Was ist Data Intelligence? Daten in Wissen und Wissen in Entscheidungen verwandeln
Die weltweit erzeugte Datenmenge wächst mit jedem Tag.
Social-Media-Gespräche, Nachrichten, Nutzerkommentare, digitales Verhalten, Interaktionen, Studien, Marktdaten und unzählige weitere Quellen erzeugen fortlaufend neue Daten.
Doch das grundlegende Problem von Organisationen ist nicht mehr der Zugang zu Daten, sondern die Fähigkeit zu verstehen, was welche Daten bedeuten.
Data Intelligence bedeutet, dass Daten aus verschiedenen Quellen nicht nur gesammelt und berichtet, sondern gedeutet, in Beziehung gesetzt und in Wissen überführt werden, das in Entscheidungen nutzbar ist.
Kurz gesagt geht es nicht darum, mehr Daten zu sehen:
Es geht darum zu verstehen, was die Daten Ihnen sagen.
Daten und Wissen sind nicht dasselbe
Dass eine Marke heute 50.000 Mal erwähnt wurde, ist ein Datum.
Dass diese Zahl 40 % über der Vorwoche liegt, ist ein weiteres Datum.
Dass sich ein großer Teil der Gespräche um ein bestimmtes Thema verdichtet, ist ein Befund.
Sobald wir sehen, dass diese Veränderung nach einem bestimmten Ereignis begann, in bestimmten Zielgruppen stärker ist und die Markenwahrnehmung beeinflusst, sprechen wir nicht mehr nur von Zahlen, sondern von einem sinnvollen Bild.
Genau hier zeigt sich der Wert von Data Intelligence.
Daten → Kontext → Beziehung → Erkenntnis → Entscheidung
Was sagen unterschiedliche Daten gemeinsam?
Ereignisse der realen Welt finden nicht innerhalb einer einzigen Datenquelle statt.
Ein Thema kann in sozialen Medien beginnen, auf Nachrichtenseiten wandern, in Nutzerkommentaren wachsen und auf verschiedenen Plattformen ganz unterschiedlich diskutiert werden.
Das Bild, das man aus einer einzigen Quelle sieht, kann deshalb nur einen Teil des Gesamtbilds abbilden.
Der Data-Intelligence-Ansatz ermöglicht es, verschiedene Datenpunkte gemeinsam zu bewerten.
Denn manchmal steckt die wichtigste Information nicht in einem einzelnen Datum, sondern in der Beziehung zwischen verschiedenen.
Was unterscheidet Data Analytics von Data Intelligence?
Die beiden Begriffe hängen eng zusammen, meinen aber nicht dasselbe.
- Data Analytics
- Konzentriert sich darauf, Daten zu untersuchen und Muster, Veränderungen und Befunde freizulegen.
- Data Intelligence
- Zielt darauf, diese analytischen Ergebnisse in einem größeren Kontext zu bewerten und in eine Struktur zu überführen, die Entscheidende verstehen und nutzen können.
Während die Analyse also fragt:
Was sehen wir in den Daten?
fügt Data Intelligence hinzu:
Was bedeutet das, und warum ist es für uns wichtig?
Das ist die Frage, die sie ergänzt.
Mehr Daten sind nicht immer besser
Millionen Datenpunkte zu besitzen kann beeindruckend wirken.
Bestehen die Daten jedoch aus wiederholten Inhalten, Spam-Quellen, Bot-Konten, irrelevanten Treffern oder unzuverlässigen Signalen, bringt das Volumen allein keinen Vorteil.
In der Data Intelligence zählt deshalb nicht nur die Menge der Daten, sondern ihre Qualität, ihr Kontext, ihre Verlässlichkeit und ihre Beziehung zueinander.
Selbst eine fortgeschrittene Analyse auf Grundlage falscher Daten kann zu einem falschen Ergebnis führen.
Welche Fragen beantwortet Data Intelligence?
Der Wert von Data Intelligence bemisst sich nicht daran, wie viele verschiedene Kennzahlen auf einem Dashboard stehen.
Ihr Wert liegt darin, aus komplexen Daten Antworten auf wichtige Fragen ziehen zu können.
- Was verändert sich?
- Warum verändert es sich?
- Was löst die Veränderung aus?
- Wer beeinflusst sie?
- Welche Themen steigen auf?
- Welche Risiken bilden sich?
- Welche Chancen entstehen?
- Worauf sollte von nun an geachtet werden?
Erst wenn Daten beginnen, diese Fragen zu beantworten, erzeugen sie echten Wert für Entscheidungen.
Wie verändert KI die Data Intelligence?
Künstliche Intelligenz macht es möglich, sehr große und komplexe Datenmengen zu verarbeiten und die Beziehungen darin weit schneller zu bewerten.
Doch nicht jede Deutung, die eine KI erzeugt, ist automatisch richtig.
In einem modernen Data-Intelligence-Ansatz zählen deshalb neben der Geschwindigkeit auch Kontext, Datenverlässlichkeit, Überprüfbarkeit und Belege.
Der Wert der analytischen Systeme von morgen wird nicht daraus entstehen, mehr Daten zu verarbeiten, sondern die richtigen Daten im richtigen Kontext zu deuten.
Der Wert von Daten zeigt sich in dem Moment, in dem sie eine Entscheidung verändern
Was Organisationen brauchen, sind nicht Hunderte neuer Diagramme oder Tausende neuer Kennzahlen.
Der eigentliche Bedarf ist, unter Millionen Datenpunkten zu sehen:
- Welcher ist wichtig?
- Warum ist er wichtig?
- Was verändert sich?
- Und was sollten wir dagegen tun?
Es ist die Fähigkeit, die Antworten auf diese Fragen zu sehen.
Daten sind das, was Sie haben. Data Intelligence ist das, was Sie daraus verstehen.