Was ist Datenintelligenz? | Datenintelligenz 101

Data Intelligence 101

Als natürliches Produkt des mobilen Internetzeitalters Datenintelligenz (DI) Sie bildet auch den Kern der zukünftigen langfristigen Entwicklung. Wenn Sie sich für Datenintelligenz interessieren, sind Sie hier genau richtig. In diesem Artikel werden wir uns genauer ansehen, was Datenintelligenz ist, warum sie so wichtig ist und welche Vorteile sie bietet.

Was ist Date Intelligence (DI)?

Es bezeichnet die Verwendung von Daten als Produktionsmaterial und die Kombination von groß angelegter Datenverarbeitung, Data Mining, maschinellem Lernen, Mensch-Computer-Interaktion, Visualisierung und anderen Technologien, um Wissen aus einer großen Datenmenge zu extrahieren, zu analysieren und zu gewinnen, um Menschen bei Entscheidungen eine effektive Unterstützung durch Datenintelligenz zu bieten und so Unsicherheiten zu reduzieren oder zu beseitigen.

Ursprünge, Entwicklung und Anwendungsfälle der Datenintelligenz

Datenintelligenz entstand zunächst zur Unterstützung von Suche und Entdeckung, vor allem um die Produktivität von Analysten zu steigern. Datenanalysten Sie kämpfen seit Jahren damit, die benötigten Daten für ihre Berichte zu finden. Die explosionsartige Zunahme der Datenerfassung und -menge hat das Problem nur noch verschärft. Die ersten Anwendungsfälle von Data Intelligence nutzten Metadaten (z. B. eine Rangliste der am häufigsten verwendeten Daten), um anderen die nützlichsten Ressourcen zu präsentieren.

Die Datenbeschaffung ist jedoch nur der Anfang. Der Analyst hatte bereits vor der Abfrage eine Reihe von Fragen. Er muss wissen, wer die Daten in der Vergangenheit genutzt hat, wie sie genutzt wurden und wie er sie nutzen soll… ob er sie überhaupt nutzen darf. Aus diesem Grund hat sich Data Intelligence (DI) weiterentwickelt, um diese Fragen zu beantworten und unterstützt heute eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter:

Datenverwaltung
Cloud-Transformation
Cloud-Datenmigration
Datenschutz, Risikomanagement und Compliance
Digitale Transformation
Analysen

Technisches Datenintelligenzsystem

Data Intelligence benötigt zunächst Daten, und Daten spielen die Rolle von Kernressourcen und Produktionsmaterialien, daher ist Data Governance von besonderer Bedeutung.

Also Was ist Daten-Governance??

Wir hören oft den Begriff Corporate Governance. Corporate Governance löst hauptsächlich verschiedene Probleme in der Wirtschaft:

Wie werden Eigentums- und Verwaltungsrechte getrennt?
Wie führt der Firmeninhaber die wissenschaftliche Autorisierung und Überwachung der professionellen Manager durch?

Entsprechend, Datenverwaltung sollte auch mehrere ähnliche Probleme lösen:

Um welche Daten (Assets) handelt es sich?
Wie lassen sich Dateneigentum und Nutzungsrechte trennen?
Wie können Dateninhaber die wissenschaftliche Autorisierung und Überwachung von Datennutzern durchführen?

Alle Mittel von Datenintelligenz Sie lösen tatsächlich die oben genannten Probleme. Was den Inhalt der Daten-Governance betrifft, habe ich ihn im Artikel ausführlich erläutert. Was ist Daten-Governance?.

Gleichzeitig wissen wir, dass der Unterschied zwischen Arm und Reich in ihrer Einstellung zu Reichtum liegt. Reiche betrachten Reichtum eher unter dem Gesichtspunkt der Wertsteigerung und überlegen, wie sie mehr Vermögen schaffen und dessen Wert kontinuierlich steigern können. Arme hingegen neigen eher dazu, Reichtum unter dem Gesichtspunkt des Konsums zu sehen, und das verdiente Geld wird überwiegend für Konsumzwecke verwendet.

Im Zeitalter der Datenintelligenz müssen wir, um wirtschaftlich erfolgreich zu sein, überlegen, wie wir Daten einen höheren Wert verleihen und Partner für die gemeinsame Wertschöpfung finden können. Daten unterscheiden sich jedoch von anderen Vermögenswerten dadurch, dass sie reproduzierbar sind und die Rechte daran schwer zu bestimmen sind. Daher müssen wir das Problem der Datensicherheit lösen, einer Sicherheitstechnologie, die derzeit in der Branche im Fokus steht.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass Big Data die 4V-Charakteristika (Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Variabilität) aufweist. Aufgrund dieser 4V-Charakteristika, insbesondere des großen Volumens und der Vielfalt, bestehen mitunter Zweifel an der Aggregation oder den daraus resultierenden Ergebnissen. Daher ist ein Qualitätssicherungssystem erforderlich, das einen vollständigen Prüfprozess für jeden einzelnen Datenpunkt von der Datenerzeugung bis zum Datenursprung ermöglicht.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das technische System der Datenintelligenz mindestens drei Aspekte umfassen muss:

Daten-Governance-System
Datenqualität Sicherheitssystem
Datensicherheits-Computersystem

Datenintelligenztypen

Es gibt fünf gängige Arten von Datenanalyse, die jeweils unterschiedliche Zwecke und Anwendungsbereiche haben:

Deskriptiv: Daten auswerten und Leistung verstehen;
Präskriptiv: alternatives Wissen und neue Vorschläge zu bilden;
Diagnose: analysieren, warum etwas passiert ist und die Ursache ermitteln;
Prädiktiv: historische Daten untersuchen und zukünftige potenzielle Ereignisse vorhersagen;
Entscheidend: den Wert der Daten zu messen und neue Handlungsoptionen zu empfehlen.

Vorteile von Data Intelligence

Adaptive Entscheidung: Wenn Business-Intelligence-Dashboards (BI-Dashboards) präzise und aktuelle Informationen liefern, können Führungskräfte sich durch schnellere Entscheidungen einen Wettbewerbsvorteil sichern. Unternehmen können ihre Strategien in Echtzeit anpassen, um die Nachfrage besser vorherzusehen und Kunden optimal zu unterstützen.
Eine solidere Datengrundlage: Wie sollten Daten organisiert und bereitgestellt werden? Data Intelligence (DI) überwacht kontinuierlich Prozesse, um Abläufe zu vereinfachen und wichtige Stakeholder besser zu unterstützen. Durch die Sicherstellung der Datenqualität liefert Data Intelligence zudem vertrauenswürdige und zuverlässige Daten für Anwendungsfälle im Bereich Künstliche Intelligenz und Business Intelligence.
Betriebliche Effizienz: Datensuche und -findung verbinden Menschen mit den benötigten Daten. Früher verbrachten Analysten bis zu sechs Wochen mit der Suche nach einem verlässlichen Datensatz. Datenintelligenz trennt die wertvollsten Daten von den unbrauchbaren und nutzt sie für ein breiteres Spektrum an Zwecken, wodurch die betriebliche Effizienz gesteigert wird.
Erweiterte Analytik: Wozu der Aufwand? Data Intelligence ermöglicht es Analysten, verbesserte Analysen auf Anwendungen anzuwenden und unterstützt so prädiktive und illustrative Analyseanwendungen.
Transparenz fördert Teamarbeit und Vertrauen: Durch die Entwicklung eines Systems zum Nachweis neuer Fakten kann Datenintelligenz das Denken an den Leitprinzipien einer Organisation und den Prozessen, in denen diese Prinzipien umgesetzt werden, harmonisieren. Datenintelligenz-Software kann wissenschaftliche Methoden nutzen, um ihre Prozesse so zu strukturieren, dass Fortschritte erzielt werden.

Abschluss

Vielen Dank, dass Sie unseren Artikel gelesen haben. Wir hoffen, er hat Ihnen geholfen, Data Intelligence besser zu verstehen. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen folgenden Link: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

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