigkeit oder Frequenz, mit der Maschinen, Maschine-Maschine- oder Mensch-Maschine-Interaktionen Daten generieren. So werden f\u00fcr das Jahr 2025 ca. 4\u2019900 digitale Interaktionen pro Person pro Tag prognostiziert \u2013 das ist eine digitale Interaktion alle 18 Sekunden. IDC sch\u00e4tzt, dass bis zum Jahr 2025 ca. 30% des globalen Datenvolumens Realtime-Daten sind, die also in Echtzeit generiert werden. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"702\" height=\"187\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/Tabelle-kitchin-702x187.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-12475\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/Tabelle-kitchin-702x187.jpg 702w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/Tabelle-kitchin-300x80.jpg 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/Tabelle-kitchin-768x205.jpg 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/Tabelle-kitchin.jpg 1229w\" sizes=\"auto, (max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Quelle: Ausgew\u00e4hlte Eigenschaften nach Kitchin &amp; Lauriault (2015)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Die Kriterien Volume, Variety und Velocity werden h\u00e4ufig herangezogen, um Big Data zu beschreiben und definieren. Variety bedeutet die Vielfalt der Daten hinsichtlich Quellen, Format und Struktur. Velocity meint die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert werden.<br> Weitere V-Aspekte, die im Zusammenhang mit Big Data oft behandelt werden, sind Veracity und Value. Mit Veracity ist Datenqualit\u00e4t gemeint. Value stellt eher auf die F\u00e4higkeit von Organisationen ab, aus Daten Wert zu generieren. Daten von m\u00f6glichst guter Qualit\u00e4t stellen die Grundlage daf\u00fcr dar, um mittels Daten in Organisationen Wert zu generieren oder Nutzen zu stiften \u2013 Garbage in, Garbage out (siehe auch Pyramide oben).<\/p>\n\n\n\n<p>Von Big Data spricht man, wenn Daten in den 3 Kriterien Volume, Variety und Velocity in Kombination jeweils starke Auspr\u00e4gungen haben, wenn Daten also sehr umfangreich sind (viel Speicher ben\u00f6tigen, Volume), sie viele unterschiedliche Datentypen beinhalten (insbesondere unstrukturierte Daten, Variety) und sie mit hoher Geschwindigkeit oder Frequenz generiert und verarbeitet werden (Velocity). Weitere Kriterien zur Abgrenzung von Big Data sind z.B. Aussch\u00f6pfung, Flexibilit\u00e4t oder Skalierbarkeit (Kitchin und Lauriault, 2015). Beispiele f\u00fcr Big Data sind Mobilfunkdaten, Social Media-Nutzungsdaten, wie sie bei den Betreibern der entsprechenden Plattformen anfallen, IoT-Sensordaten oder auch aktuelle Transaktionsdaten grosser Einzelhandelsketten.<\/p>\n\n\n\n<p>Small Data weisen eine begrenzte Kombination der typischen Eigenschaften von Big Data auf. Sie k\u00f6nnen z.B. gross oder umfangreich wie eine Zensuserhebung sein (Volume), werden aber nicht gleichzeitig laufend aktualisiert und verarbeitet (Velocity). Beispiele f\u00fcr Small Data sind CRM-Daten eines KMU, Website-Traffic und Onlineshop-Nutzungsdaten eines KMU, Daten aus Marktforschungsstudien sowie Daten aus teilnehmenden Beobachtungen und qualitativen Interviews. Im Rahmen von expliziten Studien oder Experimenten werden Small Data oft mit einer konkreten Intention erhoben oder generiert, w\u00e4hrend Big Data von Maschinen und Sensoren automatisch generiert werden oder ein Nebenprodukt einer digitalen Interaktion\/Transaktion sind \u2013 oft ohne damit eine konkrete Fragestellung beantworten zu wollen (Kitchin und Lauriault, 2015).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Das erwartet Sie an meinem Connecta-Auftritt <\/h2>\n\n\n\n<p>Nebst den bereits eingef\u00fchrten Themen zeige ich w\u00e4hrend der <a href=\"https:\/\/connecta.post.ch\/de\">Connecta<\/a> die M\u00f6glichkeiten und Grenzen von Small Data auf, verrate Ihnen, was es mit der Weisheit im Hinblick auf Business-Entscheidungen auf sich hat, und gebe Ihnen Tipps f\u00fcr Ihr n\u00e4chstes Datenprojekt. Und nat\u00fcrlich werde ich Ihnen auch etwas \u00fcber folgende Grafik erz\u00e4hlen. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"702\" height=\"399\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/0_LNXAefT0oIoklh_O-702x399.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-12429\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/0_LNXAefT0oIoklh_O-702x399.png 702w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/0_LNXAefT0oIoklh_O-300x170.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/0_LNXAefT0oIoklh_O-768x436.png 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/wp-content\/blogs.dir\/489\/files\/sites\/8\/0_LNXAefT0oIoklh_O.png 782w\" sizes=\"auto, (max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Quelle: <a href=\"https:\/\/twitter.com\/quaesita\">Cassie Kozyrkov<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Connecta &#8211; Wann und wo?<\/h3>\n\n\n\n<p>Die <a href=\"https:\/\/connecta.post.ch\/de\">Connecta 2019<\/a> findet am Dienstag, 22.10.2019 in der Welle7 in Bern statt. Mein Beitrag startet um 14:30 Uhr auf Deck 7 in Raum 7.13. Ich freue mich, Sie in Bern pers\u00f6nlich kennenzulernen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quellen<\/h2>\n\n\n\n<p>Ackoff, R. L. (1989). <a href=\"https:\/\/scholar.google.com\/scholar_lookup?title=From%20data%20to%20wisdom&amp;publication_year=1989&amp;author=R.%20Ackof\">From Data to Wisdom<\/a>. <em>Journal of Applied Systems Analysis<\/em>, 16, 3\u20139.<\/p>\n\n\n\n<p>Haden, J. (2018). Amazon Founder Jeff Bezos: <a href=\"https:\/\/www.inc.com\/jeff-haden\/amazon-founder-jeff-bezos-this-is-how-successful-people-make-such-smart-decisions.html\">This Is How Successful People Make Such Smart Decisions<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Jones, M. (2019). <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jsis.2018.10.005\">What we talk about when we talk about (big) data<\/a>. <em>Journal of Strategic Information Systems<\/em>, 28(1), 3\u201316. <\/p>\n\n\n\n<p>Kahneman, D. (2012). <em><a href=\"https:\/\/www.randomhouse.de\/Buch\/Schnelles-Denken-langsames-Denken\/Daniel-Kahneman\/Siedler\/e250330.rhd\">Schnelles Denken, langsames Denken<\/a><\/em>. M\u00fcnchen: Siedler Verlag.<\/p>\n\n\n\n<p>Kitchin, R., &amp; Lauriault, T. P. (2015). <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10708-014-9601-7\">Small data in the era of big data<\/a>. <em>GeoJournal<\/em>, 80(4), 463\u2013475. <\/p>\n\n\n\n<p>Prevos, P. (2019). <em><a href=\"https:\/\/www.packtpub.com\/big-data-and-business-intelligence\/principles-strategic-data-science\">Principles of Strategic Data Science<\/a>.<\/em> Birmingham: Packt Publishing.<\/p>\n\n\n\n<p>Reinsel, D., Gantz, J., &amp; Rydning, J. (2018). <a href=\"https:\/\/www.seagate.com\/be\/nl\/our-story\/data-age-2025\/\"><em>The digitization of the world: from edge to core<\/em><\/a>. IDC White Paper #US44413318. <\/p>\n\n\n\n<p>Rowley, J. (2007). <a href=\"https:\/\/journals.sagepub.com\/doi\/10.1177\/0165551506070706\">The wisdom hierarchy: Representations of the DIKW hierarchy<\/a>. <em>Journal of Information Science<\/em>, 33(2), 163\u2013180. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um intelligente Business-Entscheidungen treffen zu k\u00f6nnen, ben\u00f6tigt es vor allem relevante Informationen und Wissen. Beides generiert man heute aus Daten. <\/p>\n","protected":false},"author":2588,"featured_media":15214,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"13850,12481,11480,10674,11083,11583","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[86062,86671],"tags":[53966,27737,86331,86343],"class_list":["post-12427","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-science-in-marketing","category-marketing-und-kommunikationsmanagement","tag-analytics","tag-big-data","tag-digital-business","tag-small-data"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.5 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Mit Small Data zu intelligenten Business Entscheidungen<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Um intelligente Business-Entscheidungen treffen zu k\u00f6nnen, ben\u00f6tigt es vor allem relevante Informationen und Wissen, die aus Small Data gewonnen werden.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/2019\/10\/10\/mit-small-data-zu-intelligenten-business-entscheidungen-fit-fuer-die-connecta\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Small Data - Daten statt Meinungen als Entscheidungsgrundlage nutzen\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Im Entscheidungsprozess sollten relevante Fakten und Daten das ausschlaggebende Element f\u00fcr die zu treffende Entscheidung sein. 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