Kategorie: Systemisches Denken & Analyse
Grundlagen systemischen Denkens und analytischer Methoden zur Beschreibung komplexer Systeme. Diese Kategorie untersucht Struktur, Dynamik und Zusammenhänge komplexer Systeme als Grundlage für Modellierung und Analyse.
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Daten sind lokal. Systeme sind global.
Daten entstehen in komplexen Systemen immer lokal – als Messungen, Beobachtungen oder Ereignisse an einzelnen Punkten. Gleichzeitig entfalten sich die relevanten Dynamiken oft auf globaler Systemebene. Diese Differenz zwischen lokaler Datenerhebung und globalem Systemverhalten stellt eine zentrale Herausforderung für die Modellierung dar. Daten entstehen lokal. Messpunkte.Sensoren.Beobachtungen. Systeme existieren global. Das ist kein semantischer Unterschied. Das…
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Modelle scheitern nicht an Daten. Sie scheitern an sich selbst.
In der Data Science und der Modellierung komplexer Systeme wird häufig davon ausgegangen, dass bessere Daten zu besseren Modellen führen. Entsprechend liegt der Fokus vieler Ansätze auf Datenqualität, Datenmenge und Feature Engineering. Doch in vielen realen Systemen liegt das zentrale Problem nicht in den Daten, sondern in der Struktur der Modelle selbst. Modelle scheitern nicht…