Daten sind von großer Bedeutung, um hilfreiche Informationen für verschiedene Prozesse zu generieren, z. B. für Geschäftsabläufe. Die tatsächliche Bedeutung hängt jedoch von ihrer Implementierung ab – der Art und Weise, wie sie genutzt werden, um wertvolle Informationen für einen Prozess zu gewinnen. Um eine effektive Nutzung von Daten zu gewährleisten, müssen Sie nur relevante Daten extrahieren und diese verarbeiten, um die spezifischen Prozesse zu automatisieren – Smart Data. Smart Data hat das Potenzial, verschiedene Branchen zu transformieren und ist ein effektives Werkzeug für ein Unternehmen. Sie helfen bei der Optimierung der Geschäftsprozesse und verbessern das Kundenerlebnis, was zu einem erfolgreichen Unternehmen führt.

Innovationen aus Daten

Datengetriebene Innovationen spielen eine bedeutende Rolle für das Wachstum des 21. Jahrhunderts. Innovationen aus Daten haben das Potenzial, die Produktivität und die sozioökonomische Entwicklung zu steigern. Die Daten sind zu einem entscheidenden Aktivposten in der Entwicklung von Volkswirtschaften geworden, der verschiedene Branchen fördert, Prozesse verbessert und erhebliche Wettbewerbsvorteile schafft. Datengetriebene Innovationen, wie Blockchain, künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge (IoT), können die vielfältigen Probleme im Zusammenhang mit Daten lösen.

Einige der wichtigsten Vorteile von datengesteuerten Innovationen, die einen erheblichen Einfluss auf verschiedene Branchen haben, sind folgende:

  • Gesicherte Gesundheitsdaten: Die Gesundheitsbranche enthält viele wertvolle Daten in elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) und elektronischen Krankenakten (EMRs). Die Aufbewahrung dieser Gesundheitsdaten ist äußerst wichtig, da Hacker sie stehlen und Lösegeld fordern können. Um diese Bedrohung zu entschärfen, hilft die Blockchain-Technologie, die eine sich entwickelnde Innovation aus Daten ist, bei der Sicherung von Gesundheitsakten. Die Blockchain-Technologie ist relativ neu in der Gesundheitsbranche, hat aber ein erhebliches Potenzial, Gesundheitsakten sicher aufzubewahren, was zu einer Verbesserung der Gesundheitsbranche führt.
  • Smart Farming: Landwirtschaft ist eine mühsame Aufgabe und erfordert viel Energie. Die Landwirte arbeiten Tag und Nacht hart, um die Pflanzen zu pflanzen, zu düngen und zu ernten. Mit Hilfe einer praktischen Dateninnovation – dem Internet der Dinge – können diese Aufgaben für die Landwirte einfacher werden. Landwirte können diese Dateninnovation nutzen, um ihre Produktionskapazitäten zu steigern. Mit Hilfe von IoT-Geräten können Landwirte effizienter mit Tieren, Land und Ernten umgehen. IoT-Geräte, wie z. B. Bodensensoren und Viehmonitore, können Landwirten wertvolle Daten liefern, z. B. die Anzahl bestimmter Nährstoffe im Boden oder den Gesundheitszustand eines Tieres. Mit Hilfe der wertvollen Daten, die von IoT-Geräten erfasst werden, können Landwirte ihre Ernteerträge genauer vorhersagen, sich besser um ihre kranken Tiere kümmern und bessere Entscheidungen für ihre Ernten treffen.
  • Besseres Reiseerlebnis: Irgendwann in unserem Leben haben die meisten von uns eine schlechte Reiseerfahrung gemacht. Mit datengesteuerten Innovationen können diese ungünstigen Erfahrungen jedoch seltener gemacht werden. Die Datenanalyse der Reisedaten von Kunden ermöglicht es Unternehmen, die Anforderungen und Vorlieben ihrer Kunden vorherzusagen. Die bessere Analyse ermöglicht es Reiseunternehmen, strategisch bessere Reisezeiten zu planen und verschiedene Angebote für ihre Kunden anzupassen. Darüber hinaus nutzt die Reisebranche Daten, um die Sicherheit zu erhöhen. Zum Beispiel nutzen viele Fluggesellschaften, wie Delta Airlines, Daten, um ihre Flugzeugmotoren zu überwachen und Fehlercodes nach Wichtigkeit zu priorisieren, was ihre Flüge sicherer macht und die Effizienz der Arbeit ihrer Mechaniker erhöht.
  • Industrie 4.0: Die Digitalisierung macht auch nicht vor der Produktion halt. Durch die Anbindung von Maschinen stehen fertigenden Unternehmen noch nie dagewesene Möglichkeiten zur Verfügung. Die Verarbeitung können in IIoT-Plattformen vorgenommen werden, welche Echtzeit-Analysen ermöglichen. Die Datenqualität und Entscheidungen werden durch die Digitalisierung verbessert. So können aus den Datenmengen wichtiges Know-How gewonnen werden, welches zum Beispiel die Produktivität eines Unternehmens erhöht. Dies hilft Unternehmen mit der Herausforderung im internationalen Wettbewerb zu bestehen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu wahren.

Was genau sind Smart Data?

Smart Data bezieht sich auf Daten, die einen sinnvollen, präzisen und umsetzbaren Satz an Informationen enthalten. Es handelt sich um verfeinerte und gut organisierte Daten, die bereits am Erfassungspunkt für Analysen bereitstehen. Der Begriff „Smart“ deutet auf das Potenzial hin, intelligente Entscheidungen über eingehende Daten zu treffen, ohne dass weitere Datenanalysen oder Datenkonsolidierung erforderlich sind.

Smart Data bezeichnet das Ergebnis einer erfolgreichen Auswertung von Big Data. Wenn große Datenmengen strukturiert und analysiert wurden, ergeben sich daraus idealerweise Datensätze, die für die Anwender sinnvoll nutzbar sind. Auf die Speicherung und Verarbeitung von Big Data folgt also die intelligente Auswertung und Nutzung von Smart Data. Durch diese Weiterentwicklung ergibt sich der Mehrwert der Datennutzung. In diesem Sinne ist Smart Data das nutzbare Produkt des Rohstoffs Big Data.
Bei Smart-Data-Analysen geht es nicht mehr um die Verwaltung der Menge, sondern um die Relevanz der Daten. Daten werden identifiziert, die Informationen herausgefiltert und in Bezug zum individuellen Nutzungsziel gesetzt.
Zur Gewinnung von Smart Data aus Big Data sind Smart-Data-Analyse-Tools erforderlich. Sie sind nicht nur zur automatischen Erkennung und Filterung der Inhalte fähig, sondern können sie auch mit Hilfe von Meta-Daten versehen und klassifizieren.

Unterschied zwischen Big Data und Smart Data

 

 Big Data

  1. Big Data ist im Vergleich zu Smart Data weniger genau.
  2. Big Data können nur begrenzte oder gar keine kontextbezogenen Erkenntnisse liefern.
  3. Big Data ermöglicht es Unternehmen, die breiten Anforderungen ihrer Kunden zu erkennen und allgemeine Dienste oder Inhalte für die breiten Kundengruppen bereitzustellen. Allerdings bieten sie im Vergleich zu Smart Data einen geringeren Grad an Personalisierung.
  4. Die geringere Genauigkeit von Big Data kann zu einer ineffektiven Entscheidungsfindung führen, was sich negativ auf die Gesamtproduktivität eines Unternehmens auswirken kann.

Smart Data

  1. Smart Data erweisen sich im Vergleich zu Big Data als genauer, da sie entweder durch Filterung von Big Data oder durch intelligente Sensoren gewonnen werden.
  2. Smarte Daten sind in hohem Maße kontextualisiert und bieten bessere kontextuelle Einblicke.
  3. Smart Data hat das Potenzial, eine hochgradige Personalisierung zu ermöglichen. Sie ermöglichen es Unternehmen, die spezifischen Anforderungen ihrer Kunden zu erkennen und spezifische Dienste oder Inhalte für die spezifische Gruppe von Kunden bereitzustellen.
  4. Die verbesserte Genauigkeit von Smart Data hilft bei einer besseren Entscheidungsfindung und steigert die Gesamtproduktivität eines Unternehmens.

Mögliche Vorteile von Smart Data-Analysen

Unternehmen sollten Smart-Data-Analysen nutzen, um ihre Arbeitsbelastung zu reduzieren und ihre Prozesse zu verbessern. Abgesehen davon, dass sie effektiv und effizient ist, bietet die Smart-Data-Analyse auch verschiedene potenzielle Vorteile.

Intelligente Entscheidungen

Die Genauigkeit der Informationen ist einer der wichtigsten Vorteile von Smart-Data-Analysen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Informationen sind der entscheidende Faktor bei der Entscheidungsfindung, der uns entweder richtige oder falsche Entscheidungen treffen lassen kann. Nehmen wir zum Beispiel an, dass die aus den Patientendaten abgeleiteten Informationen in der Gesundheitsbranche nicht korrekt sind. In diesem Fall können die Ärzte so schlechte Entscheidungen treffen, die sich negativ auf das Leben des Patienten auswirken. Daher ist es für jede Branche sehr wichtig, die richtigen Entscheidungen zu treffen, um Geschäftsprozesse zu optimieren.

Bessere Datenanalysen bieten einen Wettbewerbsvorteil, aber die üblichen Ansätze zur Datenanalyse sind ineffektiv, wenn es darum geht, maximalen Output zu erzielen und intelligente Entscheidungen zu treffen. Die intelligente Datenanalyse ist jedoch ein effektiver Ansatz, der dabei hilft, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Bessere Erkennung und sofortige Reaktion

Die intelligente Datenanalyse kann selbst kleinste Veränderungen erkennen und eine sofortige Reaktion hervorrufen. Sie ist in der Lage, Ereignisse in Beziehung zu setzen, Muster zu erkennen und Reaktionen zu generieren. Dieser Ansatz der Datenanalyse erlaubt die Erkennung von temporären Informationen, was mit traditionellen Analyseansätzen nicht möglich wäre.

Diese sofortige Erkennung einer Informationsänderung und die unmittelbare Reaktion darauf ermöglicht es Unternehmen, ihren Kunden bessere Lösungen anzubieten und so die Benutzererfahrung und die Leistung ihres Unternehmens zu verbessern.

Das Entstehen neuer Dienstleistungen oder Produkte

Intelligente Datenanalysen fördern die Entwicklung neuer Dienstleistungen und Produkte, was sonst sehr schwierig wäre. Das Entstehen neuer Dienste und Produkte verschafft einem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, der wiederum sein Wachstum fördert. Zum Beispiel geben intelligente Datenanalysen der Google-Cloud ihren Nutzern bessere Einblicke und fördern die Innovation.

Bessere Benutzererfahrung

Personalisierung ist der neue Horizont in der Gesellschaft. Jeder Mensch, egal in welcher Branche, legt Wert auf Personalisierung. Zum Beispiel bevorzugen 91 % der Mitarbeiter personalisiertes Lernen. Wenn es um den Kunden geht, finden 90 % von ihnen die personalisierte Erfahrung ansprechender. Tatsächlich sind 80 % der Kunden eher bereit, solche Dienste in Anspruch zu nehmen, die Personalisierung bieten.

Der Schlüssel für Unternehmen, um an der Spitze zu bleiben, ist Personalisierung. Personalisierung kann erreicht werden, indem die Daten der Kunden analysiert werden, um ihre Vorlieben oder Interessen vorherzusehen. Intelligente Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, ihren Kunden personalisierte Dienste anzubieten, die ein gutes Benutzererlebnis gewährleisten.

Fazit

Jede Millisekunde wird eine wachsende Menge an Daten generiert, die sofort verstanden werden müssen, da auch nur ein paar Minuten Verzögerung negative Auswirkungen haben könnten.

Unternehmen sammeln riesige Datenmengen, um wertvolle Informationen in Form von Big Data zu extrahieren. Datenaufbereitungsaufgaben nehmen bis zu 70 % bis 80 % der Zeit von Datenwissenschaftlern in Anspruch. Diese Aufgaben können durch die Verwendung von Smart Data optimiert werden, da sie bereits in einer verfeinerten Form vorliegen und bereit sind, analysiert zu werden. Smart Data ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Informationen aus einer großen Datenmenge zu extrahieren. Diese aufschlussreichen und umsetzbaren Informationen, die aus Smart Data extrahiert werden, helfen Unternehmen, ihre Kundenerfahrungen zu verbessern und ihre Sicherheitsrisiken zu reduzieren.

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