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Big Data vs. Smart Data: Ist mehr immer besser?

Bei Big Data handelt es sich um riesige Datensätze, die Unternehmen sammeln und die mit herkömmlichen Verarbeitungstechniken nur schwer zu analysieren sind. Durch die Verwendung fortschrittlicher KI- und Machine-Learning-Technologien können Unternehmen jedoch auch Smart Data aus ihnen gewinnen. Der wichtigste Unterschied besteht darin, dass bei Big Data die Menge im Vordergrund steht, während es bei Smart Data vor allem um Qualität und Geschwindigkeit geht.

In diesem Artikel befassen wir uns mit Big Data und Smart Data und erläutern die wichtigsten Unterschiede.

Stellen Sie sich vor, Sie stehen in der Nähe eines großen Wasserfalls und sind vom Rauschen des tosenden Wassers betäubt. Das Gefühl ist überwältigend und es fällt Ihnen schwer, die Details wahrzunehmen – den mit Moos bewachsenen Felsen, einen Vogel, der über Ihnen fliegt, Fische die sich im See bewegen. Um Sie herum gibt es zu viele Details, sodass Sie diese nicht mehr erkennen können.

In der digitalen Welt ist Big Data der Wasserfall. Unternehmensführern wird immer wieder gesagt, dass Daten das neue Gold sind und dass sie ohne sie nicht überleben können – der Ruf nach datengetriebene Unternehmen wird laut. Oftmals entgehen Unternehmen im Prozess der Datensammlung und -analyse jedoch wichtige Details, die ihnen dabei geholfen hätten, die Marktführung zu übernehmen. Und genau hier kommt Smart Data ins Spiel.

Wir werden über folgende Themen sprechen:

Was ist Big Data?

Big Data steht für riesige Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, die Organisationen und Unternehmen täglich sammeln. Big Data kann aus einer Vielzahl von Quellen stammen – von sozialen Medien und der Google-Suche bis hin zu Daten, die von IoT-Sensoren an der Produktlinie erfasst werden.

Egal, aus welcher Quelle die Daten stammen, das Ziel der Sammlung von Daten ist es, verwertbare Erkenntnisse und Informationen zu erhalten, um Business-Herausforderungen zu überwinden, das Kundenerlebnis zu verbessern und den Betrieb effektiver zu gestalten.

Was Big Data von anderen Datensätzen unterscheidet, ist, dass sie aufgrund ihrer Größe mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden nur schwer zu verarbeiten sind.

Wir können Big Data besser definieren, wenn wir die folgenden vier Dimensionen zur Hilfe nehmen – die 4 „V“ von Big Data:

  • Volume (Volumen): die Menge der erzeugten und gespeicherten (strukturierten und unstrukturierten) Daten.
  • Variety (Vielfalt): die verschiedenen Arten der verfügbaren Daten wie Text, Bilder, Videos usw.
  • Veracity (Zuverlässigkeit): die Glaubwürdigkeit und Qualität der Daten, einschließlich Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit.
  • Velocity (Geschwindigkeit): die Geschwindigkeit, mit der ein Unternehmen die Daten erzeugt und verarbeitet.

Die vier „V“ von Big Data machen also deutlich, dass diese Daten umfangreich, schnelllebig, vielfältig und möglicherweise von geringerer Qualität sind. Diese Eigenschaften machen es schwierig, Big Data zu speichern, zu verwalten und zu analysieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Da wir nun wissen, was Big Data ist, lassen Sie uns einen Blick auf Smart Data werfen und sehen wie diese Technologie einige dieser Schwierigkeiten lösen kann.

Was ist Smart Data?

Smart Data sind kleinere Datensätze, die aussagekräftige, wertvolle und umsetzbare Informationen enthalten. Smart Data werden aus Big Data gewonnen, indem die Daten bereits bei der Erfassung gefiltert, bereinigt und organisiert werden, damit sie leichter analysiert und bearbeitet werden können.

Fortgeschrittene Analyse- und Machine-Learning-Algorithmen können Smart Data aus strukturierten und unstrukturierten Texten, Dokumenten, Anhängen, E-Mails usw. extrahieren, um zu gewährleisten, dass diese Daten nützlich sind und wertvolle Erkenntnisse liefern können.

Ein wichtiger Punkt, der zu beachten ist, ist der Zweck der Datenerfassung. Von diesem Zweck hängt später ab, welche Dimensionen des Datensatzes wichtig sind, wie die Daten gefiltert werden, usw.

Zur Verdeutlichung ein Beispiel: Nehmen wir an, wir haben ein Einzelhandelsgeschäft, das Daten über frühere Einkäufe, den Artikelpreis und demografische Daten des Kunden sammelt.

Wenn es unser Ziel ist, den Umsatz zu steigern, können wir den Datensatz analysieren, um herauszufinden, welcher Artikel von welcher Bevölkerungsgruppe am meisten gekauft wird. Dann können wir diese Daten verwenden, um die Lagerbestände aufzustocken und in effektives Marketing für diese spezielle Kundengruppe zu investieren.

Wenn wir hingegen unsere Preise optimieren wollen, können wir die Daten analysieren, um zu sehen, wie sich Preisänderungen auf die Nachfrage nach verschiedenen Artikeln auswirken. Auf der Grundlage dieser Informationen können wir dann die Preise so gestalten, dass der Gewinn maximiert wird.

Wie Sie sehen, kann ein und derselbe Smart Data-Ansatz unterschiedliche Erkenntnisse erbringen und verschiedene Business Ziele unterstützen, je nachdem, welche Dimensionen analysiert werden.

Da wir nun die Grundlagen sowohl von Big Data als auch von Smart Data kennen, befassen wir uns nun mit den wichtigsten Unterschieden zwischen diesen beiden.

Mehr erfahren: Der ultimative Guide zu generativer KI für Marktführer

Unterschiede zwischen Big Data und Smart Data

Big Data war ein Schlüsselwort des letzten Jahrzehnts. Da die Menge der generierten Daten jedoch exponentiell ansteigt, haben Unternehmen Schwierigkeiten, den erwarteten ROI aus ihren Investitionen in Big Data zu erzielen. Deshalb verwenden Unternehmen zunehmend fortschrittliche KI- und Machine-Learning-Algorithmen, um Smart Data aus Big Data zu extrahieren und so die Effizienz und Effektivität in der Datenverarbeitung zu steigern.

Im Zusammenhang mit den vier „V“ ist der wichtigste Unterschied, dass Big Data sich auf das Volumen konzentriert, während es bei Smart Data um die Qualität geht – alle anderen Unterschiede basieren auf dieser simplen Tatsache.

Smart Data ist zielgerichteter

Viele Unternehmen verwenden Big Data, um der Konkurrenz voraus zu sein. Es ist jedoch schwierig sicherzustellen, dass Big Data mit den Business-Anforderungen und zeitgleich mit den Herausforderungen des Unternehmens übereinstimmen, was ihren Wert mindert. Smart Data hingegen sind zielgerichteter und präziser und unterstützen Unternehmen bei der praktischen und wertvollen Verwendung dieser Daten.

Smart Data ist präziser und von höherer Qualität

Smart Data werden gescreent und gefiltert und ermöglichen so eine bessere Entscheidungsfindung und höhere Effizienz. Laut einer Deloitte-Umfrage sind Big Data oft ungenau. Mehr als zwei Drittel der Befragten gaben an, dass weniger als die Hälfte der Daten von Drittanbietern korrekt sind.

Smart Data liefert verwertbare Erkenntnisse in Echtzeit

Smart Data sind von Anfang an lesbar und hilfreich, denn sie liefern bereits bei der Erfassung der Daten verwertbare Erkenntnisse. Im Gegensatz dazu müssen Big Data erst verarbeitet werden, um nutzbar zu werden, und zudem besteht die Gefahr, dass Datensilos entstehen.

Smart Data sorgt für ein höheres Maß an Personalisierung

Big Data bietet keinen Kontext und ist nicht auf spezifische geschäftliche Anforderungen und Standards zugeschnitten. Smart Data hingegen liefern präzise Informationen, die auf den individuellen Branchenkontext und die Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten sind und führen so zu besseren Ergebnissen und Lösungen.

Smart Data kann Vorteile für Machine Learning bringen

Wenn es um Machine Learning geht, bedeuten mehr Daten oft nicht bessere Ergebnisse. Es hat sich herausgestellt, dass einige Algorithmen für Machine Learning enorm davon profitieren, wenn sie mit weniger, aber spezifischeren Daten trainiert werden.

Wie man Smart Data aus Big Data gewinnt

Fortschritte in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Datenanalyse fördern den Aufstieg von Smart Data, indem große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeitet und in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden.

Durch Machine Learning-Verfahren können Unternehmen Daten automatisch verarbeiten und filtern, ohne dass ein Datenspezialist manuelle Arbeit leisten muss. Dies erhöht die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Big Data-Verarbeitung erheblich.

Der grundlegende Wandel von Big Data zu Smart Data beginnt jedoch mit der Frage: „Warum sammle ich diese Daten?“ Diese Frage bestimmt, wie wir die Daten sammeln, verarbeiten, speichern und schließlich für die Entscheidungsfindung verwenden.

Schließlich ist das Sammeln und Analysieren von Daten nur dann sinnvoll, wenn Unternehmen sie verwenden können, um ihre individuellen Probleme zu lösen. Aus diesem Grund gehen Unternehmen dazu über, nicht mehr nur riesige Mengen unkontextualisierter Daten zu sammeln, sondern die Informationen auch zu verarbeiten, wodurch es einfacher wird, Muster, Trends und Anomalien zu erkennen.

Verwendung von Smart Data zusammen mit Lösungen für künstliche Intelligenz

Nach einem Bericht von Gartner scheitern mehr als 85 % der KI-Projekte. Die Datenqualität ist einer der häufigsten Gründe für dieses Scheitern, da viele Unternehmen KI-Systeme mit Daten füttern, ohne diese zu bewerten, zu präzisieren und zu modifizieren.

Die Implementierung von KI- und Machine Learning-Projekten auf der Grundlage von Smart Data ist der effizienteste und effektivste Weg. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, qualitativ hochwertige Projekte zu entwickeln, die auf ihre geschäftlichen Anforderungen, ihren Kontext und ihre Ziele abgestimmt sind.

Indem sie das Volumen von Big Data reduzieren und sich auf die Qualität der Informationen konzentrieren, können Unternehmen die Daten genauer verwenden und interpretieren und so den Erfolg ihrer Programme steigern.

Im Allgemeinen helfen Smart Data den Unternehmen, die Produktqualität zu verbessern, operationelle Risiken zu managen, Vorhersagemodelle zu erstellen, das Kundenverhalten besser zu verstehen und vertriebsbezogene Kosten zu senken. Die Welt kann davon profitieren, den Unterschied zwischen Big Data und Smart Data zu verstehen und sich eine Smart Data-Mentalität anzueignen, da dies der KI hilft, einen sinnvolleren Einfluss auf die Gesellschaft und die Wirtschaft zu bewirken.

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Authors and Contributors

Martin Bachler | Chief Technical Officer, NETCONOMY

Als CTO von NETCONOMY ist Martin Bachler verantwortlich für die Leitung des Engineering- und Operations-Teams. Mit seiner Expertise in den Bereichen Technologie und Software-Engineering berät er unsere Kunden und stellt sicher, dass diese von den neuesten technologischen Entwicklungen profitieren.

Nikola Pavlovic | Content Marketing Manager, NETCONOMY

Nikola ist ein erfahrener Content- und Kommunikationsexperte, der davon überzeugt ist, dass ein starkes Storytelling der Schlüssel zum Aufbau von Marken, zur Sensibilisierung der Zielgruppe und zur Entwicklung von Marketingkampagnen ist.