Smart Data: Die Lösung für eine intelligente Unternehmensführung
Die Digitalisierung hat die Datenanalyse- und -nutzung innerhalb der Unternehmen grundlegend transformiert. Smart Data ist dabei zu einem Schlüsselbegriff geworden, der für eine stichhaltige Entscheidungsfindung steht. Doch was genau verbirgt sich hinter dieser Technologie und wie können Sie in Ihrem Unternehmen davon profitieren? All‘ diesen Fragen wird in diesem Blogartikel näher auf den Grund gegangen.
Was ist Smart Data?
Smart Data (dt. kluge Daten) sind Datensätze, die systematisch aufbereitet und analysiert werden. Durch den Einsatz von Algorithmen können aus den Rohdaten ausführliche Informationen und kausale Zusammenhänge gewonnen werden. Auf diese Weise werden gehaltvolle Analysen erstellt, interessenbezogene Fragen beantwortet oder vordefinierte Ziele erreicht.
Smart Data und Big Data
Wer sich mit Smart Data beschäftigt, stolpert im Laufe seiner oder ihrer Recherche auch zwangsläufig über den Begriff Big Data. Denn: Smart Data und Big Data gehen im digitalen Zeitalter stets Hand in Hand. Für Sie ist es zunächst einmal wichtig zu verstehen, inwiefern die beiden Datensätze gemeinsam funktionieren:
Durch den technischen Fortschritt ergibt sich eine unüberschaubare Menge an Daten, die sogenannten Big Data. Der Datenüberfluss führt schließlich dazu, dass die Menschen oder gängigen IT-Lösungen überlastet sind und somit nicht über genügend Kapazitäten verfügen, um die Daten zu erfassen bzw. entsprechend zu verwenden. Smart Data leiten sich aus den besagten Big Data ab und werden daher häufig als Evolutionsstufe von Letzterem betrachtet. Beachten Sie allerdings, dass sich die kleineren Datensätze nicht nur auf der Grundlage von Big Data ergeben. Grundsätzlich gilt: Jegliche Formen von Daten können in die Gruppe der Smart Data zugeordnet werden, wenn sie qualitativ hochwertig aufbereitet sind und einen Nutzen für Ihr Unternehmen aufweisen. Der Zusammenhang zwischen den beiden Datensätzen lässt sich daher auf folgende Formel herunterbrechen: Smart Data= Big Data+Nutzen+Semantik+Datenqualität+Sicherheit+Datenschutz=nutzbringende, hochwertige und abgesicherte Daten. Wir lernen also: Das bloße Bestehen von Daten sichert noch längst keinen Mehrwert und ist für Sie außerdem mit einer Menge Arbeit verbunden.
Der Einsatz von Smart Data
Vielleicht fragen Sie sich jetzt, wo genau Smart Data sinnvoll eingesetzt werden können: Die kleinen Datensätze sind vielfältig einsetzbar und finden sich dementsprechend in verschiedenen Bereichen wieder. Hier habe ich ein paar Beispiele für Sie:
Marketing
Für den Gebrauch von Kundenprofilen sowie auch für die Entwicklung von personalisierten Werbekampagnen und Produktangeboten eignen sich Smart Data.
Gesundheitswesen
Auch im Gesundheitswesen werden Smart Data beispielsweise für die Patientendaten oder medizinischen Informationen (z. B. individualisierte Diagnosen, Behandlungen und Vorsorgen von Krankheiten) genutzt.
Finanzdienstleistungen
Die klugen Daten sind außerdem im Finanzwesen besonders hilfreich. Sie können beispielsweise dabei helfen, Kunden und Transaktionsdaten zu sammeln, mit denen Sie frühzeitig Betrugsmaschen erkennen oder eine individuelle Finanzberatung ermöglichen können.
Inwiefern können Sie von Smart Data profitieren?
Die Umwandlung in Smart Data kann in Ihrem Unternehmen signifikante Verbesserungen erzielen. Welche das sind, möchte ich Ihnen im Folgenden darlegen.
Smart Data Analysen helfen Ihnen bei der…
Neukundengewinnung
Steigerung der Effizienz in Ihrem Unternehmen
Nutzung von Cross- und Upselling Potenziale
Stärkung des Kundenwissens
Verbesserung des Kundenservices und der Kundenansprache
Verbesserung der Datenqualität und -relevanz
Entscheidungsfindung
Was gibt es bei der Konvertierung in Smart Data zu beachten?
Möchten auch Sie Ihre Daten in Smart Data umwandeln? Dann aufgepasst: Mit diesen sechs Schritten gelingt es Ihnen, die Daten in Ihrem Unternehmen sinnvoll und gewinnbringend zu transformieren:
Datengewinnung
Bevor Sie die Daten auswerten, müssen Sie diese zunächst einmal sammeln. Dabei können Sie sowohl auf externe als auch auf interne Quellen zurückgreifen.
Datenkonsolidierung
In den meisten Fällen werden einzelne Datenquellen miteinander verknüpft und aneinander angeglichen, sodass sie zueinander einheitlich sind.
Prüfung der Datenqualität
Sobald das Rohformat vorhanden ist, ist der nächste Schritt, dieses in puncto Qualität zu überprüfen und gegebenenfalls auszubessern.
Datenaggregation
Weisen die Rohdaten eine hohe Qualität auf, können Sie im Anschluss an ein aggregiertes Format angepasst werden. Dies ist vor allem für die Veranschaulichung und die Vorbereitung von Algorithmen als Feature Engineering (z. B. Machine Learning) nützlich.
Datenauswertung
Wie bereits erwähnt, liegt das Hauptziel darin, Daten so aufzubereiten, dass sie aussagekräftig und profitabel für Ihr Unternehmen sind. Ob Sie dabei klassisch oder mittels Advanced Analytics mit künstlicher Intelligenz vorgehen, können Sie frei entscheiden.
Datenangebot
Ein gutes Machine Learning Modell ist prinzipiell nicht ausreichend. Denken Sie daran, dass die Analysen und Modelle auch angewandt werden müssen.
Ausblick
Der richtige Umgang mit Daten ist heutzutage also wichtiger denn je. Unternehmen werden aufgrund der Digitalisierung mit Daten überflutet und müssen dementsprechend handeln. Smart Data führt Sie hier auf den richtigen Weg und hilft Ihnen dabei, die horrenden Datenmengen einerseits richtig zu verwalten und andererseits so zu nutzen, dass sie einen Mehrwert für Ihr Unternehmen haben. Behalten Sie jedoch immer im Hinterkopf, dass Ihnen der damit verbundene Erfolg nur dann garantiert ist, wenn ein grundlegendes Verständnis über die Daten vorliegt.
