Wettbewerbsvorteile erzielen durch effektives Datenmanagement

Bezeichnet große, oft unstrukturierte Datenmengen, die mit spezialisierten Analysetools verarbeitet werden müssen. Sie bieten umfassende Einblicke, ermöglichen prädikative Analysen und verbessern betriebliche Effizienz, indem sie Muster aufdecken, Risiken prognostizieren und Ressourcen optimieren.

Wenn für einen bestimmten Use Case nicht genügend Daten vorhanden sind, kann der Rückgriff auf externe Quellen sinnvoll sein. Diese zusätzlichen Informationen – etwa demografische Daten, Standortinformationen oder Branchenkennzahlen – ergänzen die eigenen Datensätze und erhöhen deren Aussagekraft. Besonders KI-Modelle profitieren von solchen Anreicherungen, da sie zusätzliche Kontextinformationen in ihre Berechnungen und Modellierungen mit einbeziehen können. „Wenn wir Kund:innen verstehen möchten, dann schauen wir z. B., wie viele Tankstellen es um diese:n Kund:in gibt, wie die Demografie der Postleitzahl aussieht, wo bestimmte Kund:innen angesiedelt sind“, erklärt Serif Seremet.  

Bei der Datenanalyse wird zwischen mehreren Ansätzen unterschieden. Klassisches Reporting wertet historische Daten aus, während prädiktive Analysen Vorhersagen ermöglichen und Geschäftsentscheidungen unterstützen. Eine weitere Methode ist die Echtzeitanalyse, die in zwei Kategorien unterteilt wird: OLTP (Online Transaction Processing) verarbeitet Transaktionen in Echtzeit, etwa zur Betrugserkennung. OLAP (Online Analytical Processing) hingegen analysiert historische Daten für strategische Entscheidungen. 

Bevor Daten angereichert oder analysiert werden, müssen sie normalerweise zunächst bereinigt werden. Dabei geht es um die Korrektur von Fehlern, das Entfernen von Dubletten, die Vereinheitlichung von Formaten oder das Ergänzen fehlender Werte.  

Hierbei geht es um die Definition von Datenpipelines. Die verschiedenen Daten werden nicht wie durch Zauberhand auf einem Dashboard angezeigt. Es findet ein Prozess statt, der auf alle Daten zugreift und diese aus verschiedenen Quellen extrahiert, eventuell auch transformiert. Währenddessen wird auch festgestellt, ob es Duplikate gibt, ob die Daten gereinigt werden oder in einem bestimmten transformierten Format vorliegen müssen – das ist das „Transform“. Beim Vorgang „Load“ wird die Zieldatenquelle hineingespeist, sodass ein Dashboard darauf zugreifen kann.  

Umfasst kleinere, strukturierte Datensätze, die mit herkömmlichen Anwendungen wie Excel oder SQL-Datenbanken einfach verwaltet und analysiert werden können. Sie ermöglichen zügige kosteneffiziente Analysen und unterstützen schnelle Entscheidungen, insbesondere in kleinen Projekten. 

Ein datengetriebenes Unternehmen nutzt moderne Technologien wie Big Data, Künstliche Intelligenz und Business Intelligence, um fundierte Entscheidungen zu treffen – anstelle von Intuition oder Erfahrung. Probleme wie Leistungseinbußen oder Produktivitätsverluste werden durch Datenanalyse identifiziert und gelöst. Unternehmen setzen heute verstärkt auf Datenvisualisierung, Automatisierung und maschinelles Lernen, um Fehler und Risiken zu erkennen und Prozesse effizienter zu gestalten.

Data Mining ist der Prozess der Analyse großer Datenmengen, um Muster zu erkennen und wertvolle Informationen zu gewinnen. Unternehmen nutzen es zur Optimierung von Marketingstrategien, zur Umsatzsteigerung und zur Kostensenkung. Eine effiziente Datensammlung, Verwaltung und Verarbeitung sind dabei essenziell. 

Datenmodellierung ist die Methode, Daten so zu strukturieren, dass sie effizient analysiert und für geschäftliche Entscheidungen genutzt werden können. Sie umfasst sowohl logische als auch physische Modelle, die Beziehungen, Hierarchien und Kennzahlen definieren. Ziel ist es, eine einheitliche und verständliche Datenstruktur zu schaffen, die konsistente Abfragen und Analysen ermöglicht. Ein gutes Datenmodell sorgt dafür, dass Daten klar definiert und sinnvoll organisiert sind, sodass Unternehmen daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen können. 

Die explorative Datenanalyse (EDA) dient dazu, Datensätze ohne zuvor definierte Annahmen zu untersuchen, Muster zu erkennen und Auffälligkeiten oder unvollständige Daten zu identifizieren. Mithilfe visueller und statistischer Methoden wie Histogrammen und Streudiagrammen ermöglicht sie ein tiefes Verständnis der Daten und bildet die Grundlage für weiterführende Analysen. Durch die Untersuchung der Daten lassen sich erste Hypothesen ableiten, die später in detaillierten Analysen überprüft werden. Dies stellt auch sicher, dass die Daten vollständig sind, bevor fortgeschrittene Analysen erfolgen. Unternehmen nutzen EDA zur Strategieplanung und Innovationsförderung, indem sie Trends analysieren, Marktchancen erkennen und datenbasierte Entscheidungen treffen.

Metadaten sind Daten über Daten – beispielsweise Informationen über Erstellungs- und Änderungszeitpunkte, Inhalte, Geodaten, Dateigrößen, Urheber:innen oder Zugriffsbestimmungen. Metadaten helfen dabei, Datensilos aufzulösen, Dubletten zu vermeiden und die Verwaltung sowie die Suche nach spezifischen Daten deutlich zu vereinfachen, wodurch sich Arbeitsprozesse beschleunigen lassen. 

SQL ist eine Abfragesprache für relationale Datenbanken, in denen Daten tabellarisch mit klar definierten Strukturen gespeichert werden. Relationen zwischen Tabellen entstehen durch „Foreign Keys“, wodurch SQL besonders für strukturierte Daten wie Namen oder Mengen geeignet ist. SQL-Datenbanken sind vertikal skalierbar, d. h. ihre Leistung lässt sich durch Hardware-Erweiterungen steigern.  

NoSQL-Datenbanken sind nicht relational und speichern strukturierte, semi-strukturierte sowie unstrukturierte Daten in flexiblen Formaten wie Dokumenten, Key-Value-Paaren oder Graphen. Sie eignen sich für moderne Anwendungen mit großen, dynamischen Datenmengen und skalieren horizontal durch das Hinzufügen weiterer Server – ein Vorteil für cloudbasierte Infrastrukturen.  

SQL und NoSQL sind zentrale Bausteine im Datenmanagement, insbesondere bei verteilten Datenbeständen in Cloud, On-Premise oder im Edge-Bereich. Während SQL einen festen, strukturierten Ansatz verfolgt, bietet NoSQL mehr Flexibilität für Formate wie JSON oder XML. Beide ermöglichen eine zentrale Verwaltung und einen einheitlichen Zugriff auf Daten in komplexen IT-Landschaften.