Wie funktioniert eigentlich ein Algorithmus?

Es ist eines der Buzz Words, mit denen wie wild um sich geschmissen wird: Algorithmus! Das Wall Street Journal beschreibt, wie Trader durch Algorithmen ersetzt werden können. Google lebt von seinem Such-Algorithmus – streng geheim. Ebenso Spotify und jede andere Firma, die für sich als Geschäftsmodell beansprucht, Informationen zu finden oder sogar Ereignisse, Bedürfnisse und Handlungen vorauszusagen.

Aber was ist ein Algorithmus genau? Und wie funktioniert das Ganze? Wikipedia beschreibt einen Algorithmus als „eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems oder einer Klasse von Problemen.“ – Das hilft der Neugierde nicht unbedingt weiter.

Coding
Bild: Dmitry Nikolaev, Fotolia

Schauen wir uns den ersten Algorithmus von Ada Lovelace an. Der Frau, die als erste Programmiererin der Welt gilt (Soviel zum Thema „Frauen und Technik.“) Ihr Ziel war es, mit Hilfe ihres Algorithmus, den sie 1843 für den Entwurf einer Rechen-Maschine geschrieben hat, Bernoulli-Zahlen zu berechnen. Sie übersetzte den ursprünglichen Fachbeitrag zu der Rechen-Maschine und fügte im gleichen Umfang Anmerkungen hinzu, unter anderem diese hier:

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Bild: formilab.ch

Wenn Sie sich das Bilder anschauen werden Sie 1. erkennen, dass Maschinen wesentlich aufwändiger und komplizierter Rechnen als Menschen und 2. der Algorithmus eine ähnliche Struktur wie ein Notenblatt aufweist. Auch die Funktionsweise ist ähnlich, wenn die Noten eine Anleitung für „Spiel dies!“ in einer bestimmten Reihenfolge sind, ist der Algorithmus für eine Maschine nichts anderes als eine Anleitung für „Tu dies!“ – ebenfalls in einer bestimmten Reihenfolge. Auch in der Musik kennen wir, wie hier nach Schritt 23 eingetragen, exakte Wiederholungen bereits gespielter bzw. bearbeiteter Abschnitte. Im Endeffekt ein Schritt für Schritt Tutorial, das auf den ersten Blick sehr kompliziert anmutet, aufgrund der schnelleren Maschinenleistung aber auch sehr effizient abgespult wird.

Nun ist die Frage, auf welcher Grundlage das Ganze passiert. Mathematischen Berechnungen dieser Art liegen normalerweise eine vorher definierte Elemente-Menge zu Grunde. Algorithmen, die wir gut kennen, sind vorrangig die von Suchmaschinen. Sie arbeiten also in erster Linie verfügbare Datensätze durch – ich schreibe ganz bewusst nicht „alle“ verfügbaren Datensätze.

Google und andere Suchmaschinen erwecken gerne den Eindruck des Allumfassenden. Vermeidlich könne jeder Beitrag im Netz gefunden werden. Die Uni-Bibliothek Bielefeld hat hier kurz zusammengefasst, warum dies definitiv nicht der Fall ist: Was Google nicht findet… Kurz gefasst: Eine Suchmaschine kann nur finden, was auch von ihr gefunden werden soll. Und davon abgesehen, was überhaupt im Internet verfügbar ist. Jede mögliche Quelle muss ja erst einmal von einem Menschen getippt oder hochgeladen worden sein.

Neben diesen öffentlich zugänglichen Informationen, können Algorithmen auch zur Mustererkennung eingesetzt werden. Und auch da stoßen sie an ihre Grenzen, wie z.B. ein Fernseh-Beitrag aus dem letzten Jahr sehr schön vorführt. 2 Redakteure beschäftigen sich mit der Frage, ob sie ihre Zukunft bzw. einen zukünftigen Tag mit Hilfe von Algorithmen und auf Grundlage der Datenbasis, die sie in einem ausgewählten Testzeitraum produzieren, voraussagen können. Das Ergebnis ist: Schwierig, und wer viel reist ist noch viel schwerer einzuschätzen.

Grundsätzlich liefert der Durchschnitts-User in einer digitalisierten Industrienation (siehe auch Mein Tag mit Big Data) eine recht solide Datenbasis, um zumindest mal nach Mustern und Interessen suchen zu können. Das passiert natürlich selten personenbezogen und manuell, sondern eher automatisch und anhand vorher festgelegter Zielgruppen. Deshalb erreicht uns zum Beispiel immer noch Werbung, von der wir uns gar nicht angesprochen fühlen.

Für die Anwendung von Big Data im Business Bereich, was ja in der Praxis immer auf eine Mischung aus dem Aufbau und der Nutzung einer eigenen Datenbasis und der Recherche im Internet hinausläuft, ist daher folgendes zu beachten:

  1. Es sind nicht alle Daten im Netz verfügbar.
  2. Die verfügbaren Daten sind nicht unbedingt sinnvoll miteinander verknüpft.
  3. Ihre eigene Datenbasis muss stets sauber sein (Hüten Sie sich davor, Fehlerquellen aus öffentlich zugänglichen Daten einzuschleusen. Immer erst ordentlich prüfen!), sonst müssen Sie intern mit Algorithmen-basierten Anwendungen gar nicht erst anfangen!

Der Vorteil des Menschen im Vergleich zum Algorithmus ist, dass er Daten clever und kreativ kombinieren kann. Wir können alle unsere Sinne nutzen, und online mit offline Informationen kombinieren. Gerade im Umgang mit Kunden ist das wichtig. Der Algorithmus nutzt nur das, was er an Daten zur Verfügung gestellt bekommt und führt aus, wofür er programmiert wurde. Sucht er etwa nach Mustern, kann man es sich wie eine Schnittpunkt-Berechnung in der Mathematik vorstellen. Je nach Datenbasis und Suchauftrag mit mehr oder weniger Schnittpunkten.

Es gibt auch lernfähige Algorithmen. Aber auch hier ist die Frage der sauberen Datenbasis entscheidend. Wenn Sie einen Algorithmus mit falschen Daten füttern, wie soll er dann zu annähernd richtigen Ergebnissen kommen? Wie wissen Sie dann noch, welche (Kunden-)Gruppen wirklich zuverlässig abgebildet werden? Je schlechter die Datenbasis, desto schlechter die Vorhersage. Auch Zufälle und komplexe Ereignisse, stellen Algorithmen vor eine Herausforderung.

Bevor Sie sich also Anwendungen verkaufen lassen, durch die Sie Mitarbeiter ersetzen könnten, denken Sie darüber nach, ob ein Team aus Mensch und Maschine nicht der sinnvollere und nachhaltigere Ansatz ist. Hinterfragen Sie die genaue Funktionsweise der Anwendung – mit Bezug auf Ihren Bedarf – und lassen Sie sich nicht von Marketing-Argumenten und Buzz Words blenden!

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