{"id":4971,"date":"2015-07-16T10:20:44","date_gmt":"2015-07-16T08:20:44","guid":{"rendered":"http:\/\/www.chartisan.com\/?p=4971"},"modified":"2024-04-08T13:48:57","modified_gmt":"2024-04-08T11:48:57","slug":"buchrezension-understanding-matters-world-noise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.chartisan.com\/en\/buchrezension-understanding-matters-world-noise\/","title":{"rendered":"Buchrezension: Few – Understanding What Matters in a World of Noise"},"content":{"rendered":"

Im letzten Blogartikel habe\u00a0ich es angek\u00fcndigt. Hier also mein Eindruck der druckfrischen Ausgabe von Stephen Fews neuem Buch:<\/p>\n

\u201eBessere Entscheidungen k\u00f6nnen nur durch besseres Verst\u00e4ndnis kommen. Informationstechnologien sind nicht der Schl\u00fcssel zu besseren Entscheidungen, das sind wir. Technologien k\u00f6nnen unser Denken erweitern, aber nicht ersetzen.
\nComputer haben ein neues \u201eDatenzeitalter\u201c eingel\u00e4utet. Das \u201eInformationszeitalter\u201c wird erst noch kommen. Wichtiger als das Sammeln von Daten ist es, das wir lernen Signale vom Rauschen zu unterscheiden.\u201c (Auszug) So fasst der Autor selbst den\u00a0Inhalt des Buches auf der R\u00fcckseite zusammen.<\/p>\n

Nach seinem letzten Buch \u201eInformation Dashboard Design\u201c<\/a> besch\u00e4ftigt sich Stephen Few jetzt mit der Grundlage guter Visualisierung, den Inhalten. Wie kommen wir zu guten Inhalten? Wie erkennen wir aus einer F\u00fclle von Daten jene, die Entscheidungsrelevant sind?<\/p>\n

Warum w\u00e4re eine \u201eSlow data-Bewegung\u201c ganz n\u00fctzlich?<\/p><\/blockquote>\n

Stephen Few teilt diesen Weg im Buch in zwei Hauptteile. Im ersten Teil geht es um Grundlagenwissen \u00fcber Daten und Korrelationen. In einzelnen Kapiteln verbindet er bekannte statistische Aussagen mit betriebswirtschaftlichem Denken: Korrelationen\u00a0von Kategorien, Ma\u00dfnahmen; zeitliche Ver\u00e4nderungen; Zusammenh\u00e4nge zwischen mehreren Variablen und Perspektiven. Die Darstellungen und erg\u00e4nzenden Beispiele sind gewohnt einpr\u00e4gsam.<\/p>\n

Als Begr\u00fcndung f\u00fcr das ausf\u00fchrliche Grundlagenkapitel nutzt Few ein Zitat von A. Lincoln: \u201eGive me six hours to chop down a tree and I will spend the first four sharpening the axe.\u201d Und f\u00fcgt an:<\/p>\n

\u201eThis is unpopular but sage advice.\u201d<\/p><\/blockquote>\n

Der zweite, k\u00fcrzere Teil des Buches liefert Ideen zum Installieren von Signalgebern, beschreibt wie durch Dokumentation eine nachhaltige Filterung des \u201eDatenrausches\u201c nach Signale aussehen kann. Erg\u00e4nzend hierzu finden sich am Ende des Buches zwei Praxisbeispiele.<\/p>\n

Fazit<\/h2>\n

Edward Tufte fasste bereits 2006 die Erfahrung vieler in den Satz: \u201eDesign cannot rescue failed content.\u201c Das vorliegende Buch von Stephen Few besch\u00e4ftigt sich auf gelungene Weise mit den Wurzeln guter Visualisierung.<\/p>\n

Auf unterhaltsame, nicht aufdringliche Art\u00a0vermittelt Stephen Few mit anschaulichen Beispielen eigentlich trockenes Statistikwissen. Inhaltlich sollte denjenigen, die sich t\u00e4glich mit Datenanalyse besch\u00e4ftigen, alles bekannt sein. Doch die gezogenen Vergleiche, Darstellungen und Fragen sind gut geeignet, das unternehmerische Denken zu schulen.<\/p>\n

Nicht f\u00fcr jede statistische Korrelation besteht auch ein handlungsrelevanter, kausaler Zusammenhang. Um dies nicht zu vergessen, empfehle ich dieses Buch.<\/p>\n

F\u00fcr Interessierte<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Titel<\/td>\nSignal<\/td>\n<\/tr>\n
Untertitel<\/td>\nUnderstanding What Matters in a World of Noise<\/td>\n<\/tr>\n
Herausgeber<\/td>\nStephen Few<\/td>\n<\/tr>\n
Auflage<\/td>\nerschienen Juni 2015<\/td>\n<\/tr>\n
Seiten<\/td>\n209<\/td>\n<\/tr>\n
Verlag<\/td>\nAnalytics Press, www.analyticspress.com<\/td>\n<\/tr>\n
Preis<\/td>\n43,15 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n
ISBN<\/td>\n978-1-938377-05-1<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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