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Daten als transformative Hebel

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DATA
MF3d via Getty Images
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Als die großartige SoulsĂ€ngerin Sharon Jones am 20. November 2016 an BauchspeicheldrĂŒsenkrebs starb, musste ich feststellen, dass dies nur drei Tage nach dem „BauchspeicheldrĂŒsenkrebs Awareness Tag" geschah. Sie war ein einzigartiges Talent und ist leider nur 60 Jahre alt geworden. John Hurt war der letzte Prominente, der dieser Krankheit vor ein paar Wochen erlag - 18 Monate nach der Diagnose.

Forscher arbeiten mit Hochdruck an einer rettenden Therapie fĂŒr BachspeicheldrĂŒsenkrebs, der auf Platz vier der tödlichsten Krebserkrankungen steht und nicht nur das Leben von Jones, Hurt, Steve Jobs, sondern auch von vielen, vielen anderen Menschen genommen hat. Obwohl einige vielversprechende Forschungswege und ambitionierte Initiativen ins Leben gerufen worden, ist die Entdeckung einer Heilung noch Jahre entfernt. Das ist jedoch fĂŒr viele der Betroffenen zu lang, weil sie nach der Diagnose oft nur noch ein Jahr zu leben haben. Aus diesem Grund brauchen wir einen Hebel: Alles was die Forschung beschleunigt, kann Leben retten.

Das Tool nach dem wir suchen ist Datenanalyse. Ich gebe zu, dass dies nicht wirklich nach der magischen Waffe gegen Krebs klingt, aber sie könnte eine sein, wenn nicht sogar noch viel mehr. Die Art der Datenanalyse und -erfassung, die uns heutige Technologien bieten, ist nicht nur eine Möglichkeit Therapien fĂŒr lebensgefĂ€hrliche Krankheiten zu finden. Sie wird auch ein transformativer Hebel sein, der so gut wie jeden Teil des menschlichen Lebens tiefgreifend beeinflussen wird.

Wenn Sie die Medienberichterstattung zum Thema „Big Data" in den letzten fĂŒnf Jahren mitverfolgt haben, wissen sie, dass Unternehmen, Regierungen und Forscher Trillionen Bytes an Informationen ĂŒber nahezu jede Transaktion und jede Bewegung sammeln, die wir machen. Mit Hilfe von Smartphones und Tablets, wearable Technologien, Sensoren in GerĂ€ten sowie Industriemaschinen und internetfĂ€higer Infrastruktur - um nur ein paar der Tools zum Sammeln von Informationen fĂŒr Analysen zu nennen - hat sich ein Berg an Daten angehĂ€uft, der im Sekundentakt wĂ€chst.

Um Ihnen einen anwendbaren Wert zu geben, mĂŒssen diese Rohdaten weiterentwickelt werden. An dieser Stelle verĂ€ndern kĂŒnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Landschaft der Datenanalyse.

Jetzt da die Simulationen nicht mehr durch den menschlichen Intellekt begrenz sind, haben sie eine bisher nicht da gewesene Geschwindigkeit und Tiefe. Diese Prozesse verĂ€ndern Biotechnologie, Medizin sowie GeschĂ€fts- und Technologieentwicklungen schwunghaft und haben das Potenzial die globale Wirtschaft zu beeinflussen. Ein Bericht von McKinsey aus dem Jahr 2014 lĂ€sst darauf schließen, dass sich durch den Gebrauch von Free oder Open Data in sieben verschiedenen Anwendungsbereichen der globalen Wirtschaft drei bis fĂŒnf Trillionen US Dollar an Jahreswerten ergeben könnten. Zu diesen Bereichen gehören Bildung, Verkehr, Öl-und Gaserschließung, Verbraucherprodukte, ElektrizitĂ€t, Gesundheit und Verbraucherfinanzen.

Sogar gesellschaftliche Bereiche wie StĂ€dteplanung und Public Policy werden von Daten verĂ€ndert, weil das Internet der Dinge und Cognitive Computing die Art und Weise beeinflussen wie Straßen gebaut, wo KrankenhĂ€user errichtet und wann neue Schulen benötigt werden. Die Medizin ist gerade an der Schneide dieser Transformation, da die KĂŒnstliche Intelligenz-basierte Datenanalyse das Diagnoseverfahren und die Entwicklung von Therapien revolutionieren kann. Es ist sehr spannend, dass Daten, die durch die sozialen Netzwerke gesammelt werden, solch einen Einfluss haben und es Forschern ermöglichen verhĂ€ltnismĂ€ĂŸig genau vorherzusagen, welche Gemeinden und Regionen in einem Land Verhaltensweisen aufweisen, die sie empfĂ€nglich fĂŒr bestimmte Krankheiten machen.

Um die Macht von Daten fĂŒr das Gemeinwohl zu nutzen und GlaubwĂŒrdigkeit sowie Vertrauen zu schaffen, mĂŒssen diejenigen Analytiker, die Daten teilen und verkaufen den sogenannten Black Box Ansatz vermeiden. Um vertrauen zu bilden, ist es entscheidend, dass Daten und Analysen transparent und in einer Weise prĂ€sentiert werden, die es dem Verbraucher ermöglicht, die Ergebnisse selbst nachzuvollziehen. In einer Welt, in der Daten stetig an Wichtigkeit gewinnen, möchten Verbraucher verstehen, was hinter ihnen steckt. In einer Wirtschaft und einem Forschungsumfeld, die zunehmend von Daten bestimmt werden, ist der Black Box Ansatz unhaltbar.

Ein aktuelles Beispiel dieser Transparenz ist CiteScore, ein Satz aus verschiedenen Metriken, die einen umfassenderen Einblick in den Impact von wissenschaftlichen Journalen geben. Basierend auf Scopus, einer Datenbank von Abstracts und Zitationen fĂŒr und von wissenschaftlichen Artikeln, unterstĂŒtzt CiteScore ein tiefergehendes VerstĂ€ndnis der Leistung eines breiten Spektrums an Journalen ĂŒber einen lĂ€ngeren Zeitraum hinweg. Dies geschieht durch den Gebrauch von Big Data-Technologien, um Scopus-Daten durch eine direkte Kalkulation und ohne geheime Algorithmen oder versteckte Details zu analysieren. Im vergangenen Monat wurde der Pionier im Bereich Altmetriken - Plum Analytics - den auf Scopus zugĂ€nglichen Daten hinzugefĂŒgt. Plum Analytics legt Forschungsinteressen und
-gebrauch auf eine Weise offen, die weit ĂŒber die traditionellen Messungen hinausgeht. Dieser offene und gesamtwirtschaftliche Ansatz birgt den Vorteil, dass Forscher ein schnelleres und tiefergehendes VerstĂ€ndnis dafĂŒr entwickeln können, wie ihre Arbeit genutzt und kommuniziert wird.

AnsĂ€tze wie diese liefern Forschern und allen EntscheidungstrĂ€gern, die von vertrauensvollen Daten abhĂ€ngig sind ein prĂ€zises Bild des Impacts und was nötig ist, um Impact zu generieren. Ein Korb voller Metriken - eine einzelne Metrik genĂŒgt nicht - gepaart mit Transparenz und der Geschwindigkeit sowie die Kraft stĂ€ndiger besser werdender Technologien revolutioniert die Art und Weise wie wir informierte Entscheidungen in unterschiedlichsten Bereichen treffen, angefangen bei Medizin und Tech-Forschung bis hin zu Sozialwissenschaften und der Betriebswirtschaftslehre.

Mit Hilfe der Datenanalyse erschaffen wir einen gewaltigen Hebel mit transformativer Kraft. Dieser Trend wird jeden einzelnen von uns beeinflussen und die Gesellschaft messbar verĂ€ndern, vor allem wenn wir ihn effektiv und mit Weisheit und Transparent nutzen. Außerdem wird er durch den Einfluss auf die Geschwindigkeit neuer Entdeckungen Leben retten.

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