Allgemein

Je präziser KPIs und Scores sind, desto später können sie berechnet werden. Das ist gut für Personalisierung oder Recommender, aber weniger gut für Management und Steuerung.

Produkt vor Preis – und erst der genaue Blick auf einzelne Preiskomponenten liefert Ergebnisse.

Um festzustellen, wo User unterwegs verloren gehen, sind mehr detaillierte Messpunkte – und eine Zielsetzung – notwendig.

Analyse ist schön, Steuerung ist besser. Das funktioniert nur vor dem Hintergrund von Zielen.

Man muss nicht programmieren können, um programmieren zu üben. Aber man sollte es tun.

Je präziser das Ergebnis ist, desto mehr Skepsis ist angebracht.

Komplexe Begriffe lassen sich über Vergleiche und Ordnungsrelationen berechnen.

Es hat System, wenn von Chefs angeforderte Daten in der Chefetage erst mal für Enttäuschung sorgen. Datenverantwortliche brauchen Autorität, um bei Informationssystemen mitreden zu können.

Es ist nichts als digitale Homöopathie und Esoterik für Statistiker, wenn wir glauben, dass uns Machine Learning-Prozesse, die wir nicht verstehen, klüger machen.

Wie die großen Missverständnisse um Big Data entstehen.