Das Fundament von allem
Der Sensor ist die erste Schicht der 5-Layer-Architektur und das Fundament von allem, was folgt. Sein Prinzip ist einfach, aber radikal: Jedes Signal, das eine Entscheidung informieren kann, muss erfasst werden, bevor es zu Dark Data wird. Kein Sampling. Keine Batch-Aggregation. Keine selektive Erfassung nach dem, was jemand im letzten Quartal für wichtig hielt. Totale Informationserfassung.
Erfassung auf Protokollebene
Der Sensor arbeitet auf Protokollebene – unter der Anwendungsschicht, wo die meisten Analyse-Tools Daten sammeln. So erfasst er Signale, die Anwendungs-Tools verpassen: Netzwerk-Timing, mikro-behaviorale Muster, Signal-übergreifende Beziehungen und Sequenzkontext. Ein Klick ist nicht nur ein Klick – der Sensor erfasst das Zögern vor dem Klick, das Scroll-Muster davor, den Content, der im Moment der Interaktion sichtbar war, und Signale anderer Nutzer, die gleichzeitig denselben Content sahen.
Multimodaler Input
Der Sensor verarbeitet multimodalen Input über Video (Objekterkennung, Szenenverständnis, visuelle Aufmerksamkeitsmuster), Audio (Tonalität, Stress, Enthusiasmus-Indikatoren), Text (Sprache, Keywords, Intent-Marker) und visuelle Semantik (was Nutzer sehen und wie sie auf visuelle Elemente reagieren). Diese multimodale Erfassung ermöglicht es dem Translator, reiche Intent-Klassifikation zu erzeugen statt simpler Klick-Attribution.
2,4 Mio. Signale pro Sekunde
2,4 Millionen Signale pro Sekunde fortlaufend zu verarbeiten ist eine technische Herausforderung. Der Sensor nutzt eine Streaming-Pipeline-Architektur, die Signale bei Ankunft verarbeitet statt sie zu batchen. Dieser Stream-first-Ansatz stellt sicher, dass Translator und Logic Engine Signale in Echtzeit erhalten – keine Batch-Latenz, kein Dark-Data-Fenster. Die Architektur ist dafür ausgelegt: Kafka-basiertes Streaming, container-basierte elastische Skalierung und Prioritäts-Routing durch Nami.
Kontexterhalt
Rohsignale sind ohne Kontext bedeutungslos. Der Sensor erhält Session-Bewusstsein (welche Signale zur gleichen Nutzer-Session gehören), Signal-übergreifende Beziehungen (welche Signale Reaktionen auf andere sind), Sequenz-Metadaten (in welcher Reihenfolge Signale auftraten) und zeitlichen Kontext (exakte Zeitstempel für nachgelagerte Temporal-Resonance-Analyse). Dieser Kontexterhalt ermöglicht die kontextuelle Gewichtung der Logic Engine – ohne ihn bekäme dasselbe Signal unabhängig von den Umständen immer dasselbe Gewicht.
Kein Dark Data
Die Design-Philosophie des Sensors ist: Dark Data ist ein Designversagen. Wenn ein Signal erzeugt wurde und eine Entscheidung informieren könnte, soll es erfasst werden. Die Kosten, irrelevante Signale zu verarbeiten, sind geringer als die Kosten, Signale zu verpassen, die eine kritische Entscheidung informiert hätten. Die 5-Layer-Architektur nachgelagert kümmert sich um Relevanz – die Aufgabe des Sensors ist umfassende Erfassung.