Rasant steigende Datenmengen sind für Unternehmen eine Herausforderung des digitalen Zeitalters: Wie können Sie relevante Informationen effizient identifizieren und bewerten? In diesem Kontext spielt Smart Data – auch als intelligente Daten oder „Intelligent Data“ bezeichnet – eine wichtige Rolle. Ihr Unternehmen kann damit Daten automatisiert auswerten, so dass Sie alle wertvollen Informationen auf einen Blick zur Verfügung haben – und so die richtigen Entscheidungen treffen.
Wir erklären Ihnen, wie Smart Data funktioniert, was der Unterschied zu Big Data ist und welche Anwendungsgebiete es für smarte Daten gibt. Und: Wir zeigen, wie Ihr Unternehmen von einem ausgefeilten Data Management profitiert.
Dieser Artikel wurde auf Deutsch verfasst und redaktionell überprüft. Weitere Sprachen stehen als automatische Übersetzung zur Verfügung. Wir freuen uns über Feedback am Ende des Artikels.
12 Prozent Umsatzverlust durch schlechte Daten: Bedeutung sorgfältiger Datenkuration
Im Durchschnitt kosten schlechte Daten Firmen 12 Prozent ihres Umsatzes. Und: Schlechte Daten wirken sich bei 88 Prozent aller (US-amerikanischen) Unternehmen auf das Jahresergebnis aus. Das fand eine Studie der Research-Abteilung von Experian Data Quality heraus. Für die Praxis heißt das: Nur mit sorgfältig kuratierten Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen.
Smart Data Definition
Smart Data bezeichnet Daten, die auf intelligente Weise gesammelt, analysiert und genutzt werden, um wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu generieren.
In the dance of data’s flow,
Unbekannter Künstler
Big Data has much to show,
AI sifts and sorts to know,
Smart Data’s the star of the show.
Durch den Einsatz moderner Technologien wie Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können Firmen diese Daten effektiv nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, ihre Effizienz zu steigern und neue Geschäftspotenziale zu erschließen. Das bedeutet: Im Gegensatz zu Rohdaten, häufig synonym mit Big Data oder Daten aus dem Data Lake verwendet, wurden intelligente Daten bereits manuell oder automatisch durch moderne Technologie konsolidiert, auf Qualität geprüft oder durch aussagekräftige Analysen sogar besonders einfach zugänglich gemacht.
Wie funktioniert Smart Data?
Der Prozess zur Gewinnung intelligenter Daten bezieht sich auf den Prozess der Umwandlung großer Datenmengen in nützliche, verwertbare Informationen durch eine Reihe von Methoden wie Datenerfassung, Datenbereinigung, Datenaufbereitung und Datenanalyse. Jeder Schritt nutzt eine Kombination aus Techniken und Tools, einschließlich aber nicht beschränkt auf Algorithmen, zur Maximierung des Werts der Daten. Das Ergebnis sind zeitnahe und präzise Einblicke, die eine breite Palette von Branchen bei der Optimierung von Prozessen und Entscheidungen unterstützen.
Smart Data vs. Big Data
Big Data und Smart Data werden häufig synonym verwendet. Es gibt jedoch signifikante Unterschiede zwischen den beiden Konzepten. Big Data beschreibt riesige Datenmengen, die Firmen täglich sammeln – sowohl strukturiert als auch unstrukturiert. Big Data beschreibt daher Daten, die noch nicht konsolidiert, analysiert und bewertet wurden.
Von Big Data zu Smart Data ist es ein umfassender Prozess: Smart Data ist Big Data, die in Bezug auf die Geschäftsziele
- semantisch in einen relevanten Kontext gesetzt,
- nach Qualität und Nutzen bewertet und strukturiert und
- auf Sicherheit geprüft wurde.
Anders gesagt: Intelligent Data sind nutzbringende, hochwertige und abgesicherte Daten.
Ein entscheidender Unterschied zwischen Smart Data und Big Data ist die Art und Weise, wie Daten präsentiert werden. Big Data wird oft als „Datensee“ bezeichnet. Denn: Für Firmen ist es schwierig, in einer Datenflut wertvolle, ausführliche Informationen zu finden. Intelligent Data hingegen präsentiert Informationen in einer übersichtlichen und leicht verständlichen Form. Das macht Geschäftsprozesse transparent. Smart Data Integration bietet also vor allem datengetriebenen Unternehmen die Möglichkeit, ungenutzte Potenziale aufzudecken.
Smart Data vs. Advanced Analytics
Genauso wie Big Data wird auch Advanced Analytics häufig fälschlicherweise synonym zu Smart Data verwendet. Intelligente Daten zielen darauf ab, effizient verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei kommen Datenverarbeitungstechniken wie Data Mining, Datenbereinigung und Data Visualization zum Einsatz. Sie extrahieren die wichtigsten Informationen aus großen Datensätzen.
Advanced Analytics hingegen konzentriert sich auf die Verwendung komplexer statistischer Modelle und Algorithmen, um Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen.
Dabei kommen Techniken wie prädiktive Modellierung und natürliche Sprachverarbeitung zum Einsatz. Ziel der fortgeschrittenen Analyse ist es, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen, mit denen Firmen zukünftige Ereignisse vorhersagen oder Geschäftsprozesse optimieren können. Damit sind Advanced Analytics genau wie Intelligent Data eine Art, Daten zu verarbeiten.
Benefits von Smart Data
Smart Data Access bietet datengetriebenen Unternehmen zahlreiche Vorteile, mit denen sie effizienter arbeiten und so mehr Umsatz generieren können:
Verbesserte Entscheidungsfindung
Mit Smart Data Services können Unternehmen in Echtzeit auf relevante ausführliche Informationen zugreifen und so fundierte Entscheidungen treffen. Sie können so Wettbewerbsvorteile erlangen.
Automatisierung von Prozessen
Mit Smart Data Systems können Firmen Geschäftsprozesse automatisieren – und so effizienter gestalten. Dabei automatisiert die Technologie vor allem manuelle, von Mitarbeitenden ausgeführte Abläufe. Das Ergebnis: schneller verfügbare, fehlerfreie Daten.
Verbesserte Datenqualität
Die intelligente Auswertung und Strukturierung von Daten bringt eine hohe Smart Data Quality hervor, die (nahezu) fehlerfrei ist. Alle Daten sind stets korrekt, vollständig und aktuell.
Bessere Datenanalyse
Smart Data Analysen bieten datengetriebenen Unternehmen die Möglichkeit, ihre riesigen Datenmengen genauer und besser auf ihre Geschäftsziele ausgerichtet unter die Lupe nehmen.
Einfacherer Zugriff auf Daten
Mit einer Intelligent Data Integration können Firmen auf relevante Daten zugreifen, ohne dass sie diese manuell sammeln, strukturieren, in einen Kontext setzen und analysieren müssen. Das macht den Zugriff auf relevante Daten einfach. Dies spart Zeit und Ressourcen.
Verwandlung von Data in Smart Data in 6 Schritten
Die Verwandlung von Daten in intelligente Daten erfolgt in einem sechsstufigen Prozess, der eine sorgfältige Planung und Durchführung erfordert. Jeder dieser Schritte hilft dabei, Rohdaten in verwertbare, aussagekräftige und detaillierte Informationen zu verwandeln:
- Datenerfassung
Dies kann durch verschiedene Mittel erfolgen, einschließlich Sensoren, Online-Interaktionen, Transaktionsaufzeichnungen und mehr. Die erfassten Daten können strukturiert (wie in Datenbanken) oder unstrukturiert (wie Texte, Bilder oder Videos) sein. Weitere Informationen finden Sie in unserem Beitrag Data Capture.
- Datenkonsolidierung
Einzelne Datenquellen werden miteinander verbunden und die Daten so verdichtet. Das schafft ein einheitliches Bild der Daten. Dieser Schritt ist in einigen Fällen – je nach Datenart und -umfang nicht immer notwendig.
- Datenqualitätsanalyse
Mit aussagekräftigen Analysen der Datenqualität stellt man sicher, dass alle Daten korrekt und vollständig sind – und somit ein hohes Niveau erfüllen. Diese Phase zielt darauf ab, Fehler, Inkonsistenzen und Wiederholungen in den Daten zu identifizieren und zu beheben. Werkzeuge zur Datenbereinigung können automatisierte Skripte, spezielle Software oder manuelle Überprüfung beinhalten. Nur so verfügen Firmen später über zuverlässige und aussagekräftige Daten.
- Datenaggregation
Die Datenaggregation bringt die Daten in eine einheitliche Struktur. Hierbei geht es darum, die Daten so zu ordnen, dass sie leicht zu analysieren sind. Die Datenaggregation stellt die Weichen für eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen.
- Datenauswertung
Die Datenauswertung analysiert die Daten, um Muster zu erkennen. Hier kommen oft Algorithmen ins Spiel, um Muster, Beziehungen und Trends in den Daten zu erkennen. Methoden können von einfachen statistischen Analysen bis hin zu komplexen maschinellen Lernalgorithmen reichen. Sie ermöglicht es, Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, aus denen Unternehmen Handlungsempfehlungen ableiten können.
- Datenbereitstellung
Die Datenbereitstellung stellt – wie der Name es schon sagt – die Daten in einem Format bereit, das Unternehmen leicht nutzen können und für ihre Geschäftsziele nutzen können, z. B. als Schnittstelle einer Data Factory.
Smart Data-Anwendungen
Smart Data wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, um Firmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen:
EAI – Enterprise Application Integration
Intelligent Data wird in datengetriebenen Unternehmen zur Erstellung wertvoller Einblicke eingesetzt. Diese Einblicke können dann genutzt werden, um verschiedene Anwendungen und Systeme zu informieren und so den Datenaustausch zu optimieren und Prozesse zu automatisieren.
KI – Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz oder einer Rule Engine
Smart Data, resultierend aus der Analyse großer Datenmengen, spielt eine kritische Rolle in KI oder regelbasierten Entscheidungssystemen. Es ermöglicht nicht nur die automatische Identifizierung von Mustern und die Erstellung von Vorhersagen, sondern liefert auch wertvolle Einblicke, die zur Schulung von KI oder der Spezifikation von Rule Engines verwendet werden. Die Nutzung intelligenter Daten für Prozesse unterstützt Unternehmen dabei, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
Automatisierung
Smart Data findet Einsatz in der Automatisierung zur beschleunigten und fehlerminimierten Prozessabwicklung. Dafür stellt die Technologie aussagekräftige, kontextbezogene und direkt anwendbare Informationen bereit. Dies ermöglicht es den automatisierten Systemen, bessere Entscheidungen in kürzerer Zeit zu treffen. Dabei sorgt vor allem die Vorverarbeitung und Validierung der Daten dafür, dass Systeme Fehlerquellen bereits frühzeitig identifizieren und ausschalten können. Das Ergebnis: eine höhere Effizienz und Qualität der Prozesse.
Smart Data in der Praxis
In der Praxis werden Smart Data Services vor allem im Zusammenspiel mit KI genutzt, um große digitale Datenmengen zugänglich zu gestalten. Daneben kommt Intelligent Data jedoch auch in Kombination mit physischen Sensoren zum Einsatz, zum Beispiel in der Energiebranche („Smart Energy“). So verfügen beispielsweise Maschinen über Sensoren, die Daten sammeln und über KI ausgewertet werden. Auf diese Weise können Unternehmen Maschinen und Anlagen überwachen, ihre Wartung optimieren und Ausfallzeiten minimieren. Ein weiteres Smart Data Beispiel ist die Verwendung von kuratierten Daten in der Logistik, um Lieferketten effizienter zu gestalten.
Smart Data in unterschiedlichen Branchen
Wie Smart Data in unterschiedlichen Branchen eingesetzt werden kann, zeigen wir anhand der folgenden Beispiele:
Gesundheitswesen
Prädiktive Analyse für die Gesundheit der Patienten: Mithilfe intelligenter Daten können Gesundheitsdienstleister Gesundheitsrisiken effektiver und genauer vorhersagen. Das macht ein frühzeitiges Eingreifen und eine präventive Versorgung möglich. Durch die Analyse früherer Gesundheitsdaten, Lebensstilfaktoren, genetischer Daten usw. eines Patienten können intelligente Daten dazu beitragen, Muster oder Risikofaktoren zu erkennen, die auf ein künftiges Gesundheitsproblem hindeuten könnten. Dies ist effizienter als Big Data, da es irrelevante Informationen herausfiltert und sich auf personalisierte und hochrelevante Daten konzentriert.
Finanzsektor
Betrugsaufdeckung und Risikomanagement: Im Finanzwesen ermöglichen intelligente Daten eine effizientere Betrugserkennung in Echtzeit durch die Untersuchung von Transaktionsmustern. Durch die Untersuchung bestimmter Arten von Transaktionen, Orten, Zeiten usw. können Finanzinstitute Anomalien effektiver erkennen und betrügerische Aktivitäten unterbinden. Big Data kann alle Transaktionen enthalten, aber Smart Data kann diejenigen hervorheben, die potenziell verdächtig sind.
Versicherungsbranche
Preisgestaltung und Risikobewertung: In der Versicherungsbranche können intelligente Daten zu einer genaueren Preisgestaltung und Risikobewertung führen. Mit Hilfe von Telematikdaten aus Autos können Versicherungsunternehmen beispielsweise das Verhalten und das Risiko eines Fahrers genauer einschätzen als mit herkömmlichen Faktoren allein. Diese intelligenten Daten können einen differenzierteren Blick auf das Risiko eines Fahrers ermöglichen als die bloße Betrachtung von Big Data wie Alter oder Unfallhäufigkeit.
Öffentlicher Sektor
Intelligente Stadtplanung und -verwaltung: Im öffentlichen Sektor können intelligente Daten zur Planung und Verwaltung von intelligenten Städten beitragen. Mithilfe von Daten aus Verkehrsmustern, der Nutzung von Versorgungseinrichtungen, Umweltsensoren usw. können Kommunalverwaltungen Ressourcen effizienter verwalten und Wachstum planen. Im Vergleich zu Big Data bieten intelligente Daten einen präziseren Einblick in die städtische Dynamik in Echtzeit und ermöglichen so eine bessere Entscheidungsfindung und Bereitstellung öffentlicher Dienstleistungen.
Smart Data Providers und Smart Data Software
Im Bereich Smart Data gibt es einige weniger bekannte, aber spezialisierte Unternehmen, die mit ihrer Nischenkompetenz überzeugen:
Tamr
Tamr bietet eine patentierte Softwareplattform, die die Organisation und Synthese von Unternehmensdaten automatisiert. Diese Plattform nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Big Data in intelligente Daten für eine bessere Entscheidungsfindung umzuwandeln.
Webtunix AI
Webtunix AI bietet verschiedene Datendienste wie Big-Data-Analytik, Data Science, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Das Unternehmen unterstützt Organisationen bei der Interpretation ihrer unstrukturierten Daten und verwandelt sie in nützliche, informierte Daten.
Siren
Die Analyseplattform von Siren integriert verschiedene Datentools in einer Lösung, darunter Suche, Business Intelligence, Big Data, Linkanalyse und Wissensdarstellung. Diese Plattform ist für investigative Intelligenz und groß angelegte vernetzte Datensituationen konzipiert.
Maana
Maana ist eine Wissensplattform, die KI und semantische Suche nutzt, um die Wissensentdeckung zu erleichtern, die Rentabilität zu steigern und industrielle Daten in Erkenntnisse umzuwandeln. Seine patentierten Wissensgraphen beschleunigen die Extraktion wertvoller Informationen aus Datensilos und fördern eine fundierte Entscheidungsfindung.
Konfuzio
Konfuzio ist eine von der Helm & Nagel GmbH entwickelte Software, die künstliche Intelligenz nutzt, um Text aus einer Vielzahl von Dokumenten zu identifizieren, zu extrahieren und zu verstehen. Sie wandelt diese in intelligente Daten um, was sie zu einem anpassungsfähigen und multifunktionalen Werkzeug für intelligente Daten macht. Es wird für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt. Diese reichen von der Automatisierung der manuellen Dateneingabe bis zur Verbesserung von Dokumenten-Workflows. Die Software kann sowohl komplexe als auch unstrukturierte Dokumente verarbeiten.
FAQ
Smart Data – auch Intelligent Data genannt – sammelt große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen und organisiert und analysiert diese, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Im Gegensatz zu Big Data handelt es sich bei Intelligent Data um eine spezifische Auswahl von Daten, die für einen bestimmten Zweck relevant sind.
Smart Data wird durch die Verwendung von Algorithmen und analytischen Technologien generiert. Dabei bereitet Smart Data relevante Daten so auf, dass Unternehmen schnell und einfach sinnvolle Erkenntnisse gewinnen und so profunde Geschäftsentscheidungen treffen können.
Während Big Data enorme Datenmengen beschreibt, die aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, beschreibt Smart Data die spezifische Auswahl von Daten, die für einen bestimmten Zweck relevant sind. Smart Data ist also ein Teilbereich von Big Data, der für eine bestimmte Analyse ausgewählt wurde.
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