Was ist Data Intelligence?
(Beitrag überarbeitet am 28.12.25)
Der Begriff „Data Intelligence“ bezieht sich auf alle Methoden und Prozesse, die zur Erfassung und Analyse von Daten beitragen, um wichtige Trends zu identifizieren, die zum Verständnis eines Marktes oder Ökosystems genutzt werden können. Mit anderen Worten: Data Intelligence besteht darin, große Mengen an Rohdaten zu verfeinern, um sie in verwertbare und wertvolle Informationen umzuwandeln.
In diesem Artikel erfahren Sie alles, was Sie über Data Intelligence wissen müssen, von der Definition bis hin zu den Vorteilen, die sie Ihrem Unternehmen bieten kann.
Verständnis von Data Intelligence
Unternehmen, die sich in einer digitalen Transformation befinden, sammeln und generieren große Datenmengen. Diese Daten aus verschiedenen Quellen (manchmal auch aus Datenquellen von Drittanbietern) müssen gesammelt und klassifiziert, verstanden, analysiert und somit verbessert werden. Das ist die eigentliche Definition von Datenintelligenz. Diese Disziplin, die Teil der data science ist, zielt darauf ab, anhand von Rohdaten wertvolle Informationen zu identifizieren, die Entscheidungsfindung einem Unternehmen erleichtern können.
Die gesammelten Rohdaten müssen als wertvolle Ressource betrachtet werden, die transformiert und verfeinert werden muss, um ihre ganze Subtilität zu offenbaren. Datenintelligenz deckt die Informationen auf, die aus den Daten extrahiert werden können. Datenintelligenz kann beispielsweise genutzt werden, um Wachstums- oder Entwicklungsmöglichkeiten für ein Unternehmen zu identifizieren, die Auswirkungen wirtschaftlicher Veränderungen auf ein Ökosystem vorherzusagen oder Wettbewerbern in Bezug auf neue Markttrends einen Schritt voraus zu sein.
Wie Datenintelligenz funktioniert
Datenintelligenz wandelt Rohdaten durch einen strukturierten, wiederholbaren Prozess in aussagekräftige Erkenntnisse um. Auch wenn die Tools und Technologien variieren können, folgen die meisten Datenintelligenzsysteme denselben Kernphasen:
1. Datenerhebung
Daten werden aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Anwendungen, Sensoren, Websites und Nutzer gesammelt. Diese Quellen können sowohl strukturierte Daten (wie Tabellenkalkulationen oder Transaktionsaufzeichnungen) als auch unstrukturierte Daten (wie Texte, Bilder oder Protokolle) umfassen.
2. Datenintegration und -bereinigung
Die gesammelten Daten werden zu einer einheitlichen Ansicht zusammengefasst. In diesem Schritt werden Fehler, Duplikate und Inkonsistenzen identifiziert und korrigiert. Durch die Bereinigung und Standardisierung der Daten wird vor Beginn der Analyse deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit sichergestellt.
3. Datenverarbeitung und -speicherung
Die aufbereiteten Daten werden in für die Analyse konzipierten Systemen wie Data Warehouses oder Data Lakes verarbeitet und gespeichert. So kann effizient und sicher auf große Datenmengen zugegriffen werden.
4. Analyse und Modellierung
Analytische Techniken – von grundlegenden Statistiken bis hin zu Maschinelles Lernen – werden angewendet, um Muster, Trends und Zusammenhänge aufzudecken. Dieser Schritt verwandelt Daten in Erkenntnisse, beispielsweise zur Identifizierung von Risiken, zur Vorhersage von Ergebnissen oder zur Hervorhebung von Chancen.
5. Visualisierung und Berichterstellung
Die Erkenntnisse werden anhand von Dashboards, Diagrammen und Berichten präsentiert, die komplexe Ergebnisse leicht verständlich machen. Dank klarer Visualisierungen können Nutzer schnell erfassen, was die Daten aussagen und warum sie wichtig sind.
6. Entscheidungsunterstützung und Maßnahmen
Schließlich werden Erkenntnisse genutzt, um Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu steuern. Unternehmen können Prozesse optimieren, die Leistung verbessern und Strategien auf der Grundlage von Fakten statt Vermutungen anpassen.
Zusammen ermöglichen diese Schritte Data Intelligence, Daten kontinuierlich in verwertbares Wissen umzuwandeln und so Entscheidungsfindung intelligentere und sicherere Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Was sind die Unterschiede zwischen Data Intelligence und Business Intelligence?
In Bezug auf Daten neigen Disziplinen manchmal dazu, sich in ihren Bezeichnungen und Aufgabenbereichen zu überschneiden und zu verflechten. Beispielsweise verwechseln wir häufig Datenintelligenz mit Business Intelligence, die ganz andere Ziele verfolgt. Tatsächlich zielt Datenintelligenz darauf ab, die Voraussetzungen für die Strukturierung von Datenbeständen im Hinblick auf deren spätere Nutzung zu schaffen. Business Intelligence hingegen ist ein Prozess, der Daten einen Mehrwert verleiht, nachdem sie durch Datenintelligenz verfeinert wurden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Intelligence dazu beiträgt, die verfügbaren Informationen innerhalb des Unternehmens zu organisieren, während Business Intelligence die Aktivitäten des Unternehmens auf der Grundlage der verfügbaren Informationen Business Intelligence . Daher ist Data Intelligence eine Disziplin, die sich stark auf die Ausarbeitung zukünftiger Strategien konzentriert (z. B. zur Identifizierung von Investitionsmöglichkeiten), während Business Intelligence auf dem Verständnis der operativen Prozesse Business Intelligence .
In jedem Fall Business Intelligence Datenintelligenz und Business Intelligence untrennbar miteinander verbunden, da beide dazu beitragen, Entscheidungsfindung Ihres Unternehmens reibungsloser zu gestalten.
Die Unternehmensziele für Data Intelligence
Erwägen Sie, ein Data-Intelligence-Projekt zu starten? Dazu müssen Sie einen klaren Fahrplan festlegen und eindeutige Unternehmensziele definieren. Mit Data Intelligence können Sie die Leistung Ihres Unternehmens analysieren und Korrekturmaßnahmen umsetzen, wo Verbesserungen möglich sind.
Da Data Intelligence auf der Analyse einer Vielzahl von Daten basiert, ermöglicht sie komplexe Korrelationen, um äußerst detaillierte und tiefgehende Analysen zu erstellen. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise über eine starke Online-Präsenz verfügt, können Sie mit Data Intelligence auch das Verhalten Ihrer Kunden verstehen und vorhersagen, indem Sie Navigations-Cookies nutzen.
Was sind die Vorteile von Data Intelligence?
Werfen wir einen Blick auf einige der Vorteile, die Unternehmen und Organisationen durch die Implementierung eines Data-Intelligence-Systems erwarten können.
Bessere Entscheidungsfindung
Es liegt in Ihrem Interesse, Datenintelligenz zu nutzen, um Ihre Datenbestände besser zu verwerten. Der erste Nutzen Datenintelligenz ist in der Tat die Beschleunigung von Entscheidungsfindung . Vergessen Sie Intuition und riskante Wetten: Entscheidungen basieren auf Echtzeitbeobachtungen und hochwertigen Daten.
Besseres Risikomanagement
Datenintelligenz bedeutet auch, Ihr Risiko zu reduzieren, sodass Sie Entscheidungen auf der Grundlage der aus Ihren Daten gewonnenen Erkenntnisse treffen können. Ein geringeres Risiko von Fehlern bei strategischen Entscheidungen führt auch zu einer besseren Kostenkontrolle. Datenintelligenz hilft dabei, doppelte Daten und unnötige Schritte in den Analyse- oder Entscheidungsfindung zu identifizieren, die sich nachteilig auf die Produktivität Ihres Unternehmens auswirken.
Besseres Verständnis Ihrer Kunden
Datenintelligenz ermöglicht es Ihnen, sowohl effektiver als auch effizienter zu sein. Sie verspricht Ihnen, einen Schritt zurückzutreten und die Trends von morgen zu erkennen, bevor es Ihre Mitbewerber tun.
Bessere Scalability
Mit zunehmendem Datenvolumen lassen sich Datenintelligenzsysteme skalieren, um die gestiegene Komplexität zu bewältigen. Die gewonnenen Erkenntnisse unterstützen die strategische Planung und ein nachhaltiges Wachstum im Laufe der Zeit.
Vorstellung der Actian Data Intelligence Platform
Die Actian Data Intelligence Platform ist eine umfassende Lösung, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten zu entdecken, zu verstehen, zu verwalten und ihnen zu vertrauen. Sie vereint Daten-Discovery, Metadaten , Data Governance und Analytik in einer einzigen, integrierten Plattform und ermöglicht es Teams, komplexe Datenumgebungen in klare, umsetzbare Erkenntnis zu verwandeln.
Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Ansicht der Daten über Cloud, On-Premises und Hybrid-Systeme hinweg erleichtert die Plattform das Auffinden relevanter Datenbestände, das Verstehen ihres Kontexts und die Bewertung ihrer Qualität und Verwendung. Metadaten automatisierte Metadaten und die Nachverfolgung der Herkunft helfen den Benutzern zu erkennen, woher die Daten stammen, wie sie transformiert werden und wie sie im gesamten Unternehmen verwendet werden.
Erhalten Sie eine personalisierte Demonstration der Plattform, um zu sehen, wie sie Datenmanagement Ihres Unternehmens auf die nächste Stufe heben kann.
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