Was ist Smart Data Definition, Anwendung und Vorteile

Datenreichtum ist in der Ära der digitalen Revolution definitiv keine Seltenheit mehr. Dass praktisch jede und jeder über große Datenmengen verfügt, gehört zum Alltag. Die Herausforderung für Marketer und Unternehmen liegt darin, diese Daten in ihrer Rohform intelligent zu nutzen. An diesem Punkt kommt Smart Data ins Spiel. Welche Vorteile intelligente Daten mit sich bringen, erfahren Sie in diesem Artikel.

Big Data vs. Smart Data

Big Data sind Datenmengen, die so groß sind, dass sie von Menschen manuell und auch von herkömmlichen IT-Lösungen nicht mehr überblickt und verarbeitet werden können.

Smart Data wiederum ist das Ergebnis der sogenannten „Big Data Analytics“, also der Auswertung von Big Data. Diese Daten sind notwendig, wenn Sie komplexe Entscheidungen treffen und dazu verschiedene Handlungsoptionen gegeneinander abwägen müssen.

Zum Beispiel: Sie sammeln Kundendaten wie Transaktionshistorien, Kundenbewertungen, Social-Media-Aktivitäten und gleichen sie mit Preisen sowie demografischen Daten der Kundschaft ab (Big Data). So können Sie herausfinden, zu welchen Artikeln bestimmte Bevölkerungsgruppen vermehrt greifen und, basierend darauf, personalisierte Angebote oder gezielte Werbekampagnen erstellen (Smart Data).

Smart Data vs. Advanced Analytics

Ein weiterer Begriff, der in diesem Zusammenhang immer wieder fällt: Advanced Analytics. Smart Data und Advanced Analytics gehen Hand in Hand, sind aber nicht dasselbe. Denn die auf Deutsch auch genannte „Fortgeschrittene Analyse“ ist ein Teilbereich der intelligenten Datenverarbeitung.

Smart Data ist das Ergebnis der Verarbeitung und Verfeinerung von Daten, um sie nützlich zu machen. Advanced Analytics bezieht sich hingegen auf die komplexen Methoden und Techniken, die angewendet werden, um Smart Data zu erzeugen.

Oder in einfachen Worten: Advanced Analytics ist der Prozess, in dem Smart Data als Endprodukt entsteht.

Smart Data: Anwendungsgebiete

• Marketing: Nutzung von Kundenprofilen und Verhaltensdaten zur Erstellung maßgeschneiderter Werbekampagnen und Produktangebote.
• Predictive Maintenance: Vorhersage von Wartungsbedarf und Ausfallrisiken von Maschinen auf Basis von Echtzeitdaten, um ungeplante Stillstandszeiten zu minimieren.
• Gesundheitswesen: Nutzung von Patientendaten und medizinischen Informationen zur personalisierten Diagnose, Behandlung und Prävention von Krankheiten.
• Smart Cities: Nutzung von Sensordaten und Verkehrsflussanalysen zur Optimierung von Verkehrsrouten, Energieverbrauch und städtischen Dienstleistungen für eine effizientere Stadtplanung.
• Finanzdienstleistungen: Nutzung von Kunden- und Transaktionsdaten für Betrugserkennung, Risikomanagement und individuelle Finanzberatung.
• Produktionsoptimierung: Analyse von Produktionsdaten, um Engpässe zu erkennen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern, zum Beispiel durch die Anpassung von Produktionsabläufen in Echtzeit.

Warum ist Smart Data so wertvoll?

Smart Data ist deshalb so wertvoll, weil es Unternehmen ermöglicht, präzise(re) und informierte(re) Entscheidungen zu treffen. Durch die Verbesserung der Datenqualität und -relevanz unterstützt Smart Data eine zielgerichtete Datenauswertung. Dies kann wiederum zur Optimierung von Prozessen, Kundenansprache, Kundenverständnis oder auch zur Steigerung des Umsatzes durch mehr Verkauf führen. Letztlich wird Smart Data so aufbereitet, dass auch gewöhnliche Angestellte eines Unternehmens mit diesen Angaben arbeiten können. Erst so bringen die Messwerte einen Mehrwert für die Organisation.

Smart Data: Vorteile und Potenzial

Dank des vermehrten Einsatzes und der Kombination von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning erlebt Smart Data einen Aufschwung – auch im Hinblick auf mögliche Szenarien in der Zukunft.

Unternehmen wird es dadurch unter anderem möglich,

• Kundinnen und Kunden und ihre Bedürfnisse besser zu verstehen,
• auf dieser Basis neue Angebote zu entwickeln oder alte zu verbessern,
• vielversprechende Geschäftsfelder zu entdecken und zu erschließen,
• den Kundenservice zu verbessern,
• das Marketing gezielter aufzustellen,
• den Einsatz von Ressourcen bestmöglich zu planen,
• Prozesse im Unternehmen effektiver zu gestalten und so die Produktivität zu steigern,
• fundiertere Entscheidungen zu treffen,
• positive wie negative Trends in der Zukunft frühzeitig zu erkennen und dadurch
• rechtzeitig auf Veränderungen zu reagieren.

Big Data wird zu Smart Data: der Prozess

Die Gewinnung, Verarbeitung und Interpretation von Smart Data ist ein hochkomplexer Prozess. Er besteht vereinfacht dargestellt aus drei Schritten:

1. Schritt: Daten sammeln

Im ersten Schritt werden eine Menge Daten aus mehreren Quellen gesammelt und zusammengetragen. Solche Quellen können unter anderem soziale Medien wie Instagram, TikTok und LinkedIn sein sowie Geräte und Apps, die Daten von Nutzerinnen und Nutzern erheben.

Auch die Messwerte, die Ihnen über Ihre Kundinnen und Kunden und Ihre Leads vorliegen – etwa in einem Customer-Relationship-Management-System (CRM) – können verwertet werden.

2. Schritt: Big Data analysieren

Im zweiten Schritt kommen verschiedene Data-Analytics-Verfahren zum Tragen. Die unstrukturierte Datenmasse wird erfasst, geordnet und ausgewertet. Sinnvolle Informationen, Zusammenhänge und Prognosen werden herausgefiltert und auf Wunsch visuell dargestellt.

Diese Aufgabe ist so umfangreich und kompliziert, dass hier spezialisierte Software sowie Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen. Einige der bekanntesten Big-Data-Analysetools sind:

• Hadoop: Dieses Open-Source-System speichert Datensätze in einer verteilten Computerumgebung. Die Daten werden über verschiedene Computer, auch Knoten genannt, auf mehrere Standorte verteilt, gespeichert und weitergeleitet. Hadoop kann, je nach Größe der Datenmenge, skaliert werden, was es flexibel und kosteneffizient macht.
• NOSQL-Datenbanken: Diese Art der Datenbanken haben keine feste Schema- und Strukturvorgabe. Sie unterstützen auf diese Weise alle Arten von Daten und Modellen. Gerade bei noch unstrukturierten (rohen) Datenmengen kann das hilfreich sein.
• Data Lakes und Warehouses: Wenn die Daten einmal erfasst wurden, müssen sie in sogenannten „zentralen Silos“ gespeichert werden, um von dort weiter zur Analyse geleitet werden zu können. Data Lakes speichern die Werte eher unstrukturiert, während Data-Warehouse-Systeme eine Struktur in die vordefinierten Daten bringen. In den meisten Fällen arbeiten diese beiden Systeme Hand in Hand.

3. Smart Data analysieren

Erst nachdem die Big Data gründlich aufbereitet ist, beginnen Entscheiderinnen und Entscheider mit der Arbeit. Besonders spannend sind Fragen wie: „Warum ist Ereignis X passiert?” oder: „Was könnte in der Zukunft geschehen, wenn die Aspekte Y und Z eintreten?”.

Smart Data im Einsatz: Die größten Herausforderungen

Big Data bedeutet, dass so viele Daten vorliegen, dass sie mit bisher bekannten Methoden nicht bewältigt werden können. Data-Analytics-Methoden müssen dieses Problem beheben.

Dazu gehört zum Beispiel, dass:

• alle denkbaren Arten von Daten erfasst und analysiert werden können,
• mehrere Datensätze gleichzeitig verarbeitet werden können,
• Nutzende gezielt nach Daten suchen können,
• mehrere Suchanfragen gleichzeitig möglich sind,
• die Ergebnisse möglichst schnell verfügbar sind und
• die ermittelten intelligenten Daten weiterverwendet werden können, zum Beispiel von Systemen, die Künstliche Intelligenz (KI) oder Machine Learning einsetzen.

Wer Smart Data nutzen möchte, muss also zwangsläufig auf entsprechende Software setzen. Damit hören die Herausforderungen aber lange nicht auf. Auch die folgenden Aspekte sollten Sie unbedingt bedenken, bevor Sie mit der Verarbeitung von Daten im großen Stil beginnen:

Datenquellen erschließen

Je mehr Daten Sie zur Verfügung haben, desto mehr Erkenntnisse können Sie gewinnen. Das bedeutet im Umkehrschluss, dass Sie sich über relevante Datenströme klar werden und aus diesen gezielt Informationen extrahieren müssen.

Daten speichern

Daten brauchen Platz. Mit einer einfachen Festplatte ist es im Fall von Massendaten nicht getan: Da wird schon eher ein ganzes Rechenzentrum oder ein großer Cloud-Speicher nötig. Erst recht, wenn Sie vorsichtshalber noch eine Sicherungskopie aller Daten anlegen.

Daten verwalten

Eine Information allein ist schön und gut. So richtig nützlich wird sie aber erst, wenn sie mit anderen Informationen in Verbindung gebracht wird. Es ist deshalb auch wichtig, die Daten in einem logisch aufgebauten System zu verwalten, damit sie für verschiedene Anwendungsgebiete und Fragestellungen genutzt werden können.

Datenschutz

Wer Daten hat, hat Verantwortung. Seit Mai 2018 gilt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) für deutsche Unternehmen. Die darin festgehaltenen Regelungen sollten unbedingt eingehalten werden, um die Daten vor unberechtigtem Zugriff zu schützen und die Kundschaft vor Schaden zu bewahren.

Sicherheit

Im Zuge der „Smart Data Governance“ spielen IT-Sicherheitsthemen wie Cyber-Angriffe sowie Identitäts- und Datendiebstahl eine große Rolle. Werden Sicherheitsmaßnahmen in Ihrem Unternehmen vernachlässigt, bietet das Schlupflöcher für Hacker.

Fazit: Eine Smart-Data-Integration ist wertvoll

Smart Data ist für Unternehmen eine enorm wertvolle Ressource. Sie hilft, neue Geschäftsmodelle zu erkennen und zu erschließen, Prozesse und Angebote zu optimieren, noch besser auf die eigene Kundschaft einzugehen und das Marketing zu verfeinern. Durch die Smart-Data-Analyse werden außerdem Muster sichtbar und zukünftige Potenziale können herausgefiltert werden.

Die Analyse großer Datenmengen und der Zugang zu aufbereiteten Daten erfordern jedoch Aufwand und Kosten. Auch organisatorische Herausforderungen wie Datensicherung und -Schutz müssen Sie bewältigen: Nämlich, die Daten Ihrer Kundschaft sensibel zu behandeln und den rechtlichen Anforderungen, die dahinterstecken, gerecht zu werden. Denn Ihre Kundinnen und Kunden vertrauen darauf, dass mit ihren persönlichen Angaben vertrauensvoll umgegangen wird.

Titelbild: HubSpot