智能数据：公司如何做出更好的决策

快速增长的数据量是数字时代对公司的一个挑战：如何有效地识别和评估相关信息？在这种情况下，智能数据--也被称为智能数据--发挥着重要作用。你的公司可以用它来自动评估数据，使你对所有有价值的信息一目了然--从而做出正确的决定。

我们解释了智能数据是如何工作的，与大数据的区别是什么，以及智能数据在哪些领域有应用。并且：我们向您展示您的公司如何从复杂的数据管理中获益。

因不良数据而造成12%的收入损失：仔细整理数据的重要性

平均而言，不良数据使公司损失了其营业额的12%。而且：不良数据影响了88%的（美国）公司的年度业绩。这被发现 一项研究 的Experian Data Quality的研究部门。在实践中，这意味着企业只有通过精心策划的数据才能做出明智的决定。

智能数据的定义

智能数据指的是智能收集、分析和使用的数据，以产生有价值的洞察力和行动建议。

在数据的流动之舞中、
大数据有很多东西可以展示、
人工智能的筛选和排序是为了了解、
智能数据是展会的主角。

无名艺术家

通过使用人工智能和机器学习等现代技术，公司可以有效地利用这些数据做出明智的决策，提高效率，挖掘新的业务潜力。这意味着，与原始数据（通常与大数据或数据湖的数据同义）不同，智能数据已经通过现代技术进行了人工或自动整合，检查了质量，甚至通过有意义的分析使其特别容易获得。

智能数据是如何工作的？

挖掘智能数据的过程是指通过数据收集、数据清洗、数据准备和数据分析等一系列方法，将大量数据转化为有用的、可操作的信息的过程。每个步骤都使用技术和工具的组合，包括但不限于算法，以最大限度地提高数据的价值。其结果是及时和准确的洞察力，帮助广泛的行业优化流程和决策。

智能数据与大数据

大数据和智能数据经常被作为同义词使用。然而，这两个概念之间存在着显著的差异。大数据描述了公司每天收集的大量数据--既包括 结构化以及非结构化.因此，大数据描述了尚未被整合、分析和评估的数据。

从大数据到智能数据是一个综合过程：智能数据是与商业目标相关的大数据。

• 在语义上被置于相关的背景中、
• 根据质量和效益进行评估和安排，以及
• 已经过安全测试。

换句话说：智能数据是有用的、高质量和安全的数据。

智能数据和大数据之间的一个关键区别是数据的呈现方式。大数据通常被称为 "数据湖"。这是因为公司很难在大量的数据中找到有价值的、详细的信息。另一方面，智能数据以清晰和容易理解的形式呈现信息。这使得业务流程变得透明。因此，智能数据集成尤其为数据驱动型公司提供了发掘未使用潜力的机会。

智能数据与高级分析

就像大数据一样，高级分析常常被误认为是智能数据的同义词。智能数据旨在有效地获得可用的洞察力。数据处理技术，如数据挖掘，数据清洗和数据可视化被使用。他们从大型数据集中提取最重要的信息。

另一方面，高级分析法侧重于使用复杂的统计模型和算法来分析数据并获得洞察力。

使用了预测建模和自然语言处理等技术。高级分析的目标是确定数据中的模式和关系，公司可以用它来预测未来事件或优化业务流程。因此，高级分析，就像智能数据一样，是一种处理数据的方式。

智能数据的好处

智能数据访问为数据驱动的公司提供了众多优势，使他们能够更有效地工作，从而产生更多的收入：

改善决策

通过智能数据服务，公司可以实时获取相关的详细信息，从而 作出明智的决定.因此，他们可以获得竞争优势。

过程自动化

通过智能数据系统，公司可以实现业务流程的自动化--从而使其更加高效。该技术主要是将员工进行的手动流程自动化。其结果是：更快地提供无错误的数据。

提高数据质量

数据的智能评估和结构化产生了高智能数据质量，（几乎）没有错误。所有的数据总是正确、完整和最新的。

更好的数据分析

智能数据分析为数据驱动的公司提供了机会，使其能够更仔细地审视其大量的数据，并使其更好地与业务目标保持一致。

更容易获取数据

通过智能数据集成，公司可以访问相关的数据，而不需要手动收集、结构化、上下文和分析数据。这使得对相关数据的访问变得容易。这就节省了时间和资源。

用6个步骤将数据转化为智能数据

将数据转化为智能数据是一个需要仔细规划和执行的六步过程。每个步骤都有助于将原始数据转化为可操作的、有意义的和详细的信息：

智能数据应用

智能数据被用于各种应用中，以支持公司的决策：

EAI - 企业应用集成

智能数据被用于数据驱动的组织中，以创造有价值的见解。然后，这些洞察力可以被用来为不同的应用程序和系统提供信息，以优化数据共享和自动化流程。

AI - 使用人工智能或规则引擎

由大量数据分析产生的智能数据，在以下方面发挥着关键作用 KI 或 基于规则的决策系统.它不仅能自动识别模式和创建预测，还能提供有价值的洞察力，用于训练人工智能或指定规则引擎。使用智能数据的流程有助于公司优化其业务流程，改善其产品和服务。

自动化

智能数据被用于自动化中，以加速和减少错误的过程处理。为此，该技术提供了有意义的、有背景的和直接适用的信息。这使自动化系统能够在更短的时间内做出更好的决定。特别是，数据的预处理和验证确保系统能够在早期阶段识别和消除错误来源。其结果是：流程的效率和质量更高。

智能数据的实践

在实践中，智能数据服务主要与以下方面结合使用 KI 以使大量的数字数据可以被访问。智能数据也与物理传感器结合使用，例如在能源领域（"智能能源"）。例如，机器有收集数据的传感器，并通过AI进行评估。通过这种方式，公司可以监控机器和工厂，优化它们的维护，并尽量减少停机时间。另一个智能数据的例子是在物流中使用策划的数据，使供应链更有效率。

不同行业的智能数据

下面的例子显示了智能数据如何在不同的行业中使用：

医疗保健

对病人健康的预测性分析：在智能数据的帮助下，医疗服务提供者可以更有效和准确地预测健康风险。这使得早期干预和预防保健成为可能。通过分析病人过去的健康数据、生活方式因素、遗传数据等，智能数据可以帮助识别可能预示未来健康问题的模式或风险因素。这比大数据更有效，因为它可以过滤掉不相关的信息，而专注于个性化和高度相关的数据。

金融部门

欺诈检测和风险管理：在金融领域，智能数据通过检查交易模式实现了更有效的实时欺诈检测。通过检查特定的交易类型、地点、时间等，金融机构可以更有效地发现异常情况并阻止欺诈活动。大数据可以包含所有交易，但智能数据可以突出那些潜在的可疑交易。

保险业

定价和风险评估：在保险行业，智能数据可以带来更准确的定价和风险评估。例如，使用来自汽车的远程信息处理数据，保险公司可以比仅使用传统因素更准确地评估司机的行为和风险。这种智能数据可以对司机的风险提供更细微的看法，而不是简单地看年龄或事故频率等大数据。

公共部门

智能城市规划和管理：在 公共部门 智能数据可以为智能城市的规划和管理作出贡献。利用来自交通模式、公共设施使用、环境传感器等方面的数据，地方政府可以更有效地管理资源，规划发展。与大数据相比，智能数据能更准确地洞察城市的实时动态，实现更好的决策和公共服务的提供。

智能数据供应商和智能数据软件

在智能数据领域，有一些鲜为人知但专业的公司，以其利基专业技术令人信服：

塔姆尔

Tamr提供一个专利软件平台，可以自动组织和综合企业数据。这个平台使用机器学习算法，帮助企业将其大数据转化为智能数据，以便更好地进行决策。

Webtunix AI

Webtunix AI提供各种数据服务，如大数据分析、数据科学、机器学习和人工智能。该公司帮助组织解释他们的非结构化数据，并将其转化为有用的、知情的数据。

海妖

海妖的分析平台将各种数据工具整合为一个解决方案，包括搜索、商业智能、大数据、链接分析和知识表示。这个平台是为调查性情报和大规模网络数据情况而设计的。

马纳

Maana是一个知识平台，利用人工智能和语义搜索来促进知识发现，提高盈利能力，并将工业数据转化为洞察力。其专利的知识图谱加速了从数据孤岛中提取有价值的信息，促进了知情决策。

Konfuzio

Konfuzio 是Helm & Nagel GmbH开发的一款软件，使用人工智能来识别、提取和理解各种文件中的文本。它将这些转化为智能数据，使其成为一个适应性强、功能多的智能数据工具。它被用于各种任务。这些任务包括从手动数据输入的自动化到改善文件工作流程。该软件可以处理复杂和非结构化的文件。

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