Kategorie: Wissender Artikel

Vergangene Woche haben wir mit einem Direktor von ICT & Logistics über einen intelligenten Heizkessel gesprochen, der beispielsweise in der Lage ist, den gewählten Wasserdruck automatisch nachzufüllen. Falls dies jedoch zu oft passiert, erhält der Besitzer des Heizkessels über die entsprechende App auf seinem Telefon ein Warnsignal und wird automatisch ein Mechaniker kontaktiert. Auf diese Weise werden schwerwiegende Fehlfunktionen von Heizkesseln auf ein Minimum reduziert, was in diesen kalten Wintertagen sehr hilfreich ist.

Stellen Sie sich vor, in einer Welt zu leben, in der Geräte wissen, was wir brauchen, und diese Bedürfnisse völlig automatisch erfüllen, ohne dass wir ihnen einen Befehl dafür geben müssen. Das klingt vielleicht wie Sciencefiction, aber das Gegenteil ist der Fall. Obwohl solche Anwendungen noch nicht oft eingesetzt werden, sind sie bereits für Verbraucher, Unternehmen und Regierungen verfügbar.

Heutzutage kann man auf dem Markt verschiedene angeschlossene Geräte finden, wie z.B. Toon von unserem Kunden Eneco und der Nest -Thermostat, der Ihre gewünschte Temperatur zu Hause erkennt und die Temperatur senkt, sobald Sie das Haus verlassen, um den Energieverbrauch zu optimieren. Ein weiteres Beispiel ist der Car-Connector von ANWB (die niederländische Schwestergesellschaft der ADAC), der die gemeinsame Nutzung von Daten für eine verbesserte Pannenhilfe, automatisierte bezahlte Parkdienste und Rabatte auf Autoversicherungen für Fahrer, die ein sicheres Fahrverhalten aufzeigen, nutzt.

Die Stadt Santander in Spanien ist die fortschrittlichste „Smart City“ Europas. Tausende von Sensoren haben die Stadt in ein Hightech-Labor verwandelt. Sensoren, die die Besucher der Stadt auf dem kürzesten Weg zum nächsten freien Parkplatz leiten. Sensoren in Mülltonnen, die ein Signal an die Gemeinde senden, wenn sie fast voll sind. Feuchtesensoren in öffentlichen Parks, um deren Bewässerung zu optimieren. Bewegungssensoren, die sicherstellen, dass die Straßenbeleuchtung nur dann eingeschaltet wird, wenn eine Person in der Nähe ist. Dies sind nur einige Beispiele der verwendeten Sensoren.

Dies sind alles Beispiele für das Internet-of-Things (IoT). Das IoT bietet Unternehmen neue Möglichkeiten, Daten mithilfe eines Netzwerks von Geräten zu integrieren, um die menschliche Entscheidungsfindung und Prozessausführung zu optimieren. Beides ist wichtig, um bei der Formulierung einer digitalen Strategie ein besseres Verständnis für den breiten digitalen Kontext zu erlangen, wie in unserem Whitepaper „Digitale Strategie – Aufbau der Vision und der Reise Ihres Unternehmens in Richtung Digitalisierung“ beschrieben.

Der Mehrwert von IoT-Geräten und -Diensten wird in den kommenden Jahren aufgrund der Zunahme ihrer branchenübergreifenden Anwendungen sehr schnell steigen. Ein Beispiel könnte ein Service-Netzwerk in Echtzeit sein, bei dem Geräte aus der Ferne überwacht werden. Mit Hilfe eines Algorithmus kann dabei vorhergesagt werden, welches Ersatzteil eines Gerätes bald ausgetauscht werden muss. Anschließend wird eine automatisch generierte Serviceanfrage im Markt veröffentlicht und das beste Angebot angenommen. Der Servicemechaniker erhält über einen speziellen Code Zugang zu dem jeweiligen Gebäude, um die Reparatur durchzuführen. Nachdem das Ersatzteil ausgetauscht wurde, wird automatisch eine Nachricht an das Unternehmen gesendet, in der die Reparatur erläutert und die Rechnung gemacht wird.

Ein praktisches Beispiel für IoT finden Sie im Hafen von Rotterdam. Im Hafen steigen tagtäglich die Anzahl der aktiven Sensoren. Nicht nur Sensoren, die Strömungen, Temperatur und den Grundwasserspiegel messen, sondern auch Sensoren, die Bewegungen und Einflüsse an der Kaimauer erkennen. Die Verwendung dieser Daten ermöglicht dem Hafen von Rotterdam eine angemessenere Wartung und die Entwicklung neuer Kaimauern.

IoT gilt somit als das digitale Nervensystem der Welt, das durch die kollektive Verbindung mit Geräten an das Netzwerk an Stärke gewinnt. Durch den alleinigen Anschluss von Geräten an ein Netzwerk wird das Gerät jedoch keinen Geschäftswert für eine organisatorische Kette generieren. Die Herausforderung beim IoT besteht darin, den wahren Mehrwert der generierten Daten zu entdecken und anschließend aufgrund dieser Daten neue und verbesserte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.

Die Anwendungen und der Mehrwert vom IoT sind heutzutage von so großer Bedeutung, dass die Analyse ihres Potenzials ein Standardpunkt geworden ist, den wir bei der strategischen Analyse des digitalen Kontextes eines Unternehmens für unsere Kunden durchführen. Sind Sie daran interessiert, mehr über IoT und die Entwicklung einer digitalen Strategie für Ihr Unternehmen zu erfahren?

3 Minuten Lesezeit

Für viele Menschen in den Niederlanden ist heute der erste offizielle Arbeitstag des Jahres. Ich persönlich bin gerade von einem zweiwöchigen Urlaub in Österreich zurückgekehrt, einem traditionellen Zusammensein mit einem großen Teil der Familie. Die Größe der Gruppe der anwesenden Familienmitglieder ist jedes Jahr anders, ebenso wie die Gruppendynamik. Die Kernwerte scheinen jedoch die gleichen zu bleiben. Eines der wichtigsten Elemente ist die zusätzliche Aufmerksamkeit, die wir uns gegenseitig schenken, und die Zeit, die wir mit Gruppenaktivitäten verbringen. Ein immer wiederkehrender Höhepunkt in diesen zwei Wochen ist die gemeinsame Zubereitung der traditionellen holländischen Silvester-Leckerei „Oliebollen“ auf dem Balkon.

Interessanterweise zeigt die Gesellschaft eine ähnliche Sehnsucht nach Verbindung. Ich für meinen Teil beobachte eine neue Sehnsucht nach persönlichen Kontakten, lokal organisierten Aktivitäten in den Nachbarschaften und eine zunehmende Urbanisierung. Menschen möchten sich mit anderen Menschen verbinden. Sicher, wir verbringen immer mehr Zeit mit unseren Smartphones, aber es hat einen sehr sozialen Faktor, Freizeitfotos zu teilen. Der Wunsch zu teilen und zu verbinden ist so alt wie die Zeit selbst.

Multidisziplinär

Organisationen zeigen die gleiche Tendenz in der Art, wie sie strukturiert sind. Junge Menschen haben sich an Teamarbeit gewöhnt und schätzen genau dies in ihrem Beruf. Sie legen weniger Wert auf Titel und Gehalt, sondern mehr darauf, was sie zu einem multidisziplinären Team beitragen können. Gemeinsam zu arbeiten, sich gemeinsam Ziele zu setzen und gemeinsam Erfolge zu feiern, ist für jüngere Generationen äußerst wichtig. Dies steht im Einklang mit dem Trend zu mehr Autonomie und Selbstorganisation, wie es bei agilen Teams zutrifft.

Die Auswirkungen dieser Verlagerung sind enorm. Der traditionelle, kontrollierende Führungstyp verlässt dadurch beispielsweise langsam die Bühne. Menschen und Organisationen beginnen, Manager abzulehnen, die von der Spitze der Pyramide aus urteilen und steuern. Moderne Führung geht viel mehr über Ermöglichen und entsteht aus dem Team heraus. Die multidisziplinäre Struktur ermöglicht es jedem Teammitglied, in seinem eigenen einzigartigen und spezifischen Fachgebiet die Führung zu übernehmen. In einer Welt, in der sich alles um Fähigkeiten und Zusammenarbeit dreht, kann es mehr als nur eine Führungskraft geben.

Optimale Zusammenarbeit

Für Anderson MacGyver ist das nicht anders. Sowohl in unserem eigenen, internen Unternehmen als auch in den Unternehmen, die wir bei ihrer digitalen Transformation unterstützen: Der Schwerpunkt liegt bei der optimalen Kombination von Menschen und deren zwischenmenschlicher Austausch. Teams können weder zu klein noch zu groß sein und müssen ein komplettes Set an Fähigkeiten enthalten. Die Mitglieder konzentrieren sich gemeinsam auf praktische Ziele und greifbare Ergebnisse, und im Idealfall ist das Team ganzheitlich verantwortlich. Auf diese Weise können sie ihre Mission aufsteigend, selbststeuernd und kontinuierlich anpassend verfolgen. Genau wie bei einer Gesellschaft, Nachbarschaft oder Familie – die Stärke einer Organisation liegt in der Zusammenarbeit. Was zufällig auch noch angenehm ist und Spaß macht.

Damit bin ich wieder da, wo wir angefangen haben: der Beginn eines neuen Jahres, gefüllt mit neuen Herausforderungen und Möglichkeiten nach einer Zeit der Entspannung und Aufmerksamkeit für die, die mir am nächsten sind. Das moderne Unternehmen schätzt und fördert eine ähnliche familiäre Atmosphäre; eine angenehme Arbeitsumgebung voller Möglichkeiten zum persönlichen und beruflichen Wissensaustausch, unterstützt durch Technologien, die dies ermöglichen.

Im digitalen Zeitalter gibt es keinen Grund, sich Herausforderungen allein zu stellen. 2018 ist offen für Zusammenarbeit auf persönlicher, gesellschaftlicher und beruflicher Ebene. Als Anderson MacGyver zeigen wir Ihnen gerne den richtigen Weg dafür.

Was mich am meisten fasziniert, ist das menschliche Element der digitalen Transformation

31. Oktober 2017 – Im Zeitalter der schnellen technologischen Entwicklungen wie Big Data, künstliche Intelligenz und Robotik ist das „RightBrains-Denken“ mehr denn je erforderlich. Erfolg wird hauptsächlich durch Kreativität, Intuition, Anpassungsfähigkeit und einen offenen Geist bestimmt. Es ist ein Bereich mit vielen Karrieremöglichkeiten für Frauen. Die Anzahl der Frauen ist leider immer noch extrem niedrig. RightBrains ist eine Plattform für professionelle Frauen mit einer gemeinsamen Leidenschaft: digitale Technologie. Als Wissenspartner von RightBrains nimmt Esther Splinter von Anderson MacGyver eine Vorbildrolle wahr, um junge Frauen zu inspirieren und zu motivieren, einer Karriere in der Welt der digitalen Technologie nachzugehen.

Gemeinsam zeigen wir, dass die digitale Technologie viele Karrieremöglichkeiten sowohl für Männer als auch für Frauen bietet.

Die Katastrophe

Stockholm 1628. Es ist ein warmer und sonniger Augusttag. Jeder, der kann, macht sich auf den Weg zu den Anlegestellen, um das historische Ereignis mitzuerleben. Viele haben sogar eine tagelange Reise hinter sich, um diesen Moment hautnah miterleben zu können: Der Stolz des schwedischen Staats setzt die Segel. Die Vasa ist das stärkste Marineschiff, das die schwedische Marine je in Betrieb genommen hat. Sie verfügt über eine unübertroffene Feuerkraft und könnte der entscheidende Faktor im tobenden Krieg mit Polen-Litauen sein. Wenn man nämlich die Kosten bedenkt, ist das auch besser so! Die 64 massiven Bronzekanonen und die reiche Dekoration mit Hunderten von bemalten und vergoldeten Skulpturen haben ein Vermögen gekostet und machen die Vasa zu einem großen Vermögenswert für das schwedische Königreich.

Auch an diesem klaren und sonnigen Sommertag sinkt die Vasa auf ihrer Jungfernfahrt, nur 1300 Meter nach dem Ablegen, als die erste leichte Windböe einen Teil ihrer Segel füllt. Etwa 30 Menschen ertrinken dabei.

Was ist passiert?

Wie konnte dieser Moment, der eigentlich triumphal sein sollte, in einer verheerenden Katastrophe enden?

Die Antwort ist schockierend einfach. Die Konstruktion des Schiffes war nicht für das hohe Gewicht der vielen Kanonen geeignet, die den Massenschwerpunkt des Schiffes zu hoch ansetzten, um noch stabil sein zu können.

Ein anderes Goldenes Zeitalter

388 Jahre später wiederholt sich diese Geschichte ein weiteres Mal. Genau wie in den Tagen, die von den Niederländern als „das Goldene Zeitalter“ bezeichnet werden, leben wir mitten in einer Zeit der Abenteuer und Möglichkeiten. Die Schiffe der VOC (Verenigde Oost-Indische Compagnie) brachten von ihren Fernlandreisen nicht nur kostbare Waren zurück, sondern auch nicht zu unterschätzende Erkenntnisse über entdeckte Kulturen, Flora und Fauna sowie wichtiges seemännisches Fachwissen.

Heutzutage sehen sich die meisten Unternehmen von einem Meer von Daten umgeben. Genau wie in der Vergangenheit kann das Segeln auf diesem Ozean ein Abenteuer sein, das zu neuen fantastischen Geschäftsmöglichkeiten führt. Darüber hinaus können aus diesen Reisen neue Erkenntnisse und Trends für das Management gewonnen werden, um die richtige Entscheidungsfindung zu vereinfachen. Ein weiteres Goldenes Zeitalter! Doch der Weg dorthin ist kompliziert und erfordert Fachwissen und Geschick. Genau wie bei der Vasa kann man mit fehlendem Fachwissen und falschen Ansätzen leicht kentern und sinken.

Weniger ist mehr

Es gibt noch eine weitere Lektion, die man hier lernen kann: Weniger ist manchmal mehr. Dies gilt auch bei der Datenanalyse! Zwar ist es eine weitverbreitete Annahme, dass mehr Daten zwangsläufig zu mehr und zuverlässigeren Erkenntnissen führen, doch dies stellt sich in den meisten Fällen als eine gefährliche Annahme heraus und ist in den meisten Fällen auch schlichtweg falsch! Wenn Sie über ausreichend umfangreiche Statistiken, also riesige Datensätze, verfügen, können moderne Algorithmen mittlerweile auch mit verunreinigten und unvollständigen Daten zuverlässige Erkenntnisse erzeugen. Aber die überwiegende Mehrheit der Unternehmen verfügt nicht über diese umfangreichen Datensätze wie z.B. Google oder Facebook. Sie werten nicht täglich hunderte und tausende von Terabyte an Daten aus, um Internet-Suchergebnisse zu liefern oder das Verhalten ihrer Kunden zu analysieren. Ihre Datensätze sind tausend- und sogar millionenfach kleiner. Dabei ist eine gute Datenqualität unerlässlich. “Garbage in, garbage out“ bleibt eine gültige Aussage für die überwiegende Mehrheit der Analysen. Der effektivste und effizienteste Ansatz ist meistens eine „leichte“ und transparente Analyse, die einfach zu überprüfen und zu verstehen ist und auf wenigen, aber aussagekräftigen Variablen basiert. Der Versuch, alle Daten und Variablen in eine Blackbox zu „quetschen“ und sich auf die Ergebnisse zu stützen, ist äußerst riskant und in den meisten Fällen zum Scheitern verurteilt, wenn man die Daten nicht vorher genau kennt und gründlich versteht. Weniger ist manchmal mehr, die Vorhersagen eines Vorhersagemodells, das z.B. auf einem maschinellen Lernalgorithmus basiert, können durch das Hinzufügen irrelevanter Variablen deutlich verschlechtert werden.

Die Vasa hätte nämlich mit ein paar Kanonen weniger an Bord eine wichtige Rolle im Krieg spielen können.

Beugen Sie das Risiko eines Untergangs vor und fragen Sie bei Ihrer (potentiellen) Datenanalyse unsere Unterstützung.

…oder: Für harte Ergebnisse, müssen Sie weich werden!

Die vernachlässigte Seite von Big Data

„Bei Big Data geht es nicht um Daten! Es geht auch nicht um Technologie!“ – Eine ziemlich gewagte Aussage, vor allem wenn man die öffentliche Debatte zu diesem Thema verfolgt. Die meisten Artikel und Diskussionen drehen sich um technische Entwicklungen wie Hadoop, Cloud Computing oder selbstlernende Algorithmen. Dies führt zu dem Eindruck, dass Big-Data-Projekte allein durch das Finden des richtigen technischen Hilfsmittels erfolgreich durchgeführt werden können. Doch diese Sichtweise verfehlt eine grundlegende Eigenschaft von Big Data völlig. Man könnte es auch die weiche Seite von Big Data nennen. Diese rücksichtslos vernachlässigte Seite ist nicht selten der entscheidende Faktor, der über Erfolg oder Misserfolg eines Big-Data-Projekts oder -Programms entscheidet.

Was ist also diese geheimnisvolle weiche Seite von Big Data? Nach dem Vorbild der 3 V’s (Volume, Velocity und Variety, zu Deutsch Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt), die oft zur Definition von Big Data verwendet werden, kann man diese Seite als die 3 C’s zusammenfassen: Creativity, Collaboration und Culture, zu Deutsch Kreativität, Zusammenarbeit und Kultur.

Kreativität

Am Anfang eines jeden Big-Data-Projekts stehen kreative Ideen, wie man die Daten nutzen kann. Diese Ideen werden typischerweise in Fragen formuliert, die mit „Was wäre, wenn wir …..?“ beginnen. Denken Sie zum Beispiel an ein Logistikunternehmen, das sich die Frage stellen können: „Was wäre, wenn wir unsere eigenen Daten mit offenen Daten, wie Wetterdaten oder Verkehrsdaten, kombinieren würden? Könnten wir damit unsere täglichen Liefervorhersagen und das Verfahren verbessern? Und wenn ja, um wie viel?“. Aber auch bei der Datenanalyse, dem Herzstück eines jeden Big-Data-Projekts, ist Kreativität gefragt. Mit kreativen Ideen und Programmierungen kann der Analysecode als Leistung optimiert werden und neue und oft unerwartete Insider-Ansichten enthüllen, wie z.B., dass eine ineffiziente Auslastung des Operationssaals in einem Krankenhaus nicht durch Notfälle, sondern durch die lang geplanten Operationen verursacht wird.

Arbeiten mit Big Data ist mit viel Experimentieren verbunden, da man damit meist Neuland betritt. Sie müssen kreativ sein, um die Herausforderungen zu überwinden und zu lösen, denen Sie während eines Big-Data-Projekts und einer Analyse gegenüberstehen. Kreativität ist nämlich ein wesentlicher Bestandteil für Erfolg. Ohne Kreativität ist jedes Big-Data-Projekt schon von Anfang an zum Scheitern verurteilt.

Zusammenarbeit

Um die Möglichkeiten, die Big Data bietet, voll auszuschöpfen, ist die Zusammenarbeit von mehreren Abteilungen im Unternehmen unerlässlich. Der Schwerpunkt des analytischen Teils eines Big-Data-Projekts wird vom Unternehmen bereitgestellt, in der Regel vom Vertrieb, Marketing oder dem operativen Geschäft. Die technischen Elemente selbst liegen in der Verantwortung der IT oder einer eigenständigen Datenabteilung. Wesentlich für eine fruchtbare Zusammenarbeit ist, dass die interdisziplinären Mitglieder eine gemeinsame Sprache entwickeln. Dies ist nicht trivial, da die meisten Mitglieder der Zusammenarbeit typischerweise aus sehr unterschiedlichen Bereichen kommen. Ein bewährter Ansatz, um die Entwicklung einer gemeinsamen Sprache schnell zu unterstützen, sind Visualisierungen, die als gemeinsame Verständnisbasis dienen. Im Rahmen unseres Geschäftsalltags unterstützen wir mit unserem bewährten Betriebsmodell Canvas die Schaffung einer gemeinsamen Sprache für Business und IT Die gleiche Technik kann zur Verbesserung der Kommunikation in Big-Data-Projekten verwendet werden.

Neben dieser internen Zusammenarbeit kann gleichzeitig die Zusammenarbeit mit externen Partnern wie Forschungsinstituten, Universitäten oder Beratern dazu beitragen, den gewünschten Nutzen eines Big-Data-Projekts zu erzielen.

Kultur

Erfolgreiche Big-Data-Projekte und -Programme erfordern in vielen Unternehmen einen Kulturwandel. Die damit verbundenen Projekte und Programme sind sehr dynamisch und erfordern eine agile Vorgehensweise. Mit iterativen Zyklen ist auch viel Experimentieren verbunden. Dies erfordert ein dynamisches, kreatives und inspirierendes Umfeld, in dem man sich traut, etwas Neues und Außergewöhnliches auszuprobieren – ein Umfeld, das man oft bei Start-Up-Unternehmen findet. Aus diesem Grund nähern sich verschiedene große Unternehmen wie z.B. die ING den Big-Data-Herausforderungen, indem sie zunächst Start-Up-Unternehmen gründen und diese dann später integrieren. Aber auch die Schaffung von firmeninternen, interdisziplinären Teams für Big-Data-Projekte kann sehr erfolgreich sein.

Es lohnt sich, die 3 K’s von Big Data genau zu beachten. Diese werden nicht nur das Projekt unterstützen und helfen, die definierten Ziele schneller und effizienter zu erreichen, sondern auch qualitativ hochwertigere Ergebnisse mit einer höheren Wirkung erzeugen. Für harte Ergebnisse müssen Sie weich werden.

Brauchen Ihre Big-Data-Ziele etwas mehr Kreativität, Zusammenarbeit oder ein inspirierendes kulturelles Umfeld? Zögern Sie nicht und kontaktieren Sie Anderson MacGyver.

Ein riesiger Marmorbrocken!

Etwa 6 Meter hoch, über 7 Tonnen schwer und nicht wirklich von der besten Qualität. Einige wenige, namhafte Künstler des Anfangs des 16. Jahrhunderts, nahmen Aufträge an, diesen riesigen Marmorbrocken in eine der zwölf Statuen zu verwandeln, die die Gewölbepfeiler des Doms von Florenz schmücken sollten. Das ist nicht gelungen. Schließlich war es ein 26 Jahre altes Genie, das diesen massiven Block aus Carrara-Marmor in eine der meistbewunderten Skulpturen der Welt verwandelte.

Datenwissenschaft und die Bildende Kunst

Auf den ersten Blick haben Datenwissenschaft und Bildhauerei wenig miteinander zu tun. Der eine nutzt fortschrittliche Computer und Code, um Erkenntnisse und Fachwissen aufzubauen, der andere verlässt sich auf Hammer und Meißel, um Kunst zu schaffen. Wenn Sie dies jedoch aus einem anderen Blickwinkel betrachten, können Sie durchaus verblüffende Gemeinsamkeiten erkennen.

Mit einer großen Datenbank voller Rohdaten konfrontiert, beginnt der Datenwissenschaftler seine Arbeit ähnlich wie ein Bildhauer, der seinen Marmorbrocken zunächst sorgfältig untersucht. Mögliche Risse sowie die Art und der Zustand des Steins bestimmen, welche Werkzeuge verwendet werden und ob das Projekt machbar ist. Nach dieser ersten Prüfung müssen jedoch sowohl Datenwissenschaftler als auch Bildhauer mit großer Sorgfalt vorgehen. Versteckte, mikroskopische Risse im Stein können ähnlich verheerende Auswirkungen haben wie unbemerkte Verzerrungen im Datensatz oder kleine Fehler im Analysecode. Während der Schaden bei Skulpturen für jeden sichtbar ist, verursachen Störungen und Fehler in einer Datenanalyse falsche Ergebnisse, die oft schwer zu erkennen sind. Es geht um Erfahrung, die richtigen Hilfsmittel und die richtigen Ideen. „Ein Mann malt mit seinem Gehirn und nicht mit seinen Händen.“ (Michelangelo Buonarotti). Ich nehme an, dass dasselbe für Bildhauer gilt.

Wer hat etwas über Schöpfung gesagt?

Die Ergebnisse können oft überraschend sein! „Wie konnten sie das bloß machen?!“ ist eine Frage, die mir in den Sinn kommt, wenn ich eine Skulptur bewundere, die aus kaltem Stein gefertigt ist und doch so realistisch und schon fast lebendig aussieht!

Auch die Ergebnisse einer erweiterten Datenanalyse können erstaunlich sein. Neu entdeckte Erkenntnisse, wie z.B. „drei Viertel Ihrer Kundenprofile sind falsch“, oder die hohe Genauigkeit eines entwickelten Vorhersagemodells, z.B. zur Vorhersage der Anzahl von Bestellungen oder gelieferten Waren für gewisse Tage, bringen Fragen aus wie „Wie haben Sie das gemacht?“, „Wie konnten Sie diese Erkenntnisse erzeugen?“.

Aber ein Datenwissenschaftler schafft keine Erkenntnisse. Die „geschaffenen“ Erkenntnisse waren immer schon in den Daten vorhanden und warteten lediglich darauf, erkannt zu werden. Die Aufgabe eines Datenwissenschaftlers ist es lediglich, den Zugang dazu zu ermöglichen.

Es wird erzählt, dass Michelangelo auf die Frage, wie er seinen „David“ aus diesem Marmorbrocken erschaffen konnte, antwortete: „Ich musste ihn nicht schaffen. Er war schon immer da, im Stein. Ich musste nur den Marmor um ihn herum entfernen.“

Am Ende landete „David“ nicht auf der Spitze des Florentiner Doms, sondern fand einen prominenteren Platz direkt vor dem Palazzo Vecchio (und seit 1873 in der Galleria dell’Accademia), um von allen Bürgern und Touristen in Florenz gleichermaßen bewundert zu werden.