{"id":50947,"date":"2022-10-26T06:18:00","date_gmt":"2022-10-26T06:18:00","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/de\/?p=50947"},"modified":"2023-10-25T10:34:04","modified_gmt":"2023-10-25T10:34:04","slug":"data-intelligence-daten-verstehen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/data-intelligence-daten-verstehen\/","title":{"rendered":"Mit Data Intelligence Daten besser verstehen"},"content":{"rendered":"\n

Datenintelligenz im \u00dcberblick<\/h2>\n\n\n\n

<\/a>Die Suche nach den richtigen Daten kostet zu viel Zeit<\/h3>\n\n\n\n

Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung f\u00fcr Datenkonsument:innen ist heute, <\/strong>relevante Daten zu finden<\/strong>, zu verstehen<\/strong>, ihnen zu vertrauen <\/strong>und sie zu nutzen<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

In der Studie \u201c<\/em>Leverage Your Data<\/a>\u201d <\/em>hat BARC die aktuelle Unternehmenspraxis im Bereich Datennutzung untersucht und dabei \u00fcber 400 Unternehmen befragt. In der Studie sind 65 Prozent der Befragten der Meinung, dass ihre Analysten viel Zeit mit der Suche nach den richtigen Daten und Analysen <\/strong>verbringen und bereits geleistete Arbeit wiederholen. Dadurch wird die Produktivit\u00e4t der Analysten beeintr\u00e4chtigt.<\/p>\n\n\n\n

Mehr Informationen \u00fcber Daten<\/strong> bereitzustellen, betrachten daher 59 Prozent als oberste Priorit\u00e4t, um diese Situation zu verbessern. 56 Prozent glauben dagegen, dass die Erstellung eines Gesch\u00e4ftsglossars<\/strong> ein wichtiger Ansatz ist, um dieses Problem zu l\u00f6sen. Dadurch soll das abteilungs\u00fcbergreifende Verst\u00e4ndnis von Daten erleichtert werden.<\/p>\n\n\n\n

Allerdings ergreifen nur 39 Prozent bzw. 27 Prozent der befragten Unternehmen diese Schritte. Warum also treten die Unternehmen hier auf der Stelle?<\/p>\n\n\n\n

Unsere Umfrage kommt zu dem Schluss, dass es an verf\u00fcgbarer Dokumentation und detailliertem Wissen fehlt<\/strong>. Dies steht der Erreichung der Ziele im Weg.<\/p>\n\n\n\n

Eine solche Dokumentation von Grund auf zu erstellen ist zeitaufwendig<\/strong> underfolgt manuell<\/strong>. Die wenigen Datenexperten, die die erforderlichen Fachkenntnisse besitzen, haben allerdings weder die Zeit noch die Neigung, diese Aufgabe zu priorisieren. Das geben 55 Prozent der Teilnehmer unserer Studie an.<\/p>\n\n\n\n

Unternehmen m\u00fcssen also L\u00f6sungen finden, die diesen Mangel an personellen Ressourcen ausgleichen k\u00f6nnen. Es braucht L\u00f6sungen, die aus dem vorhandenen Wissen lernen und daraus erweitertes Wissen generieren<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Solches Detailwissen ist in der Organisation weitgehend vorhanden, n\u00e4mlich in Form von Metadaten<\/strong>. Allerdings werden Metadaten selten konsequent gesammelt und mit Hilfe von Analytics und Machine Learning zum Leben erweckt. Dieser Prozess wird zunehmend als Data Intelligence<\/strong> bezeichnet.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Definition: Was ist Data Intelligence?<\/h3>\n\n\n\n

Data Intelligence (dt. Datenintelligenz) ist mehr als die systematische Datenerfassung in Unternehmen. Es zielt darauf ab, ein besseres Verst\u00e4ndnis <\/strong>von Datenbest\u00e4nden zu schaffen. Dabei werden verschiedene Metadaten genutzt, um zus\u00e4tzliche Informationen zu verkn\u00fcpfen und zu verbinden<\/strong>. Die Metadaten k\u00f6nnen fachlich, technisch, relational oder operativ sein.<\/p>\n\n\n\n

Bei Data Intelligence geht es darum, diese verschiedenen Metadaten zu integrieren, aufzubereiten, zu verkn\u00fcpfen, anzureichern oder zu analysieren<\/strong>. So wird Datenwissen bereitgestellt. Mit diesem sollen Menschen und Maschinen in die Lage versetzt werden, bessere datenbasierte Entscheidungen <\/strong>auf effiziente Weise zu treffen \u2013 mit vertrauensw\u00fcrdigen, zuverl\u00e4ssigen Daten als Basis.<\/p>\n\n\n\n

Data Intelligence klingt wie eine L\u00f6sung f\u00fcr unser Dilemma. Es gibt jedoch ein Problem beim Extrahieren, Sammeln und Verkn\u00fcpfen all dieser Metadaten, um den Bedarf an Informationen zu decken. \u00c4hnlich wie bei der manuellen Dokumentation von Expertenwissen handelt es sich um eine schwierige und zeitaufw\u00e4ndige Aufgabe<\/strong>. Ohne einen intelligenten und automatisierten Ansatz<\/strong> ist sie zum Scheitern verurteilt.<\/p>\n\n\n\n

Hier kommen Data-Intelligence-Plattformen (DIP) ins Spiel.<\/p>\n\n\n\t\t

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H\u00e4lt Ihr Data Warehouse Sie zur\u00fcck?<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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BARC Webinar (on demand)<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Das muss nicht so bleiben. Data Fabric verbindet Datenumgebungen \u00fcber eine gemeinsame logische Schicht. Zugriff auf Daten dort, wo sie liegen. Keine Migration, kein Integrationsaufwand.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tJetzt ansehen!<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\n\n\n

<\/a>3 Schl\u00fcsselfunktionen von Data-Intelligence-Plattformen<\/h3>\n\n\n\n

DIPs f\u00f6rdern die Datenintelligenz innerhalb des Unternehmens, indem sie effizient und automatisiert dabei helfen, Metadaten zu nutzen. Diese Technologien konzentrieren sich haupts\u00e4chlich auf drei Kernbereiche, um die notwendige Arbeit auf effektive und effiziente Weise zu erledigen:<\/p>\n\n\n\n

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  1. Intelligente, automatisierte Extraktion, Sammlung und Verkn\u00fcpfung siloartiger, disparater Metadatenquellen<\/li>\n\n\n\n
  2. Intelligente Unterst\u00fctzung von menschlicher und maschineller Metadatenpflege & -anreicherung sowie Crowdsourcing<\/li>\n\n\n\n
  3. Intelligente und flexible Metadatenanalyse zur erweiterten und automatisierten Unterst\u00fctzung der Anforderungen verschiedener Nutzerrollen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Die funktionalen Kernelemente von DIPs unterst\u00fctzen die Suche und Entdeckung von Daten<\/strong>, die Zusammenarbeit<\/strong> und den Wissensaustausch<\/strong>  sowie die Prozesse der Datenverwaltung<\/strong>. Sie basieren haupts\u00e4chlich auf Metadaten, nicht auf den eigentlichen Daten. Selbstlernende Funktionen helfen bei der Automatisierung zeitaufw\u00e4ndiger Schritte bei der Integration, Vorbereitung, Verkn\u00fcpfung, Anreicherung und Analyse von Metadaten.<\/p>\n\n\n\n

    <\/a>Was passiert am Markt f\u00fcr Data-Intelligence-Plattformen?<\/h3>\n\n\n\n

    Der Markt f\u00fcr Data-Intelligence-Plattformen ist relativ neu, w\u00e4chst schnell und ist daher sehr dynamisch<\/strong>. In der j\u00fcngsten Vergangenheit haben wir eine einige Plattformerweiterungen, Entwicklungen und \u00dcbernahmen beobachtet:<\/p>\n\n\n\n

    Auf der einen Seite gibt es einige etablierte Datenmanagement-Anbieter<\/strong>. Deren L\u00f6sungsportfolio beinhaltet ein fundiertes Datenkatalog-Tool, das ausgebaut wird. Es gibt aber auch Spezialisten<\/strong>, die in den DIP-Markt einsteigen. Diese erweitern ihr Basisprodukt um die Anforderungen der Data Intelligence.<\/p>\n\n\n\n

    Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen moderner DIPs ist die Erf\u00fcllung unterschiedlicher Anforderungen. Eine Vielzahl von Anwendungsf\u00e4llen m\u00fcssen unterst\u00fctzt werden, Bed\u00fcrfnisse verschiedener Benutzertypen erf\u00fcllt werden. Au\u00dferdem gilt es, eine robuste, skalierbare und moderne Basis <\/strong>zu schaffen, um Wissen aus einer stark verteilten Landschaft<\/strong> bereitstellen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

    Die am Markt verf\u00fcgbaren Werkzeuge unterscheiden sich in ihren Ans\u00e4tzen und dem Leistungsangebot.<\/p>\n\n\n\n

    <\/a>BARC verschafft Ihnen einen Einblick<\/h4>\n\n\n\n

    Wir bei BARC wollen Ihnen einen \u00dcberblick \u00fcber die unterschiedlichen L\u00f6sungen am Markt geben.<\/p>\n\n\n\n

    Der BARC Score Data Intelligence Platforms<\/a> vergleicht die elf weltweit wichtigsten Hersteller von modernen Data Intelligence L\u00f6sungen<\/a>. Mit Hilfe eines umfangreichen Kriterienkatalogs werden die Plattformen bewertet und in f\u00fcnf Kategorien eingeteilt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Datenintelligenz im \u00dcberblick Die Suche nach den richtigen Daten kostet zu viel Zeit Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung f\u00fcr Datenkonsument:innen ist heute, relevante Daten zu finden, zu verstehen, ihnen zu vertrauen und sie zu nutzen. In der Studie \u201cLeverage Your Data\u201d hat BARC die aktuelle Unternehmenspraxis im Bereich Datennutzung untersucht und dabei \u00fcber 400 Unternehmen befragt. In […]<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":47312,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[48,150],"tags":[],"plus":[],"content_typ":[209],"layoutvorlage":[],"class_list":["post-50947","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-datenmanagement","category-data-driven-enterprise","content_typ-artikel"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/50947","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=50947"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/50947\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/47312"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=50947"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=50947"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=50947"},{"taxonomy":"plus","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/plus?post=50947"},{"taxonomy":"content_typ","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/content_typ?post=50947"},{"taxonomy":"layoutvorlage","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/layoutvorlage?post=50947"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}