Data Intelligence
Was ist Data Intelligence?
Data Intelligence umfasst die Instrumente und Methoden, mit denen Unternehmen versuchen, die von ihnen gesammelten, gespeicherten und genutzten Informationen besser zu verstehen, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu optimieren. Wenn KI und maschinelles Lernen auf gespeicherte Daten angewendet werden, spricht man von Data Intelligence.
Data Intelligence oder Data Analytics
Auch wenn diese Begriffe gelegentlich synonym verwendet werden, gibt es einen eindeutigen Unterschied zwischen Data Intelligence und Data Analytics. Beide Begriffe beziehen sich auf das Sammeln von Daten mit dem Zweck der Verbesserung von Geschäftsergebnissen. Unter Data Intelligence fallen allerdings speziell das Sammeln verschiedener Daten und die Verwendung von KI, um Vorgänge in der Vergangenheit nachzuvollziehen, wohingegen bei der Datenanalyse diese Informationen genutzt werden, um konkrete Prognosen für zukünftige Ereignisse zu erstellen.
Ursprünge von Data Intelligence
Data Intelligence kam ursprünglich als Methode zum Sammeln exakter Hintergrundinformationen auf, um genauere und detailliertere Berichte zu erstellen. Angesichts der immer weiter wachsenden Datenmengen wurde es jedoch notwendig, den Daten selbst einen größeren Wert beizumessen. Das Ergebnis war ein forensischer Ansatz zur Qualifizierung von Datenbeständen, bei dem es um die Frage geht, woher die Daten stammen, wann sie gesammelt wurden und warum.
Geschäftlicher Nutzen und Data Intelligence
Vor zehn Jahren waren Unternehmen besonders erfolgreich, wenn sie aus ihren gesammelten Kundendaten geschäftliche Einblicke gewinnen konnten. Inzwischen ändert sich die Definition des geschäftlichen Nutzens allerdings in Richtung einer Datenkompetenz im gesamten Unternehmen, Data Governance als kulturelles Modell sowie eines kuratierten Verständnisses von Data Lakes mit dem Ziel, auf die demokratische Nutzung von Metadaten-basierten Einblicken hinzuarbeiten.
Wie funktioniert Data Intelligence?
Während es also bei Business Intelligence darum geht, Informationen zu strukturieren und sie verständlich, kontextbezogen und umsetzbar zu präsentieren, konzentriert sich Data Intelligence mehr auf die Analyse der Daten selbst. Intelligence-Experten haben im Wesentlichen die Aufgabe, die gespeicherten Daten zu interpretieren, alternative Erklärungen zu finden, Probleme zu lösen und Trends zu erkennen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Die Unternehmen nutzen dabei Tools für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die gigantischen Datenmengen zu analysieren, was von Hand zu zeit- und kostenaufwändig wäre. Außerdem helfen KI und maschinelles Lernen, die Daten so zu speichern und zu organisieren, dass große Datensätze einfacher durchsucht werden können.
Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen. Unternehmen müssen daher in der Lage sein, diese Daten aufzunehmen und zu integrieren, um fundierte und effektive Geschäftsentscheidungen zu treffen. Um solche datenintensiven Szenarien zu bewältigen, nutzen Unternehmen eine Data Fabric, die eine einheitliche Ebene von zugänglichen Daten schafft, indem sie Inhalte aus den verschiedenen Quellen aufnimmt und dann die Organisation dieser Daten für ein breites Spektrum von Benutzern automatisiert. Das Funktionsprinzip dieser Data Fabric ähnelt dem eines Webstuhls, auf dem viele verschiedene Fäden zu einem festen Stoff zusammenwebt werden.
Data Intelligence und Data Fabric
Ein Data Fabric bietet folgende Vorteile:
- Umfassender Überblick über sämtliche Daten, und zwar unabhängig vom Standort oder Typ
- Erfassung, Orchestrierung und Transformation von Daten aus mehreren Quellen für integrierte Echtzeit-Dashboards, moderne Analysen und verwertbare Einblicke
- Demokratisierung von Daten für alle Benutzer bei gleichzeitiger Wahrung von Compliance und Datenschutz durch unternehmensweite Richtlinien für die Definition von Zugriffskontrolle und Verschlüsselung
Eine Data Fabric vereint unterschiedliche Datentypen in einem logischen Datenspeicher. Anschließend bereinigt sie die Daten und vereinfacht den Datenzugriff in Data Lakes, Data Warehouses, mehreren Clouds, am Edge sowie in On-Premises-Rechenzentren. Durch das zentrale Speichern von Daten ist es möglich, globale Richtlinien für Sicherheit, Hochverfügbarkeit, Datenschutz und Multi-Tenancy einmal zu erstellen und dann auf Tausende von Clustern auf der ganzen Welt anzuwenden. Dadurch ist es nicht mehr notwendig, auf die einzelnen Funktionen jeder Anwendung und geografischen Region zuzugreifen und entsprechende Richtlinien dafür festzulegen.
HPE und Data Intelligence
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