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Definition Was ist Data Intelligence?

Von TheRacoon

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In der Unternehmenswelt spielen Daten die entscheidende Rolle. Diese Daten werden in allen Bereichen der Unternehmen generiert. Um diese so effizient wie möglich zu nutzen, ist eine intelligente Datenverwertung notwendig. Das Stichwort lautet hier Data Intelligence.

Grundlagenwissen zum IT-Business(Bild: © adiruch na chiangmai - Fotolia.com)
Grundlagenwissen zum IT-Business
(Bild: © adiruch na chiangmai - Fotolia.com)

Unter dem Begriff Data Intelligence versteht man im modernen Unternehmensumfeld den sinnvollen und wertschöpfungsorientierten Umgang von Unternehmen mit den von ihnen generierten sowie gesammelten Daten und Informationen. Der Data-Intelligence-Ansatz umfasst u.a. den Aspekt, dass alle vorhandenen Daten systematisch erfasst, gekennzeichnet, geordnet und verwaltet werden sollen.

Auf dieser Basis ist es Unternehmen möglich, die Informationen sinnvoll für Business-Prozesse aufzubereiten, sodass diese mit einem möglichst hohen Mehrwert weiterverarbeitet werden können. Das Ziel der Data Intelligence ist es damit, einen möglichst großen Mehrwert aus den Daten zu erzeugen und dadurch Wettbewerbsvorteile zu generieren.

Diese Vernetzung ist damit der Gegenentwurf zur getrennten und nicht vernetzten Datenverwaltung, die oftmals auf nicht gekoppelten Systemen stattfindet. Besonders groß ist der Nutzen von Data Intelligence in Kombination mit anderen innovativen IT-Trends wie dem Internet of Things (IoT), Cloud-Services und künstlicher Intelligenz (AI).

Welche Ansatzpunkte gibt es für Data Intelligence?

  • 1. IoT und Big Data: Gerade durch die zahlreichen vernetzten Geräte entstehen auch in Unternehmen große Datenmengen, die gezielt verknüpft werden müssen. Hier entsteht ein besonders großer Mehrwert.
  • 2. Data Enrichment: Unternehmen, die aus ihren Daten den größtmöglichen Nutzen ziehen möchten, müssen die Rohdaten zur Verwertung qualitativ aus externen Quellen mit zusätzlichen Informationen anreichen.
  • 3. Künstliche Intelligenz: Künstliche Intelligenz hilft dabei, Daten und ihre Weiterverarbeitung kostengünstig und vollautomatisiert auszuwerten. Durch Data Intelligence lassen sich Zusammenhänge schneller erkennen und künftige Trends für Entscheidungen präziser vorhersagen.
  • 4. Business Intelligence: Business Intelligence und Analytics Tools helfen dabei, erzeugte Daten zu analysieren. Das daraus generierte Wissen kann gleich in Entscheidungen und Prozesse umgemünzt werden.

Beispielhafter Einsatz von Data Intelligence

Ein typisches Beispiel für den Einsatz der Data Intelligence ist die Analyse von Bilddaten in der Medizintechnik. Immerhin ist die Bildanalyse durch Menschen selbst in einem spezialisierten Hub nicht nur zeitaufwendig, sondern auch fehleranfällig. Der Einsatz von Data Intelligence in Form von KI und intelligenten Algorithmen zur Bilderkennung machen den gesamten Prozess deutlich präziser, effizienter und damit kostengünstiger.

Hintergrund ist unter anderem die automatisierte Verknüpfung der neu gewonnenen Informationen mit bereits vorhandenen Daten aus anderen internen und externen Quellen. Gleichzeitig verringert sich die Fehlerwahrscheinlichkeit enorm. Das ist insbesondere in kritischen Bereichen wie der Medizin essenziell.

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