Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln

Eine grafische Darstellung der Datenintelligenz
Data Intelligence hilft Unternehmen, den größten Nutzen aus ihren Daten zu ziehen

Sie sind für Daten verantwortlich. Alle Augen sind auf Sie und Ihr Team gerichtet, während Ihr Unternehmen KI einführt und implementiert.

Sie sind dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass die in KI-Modellen verwendeten Daten – und die für alle anderen Anwendungsfälle verwendeten Daten – zuverlässig, hochwertig, genau, vollständig, vertrauenswürdig, KI-fähig und konform mit den sich ständig ändernden Vorschriften sind.

Allerdings haben Sie wahrscheinlich mehr Daten, als Sie verwalten können, und wissen möglicherweise nicht einmal, wo sich all diese Daten in Ihrem Unternehmen befinden.

Hier kommt Data Intelligence ins Spiel.

Data Intelligence unterstützt Unternehmen dabei, Daten durch Katalogisierung, Qualitätssicherung, Governance, Rückverfolgung der Herkunft und gemeinsame Nutzung von Plattformen zu entdecken, zu kuratieren, ihnen zu vertrauen und darauf zuzugreifen.

Moderner Bürobereich für die Zusammenarbeit mit Umgebungsbeleuchtung in der One Madison Ave, NYC

Im Wesentlichen hilft Ihnen Data Intelligence, zentrale Fragen zu Ihren Daten zu beantworten, darunter:

1

Welche Daten besitzt unser Unternehmen und warum gibt es diese Daten?

2

Woher stammt diese Daten und wo sind sie gespeichert?

3

Wie hat es sich im Laufe seiner Reise verändert?

4

Wer hat Zugang zu diesen Daten? Wer sollte Zugang zu ihnen haben?

5

Wie wird es eingesetzt und wie können die besten Ergebnisse erzielt werden?

 

6

Wie sind die verschiedenen Datensätze miteinander verbunden?

7

Verfügen Ihre Unternehmensdaten über die Qualität, die zum effektiven Trainieren von KI-Modellen erforderlich ist?

Um diese Fragen zu beantworten, nutzt Data Intelligence eine Reihe miteinander verbundener Prozesse und Tools, um das Metadatenmanagement zu automatisieren und zu optimieren.

Durch diesen einheitlichen Prozess erhalten Unternehmen einen besseren Einblick in ihre Daten und erfahren, wie sie den größtmöglichen Nutzen daraus ziehen können. Data Intelligence ermöglicht somit Self-Service-Analysen und unterstützt wichtige Initiativen für Unternehmen von heute, einschließlich Business Intelligence und generativer KI.

Herausforderungen, vor denen Datenverantwortliche heute stehen

Wir leben in einer Welt, in der Daten alles für Unternehmen sind, aber wenn Daten auch überall sind, kann es sehr leicht passieren, den Überblick darüber zu verlieren, welche Daten wichtig und nützlich sind. Zudem sind diese Daten oft isoliert und von geringer Qualität.

Übermäßig viele Daten

In der heutigen Welt, in der alle Menschen ständig online und vernetzt sind, ist die Menge an Daten, die den Unternehmen heute zur Verfügung steht, offen gesagt überwältigend. Und dieses Volumen wächst ständig.

Angesichts der riesigen Menge an Daten, die Unternehmen zur Verfügung stehen, ist es keine Überraschung, dass ein Großteil davon ungenutzt bleibt. Zudem sind Daten, die gesammelt, aber nie analysiert werden, für ein Unternehmen wertlos.

Isolierte Daten

Unternehmen haben Schwierigkeiten, bei diesem Datenüberfluss Qualitätskontrollen durchzuführen und Governance-Richtlinien durchzusetzen. In der Zwischenzeit können Benutzer aufgrund von Datensilos nicht immer die richtigen Daten finden, die sie benötigen (falls sie überhaupt wissen, dass sie existieren).

Angesichts fragmentierter Datenquellen, denen es sowohl an Qualitätskontrolle als auch an Governance mangelt, ist es nicht verwunderlich, dass Dateninfrastrukturen oft viel komplizierter sind, als sie sein sollten.

Daten von geringer Qualität

Eine Studie von Experian ergab, dass 95 % der Führungskräfte der obersten Führungsebene der Meinung sind, dass Probleme mit der Datenqualität die Fähigkeit ihres Unternehmens beeinträchtigen, Geschäftsziele zu erreichen.

Selbst wenn Unternehmen auf ihre Daten zugreifen und diese analysieren können, können sie diesen möglicherweise nicht vollständig vertrauen. Dies stellt ein großes Problem dar und führt zu einer Verschwendung von Zeit, Geld und Aufwand.

Glücklicherweise kann Data Intelligence all diese Probleme lösen, sodass Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Daten ziehen können.

Datenschutz und -sicherheit

Einem Bericht von IBM zufolge beliefen sich die durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung im Jahr 2024 auf 4,88 Mio. USD, den höchsten jemals verzeichneten Wert. Deshalb sind Datenschutz und Sicherheit der Daten eines Unternehmens – insbesondere in stark regulierten Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen – von größter Bedeutung.

Glücklicherweise kann Data Intelligence all diese Probleme lösen, sodass Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Daten ziehen können.

Machen Sie sich das Potenzial Ihrer Daten zunutze

Angesichts der Fülle an übermäßigen, isolierten und minderwertigen Daten agieren Unternehmen heutzutage oft reaktiv, was die Daten anbelangt, anstatt sie wertschöpfend zu nutzen. Deshalb ist Datenintelligenz so wichtig: Sie ist die Lösung für diese Probleme und gibt Ihnen die Kontrolle über Ihre Daten zurück.

Fischerboot von oben beim Einholen eines Fischernetzes

Data Intelligence findet isolierte Daten

Durch zentralisierte, einheitliche Datenkataloge und Marktplätze trägt Data Intelligence dazu bei, die Komplexität der Dateninfrastruktur zu reduzieren. Die Lösung kann Unternehmen dabei helfen, Datenbestände zu entdecken, zu bewerten, zu katalogisieren, zu kuratieren und zu verwalten, unabhängig davon, wo sie sich befinden.

Dadurch können Benutzer in Ihrem gesamten Unternehmen die richtigen Daten für ihre Bedürfnisse finden, was die betriebliche Effizienz steigert und die Zusammenarbeit fördert.

Indem sie diese Silos aufbrechen und eine Kultur der fundierten Zusammenarbeit fördern, versetzen Data-Intelligence-Lösungen Ihr Unternehmen in die Lage, schnell und mit einem tieferen Verständnis Ihrer Märkte zu handeln.

Ein Teil der transformativen Kraft einer Data-Intelligence-Lösung liegt also in ihrer Fähigkeit, die geschäftliche Agilität und Innovationsfähigkeit zu erhöhen. Sie kann die Time-to-Value beschleunigen, indem die richtigen Assets an die richtigen Personen mit dem richtigen Zugriff geteilt und verteilt werden, und das alles über Self-Service-Modelle, die Genauigkeit, Vollständigkeit, Gültigkeit, Konsistenz, Einzigartigkeit und Aktualität der Daten gewährleisten.

Datenintelligenz wandelt Rohdaten in verwertbare Informationen um

Data Intelligence extrahiert mithilfe von Datenanalysen umsetzbare Erkenntnisse aus Ihren Daten, anhand derer Sie bessere Entscheidungen treffen können. Diese Datenanalyse kann verschiedene Formen annehmen, darunter prädiktive Analysen (bei denen Daten verwendet werden, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen) und präskriptive Analysen (bei denen Daten verwendet werden, um zu bestimmen, was als Nächstes zu tun ist).

Datenintelligenz hilft den Benutzern, zu erkennen, welche Art von Daten ihr Unternehmen hat und wofür sie verwendet werden können, sodass sie leichter die richtigen Datensätze für ihre Zwecke finden können.

Data Intelligence macht Daten zuverlässiger

Unternehmen brauchen umfassendes Vertrauen in die Zuverlässigkeit ihrer Daten. Die Tools und Verfahren für die Datenqualität, die Data Intelligence umfasst, tragen dazu bei, diese Zuverlässigkeit zu entwickeln, indem sie die Genauigkeit, Vollständigkeit, Gültigkeit, Konsistenz, Einzigartigkeit, Aktualität und Zweckorientiertheit ihrer Daten sicherstellen.

Durch den einfacheren Zugang zu qualitativ hochwertigeren Daten können Unternehmen diesen Daten endlich vertrauen, was zu mehreren wichtigen und transformativen Vorteilen für das Unternehmen führt.

Wenn Sie die Datenqualität auch nur schrittweise verbessern, können Sie das Unternehmen in die Lage versetzen, aus Ihren Daten einen Mehrwert zu schaffen und Risiken zu minimieren.
David Feshbach Lead, globale Informationsverwaltung und Datenkonvertierung IBM Consulting
Transformieren Sie Ihr Unternehmen

Zu den Vorteilen von Data Intelligence gehören folgende Vorteile:

Verwandeln Sie Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse
mit KI und maschinellem Lernen

Erkenntnisse beschleunigen
durch Vereinheitlichung von Data Governance, Datenqualität, Datenabstammung und Data Sharing

Ermöglichen Sie Datennutzern
, vertrauenswürdige und zuverlässige Daten zu konsumieren, die mit generativer KI in natürlicher Sprache kontextualisiert werden

Darüber hinaus können Unternehmen mit der verbesserten Datenqualität durch Data Intelligence die Datenqualität in großem Maßstab leichter entdecken und bewerten – wo auch immer sie sich befinden – und das mit automatisierten Funktionen zur Datenprofilierung, Bereinigung, Überwachung und mehr.

All dies führt zu einem größeren Wettbewerbsvorteil, da Unternehmen mit Datenintelligenz Echtzeit-Erkenntnisse nutzen, die Datenerfassung beschleunigen und hochwertige Daten priorisieren können. Die Möglichkeit, Ihre Daten von der Erstellung bis zur Nutzung zu verfolgen und zuzuordnen, trägt außerdem dazu bei, Genauigkeit, Vertrauen und Compliance zu gewährleisten.

Ich habe aus erster Hand gesehen, wie Informationsarchitektur und Data Intelligence Rohdaten in ein strategisches Asset verwandeln können. Advanced KI- und maschinelles Lernen Technologien sind im Mittelpunkt dieser Transformation, steigern die Produktivität und ermöglichen es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten zu freischalten.
Steven Eliuk VP & CTO für KI, Governance und Daten, Produktsoftwareentwicklung IBM
Empfehlungen für erste Schritte mit Data Intelligence

Folgen Sie diesen fünf Schritten, um Ihre Datenherausforderungen mithilfe von Datenintelligenz in Chancen umzuwandeln:

1

Erstellen Sie eine umfassende Datenbestandsaufnahme und ein Profil.
Ermitteln und dokumentieren Sie, wo sich alle Daten befinden, einschließlich ihrer Herkunft und Verwendung im gesamten Unternehmen.

2

Starten Sie ein Datenanalyse-Pilotprojekt in einem Bereich mit hoher Wirkung
Zeigen Sie den Mehrwert auf, indem Sie die Data Governance, Datenqualität, -herkunft und den -zugriff verbessern.

3

Automatisieren und integrieren Sie Data-Governance-Frameworks
Sorgen Sie für eine kontinuierliche Überwachung der Datenqualität, die Einhaltung von Vorschriften und eine zuverlässige Nachverfolgung der Datenabstammung.

4

Self-Service-Datenzugriffs- und Analyseplattformen einrichten
Ermöglichen Sie einen schnellen und zuverlässigen Datenzugriff und stellen Sie sicher, dass Benutzer die Daten, die sie benötigen, finden und ihnen vertrauen können.

5

Fördern Sie durch kontinuierliches Training und Engagement eine Kultur, in der Datenintelligenz vorherrscht .
Fördern Sie die konsequente Nutzung von Verfahren mit Blick auf Datenintelligenz auf allen Unternehmensebenen, von der Führungsebene bis hin zu den Mitarbeitern mit direktem Kundenkontakt.

Zum Leitfaden

Lesen Sie den Leitfaden für Datenführer zu KI-fähigen Daten.

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