Die Organisationen, die Synthesis mit Analyseaufgaben betreuen, verfügen über einen Überfluss an Mikrodaten. Der Detailreichtum der Daten und die beträchtliche Frequenz der Beobachtungszeitpunkte lässt es nicht zu, empirische Muster mit »freiem Auge« zu erkennen. Es bedarf einer systematischen Reduktion der Datenkomplexität. Dazu sind statistische Methoden notwendig. Doch reichen diese nicht aus. Erst eine thematisch gut fundierte Expertise zu den Sachverhalten, in deren Kontext die Daten entstehen, schafft interpretatorisch belastbare und handlungsrelevante Informationen. Diese gilt es, auf niederschwellige Weise für die beauftragenden Organisationen bereitzustellen. Die damit verbundenen Herausforderungen hat Synthesis Forschung für Organisationen mit sehr unterschiedlichem Grad an »data fluency« bewältigt:
- etwa der für Theater- und Opernhäuser verantwortlichen Abteilung der Berliner Kulturverwaltung
- dem Arbeitsmarktservice Österreich, das selbst über ein hochentwickeltes Data Warehouse verfügt
- oder für Marketing- und Vertriebsabteilungen von Banken und Versicherungen.
In der eigenständigen Entwicklungsarbeit hat Synthesis Forschung gezielt Datenkörper von Mikrorepräsentanten aufgebaut. Diese Mikrorepräsentanten haben keinen direkten oder indirekten Bezug zu natürlichen oder juristischen Personen. Sie stellen daher kein »Register« im Sinne des Datenschutzgesetzes dar. Gleichwohl sind die Verhaltensmuster dieser Mikrorepräsentanten im statistischen Sinn »repräsentativ«; sie enthalten für die jeweiligen Populationen die interessierenden Informationen zur Verteilung von Merkmalen im Zeitablauf. Solche Datenkörper von Mikrorepräsentanten werden etwa für den Kreis der in Österreich sich aufhaltenden Personen oder den Kreis der in Österreich tätigen Unternehmen gewartet und weiterentwickelt.