Was sind verbundene Daten?

Was sind verbundene Daten?

verbundene Daten bietet eine Möglichkeit, Beziehungen zwischen Datenquellen abzubilden, um Kontext zu schaffen und den Wert der vorhandenen Daten für ein Unternehmen zu erhöhen. Datensilos bieten wenig Wert für ein Unternehmen. Durch die Verknüpfung verschiedener Datenpunkte zu einem Thema, z. B. einem Kunden, kann ein Bild gezeichnet werden, um Interaktionen mit zusätzlichem Kontext zu bereichern. Je mehr Datenpunkte über eine Entität vorliegen, desto höher ist der potenzielle Wert der Beziehung.

verbundene Daten Beispiele

Nachstehend finden Sie einige Beispiele dafür, wie verbundene Daten eine Geschäftsfunktion verbessern können:

Vertrieb

Das Verkaufsteam muss gut informiert sein, wenn es mit Interessenten und Kunden zu tun hat. Für potenzielle Kunden ist es von Vorteil, über Veränderungen in einem Unternehmen Bescheid zu wissen, da Veränderungen oft einen Kauf auslösen. Wenn ein Kunde zum Beispiel eine neue Investition erhält, um in einem bestimmten Bereich zu expandieren, können die daraus resultierenden Stellenausschreibungen und Marktnachrichten neue Projekte aufdecken. Bei bestehenden Kundenbeziehungen ist es für den Vertrieb hilfreich, über offene technische Probleme oder Verbesserungswünsche des Kunden Bescheid zu wissen.

Marketing

Die Marketingfunktion ist sehr data-driven und nutzt interne Kennzahlen zur Erfolgsmessung und externe Daten zum Verständnis der Markt- und Kundendynamik. Jede Migration enthält Meilensteine, die zu einem qualifizierten Lead führen, der an den Vertrieb weitergegeben werden kann. Jeder Datenpunkt aus dieser Migration, wie z. B. besuchte Landing Pages, Downloads von Assets, gesuchte Schlüsselwörter oder Anzeigenklicks, führt zu einem Anstieg des Lead-Scores und macht ihn zu einem Kandidaten für den Vertrieb. Die Anhäufung von verbundene Daten schafft ein Verständnis für die Interessen des Kunden, bevor das erste sinnvolle Gespräch stattfindet.

Service-Unterstützung

Supportorganisationen nutzen verbundene Daten , um den Kontext jedes Anrufs oder jeder eingehenden E-Mail zu verstehen. Der Serviceanalytiker muss die Umgebung, in der sein Produkt arbeitet, die erwartete Serviceebene, die Kritikalität des Geschäfts, frühere Eskalationen und andere offene Fälle kennen, um einen Vorfall korrekt zu lösen. Indem alle Fälle auf ähnliche Probleme hin untersucht werden, kann das Problemverwaltungssystem die Ursachenanalyse automatisieren, um sicherzustellen, dass sich ein Problem nicht wiederholt.

Kontoführung

Ein Kundenbetreuer kann seine Arbeit besser machen, wenn er historische Trends in der Beziehung betrachtet, social media beobachtet, um ein Gefühl für die Empfindlichkeiten seines Kunden zu bekommen, und mit den richtigen Erkenntnissen ausgestattet zum Treffen kommt, um seine Kompetenz zu demonstrieren.

Technik und Entwicklung

In der Entwicklungsphase kann ein Unternehmen nur eine Teilmenge der Anwendungsfälle im Vergleich zu einer realen Deployment testen. Das Sammeln und Verknüpfen von Daten über die Nutzung in der Produktion hilft bei der Reduzierung von Fehlern und ermöglicht eine proaktive Wartung. IoT können eine Vielzahl von Daten liefern, die ganzheitlich betrachtet werden müssen, um zu verstehen, wie ein System in der Praxis funktioniert.

Fertigung

verbundene Daten ermöglichen es Herstellern, data-driven Entscheidungen zu treffen und das supply chain zu optimieren, was zu höherer Effizienz und Kosteneinsparungen führt. Je mehr Hersteller verbundene Daten einsetzen, desto mehr werden sie von der verbesserten Produktivität, Qualität und Rentabilität Nutzen .

Produktmanagement

Produktmanager interagieren regelmäßig mit den Nutzern ihres Produkts oder ihrer Dienstleistung, um dessen Stärken zu verstehen und Verbesserungsmöglichkeiten für künftige Überarbeitungen zu ermitteln. Nutzungsdaten helfen dabei, Bereiche ausfindig zu machen, die als Optionen aufgegeben oder überarbeitet werden können. Je mehr Datenpunkte der Produktmanager über das Produkt sammelt, desto mehr Informationen erhält er darüber, wohin die Roadmap führen soll, um einen maximalen Nutzen für Anbieter und Kunden zu erzielen.

Actian macht die Analyse einfach

Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.

Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.

FAQ

verbundene Daten ist ein Ansatz, bei dem Daten aus verschiedenen Systemen, Anwendungen und Quellen durch Beziehungen, Metadaten und Semantik miteinander verknüpft werden, um eine einheitliche, kontextreiche Ansicht im gesamten Unternehmen zu schaffen.

verbundene Daten brechen Silos auf, verbessern die Auffindbarkeit von Daten, unterstützen genaue Analysen, stärken die Governance und ermöglichen es KI-Systemen zu verstehen, wie Datensätze über Geschäftsfunktionen hinweg miteinander in Beziehung stehen.

Durch die Verknüpfung von Datenbeständen über gemeinsame Entitäten, Abstammung und Metadaten bieten verbundene Daten KI-Modellen und Analysemaschinen einen Kontext, der die Genauigkeit, Relevanz und Erklärbarkeit von Erkenntnissen und Vorhersagen verbessert.

Zu den Schlüsseltechnologien gehören Wissensgraphen, Metadaten , Datenkataloge, Datenmanagement (MDM), Data-Lineage-Tools, semantische Modelle und Integrations-Frameworks, die systemübergreifende Beziehungen abbilden.

Zu den üblichen Anwendungsfällen gehören 360°-Ansichten für Kunden, Transparenz der supply chain , Betrugserkennung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Data Governance, Unternehmenssuche und RAG-Modelle (Retrieval Augmented Generation), die auf kontextbezogenen Datenbeziehungen beruhen.

Zu den Herausforderungen gehören die Integration unterschiedlicher Systeme, die Angleichung von Schemata, die Aufrechterhaltung konsistenter Metadaten, die Festlegung von Governance-Standards, die Abbildung der Abstammung in komplexen Pipelines und die Sicherstellung der Genauigkeit von Beziehungen im Laufe der Zeit.