Daten sind rohe, kontextlose Daten (Zahlen oder Namen); Information sind Daten, die zielgerichtet organisiert sind; und Erkenntnis ist das tiefe Verständnis, das strategisches Handeln ermöglicht oder ein Geschäftsproblem löst.

Was sind Daten, Informationen und Erkenntnisse in der Praxis?

Um die Wissenshierarchie in einem Unternehmen zu verstehen, stellen Sie sich das Armaturenbrett eines Autos vor. Die Daten sind die Zahl „100“ an sich. Die Information besteht darin, zu wissen, dass diese Zahl „100 km/h“ repräsentiert. Die Erkenntnis ist, dass man auf einer Straße mit einer Geschwindigkeitsbegrenzung von 60 km/h ein Bußgeld erhält, wenn man die Geschwindigkeit nicht sofort reduziert.

1. Gegeben: das Rohmaterial

Daten sind kalte Datensätze. Das können Klicks auf einer Website, Rechnungsbeträge oder die Temperatur eines Servers sein. Für sich genommen sagen sie nichts aus und belegen lediglich Speicherplatz.

• Beispiel: eine Tabelle mit 5.000 Geburtsdaten.

2. Information: Daten mit Kontext

Wenn Sie Daten so organisieren, dass sie eine Frage beantworten (wer, wo, wann), verfügen Sie über Informationen. Sie können sich das Szenario dadurch visualisieren, aber Sie wissen noch nicht, was zu tun ist.

• Beispiel: ein Bericht, der zeigt, dass 70 % Ihrer Kunden zwischen 20 und 30 Jahre alt sind.

3. Einblick: Angewandte Intelligenz

Erkenntnis entsteht durch den Abgleich von Informationen, um verborgene Muster zu entdecken. Es ist der „Klick“, der die Zusammenhänge herstellt und eine Chance oder ein Risiko offenbart, das zuvor niemand erkannt hatte.

• Beispiel: Die Erkenntnis, dass Kunden im Alter von 20 bis 30 Jahren dienstagsabends mehr über die App kaufen, weil man zu dieser Zeit kostenlosen Versand anbietet.

Garantiert eine große Datenmenge bessere Entscheidungen?

Nein. Die Anhäufung von Daten ohne Verarbeitungsstrategie führt zu einer „digitalen Fettleibigkeit“. Der Wert liegt nicht in der Menge der in der Cloud gespeicherten Gigabytes, sondern in der Fähigkeit der Infrastruktur, diese Daten schnell zu verarbeiten, sodass sie in Echtzeitentscheidungen umgesetzt werden können. Viele Daten ohne Analyse bedeuten lediglich Speicherkosten.

Worin besteht der Unterschied zwischen Datenanalyse und Erkenntnis?

ist Datenanalyse der technische Prozess der Bereinigung und Strukturierung von Datensätzen, um vergangene Ereignisse zu verstehen. Erkenntnis ist die wertvolle und unerwartete Schlussfolgerung, die sich aus dieser Analyse ergibt und darauf abzielt, die Zukunft vorherzusagen oder die Gegenwart zu verändern. Während die Analyse die Grafik liefert, liefert die Erkenntnis die Strategie.

Warum gelingt es Unternehmen nicht, Erkenntnisse zu gewinnen?

Die meisten Organisationen scheitern in der Informationsphase. Sie haben zwar schöne, farbenfrohe Dashboards, aber die Manager schauen sich die Diagramme an und wissen nicht, wie es weitergehen soll.

Die Haupthindernisse sind:

• Ausgeblendete Daten: Bereiche des Unternehmens, die keine gemeinsamen Datenbanken nutzen.
• Mangelnde analytische Kultur: Entscheidungen basieren auf dem „Bauchgefühl“ des CEOs anstatt auf Fakten.
• Veraltete Infrastruktur: Tools, die Tage brauchen, um etwas zu verarbeiten, was eigentlich in Sekundenschnelle erledigt sein sollte.

Ein reales Szenario: die Modebranche

• Vorher: Ein Geschäft stellt fest, dass die Mantelverkäufe zurückgegangen sind (Information). Die Lagerbestände bleiben ungenutzt und Verluste drohen.
• Weiter (mit Einblick): Das KI-System vergleicht Verkaufsdaten mit Wettervorhersagen und Social-Media-Aktivitäten. Die Erkenntnis zeigt, dass die Verbraucher nicht aufgehört haben, Mäntel zu kaufen, sondern aufgrund eines ungewöhnlich kalten Winters lediglich leichtere Modelle bevorzugt haben.
• Ergebnis: Das Unternehmen stellt die Produktion innerhalb von 48 Stunden um, vermeidet einen Lagerüberhang und erhält seine Gewinnspanne.

Wie kann man Daten schneller in Erkenntnisse umwandeln?

Um diesen Prozess zu beschleunigen, ist es notwendig, in drei Säulen zu investieren: Cloud-Infrastruktur für elastische Verarbeitung, Daten-Governance , um die Zuverlässigkeit der Informationen zu gewährleisten, und künstliche Intelligenz zur Erkennung von Mustern, für deren Erkennung das menschliche Auge Monate bräuchte.

Der Erfolg gehört nicht denen, die über die meisten Daten verfügen, sondern denen, die den Weg von den Daten zur Erkenntnis in kürzester Zeit beschreiten können.