Was ist Data Intelligence?

(Beitrag überarbeitet am 28.12.25)

The term data intelligence refers to all the methods and processes that contribute to the collection and analysis of data to identify key trends that can be used to understand a market or ecosystem. In other words, data intelligence consists of refining a large volume of raw data to turn it into exploitable and valuable information.

In this article, you will discover all you need to know about data intelligence, from its definition to the advantages it can bring to your company.

Verständnis von Data Intelligence

Companies undergoing a digital transformation collect and generate large volumes of data. This data from different sources (sometimes third-party data sources) is important to collect and essential to classify, understand, analyze, and thus enhance. This is the very definition of data intelligence. This discipline, which is part of data science, aims to identify, via raw data, value-added information likely to facilitate decision-making in an organization.

The raw data collected must be considered a precious resource that must be transformed and refined to reveal all its subtlety. Data intelligence reveals the information to be extracted from the data. Data intelligence can, for instance, be used to identify growth or development opportunities for a company, predict the impact of economic changes on an ecosystem, or get ahead of competitors regarding new market trends.

Wie Datenintelligenz funktioniert

Data intelligence transforms raw data into meaningful insights through a structured, repeatable process. While tools and technologies may vary, most data intelligence systems follow the same core stages:

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?

Regarding data, disciplines sometimes tend to overlap and tangle in their names and vocations. For example, we often mistake data intelligence with business intelligence, which has very different goals. Indeed, data intelligence aims to create the conditions for structuring data assets with a view to subsequent exploitation. Business intelligence, on the other hand, is a process that adds value to data once it has been refined by data intelligence.

To summarize, data intelligence contributes to organizing the available information within the company, and business intelligence organizes the company’s activity according to the available information. Therefore, data intelligence is a discipline that is firmly oriented towards the elaboration of future strategies (to identify investment opportunities, for example), whereas business intelligence is based on the understanding of operational processes.

In any case, data intelligence and business intelligence remain intrinsically linked because they both contribute to making your company’s decision-making processes more fluid.

Die Unternehmensziele für Data Intelligence

Are you considering embarking on a data intelligence project? To do so, you need to set a clear roadmap and define clear company objectives. Data intelligence allows you to analyze your organization’s performance and implement corrective measures where improvements can be made.

Because data intelligence relies on the analysis of a wide range of data, it allows for advanced correlations to create extremely fine-grained, in-depth analyses. For instance, if your company has a strong online presence, data intelligence will also allow you to understand and anticipate your customers’ behavior by exploiting navigation cookies.

Was sind die Vorteile von Data Intelligence?

Let’s take a look at some of the benefits companies and organizations can expect by implementing a data intelligence system.

Bessere Entscheidungsfindung

It’s in your best interest to leverage data intelligence to better leverage your data assets. Indeed, the first benefit of data intelligence is the acceleration of decision-making processes. Forget intuition and risky bets: decisions are based on real-time observations made and quality data.

Besseres Risikomanagement

Data intelligence also means reducing your risk exposure so you can make decisions based on the knowledge you gain from your data. Less risk of error in strategic decisions also translates into better cost control. Data intelligence helps identify duplicate data and unnecessary steps in the analysis or decision-making processes that are detrimental to your company’s productivity.

Besseres Verständnis Ihrer Kunden

Data intelligence allows you to be both more effective and more efficient. It is a promise to take a step back from your business to identify tomorrow’s trends before your competitors do.

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

Actian Data Intelligence Platform is a comprehensive solution designed to help organizations discover, understand, govern, and trust their data. It brings together data discovery, metadata management, data governance, and analytics into a single, integrated platform, enabling teams to turn complex data environments into clear, actionable insight.

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.

Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.