Der Beitrag When Wearable Health Trackers Meet Your Doctor (Techcrunch vom 06.08.2014) weist auf einen interessanten Trend hin: Immer mehr Leute tragen Geräte, mit denen Gesundheitsdaten erfasst werden können. Die Sportler machen das schon recht exzessiv (fitness bands), aber auch Uhren – und andere Geräte – werden immer mehr dafür genutzt. In den USA soll der aktuelle Anteil der Personen, die solches Equipement verwenden, heute bei 15% der Bevölkerung der USA – also bei ca. 45 Millionen – liegen. In 2018 sollen es schon mehr als 100 Millionen Menschen sein. Diese Entwicklung von unten (User Innovation?) wirft vielfältige Fragen auf: Was passiert mit den Daten? Wie ist es möglich, diese Daten mit denen der klassischen Medizin zu verknüpfen (Gesundheitskarte)? Wie kann mein Hausarzt diese Daten nutzen? Die Quantified-Self-Bewegung listet aktuell 505 Tools auf die zeigen, wie vielfältig die Möglichkeiten sind, eigene Daten zu erfassen. Die Basis ist also längst gelegt, was bleibt ist, aus den Daten Informationen und Wissen zum Wohle eines jeden Einzelnen zu generieren. Eine interessante Aufgabe, Innovationen zu entwickeln.
Studie: Big Data in deutschen Unternehmen
Die Studie Bitkom (2014): Big Data in deutschen Unternehmen (PDF) zeigt auf, dass sich Unternehmen doch deutlich stärker mit dem Thema befassen. “Die Ergebnisse zeigen: Der Einsatz der Big Data-Technologie steht gerade an der Schwelle von einer Nischenanwendung zur Nutzung in der Breite.” Big Data hat – wie viele Entwicklungen – zwei Seiten. Die eine Seite befasst sich mit dem Schutz von Daten und den negativen Entwicklungen, mit großen Datenmengen unkontrolloiert umzugehen (NSA läßt grüßen). Die andere Seite zeigt die großen Möglichkeiten auf, die sich aus der Zurverfügungstellung großer Datenmengen nicht nur für große Unternehmen ergeben. Gerade kleine Start-ups können frei zugängliche große Datenmengen dazu nutzen, neue innovative Anwendungen zu entwickeln. Siehe dazu auch GovData.
Daten in Skulpturen überführen
Sicher in der Cloud?
Die Datenwolke (Cloud) ist in aller Munde und jeder hat sich schon gefragt: Ist das etwas für mich? Die immer wieder genannten Vorteile sind genau so schlüssig, wie die immer wieder genannten Nachteile (Datensicherung, Datenschutz). Das Fraunhofer-Magazin weiter.vorn 1/14 (PDF) befasst sich im Titelthema “Sicher in der Wolke” genau mit diesen Aspekten. Interessant ist für mich folgendes (S. 14): “Das Rechnen in der Wolke rechnet sich. Unternehmen, die konsequent auf Cloudcomputing setzen, wachsen etwa doppelt so schnell und erzielen einen fast 2.5 Mal höheren Bruttogewinn als Wettbewerber ohne Cloud. Das zeigt eine vergleichende Studie des IBM Center for Applied Insights aus dem Jahr 2013.” Kritiker werden darauf verweisen, dass IBM möglicherweise ein Eigeninteresse hat – es gibt immer Vor- und Nachteile neuer Technologien, und es kommt darauf an, den unternehmensspezifischen Mix zu finden und umzusetzen. Worauf warten Sie?
Nöllenheidt, Ch.; Brenscheidt, S. (2013): Arbeitswelt im Wandel: Zahlen – Daten – Fakten
Die Arbeitswelt wandelt sich – doch wie? Möglicherweise gibt die Veröffentlichung Nöllenheidt, Ch.; Brenscheidt, S. (2013): Arbeitswelt im Wandel: Zahlen – Daten – Fakten (PDF, 3MB, Volltext) eine zahlenbasierte Perspektive auf das Thema preis (S. 5):
Die Zusammenhänge zwischen den Arbeitsbedingungen und moderner Technik werden ebenso betrachtet wie das soziale Zusammenleben der Menschen im Betrieb oder die ökonomische Seite sicherer Arbeit. Wir wissen: Themen wie der demografische Wandel der Gesellschaft haben unmittelbare Auswirkungen auf unsere Arbeit und fordern uns zum Handeln heraus. Arbeitswelt im Wandel versucht, schlaglichtartig einige dieser Phänomene zu beleuchten und will insofern Anregungen liefern, sich mit Trends zu Sicherheit und Gesundheit in unserer Arbeitswelt intensiver zu beschäftigen.
Siehe dazu auch Hays-Studie (2013): Wissensarbeiter und Unternehmen im Spannungsfeld, Meyn/Peter (2010): Arbeitssituationsanalyse und Pfeiffer, S.; Schütt, P.; Wühr, D. (2011): Innovationsarbeit unter Druck braucht agile Forschungsmethoden.
Mit GovData zu neuen Ideen und Innovationen?
Mit dem Portal GovData – Das Datenportal für Deutschland stellt das Bundesministerium des Innern Daten aus der öffentlichen Verwaltung zur Verfügung: “Über GovData bieten öffentliche Stellen aus Bund, Ländern und Kommunen Daten der Verwaltung an. So soll insbesondere Verwaltungsmitarbeitern, Bürgern, Unternehmen und Wissenschaftlern die Möglichkeit gegeben werden, über einen zentralen Einstiegspunkt auf Daten und Informationen der öffentlichen Verwaltung in Deutschland ebenenübergreifend zugreifen zu können. Ziel ist es, dass diese ´Datenschätze´ aus der Verwaltung besser genutzt und weiterverwendet werden, so dass durch neue Ideen sowie Kombination und Analyse neue Erkenntnisse aus den vorhandenen Daten gewonnen und neue Anwendungsfelder erschlossen werden können. Das Portal wird derzeit noch im Rahmen einer Public-Beta-Phase als Prototyp betrieben. In dieser Zeit sollen Erfahrungen mit dem Portal und damit verbundenen Prozessen gesammelt werden.” Ausdrücklich wird auf der Website auch der Weg zu Open Data angesprochen. Durch die neuen Kombinationen der vorhandenen Daten können durchaus neue Ideen oder Innovationen entstehen: Von Open Data zu Open Innovation. Die Nutzung der Daten unterliegen strikten Nutzerbedingungen und sind somit nicht “frei” nutzbar. Ich würde mir hier eine noch eine weitergehende Offenheit der Daten (Open Data) wünschen. Siehe dazu auch Memorandum zu Open Government, Nutzen von Open Data und Open Government für Bürger, Open Data als Voraussetzung für Open Innovation.
Professionelle Internetrecherche und Wissensmanagement
Es gibt verschiedene Strategeien mit den vielen Daten und Informationen umzugehen. Eine ist, diese zu reduzieren, was eine nicht angemessene Vereinfachung wäre. Die zweite Möglichkeit ist, sich einzugestehen, dass man doch nichts machen kann (Ohnmachtsgefühl). Es gibt allerdings auch die Chance, die Daten- und Informationsflut bewältigen zu wollen. Dieser optistische und zukunftsorientierte Ansatz wird durch die gute und übersichtliche Webseite Professionelle Internetrecherche und Wissensmanagement (Online-Tutorium zum Selbststudium) unterstützt. Es zeigt sich, dass man noch viele “hilfreiche Geister” nutzen kann, um sich selbst zu organisieren. Die daraus entstehende Daten- und Informationsbasis ist Grundlage für die individuelle Wissenskonstruktion.
Bilden Daten und Informationen im Gesundheitswesen eine qualitativ gute Grundlage für die Wissenskonstruktion?
Der Artikel Wie man Ärzte irreführt (Rolf H. Latusseck, Die Welt vom 21.04.2010) hat den schönen Untertitel “Das ´Deutsche Ärzteblatt´ wirft den Pharmafirmen vor, Studien zu den Wirkungen und Nebenwirkungen ihrer Medikamente zu schönen”. Wenn die Grundlage, auf der Wissen über Arzneimittel konstruiert wird, zu 80-90% von der Pharmaindustrie kommt, brauch man sich allerdings nicht wundern (Siehe dazu auch Die erweiterte Wissenstreppe). Doch was nutzt das Lamentieren, wenn nichts dagegen unternommen wird? Es kommt einem folgendes Zitat in den Sinn: Traue keiner Statistik, die Du nicht selbst gefäscht hast (Es wird Churchill zugesprochen, doch gibt es in der Zwischenzeit auch andere Auffassungen). Das Gesundheitswesen basiert offensichtlich in vielen Bereichen auf Daten und Informationen, die man als tendenziell bewerten kann. Auch die grundsätzliche Logik des Systems ist kritisch zu würdigen, denn der Arzt bekommt nur dann sein Einkommen, wenn er kranke Menschen behandeln kann. Welches Interesse – welche Anreize – hat ein Arzt, dass ich gesund bleibe/werde? Fragen über Fragen, über die sich immer mehr Menschen Gedanken machen (sollten). Siehe dazu auch Nicht-wissende deusche Ärzte? , Die Ressource “Wissen” im Gesundheitswesen, Probleme der Darstellung anthropologisch-medizinischen Wissens
CeBIT 2010: Zeichen, Daten, Informationen, Lernen und Wissen
Die CeBIT 2010 öffnet Ihre Pforten. Schon im Vorfeld wurde die Werbetrommel gerührt: Cloud Computing, Wachstum im Bereich E-Learning und die GfWM stellt neuste (?) Trends im Wissensmanagement vor. Interessant ist dabei, dass es zwar um Datenmanagement und Informationsmanagement geht, dennoch ein großer Teil sich mit Themen befasst, die darüber ein wenig hinaus gehen: Lernen und Wissen. Wie kommt das? Wie das aktuelle Urteil zur Vorratsspeicherung von Daten gezeigt hat, ist das Datenmanagement ein heikles Thema. Auch die nächste Stufe, das Informationsmanagement, ist für viele Organisationen überlebenswichtig, will man mit den großen Veränderungen Schritt halten. Daten- und Informationsmanagement profitieren dabei zu einem großen Teil von moderner Informations- und Kommunikationstechnik (IKT), wie sie auf der CeBit vorgestellt werden. Langsam aber sicher erkennt man allerdings auch, dass der nächste Schritt nicht alleine auf Basis der notwendigen IKT erfolgt, sondern durch Lernprozesse von Menschen Wissen konstruiert wird (Wissenstreppe). Im Zentrum von Wissensmanagement steht die Wissenskonstruktion durch Menschen/Mitarbeiter. Das ist für viele IKT-Fachleute suspekt, da sie sich mit solchen Themen nicht auskennen. Aus Lernen wird dann eben E-Learning (E minus Learning) und aus Business einfach E-Business (E minus Business). Will man die Stufe des Wissens erreichen, muss man sich zunächst mit der situativen Wissenskonstruktion befassen um dann zu überlegen, wie man diesen Schritt individuell und technologisch unterstützen – ermöglichen – kann (Ermöglichungsdidaktik statt Erzeugungsdidaktik). Der aktuelle Trend auf der CeBIT 2010 zu mehr wissensbasierten Themen führt letztendlich dazu, dass sich IKT-Fachleute intensiver mit Fachleuten aus Gebieten wie der Erwachsenbildung, Soziologie usw. befassen müssen – und das ist gut so.
Schorcht, H.; Niessen, V. (2007): Herausforderungen Wissensbewertung. Überblick und Vergleich ausgewählter Ansätze
Das Arbeitspapier Schorcht, H.; Niessen, V. (2007): Herausforderungen Wissensbewertung. Überblick und Vergleich ausgewählter Ansätze ist im November 2007 an der TU Ilmenau erschienen. Die Autoren kritisieren den aus ihrer Sicht zu personenzentrierten Wissensbegriff (S. 3) und grenzen “Wissen” zu Daten und Informationen ab (S. 4) ohne jedoch die Wissenstreppe bis zum Kompetenzbegriff weiterzuführen. Aus diesem Grund wird anschließend noch der Unterschied (bzw. die Überschneidungen) zwischen “Wissen” und “Kompetenz” erläutert (S. 13). Ab Seite 28 werden ausgewählte Ansätze der Wissensbewertung analysiert: Intangible Asset Monitor, Skandia Navigator, Wissensbilanz – Made in Germany, Knowledge Capital Wheel, Balanced Scorecard, Kam.com, Technologiebilanz, Saarbrücker Formel. Es ist gut, wenn die verschiedenen Anästze einmal gegenüber gestellt werden. Denn: Jede Methode, das Intellektuelle Kapital darzustellen hat seine Stärken und Schwächen. Es ist daher auch erforderich, den Begriff der Wissensbilanz – Made in Germany nicht auf Wissensbilanz zu verkürzen (Blogbeitrag).