Smart Data, oder die intelligente Nutzung von Daten
In der Familie der datengetriebenen Strategien ist Smart Data absolut unverzichtbar.
Smart Data ist breiter als Small Data, das von kleinen Strukturen genutzt wird, und feiner als Big Data, ein Ozean aus unsortierten Daten. Smart Data repräsentiert die Daten, die Sie im Rahmen Ihrer Branche und Ihrer Ziele interessieren.
Sie sind im Industriesektor tätig, Data Officer in einer großen Struktur? Verantwortlich für die Geschäfts-, Marketing- oder auch Finanzstrategie? Möchten Sie mehr über diesen Trend erfahren, um Ihre Leistung zu optimieren und Big Data in Smart Data umzuwandeln? Dann sind Sie hier genau richtig!
Was ist Smart Data?
Smart Data: Definition
Smart Data wird mit intelligente Daten übersetzt.
Es handelt sich um einen strategischen Ansatz zur Datenverarbeitung, der darin besteht, aus der Masse an Daten, zu denen wir Zugang haben, in immer kürzerer Zeit diejenigen herauszufiltern, die für uns von Interesse sind.
Die Dimension "smart" liegt insbesondere in der Nutzung von :
- dem Internet of Things (IoT), z. B. Sensoren in vernetzten Gegenständen, die auch als Smart Things bezeichnet werden,
- Künstliche Intelligenz, insbesondere Machine Learning, die es den Tools ermöglicht, die Daten zu sortieren und mithilfe selbstlernender Algorithmen die relevantesten Daten herauszufiltern.
Beispiele für Anwendungen von Smart Data
In einigen Bereichen ist Smart Data beliebter als in anderen, z. B. in der Industrie mit der vorausschauenden Wartung, die es ermöglicht, Pannen dank der an den Maschinen oder an den Antennen (für die Telekommunikation) angebrachten Sensoren vorwegzunehmen.
☝️ Lebigdata.fr nimmt das Beispiel des selbstfahrenden Autos: Es ist von entscheidender Bedeutung, dass seine Sensoren alle Informationen (GPS, Verkehr, Beschilderung) über Prozessoren sofort verarbeiten.
Aber auch Dienstleistungsunternehmen verlassen sich zunehmend auf Smart Data: Marketing, Kundenmanagement usw. Qualifizierte Daten liefern wertvolle Informationen für die Segmentierung und Zielgruppenansprache, aber auch für die Verbesserung der Customer Journey und der Kundenbindung.
Smart Data & Big Data, wo liegt der Unterschied?
Big Data Analytics, das man mit Megadaten oder Massendaten übersetzen kann, ist das Phänomen, das von Datenwissenschaftlern geschaffen wurde, um den explosionsartigen Bedarf an der Sammlung, Speicherung und Weitergabe von Daten zu decken.
Diese Technologie ermöglicht es einer digitalen Datenbank, alle möglichen Arten und Mengen von Daten mit immer größerer Geschwindigkeit und Genauigkeit zu verarbeiten, um daraus Reichtum zu extrahieren. Sie hat übrigens wesentlich zum Erfolg der GAFAM und zur Entwicklung ihres Geschäftsmodells beigetragen.
Die Masse an Informationen ist jedoch so groß, dass Big Data zwar große Trends aufzeigen kann, die Vorhersagen und Spekulationen begünstigen, die erforderliche Verarbeitungszeit jedoch manchmal zu Veralterungen führt.
Hier kommt Smart Data ins Spiel: Die Daten werden in Echtzeit an der Quelle analysiert, ohne dass die Daten vorher gesammelt und zentralisiert werden müssen.
Es handelt sich um eine " Streaming "-Analyse von Daten aus Big Data, aber auch von der Masse an Daten, die das Unternehmen selbst generiert.
🤓 Zu den 5 Vs, die in der Analytik häufig angesprochen werden:
- Volumen,
- Vielfalt,
- Velocity,
- Wert,
- Wahrhaftigkeit,
kann man sagen, dass :
- Big Data hauptsächlich auf die ersten drei reagiert ;
- Smart Data ist entstanden, um insbesondere die letzten beiden zu erfüllen.
Smart Data und Unternehmen: die Herausforderungen
Für große Strukturen bedeutet Smart Data, Zeit zu sparen und Entscheidungen so schnell wie möglich zu treffen.
Die Verantwortlichen in Unternehmen, sei es die Vertriebs-, Marketing-, Logistik- oder auch die Finanzabteilung, ertrinken nicht mehr in einem Meer von Informationen, sondern konzentrieren sich auf die relevanten und verwertbaren Daten für die Umsetzung ihrer verschiedenen Strategien.
Die Herausforderung besteht darin, diese Fachexperten in die Lage zu versetzen, :
- ihre Zeit und ihre Ressourcen nicht mit der Analyse von Daten zu verschwenden, die sie nicht beherrschen ;
- die Daten für bestimmte Aktionen (z. B. den Start einer Marketingkampagne) nutzbar zu machen.
Zusammengefasst sind die Herausforderungen von Smart Data also :
- die Datenanalyse zu personalisieren und zu kontextualisieren,
- Geld zu sparen, aber auch mehr Einnahmen zu generieren,
- bei der Entscheidungsfindung reaktionsschneller zu sein,
- Risiken zu antizipieren und zu verhindern.
☝️ Was ist mit den kleinsten Strukturen? Das Konzept der Small Data ermöglicht es ihnen, ihre eigenen Daten, die von ihren ERP-, CRM- usw. Tools generiert werden, zu nutzen, um ihre Steuerung im Hinblick auf ihre genauen Probleme anzupassen.
Wie kann man Big Data in Smart Data umwandeln?
In dieser Größenordnung ist ein Werkzeug unerlässlich. Hier sind zwei Beispiele.
Für kleine und mittelständische Unternehmen hat Flutilliant eine schlüsselfertige Steuerungslösung entwickelt, die in Echtzeit ihre Daten aus verschiedenen Quellen (Branchensoftware wie ERP, CRM, PPS) sammelt, mithilfe ihrer künstlichen Intelligenz alle ihre KPIs berechnet und automatisch hochwertige Dashboards und Schnittstellen zur Entscheidungshilfe generiert .
Für Vertriebs- und Marketingabteilungen ermöglicht SmartData for Lead unter anderem die Erstellung von operativen Dateien zur Steuerung von Multichannel-Direktmarketingkampagnen, aber auch die Analyse, Profilierung und Scoring von Kundendatenbanken.
Seien Sie smart mit Ihren Daten
Warum sollten Sie Ihre Zeit mit dem Sammeln von nutzlosen und daher ungenutzten Daten verschwenden, die auf Ihren Servern schlummern?
Warum sollten Sie Zeit und Geld verschwenden, die für die Zentralisierung, Speicherung und anschließende Sortierung dieser Informationen aufgewendet werden?
Es geht auch nicht darum, dass Sie kein Interesse an Daten haben, egal ob sie aus Big Data stammen oder von Ihrem eigenen Unternehmen generiert werden.
Verfolgen Sie stattdessen den Smart Data-Ansatz und konzentrieren Sie sich auf die Daten, die Ihnen einen Mehrwert bringen und Ihnen helfen, Ihr Angebot zu erweitern.
Eine spezialisierte Lösung ist zwar notwendig, aber der Return on Investment ist garantiert!
Artikel übersetzt aus dem Französischen