{"id":3128,"date":"2017-05-30T13:52:26","date_gmt":"2017-05-30T12:52:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=3128"},"modified":"2025-08-20T07:17:11","modified_gmt":"2025-08-20T05:17:11","slug":"feedback-loop","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/","title":{"rendered":"Der Feedback Loop: Kernelement eines ertragreichen Datenproduktes"},"content":{"rendered":"<p>In meinem <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Artikel \u00fcber Erfolgsfaktoren<\/a> habe ich 5 entscheidende Elemente\u00a0bei der\u00a0Umsetzung von Datenprodukten herausgearbeitet. Das wichtigste Element ist der Feedback Loop. Dabei geht es darum, die Interaktion der Nutzer:innen mit dem Dienst zu nutzen, um den Dienst selbst zu verbessern oder Input f\u00fcr neue Angebote zu schaffen. Warum das sinnvoll ist, m\u00f6chte ich gerne anhand von etwas mehr Details verraten.<!--more--><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/#%E2%80%9EThe-economy-stupid%E2%80%9C\" >\u201eThe economy, stupid\u201c*<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/#Die-Datenwertschoepfungskette\" >Die Datenwertsch\u00f6pfungskette<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/#Google-Suche\" >Google-Suche<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/#%E2%80%9EA-fool-is-a-man-who-never-tried-an-experiment-in-his-life%E2%80%9C\" >\u201eA fool is a man who never tried an experiment in his life\u201c***<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/#Amazon\" >Amazon<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/#Tesla\" >Tesla<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/#Weltautoat\" >Weltauto.at<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/#Donde-FashionZalando-Fashion-Flow\" >Donde Fashion\/Zalando Fashion Flow<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/#Uber-Movement\" >Uber Movement<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/#Technische-Perspektive\" >Technische Perspektive<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/feedback-loop\/#Feedback-Loop-Gut-fuers-Geschaeft-und-technologisch-interessant\" >Feedback Loop: Gut f\u00fcrs Gesch\u00e4ft und technologisch interessant<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%80%9EThe-economy-stupid%E2%80%9C\"><\/span>\u201eThe economy, stupid\u201c*<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ohne Alleinstellungsmerkmal wird es f\u00fcr Produkte schnell schwierig, sich auf einem Markt zu behaupten \u2013 das gilt nat\u00fcrlich auch f\u00fcr Datenprodukte. Da Daten leicht kopiert werden k\u00f6nnen, muss man kreativ werden, um ein Alleinstellungsmerkmal auf Basis von Daten zu definieren. Nat\u00fcrlich gibt es auch f\u00fcr Daten Eintrittsbarrieren: Nicht jeder kann Datenvolumina ab einer bestimmten Gr\u00f6\u00dfenordnung sinnvoll verwalten. Nicht jeder kann alle B\u00fccher der <em>Library of Congress<\/em> scannen lassen. Darauf sollte man sich allerdings nicht verlassen.<\/p>\n<p>Eine gute Option f\u00fcr ein Daten-Alleinstellungsmerkmal sind Transaktionsdaten. Dazu eine kleine Anekdote.<\/p>\n<p>Wer sich noch daran erinnert: Vor ein paar Jahren konnte man als Verlag sehr viel Geld mit Stra\u00dfenkarten verdienen. Das Prinzip war relativ einfach. Der Verlag hat sich die Stammdaten** (Master Data) der Stra\u00dfen, Ortschaften etc. besorgt, diese grafisch aufbereitet und \u00fcber Tankstellen und Buchhandlungen verkauft. Aus der Datenperspektive ist dabei interessant, dass es zu dem Zeitpunkt noch m\u00f6glich war, mit Stammdaten Geld zu verdienen. <a href=\"http:\/\/www.handelsblatt.com\/unternehmen\/industrie\/audi-bmw-und-daimler-kaufen-nokia-here-ein-bisschen-wie-google-werden\/12138032.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Als nat\u00fcrliche Konsequenz hat Nokia damals (2007) Naveteq \u2013 das heutige <em>Here<\/em> \u2013 f\u00fcr 8 Mrd. US Dollar gekauft.<\/a> Nokia hat dabei den Wert von Stammdaten \u00fcber- und den Wert von Transaktionsdaten untersch\u00e4tzt. Stammdaten lassen sich n\u00e4mlich relativ leicht erheben. Man braucht dazu Geld oder eine gro\u00dfe Community (siehe z. B.\u00a0<a href=\"https:\/\/www.openstreetmap.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">OpenStreetMap<\/a>). Daher musste Nokia <em>Here<\/em>\u00a02015 f\u00fcr deutlich weniger Geld, n\u00e4mlich 2,8 Mrd. Euro, an die deutschen Automobilbauer weiterverkaufen.<\/p>\n<p>W\u00e4hrend man Stammdaten mit etwas Aufwand f\u00fcr sich nutzbar machen kann, ist es relativ schwierig, an die Transaktionsdaten zu kommen. Es gibt nur wenige Firmen, die gen\u00fcgend Sensoren auf allen Stra\u00dfen haben, um zu erfassen, wie viel Verkehr dort gerade ist. Die Fahrzeuge selbst k\u00f6nnen einem diese Information liefern, die Fahrer (Mobiltelefone) und die Mobilfunkanbieter. Bis jetzt hat es nur Google geschafft, diese Information via\u00a0Google Maps den Nutzer:innen auf einfache Weise wieder zur\u00fcckzuspielen und die Information in die Routenplanung zu integrieren. Die <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/petercohan\/2013\/06\/11\/four-reasons-for-google-to-buy-waze\">Akquisition von <em>Waze<\/em><\/a> hat da sicher nicht geschadet. Damit hat Google gegen\u00fcber den meisten anderen App-Kartenanbietern ein Alleinstellungsmerkmal \u2013 sicherlich auch ein Grund daf\u00fcr, dass <a href=\"https:\/\/de.statista.com\/statistik\/daten\/studie\/602611\/umfrage\/meistgenutzte-apps-in-den-usa-nach-unique-visitors\/\">Google Maps in den USA zu den am h\u00e4ufigsten genutzten Apps<\/a> \u00fcberhaupt z\u00e4hlt.<\/p>\n<p>Es gibt weitere Beispiele f\u00fcr den Wertvorteil der Transaktionsdaten gegen\u00fcber den Stammdaten: Foursquare (Besuche von Pl\u00e4tzen), Walmart (Nachfrage nach Produkten), B\u00f6rsen (Nachfrage nach und Angebot an\u00a0Aktien), Tesla (Eingriffe der Fahrer in den Autopilot).<\/p>\n<p>W\u00e4hrend es sehr kompliziert\u00a0ist, sich \u00fcber Stammdaten ein Alleinstellungsmerkmal zu erarbeiten, f\u00e4llt dies bei Transaktionsdaten relativ leicht; sofern man eine ausreichend gro\u00dfe Nutzer:innengruppe und seine Data Value Chain im Griff hat.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Die-Datenwertschoepfungskette\"><\/span>Die Datenwertsch\u00f6pfungskette<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Beim Feedback Loop geht es darum, mit jeder Nutzung der eigenen Daten wieder neue Daten zu generieren, die das existierende Alleinstellungsmerkmal vergr\u00f6\u00dfern. Damit dies m\u00f6glich ist, muss der Anbieter eines Dienstes die Interaktion der Nutzer:innen mit dem Dienst wieder f\u00fcr sich nutzen. Als gute \u00dcbung, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob das funktioniert, benutze ich sehr gerne eine\u00a0Datenwertsch\u00f6pfungskette\u00a0(Data Value Chain). Diese beschreibt den Fluss der Daten von deren Entstehung bis zur Nutzung. Die Datenwertsch\u00f6pfungskette kann sowohl f\u00fcr Stammdaten als auch f\u00fcr Transaktionsdaten aufgezeichnet und auf ihre\u00a0Durchg\u00e4ngigkeit hin \u00fcberpr\u00fcft werden.<\/p>\n<p>Meine eigene Datenwertsch\u00f6pfungskette enth\u00e4lt die Schritte, die der folgenden Abbildung zu entnehmen sind:<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/feedback-loop.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-3169 size-large\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/feedback-loop-1024x376.png\" alt=\"\" width=\"800\" height=\"294\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/feedback-loop-1024x376.png 1024w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/feedback-loop-300x110.png 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/feedback-loop-768x282.png 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/feedback-loop-1536x564.png 1536w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/feedback-loop-2048x752.png 2048w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/feedback-loop-1920x705.png 1920w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/feedback-loop-400x147.png 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/feedback-loop-360x132.png 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/a><\/p>\n<p>Wichtig ist vor allem, dass die Wertsch\u00f6pfungskette f\u00fcr einzelne Datenobjekte durchg\u00e4ngig ist. Ein Beispiel:<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Google-Suche\"><\/span>Google-Suche<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Nehmen wir die Google-Suche. Ganz genau wei\u00df man nat\u00fcrlich nicht, welche Faktoren in das Ranking der Websites einflie\u00dfen, wir k\u00f6nnen aber eine begr\u00fcndete Vermutung wagen. Die Master-Data-Wertsch\u00f6pfungskette hat folgenden Aufbau: Die Websites werden gecrawlt, gespeichert und sicherlich bereinigt. Dann werden die unterschiedlichen Textinhalte mit dem <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Knowledge_Graph\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Google Knowledge Graph<\/a> integriert. Es folgen verschiedene Analysen, um die Wichtigkeit der Websites zu bestimmen. Durch die individuelle Suche kann das Ergebnis angezeigt werden. Diese Suche ist nun wiederum die Transaktion auf den Stammdaten. Google speichert jede Suchanfrage, die f\u00fcr die Anfrage angezeigten Links, die geklickten Links etc. Die Klickdaten werden mit den Stammdaten integriert und mit den Klicks aller anderen Nutzer:innen. Jeder Klick wird benutzt, um z.B. den <em>Search Intent<\/em> zu analysieren und das Suchergebnis zu bewerten. Hier entsteht jetzt der Feedback Loop: Die Parameter, die das Ranking der Websites bestimmen, k\u00f6nnen f\u00fcr die Nutzer:innen variiert und durch das Klickverhalten kann die Parameter-Kombination optimiert werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%80%9EA-fool-is-a-man-who-never-tried-an-experiment-in-his-life%E2%80%9C\"><\/span>\u201eA fool is a man who never tried an experiment in his life\u201c***<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Was das Beispiel verdeutlicht: Wenn man\u00a0die Data Value Chain schlie\u00dft, kann man jede Ausgabe von Daten als Experiment nutzen. Das Feedback der Nutzer:innen hilft dabei, die optimale Kombination von Parametern zu finden. Dieses Prinzip wird von allen gro\u00dfen Datenprodukt-Anbietern umgesetzt und setzt sich auch bei neueren Services durch:<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Amazon\"><\/span>Amazon<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Bei Amazon werden durch die Feedback Loop individuelle\u00a0Empfehlungen generiert. Ich habe hierzu eines der <a href=\"https:\/\/www.cs.umd.edu\/~samir\/498\/Amazon-Recommendations.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ersten Paper zum Thema Collaborative Filtering von Amazon<\/a> aus dem Jahr 2003 herausgesucht. Das Prinzip ist also relativ alt.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tesla\"><\/span>Tesla<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Bei Tesla nennt sich die Feedback Loop Fleet Learning. Durch die Eingriffe der Autofahrer bei aktiviertem Autopilot lernt das System, kritische Situationen besser zu meistern.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Weltautoat\"><\/span>Weltauto.at<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Mir gef\u00e4llt auch die App von Weltauto.at. Durch einfaches Wischen kann der\/die Nutzer:in dem System beibringen, welche Pr\u00e4ferenzen er f\u00fcr sein Auto hat. Durch eine Kombination aus Content und Collaborative-Filtering-Ans\u00e4tzen versteht das System nach wenigen Selektionen, wie das Wunschauto aussehen soll.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Donde-FashionZalando-Fashion-Flow\"><\/span>Donde Fashion\/Zalando Fashion Flow<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Bei <a href=\"https:\/\/techcrunch.com\/2015\/08\/20\/donde-fashion-is-bringing-smarter-search-to-the-world-of-online-apparel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Donde Fashion<\/a>, einer App f\u00fcr die Suche nach Mode, bin ich mir nicht genau sicher, ob auf Basis der ausgew\u00e4hlten Trageformen eine Pr\u00e4ferenz f\u00fcr den\/die Nutzer:in gelernt wird. Vom Prinzip her w\u00fcrde es sich aber anbieten. Zalando hat das Prinzip mit <a href=\"https:\/\/excitingcommerce.de\/2016\/03\/27\/fashionflow-zalando-testet-intelligent-shopping-assistant\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Fashion Flow<\/a> schon umgesetzt.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Uber-Movement\"><\/span>Uber Movement<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/movement.uber.com\/cities\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Uber<\/a> stellt in einem neuen Service die Fahrtverlaufsdaten seiner Nutzer:innen \u00f6ffentlichen Einrichtungen zur Verf\u00fcgung. Dadurch soll eine bessere Stadt-\/Verkehrsplanung erm\u00f6glicht werden. Wobei ich anmerken muss, dass bei st\u00e4dtischen Planungszyklen der Feedback Loop schon sehr lange Zeitr\u00e4ume einnehmen kann.<\/p>\n<p>Ich m\u00f6chte noch erw\u00e4hnen, dass ein A\/B-Test nur ein erster Schritt auf dem Weg zu einem echten Feedback Loop ist. W\u00e4hrend der A\/B-Test Feedback einmalig f\u00fcr bestimmte Optionen bewertet, ist ein Feedback Loop ein kontinuierlicher Prozess, der zu st\u00e4ndiger Verbesserung und damit Selbstoptimierung f\u00fchrt. Andrew Ng, Chief Scientist von Baidu, hat zum <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=21EiKfQYZXc\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u201eVirtuous Circle\u201c von K\u00fcnstlicher Intelligenz <\/a>eine sch\u00f6ne Vorlesung gehalten. Der <a href=\"https:\/\/svds.com\/tbt-build-data-product\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Artikel von Edd Wilder-James<\/a>\u00a0arbeitet diesen Aspekt auch sch\u00f6n heraus.<\/p>\n<p>Diese Idee ist auch in der betriebswirtschaftlichen Literatur beliebt. Zum Beispiel schreiben Rob Markey, Fred Reichheld und Andreas Dullweber 2009 im <em>Harvard Business Review<\/em>\u00a0\u00fcber\u00a0<a href=\"https:\/\/hbr.org\/2009\/12\/closing-the-customer-feedback-loop\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u201eClosing the Customer Feedback Loop<\/a>\u201c. Die technischen M\u00f6glichkeiten der Datenerfassung und auch die Algorithmik sind so weit, dass (1) die Nutzung des Feedback Loop eine ganz neue Bedeutung gewonnen hat und (2) <a href=\"http:\/\/www.economist.com\/news\/business\/21720675-firm-using-algorithm-designed-cern-laboratory-how-germanys-otto-uses\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">jedes Unternehmen<\/a> davon profitieren kann.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Technische-Perspektive\"><\/span>Technische Perspektive<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ich m\u00f6chte an dieser Stelle nicht zu tief in die Verfahren des maschinellen Lernens abtauchen. In unserem Blog finden sich dazu zahlreiche Beitr\u00e4ge, es gibt tolle <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/user\/victorlavrenko\/videos\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Online-Kurse<\/a> oder \u00dcbersichten, wie und wann <a href=\"https:\/\/hackernoon.com\/machine-learning-for-product-managers-ba9cf8724e57\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">maschinelles Lernen f\u00fcr Produkte <\/a>relevant ist. Den Verfahren sind allerdings einige Eigenschaften inh\u00e4rent, die bei der Gestaltung des Feedback Loop ber\u00fccksichtigt werden sollten, insbesondere wenn man aus den Daten eine Vorhersage ableiten m\u00f6chte, also etwas <em>lernen<\/em> will. Beim maschinellen Lernen werden die Parameter eines Modells so adjustiert, dass zu einem gegebenen Input der passende Output generiert wird. Dazu gibt man dem Algorithmus Trainingsdaten, die zur Anpassung der Modellparameter genutzt werden. Es gibt sehr unterschiedliche Lernverfahren. F\u00fcr den Kontext des Feedback Loop ist das (Deep) Reinforcement Learning (RL) sehr relevant. Die G\u00fcte des Verfahrens bemisst sich nach der Qualit\u00e4t der Vorhersage f\u00fcr unbekannte Input-Daten. Das Feedback der Nutzer:innen entspricht dem Trainingsdatensatz. Damit man die Daten sinnvoll verwenden kann, ben\u00f6tigt man viele Daten, um die statistische Signifikanz sicherzustellen. Input-Daten und Zielparameter m\u00fcssen klar zugeordnet werden. Die Daten m\u00fcssen breit und tief sein, also viele der Handlungsm\u00f6glichkeiten der Nutzer:innen abbilden. Bei der Auswahl des Algorithmus sollten verschiedene Optionen evaluiert werden, da die Algorithmen f\u00fcr unterschiedliche Szenarien optimiert wurden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Feedback-Loop-Gut-fuers-Geschaeft-und-technologisch-interessant\"><\/span>Feedback Loop: Gut f\u00fcrs Gesch\u00e4ft und technologisch interessant<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In diesem Artikel habe ich begr\u00fcndet, warum\u00a0ein geschlossener Feedback Loop ein sehr gutes Mittel darstellt, um sich ein Alleinstellungsmerkmal im Markt der Datenprodukte zu sichern. Anhand einiger Beispiele konnte ich zeigen, dass erfolgreiche Firmen dieses Mittel schon heute nutzen, um einen Mehrwert f\u00fcr den Kunden zu generieren. Aus meiner Sicht ist die Datenwertsch\u00f6pfungskette ein sinnvolles Mittel, um die Umsetzbarkeit eigener Ideen zu \u00fcberpr\u00fcfen. Insbesondere wenn die eigene Idee die Nutzung ausgefallener maschineller Lernverfahren einschlie\u00dft, ist der Feedback Loop ein gutes Mittel, um an Trainingsdaten zu kommen.<\/p>\n<p>Im n\u00e4chsten Artikel habe ich eine Zusammenfassung der wichtigsten Aspekte geplant, die man bei der Erstellung eines Feedback Loop beachten sollte. Dazu interessiert mich nat\u00fcrlich auch eure Meinung und ich freue mich auf Kommentare!<\/p>\n<ul style=\"list-style-type: none;\">\n<li><em>* \u00a0Presidential Campaign, Bill Clinton, 1992<\/em><\/li>\n<li><em>** Zur Erinnerung: Stammdaten sind diejenigen Daten, welche Objekte der Realit\u00e4t beschreiben. Auf das\u00a0Beispiel angewendet: Der Ernst-Reuter-Platz in Berlin ist ein \u201ePlatz\u201c, hat eine\u00a0\u201eDimension\u201c, \u201eKoordinaten\u201c und einen\u00a0\u201eNamen\u201c. Transaktionsdaten sind Daten, die beschreiben, was mit dem Objekt passiert. Zum Beispiel die \u201eAnzahl der Autos\u201c, die \u00fcber den \u201ePlatz\u201c fahren.<\/em><\/li>\n<li><em>*** Erasmus Darwin (1731\u20131802)<\/em><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In meinem Artikel \u00fcber Erfolgsfaktoren habe ich 5 entscheidende Elemente\u00a0bei der\u00a0Umsetzung von Datenprodukten herausgearbeitet. Das wichtigste Element ist der Feedback Loop. Dabei geht es darum, die Interaktion der Nutzer:innen mit dem Dienst zu nutzen, um den Dienst selbst zu verbessern oder Input f\u00fcr neue Angebote zu schaffen. 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