Ein erfolgreicher Arbeitstag bei Launix

Diesen Freitag waren wir im Haus Gertrud, um den Bildschirm aufzubauen. Der Kunde war zufrieden, hatte noch einige Verbesserungswünsche, die wir in Launix-Manier aufgenommen haben und demnächst umsetzen werden. Doch im Büro wartete dann ein Folgeauftrag: Es sollten zwei E-Mail-Listen mit tausenden Einträgen verglichen werden.

Regelmäßig zig Stunden Arbeit durch IT-Handarbeit

Regelmäßig zig Stunden Arbeit durch IT-Handarbeit waren vorher notwendig: Es gab zwei Verteiler-Email-Listen. Aus der einen trugen sich die Leser ein- und aus; die andere Liste musste damit synchronisiert werden. Zusätzlich war die Datenbasis relativ unrein: Doppelte Datensätze und verschiedene Schreibweisen der E-Mail (nur E-Mail, Name und E-Mail in Klammern). Diese Listen von Hand zu synchronisieren hieß, diese in eine Excel-Tabelle einzulesen und über die Such-Funktion die Adressen einzeln herauszufischen.

Schnell war ein Auftrag über 1 Stunde Programmierung vor Ort ausgehandelt, um den Prozess zu automatisieren. Es wurde ein Programm angefertigt, in das man die beiden E-Mail-Listen eingibt. Anschließend werden die Daten bereinigt, Dupletten entfernt und die beiden Listen verglichen. Dabei kommt der sogenannte Merge-Sort-Algorithmus zum Einsatz: Die beiden E-Mail-Listen werden sortiert und anschließend alphabetisch verglichen. Der Algorithmus fängt an, beide Listen synchron zu durchlaufen. Dabei wird mit den alphabetisch niedrigsten Einträgen begonnen: Ist der Eintrag in der linken Liste alphabetisch „kleiner“ als der der Rechten Seite, so ist der Eintrag der linken Liste eine „aus der Liste entfernte“ E-Mail-Adresse. Der Zeiger auf der linken Seite rutscht einen Eintrag weiter. Ist dagegen der Eintrag auf der rechten Seite alphabetisch „kleiner“, handelt es sich bei dem Eintrag aus der rechten Seite um eine „in die Liste hinzugekommenen“ E-Mail-Adresse. In diesem Fall rutscht man anschließend den Zeiger auf der rechten Seite einen Eintrag weiter. Entsprechen hingegen in der linken und rechten Liste beide Einträge derselben E-Mail-Adresse, handelt es sich um eine Adresse, die in der Liste bleibt. Hier rutscht man auf beiden Seiten einen Eintrag weiter. Das ganze wiederholt man so oft, bis die beiden Listen synchron abgearbeitet sind. Als Ergebnis bekommt man zwei neue Listen: Die Liste der entfernten E-Mails und die Liste der hinzugekommenen E-Mails.

Viele Aufträge schlummern in den Firmen

Beispiele wie dieses gibt es überall: IT-Handarbeit, die optimiert werden kann. Doch niemand spricht diese Probleme an, wenn sich keine Gelegenheit bietet.

Deshalb: Fassen Sie sich ein Herz, klicken Sie auf Kontakt und machen Sie der nervigen Datenarbeit ein Ende.

Wie man Pro-Contra-Punkte in eine Entscheidung umwandelt

Sicher haben Sie schon mit einer Pro-Contra-Liste eine Entscheidung gefällt. In diesem Artikel will ich eine maschinelle Methode vorstellen, wie beispielsweise auch Google anhand solcher Pro-Contra-Listen ein Suchergebnis auswählt.

Mehrere Faktoren als Entscheidungsgrundlage

Was sich hinter einer Pro-Contra-Liste verbirgt, sind im Grunde mehrere Faktoren, die die Entscheidung in irgendeiner Weise beeinflussen sollen. Um das ganze etwas zu formalisieren, um es für mathematische Berechnungen zugänglich zu machen, teilen wir die Entscheidungsfindung in verschiedene Kriterien ein. Anschließend geben wir den einzelnen Kriterien Werte.

Ein Beispiel:
Sollten wir VPAs buchen oder interne Service-Mitarbeiter beschäftigen.

Kriterium VPAs eigene Mitarbeiter
Fixkosten je Monat 20€ 2000€
Kosten je Stunde 15,88€ 0€
Flexibel zubuchbar +1 (pro) -1 (contra)
Servicequalität -1 (contra) +1 (pro)

Gewichtungen

Allein von der Bewertung der einzelnen Kriterien lässt sich noch keine Entscheidung fällen, da die Gewichtung fehlt. Es muss eine Gesamt-Punktzahl als Summe der Gewichtung mal dem Kriterium errechnet werden. Die Variante mit der höheren Punktzahl ist unsere Entscheidung. Meist ist es sinnvoll, jedes Kriterium so zu gewichten, dass die Punktzahl anschließend dem Kapitalendwert der Entscheidung entspricht, sprich: Wir rechnen Entscheidungen in Geld um. Sie können allerdings auch jede andere Denkstütze für die Gewichtung nutzen, beispielsweise Glück; Oder gewichten Sie willkürlich. In unserem Beispiel würde man beispielsweise die Fixkosten mit Faktor 1 und die Kosten je Stunde mit Faktor 100 anrechnen, da ein Mitarbeiter erwartungsgemäß 100 Stunden arbeiten wird.

Gewichtung durch Lernbeispiele

Eine effektivere Methode als die manuelle Festlegung der Gewichtungen der einzelnen Kriterien ist das automatische Ermitteln der Gewichtungen durch maschinelles Lernen. Anstatt der Gewichtungen gibt man dem Computer Beispiele anhand derer der Computer die beste Gewichtung finden soll.

Beispiele: Fixkosten pro Monat dürfen maximal 100-fach so hoch sein wie die Stundenkosten, ansonsten nimmt man die Stundenkosten. Fehlende Flexibilität kann zu Stoßzeiten 5.000 € Schaden anrichten. Fehlende Servicequalität fügt 2.000 € Schaden zu.

Wenn Sie einige solche Beispiele aufgestellt haben, können Sie zufällig Gewichtungen wählen und anschließend prüfen, ob die Entscheidungen wie in den Beispielen beantwortet wurden. Wenn nicht, waren die Gewichtungen falsch, ansonsten haben Sie eine Lösung gefunden. Der Computer probiert dann systematisch (z.B. durch Hill Climbing) Gewichtungen durch, bis eine gute Lösung gefunden wurde.

Wie funktioniert das bei Google?

Google hat mehrere hundert Faktoren, um eine Website einzuschätzen. Einige davon finden Sie unter https://www.webdesigner4seo.com/google-ranking-faktoren-2015/. Wie wichtig die einzelnen Faktoren anschließend sind, ermittelt eine KI, indem sie die Faktoren ausgewichtet. Dabei gibt es sowohl allgemeine Gewichtungen, die Gewichtung kann aber auch personalisiert werden. In diesem Fall sehen Sie Ihr persönlich auf Sie zugeschnittenes Suchergebnis.

Was bedeutet das für Sie

Haben Sie eine Entscheidung vor sich, dessen Ausgang Auswirkungen von mehreren Millionen Euro hat oder viele kleine Entscheidungen, die zusammen tausende Euro Unterschied machen, lassen Sie sich eine Faktoren-Gewichtung anfertigen! Am Ende ist die richtige Entscheidung mehr wert als das Honorar des Mathematikers oder Informatikers, den Sie anheuern mussten, um die Entscheidung zu rechnen.