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Entscheidungen unter Risiko: Data Analytics

Die Digitalisierung gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Prozesse scheint die Situation allerdings zu ändern: Die Entstehung großer Datenmengen (Big Data) und die Entwicklung elaborierter statistischer Algorithmen verspricht, durch die Analyse verfügbarer Daten neue Zusammenhänge, Wahrscheinlichkeiten und Entscheidungsoptionen offen zu legen, um ökonomische Entscheidungen zu unterfüttern. Durch die Anhäufung von Datenmengen (und eine korrekte Analyse) kann eine Situation mit hoher Unsicherheit gewissermaßen in Richtung einer Risikosituation (im Sinne von Knight und Keynes) verschoben werden. Dies ermöglicht es wiederum, mit statistischen Verfahren ziemlich genaue Vorhersagen und damit gute Entscheidungen zu treffen.

In vielen Kontexten ermöglicht dieser Ansatz vormals ungeahnte Möglichkeiten. Das Geschäftskonzept von Unternehmen wie facebook, Google oder Amazon baut nahezu vollständig auf den Vorteilen der durch Big Data gewonnenen Erkenntnisse auf. Laut der International Data Corporation werden die globalen Investitionen in Data Analytics (DA) bis 2020 auf über $200 Milliarden wachsen (2017).

DA erfordert Risiko-Kompetenz

Das Vorhandensein von Daten und Statistiken ist allerdings auch noch kein Garant für gute Entscheidungen. Die Einschätzung der Datenqualität und die Interpretation statistischer Analysen für gute Entscheidungen erfordern Risikokompetenz (risk literacy; auch: statistische Kompetenz) – insbesondere bei den Entscheidern eines Unternehmens.

In der Praxis bedeutet das zuallererst die Fähigkeit einschätzen zu können, ob die erhobenen Daten tatsächlich das messen, was für uns wichtig ist. Nur weil Zahlen zur Verfügung stehen, heißt das noch lange nicht, dass damit auch alles gemessen wurde, was eigentlich für das Unternehmen relevant ist oder dies adäquat wiedergeben (Garbage in – garbage out)! Die Verfügbarkeit von “harten” Zahlen kann den trügerischen Eindruck von Sicherheit geben.

Ein Beispiel aus dem Bereich der Stadtplanung in Boston illustriert die Falle selektiver Datenerhebung. Um die Ausbesserung der vielen Schlaglöcher in der Stadt zu verbessern, führte die Stadt Boston die sogenannte StreetBump App ein, die durch Bewegungssensoren und GPS automatisch Schlaglöcher ortet, damit diese schnell repariert werden können (vgl.: Crawford, 2013). Da ältere und auch ärmere Teile der Bevölkerung allerdings seltener über Smartphones verfügen, wurden die verfügbaren Daten jedoch verzerrt – wodurch die Gefahr entsteht, dass Schlaglöcher gerade dort nicht repariert werden, wo es am nötigsten gewesen wäre (die Stadt Boston hat dieses Problem allerdings bemerkt und versucht, diese Verzerrung aufzufangen).

Kognitive Verzerrungen

Selbst wenn die verfügbaren Daten an sich brauchbar sind (das heißt, es wurde gemessen, was man auch messen wollte und die erhobenen Daten sind nicht verzerrt), lauern Denkfallen, die zu schlechten Entscheidungen führen können. Daniel Kahneman und Amos Tversky stellten 1979 die Prospect Theory vor und begründeten die Verhaltensökonomik, mit der sie einige dieser Denkfallen beschrieben und erklärten. In den letzten Jahrzehnten sind viele weitere systematische Denkfehler (engl.: Cognitive Biases; wörtlich: Kognitive Verzerrungen) dokumentiert worden. Diese “Verzerrungen” sind oftmals das “Nebenprodukt” von durchaus sinnvollen Gedanken unseres Gehirns, die aber in Situationen von Risiko mit abstrakten, kontextlosen Informationen in die Irre führen können. Einige Beispiele illustrieren, wo Gefahren durch kognitive Verzerrungen lauern ( Eine Liste aller bekannten kognitiven Biases kann auf Wikipedia abgerufen werden ):

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Dr. Holger Schmidt
Netzökonom
6. März 2017 Kategorie: Melvin amp; Hamilton Ricky 8 Schnürschuhe für Herren / mehrfarbig 7ktLcfUSPH
8 min. Lesezeit

Mobileye besitzt eine Schlüsselposition für das autonome Auto: Mehr als drei Viertel der Fahrassistenz-Chips, mit denen die Daten verarbeitet werden, stammen von dem israelischen Unternehmen. Im Interview erklärt der Gründer Gabor Shoes Damen Basic Stiefel Braun 13 Wallaby 405 EU BUF7XmxFgi
, worauf es bei den autonomen Autos der Zukunft ankommt und wie sich der Wettbewerb in der Autoindustrie entwickelt.

UPDATE: Palladium Sneakers High grau Damen zoYlaLtV
– was vor allem eine Reaktion auf den Erfolg des Konkurrenten Nvidia ist.

Im Moment entstehen viele neue Koalitionen in der Autoindustrie. Unternehmen arbeiten nun zusammen, die früher Feinde waren. Kann das auf Dauer funktionieren?

Shashua: Die Flugzeug-Industrie liefert die Blaupause: Flugzeuge sehen praktisch alle gleich aus, egal von welchem Hersteller sie sind. Der Grund liegt in den strengen Vorschriften. In der Autoindustrie wird das Gleiche passieren: Strenge Standards für die autonomen Fahrzeuge führen zu ähnlich strukturierten Fahrzeugen, auch wenn sie von außen noch unterschiedlich aussehen. Die Regulatoren werden genau vorschreiben, wie die Navigationssysteme funktionieren müssen und welche Karten genutzt werden – sonst wird es chaotisch auf den Straßen. Wettbewerb an dieser Stelle ergibt keinen Sinn. Es lohnt sich also zu kooperieren, um gemeinsam an den Standards zu arbeiten. Wer daran nicht mitarbeitet, kann die Standards nicht beeinflussen – und muss sich nach den Regeln der anderen richten. Der Wettbewerb wird dann über andere Aspekte ausgetragen: Design, Fahrgefühl, bereitgestellte Inhalte oder Einbindung in das digitale Ökosystem.

Worin genau liegen die Vorteile der Kooperation? Die Möglichkeiten, sich von der Konkurrenz zu unterscheiden, erscheinen nicht sehr groß.

Shashua: Erstens: Die Kooperation hilft, die Kosten zu teilen, denn die sind enorm hoch. Zweitens: Kein Hersteller allein wird ein echtes selbstfahrendes Auto zustande bringen. Das zu ist schwierig, vergleichbar mit einem Flug zum Mond. Den hat auch kein einzelnes Unternehmen zustande gebracht, sondern eine Nation. Drittens: Jeder Teilnehmer erhöht die Wahrscheinlichkeit, Teil des Standards zu werden.

Deutsche Autohersteller sind sehr stolze Unternehmen. Werden sie langfristig akzeptieren, dass ein kritisches Teil ihrer Autos von einem Startup aus Israel produziert wird? Continental arbeitet bereits an einem ähnlichen Produkt.

Shashua: Mobileye ist 17 Jahre alt und wir sind der dominante Hersteller des Fahrassistenz-Chips im Auto. Wir arbeiten mit 27 Herstellern zusammen. Für die Mehrheit dieser Unternehmen sind wir der einzige Lieferant für diese Technologie. Bei den verbleibenden Herstellern besitzen wir 50 Prozent Anteil. Unser Marktanteil liegt bei 70 bis 90 Prozent. Der Grund für unsere Dominanz und warum es nicht so einfach ist, Mobileye zu ersetzen, ist die eingebaute Sicherheit, die nur wir liefern.

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