Echtzeit-Datenintegration Datenkontextualisierung muss „On The Fly“ funktionieren

Jeder Datenanalyst tut es, ohne seinem Tun einen konkreten Namen zu geben. In der Forschung tut man es schon lange. Dort ist es fester Bestandteil, denn ohne Zusammenhänge sind die erhobenen Daten nahezu wertlos. Die Rede ist von Datenkontextualisierung.

Nach Burkhard Fuhs („Qualitative Methoden in der Erziehungswissenschaft“, S. 81) muss die „Qualitative Forschung einen systematischen und nachvollziehbaren Bezug von Empirie und Theorie sicherstellen [… Es ist] nötig, die erhobenen Daten während des Erhebungsprozesses so aufzuzeichnen, dass sie unabhängig vom Forscher im Feld ausgewertet werden können.“ Interessant ist, dass diese Grundlagen eher in der Sprachwissenschaft, Kommunikationstheorie, Philosophie oder Pädagogik Anwendung finden. Doch Tellerränder zu bezwingen ist ohnehin eine der wichtigsten Aufgaben in der Digitalisierung. Der Kontext zu erhobenen Daten müsse dabei durch die Angabe des Projekts oder der Studie, durch das Erhebungsdatum und durch den Erhebungsort geschaffen werden.

Für Menschen wie uns, die eher in KSS, My, Toleranzen, Vorschüben oder Bearbeitungszeiten denken, benötigen wir eine kleine Übersetzung: Wir brauchen also einen systematischen und nachvollziehbaren Bezug zwischen dem, was auf dem Shopfloor passiert, und den Anforderungen, die unsere Kunden und wir an unsere Produkte stellen. Es ist nötig, die erhobenen Shopfloor-Daten während des Fertigungsprozesses so aufzuzeichnen, dass sie auch unabhängig von der Maschinenbedienerin, vom Maschinenbediener, Werker oder Operator von den Datenanalystinnen und -analysten ausgewertet werden können.