eBook
Erkenntnisgewinn aus Daten mithilfe von KI und Datenanreicherung
Einleitung:
Die Vorteile der Datenanreicherung
Die allgegenwärtige Digitalisierung bewirkt, dass Unternehmen täglich gewaltige Mengen von Rohdaten erzeugen. Daten ohne Kontext sind jedoch wie ein Puzzle mit fehlenden Teilen – schwierig zu begreifen und noch schwieriger zu nutzen. Mittels Datenanreicherung werden aus zusammenhanglosen Daten durch das Hinzufügen von Kontext, Relevanz und Details umsetzbare Erkenntnisse. Egal, ob es sich um das Verbessern von Kundenprofilen, das Optimieren von Prozessen oder das Nutzen von KI-Modellen handelt – angereicherte Daten verbessern die Nachvollziehbarkeit und Genauigkeit der Entscheidungsfindung.
Erfahren Sie, wie Sie mit diesen Technologien die Fähigkeit Ihres Unternehmens verbessern, fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.
Kapitel 1:
Was ist Datenanreicherung?
Als Datenanreicherung wird das Ergänzen von Rohdaten durch zusätzliche Informationen aus externen Quellen bezeichnet. Dabei werden Kontextebenen hinzugefügt, um Unternehmen ein besseres Verständnis ihrer Daten zu ermöglichen. Bei dem Kontext kann es sich um demografische Daten, geografische Standorte, Unternehmensinformationen oder Umweltrisiken handeln, anhand derer Unternehmen genauere Profile erstellen, ihre Prozesse optimieren und intelligentere Entscheidungen treffen können.
Betrachten wir beispielsweise ein Unternehmen, das über eine Liste mit Kundenadressen verfügt. Durch das Anreichern dieser Liste mit geografischen Daten und Kaufdaten erlangt es genauere Informationen über seinen Kundenbestand und kann die Zielgruppen seiner Marketingaktionen genauer bestimmen.
Kapitel 2:
Praxisbeispiele der Datenanreicherung
Verbessern von Versicherungsabschlüssen mit Standortdaten
Ein Versicherungsunternehmen möchte beim Abschluss einer neuen Versicherung die Risiken einer Immobilie bewerten. Mit den Basisdaten kann es die Größe, den Standort und den Besitzer der Immobilie bewerten. Durch das Anreichern dieser Informationen mit Geodaten, z. B. Hochwasserzonen, Kriminalitätsraten und historischen Wetterdaten, erhält das Versicherungsunternehmen jedoch ein genaueres Risikoprofil.
Mit diesem angereicherten Datensatz kann das Unternehmen genauer angepasste Versicherungsprämien bieten und das Risiko zu hoher oder zu geringer Prämien reduzieren. Dies wird durch Tools wie die Data Graph API ermöglicht, die Zugriff auf verschiedene standortbasierte Datensätze ermöglicht und Geoinformationen in die internen Daten integriert.
Verbessern der Kundenprofile für zielgenaues Marketing
Ein Einzelhandelsunternehmen speichert Kundendaten wie Namen, Adressen und bisherige Käufe. Durch das Anreichern dieser Informationen mit demografischen Daten – z. B. Einkommensniveau und Interessen in geografischen Gebieten – kann es detailliertere Kundenprofile erstellen. Dies ermöglicht das Starten zielgenauer Marketingkampagnen, die auf bestimmte Kundensegmente abgestimmt sind.
Optimieren der Netzwerkplanung mit Grenzdaten
Ein Telekommunikationsunternehmen möchte sein Netzwerk erweitern. Seine Standortdaten ermöglichen jedoch keine ausreichend genaue Analyse, um die gewünschten Positionen der Versorgungsgebietsgrenzen und Infrastruktur zu bestimmen. Durch das Anreichern seiner Standortdaten mit Daten zu den Grenzen wichtiger Interessensgebiete wie Stadtteilen und Ballungsräumen kann es sicherstellen, dass die Erweiterung kosteneffizient dem lokalen Bedarf optimal entspricht, hochwertigen Service bietet und neue Infrastruktur bereitstellt.
Anreicherungsdaten bieten in allen Branchen und Anwendungsfällen eine neue Ebene von Informationen, die für Geschäftsentscheidungen benötigt werden.
Kapitel 3:
KI und Datenanreicherung – eine ideale Kombination
Damit künstliche Intelligenz (KI) genaue Vorhersagen und Erkenntnisse liefern kann, sind hochwertige, ordnungsgemäß strukturierte Daten erforderlich. Die Qualität der Eingabedaten wird durch Datenanreicherung verbessert, und dies erhöht die Effektivität der KI-Systeme. Wenn umfassendere, mit aussagekräftigen Informationen angereicherte Datensätze bereitgestellt werden, kann die KI Ergebnisse liefern, die genauer, stärker personalisiert und umsetzbar sind.
Angenommen, ein E-Commerce-Unternehmen nutzt KI zum Empfehlen von Produkten. Wenn die Kundendaten mit Informationen wie Einkaufsgewohnheiten, geografischem Standort und Kaufkraft angereichert werden, kann die KI personalisierte Empfehlungen bieten, die genauer den einzelnen Personen entsprechen und die Kundenbindung sowie den Umsatz steigern.
Zudem kann die Datenanreicherung dazu beitragen, dass durch eine größere Vollständigkeit und Diversität der für das Trainieren der Modelle verwendeten Daten eine potenzielle Verzerrung in KI-Systemen verringert wird. Aufgrund des zusätzlichen Kontexts, der durch die Integration vertrauenswürdiger Drittanbieterdaten erzeugt wird, können sich die Unternehmen darauf verlassen, dass die KI-Ausgaben realitätstauglich und nicht durch Verzerrungen beeinträchtigt sind, die häufig durch die Verwendung beschränkter oder isolierter Trainingsdatensätze entstehen.
Kapitel 4
KI-gestützte Erkenntnisse mit angereicherten Daten
Die Anwendung von KI auf angereicherte Datensätze liefert transformative Ergebnisse. KI-Systeme können schnell Trends, Korrelationen und Ausreißer erkennen, die ohne KI unbeachtet blieben. Beispielsweise können bei der Stadtplanung angereicherte Daten mittels KI analysiert werden, um Bevölkerungswachstum, Verkehrsmuster und Infrastrukturanforderungen vorherzusagen, sodass Stadtplaner fundiertere Entscheidungen treffen können.
Ein weiterer aussagekräftiger Anwendungsfall ist die Lieferkettenoptimierung. Unternehmen können ihre Lieferkettendaten mit externen Informationen über Wetterbedingungen, politische Ereignisse oder lokale Verkehrsbehinderungen anreichern, sodass die KI Störungen vorhersagen und in Echtzeit alternative Strecken oder Lieferanten vorschlagen kann.
Kapitel 5:
Implementieren von Datenanreicherung in Ihrem Unternehmen
Unternehmen müssen angereicherte Daten effektiv in ihre Workflows und KI-Modelle integrieren, um ihr Potenzial voll ausschöpfen zu können. Die folgende einfache und konkrete Anleitung beschreibt die Schritte, mit denen Sie die Datenanreicherung optimieren und ihr Potenzial nutzen:
Ermitteln Sie Lücken in den Daten:Analysieren Sie zunächst Ihre vorhandenen Datensätze, um zu ermitteln, was fehlt. Gibt es Möglichkeiten, demografische Daten, geografische Daten oder Marktdaten hinzuzufügen?
Wählen Sie den richtigen Datenanbieter:Wählen Sie einen Anbieter, der hochwertige aufbereitete Datensätze für Ihre Branche bietet. Beispielsweise bietet Precisely die Data Integrity Suite, die Tools zum Anreichern von Daten mit genauen Geodaten und demografischen Informationen enthält.
Verwenden Sie APIs für die nahtlose Integration: Mit APIs wie der Data Graph API können Unternehmen ihre Daten effizient anreichern. Sie ermöglichen Ihnen den bedarfsabhängigen Abruf relevanter Daten, ohne große Datenmengen lokal speichern zu müssen.
Integrieren Sie KI für genauere Erkenntnisse:Integrieren Sie nach dem Anreichern Ihrer Daten KI, um prädiktive Analysen und Mustererkennung zu ermöglichen. So kann Ihr Unternehmen proaktiv fundiertere Entscheidungen treffen.
Kapitel 6:
Die Zukunft von Datenanreicherung und KI
Mit der weiteren Entwicklung von KI und Datenanreicherung erweitern sich auch ihre Anwendungsmöglichkeiten. In Zukunft werden stärker automatisierte und kontextbezogene Systeme entwickelt, die Daten in Echtzeit anreichern und verarbeiten, um sofortige Erkenntnisse zu liefern.
Beispielsweise werden KI und Geodaten in Smart Cities genutzt, um die Effizienz in allen Bereichen zu verbessern – von Verkehrsmanagement bis Notfallschutz. Gesundheitsdienstleister werden Patientenakten durch Umwelt- und Verhaltensdaten ergänzen, um die Pflege stärker zu personalisieren.
Die Kombination von KI und Datenanreicherung ebnet den Weg zu intelligenteren und enger verknüpften Lösungen für eine Umgebung, in der datengestützte Entscheidungen das Wachstum von Unternehmen fördern.
Fazit:
Erkenntnisgewinn aus Daten
Durch Datenanreicherung lassen sich aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse gewinnen. In Kombination mit KI helfen angereicherte Daten Unternehmen, durch intelligentere Entscheidungen, bessere Kundenerlebnisse und effizienteren Betrieb ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.
Mittels dieser Technologien können Unternehmen ihre Daten effektiv nutzen, indem sie diese nicht nur zur Dokumentation, sondern als Innovation und Wachstum förderndes Prognosetool verwenden. Erkunden Sie jetzt die Möglichkeiten von Datenanreicherung und KI, um das Potenzial Ihrer Daten voll auszuschöpfen.
Dieses eBook bietet nur einen kleinen Einblick in das Potenzial angereicherter Daten. Für Unternehmen, die sich intensiver damit befassen möchten, bietet die Precisely Data Integrity Suite eine umfassende Lösung, mit der sich Rohdaten präzise in handlungsrelevante Erkenntnisse transformieren lassen.