Was ist Data Intelligence?

Wie funktioniert Data Intelligence?

Data Intelligence nutzt sowohl generative KI als auch traditionelle KI-Modelle, um ein umfassendes Verständnis der Unternehmensdaten einer Organisation und ihrer Nutzung zu entwickeln. Sie erlernt die Signale, die aus dem gesamten Datenbestand des Unternehmens erfasst werden: Datenkatalog, SQL-Abfragen, BI-Dashboards, Notebooks, Datenpipelines und Dokumentation. Dieser Ansatz ermöglicht ein nuanciertes Verständnis der Konzepte, der Semantik und der Datenlandschaft des Unternehmens. Folglich kann die KI wesentlich treffendere Antworten liefern als der „naive“ Einsatz von Large Language Models (LLMs), die ausschließlich mit Daten aus dem öffentlichen Internet trainiert wurden.

Welche Vorteile bietet Data Intelligence?

Data Intelligence bietet Unternehmen eine Reihe von Vorteilen:

• Steigerung der Produktivität mit Daten und KI durch Zugriff in natürlicher Sprache: Durch den Einsatz von KI-Modellen ermöglicht Data Intelligence das Arbeiten mit Daten in natürlicher Sprache, die auf den Jargon und die Akronyme des jeweiligen Unternehmens zugeschnitten ist. Data Intelligence analysiert, wie Daten in bestehenden Workloads verwendet werden, um die Terminologie des Unternehmens zu erlernen, und bietet allen Benutzern – von Laien bis hin zu Data Scientists und Data Engineers – eine jeweils maßgeschneiderte natürlichsprachliche Oberfläche.
• Verbesserung der semantischen Katalogisierung und Auffindung von Daten und KI-Assets: Generative KI kann das Datenmodell, die Metriken und die KPIs des jeweiligen Unternehmens verstehen und so unübertroffene Erkennungsfunktionen bieten sowie Diskrepanzen bei der Datennutzung automatisch erkennen.
• Automatisierung der Datenverwaltung und -optimierung: Data-Intelligence-Modelle können das Datenlayout, die Partitionierung und die Indizierung auf Grundlage der Datennutzung optimieren und so den Bedarf an manueller Justierung und Konfiguration verringern.
• Verbesserung von Governance und Datenschutz: Mit Data Intelligence können Unternehmen den Missbrauch sensibler Daten automatisch erkennen, klassifizieren und verhindern sowie gleichzeitig die Datenverwaltung mithilfe natürlicher Sprache vereinfachen.
• Erstklassiger Support für KI-Workloads: Data Intelligence verbessert KI-Anwendungen für Unternehmen, denn sie ermöglicht es ihnen, sich mit den relevanten Geschäftsdaten zu verbinden und die erlernte Semantik (z. B. Metriken, KPIs) zu nutzen, um relevante und zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Dank Data Intelligence müssen sich KI-Anwendungsentwickler Intelligenz nicht mehr durch mühsames Prompt-Engineering „zusammenschustern“.

Anwendungsfälle für Data Intelligence

Data Intelligence wird in verschiedenen Branchen – vom Finanzsektor über das Gesundheitswesen bis hin zur Energiebranche – eingesetzt und verändert die Arbeitsabläufe in den Unternehmen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele, die zeigen, wie Data Intelligence Unternehmen hilft, ihre Kunden zu verstehen, Prozesse zu verbessern, Betrug aufzudecken und vieles mehr:

• Finanzwesen: In dieser Branche wird Data Intelligence eingesetzt, um finanzielle Risiken zu managen, Wirtschaftsentwicklungen vorherzusagen und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen zu gewährleisten. Banken und andere Finanzunternehmen analysieren Daten, um die Kreditwürdigkeit zu bewerten, Betrug zu erkennen und Kunden zu kategorisieren.
• Handel und Konsumgüter: Diese Branchen nutzen Data Intelligence, um Kundenvorlieben nachzuvollziehen, Bestände besser zu verwalten, Lieferketten zu optimieren und Marketingstrategien für einzelne Kunden zu personalisieren.
• Öffentlicher Sektor: Im öffentlichen Sektor ist Data Intelligence unverzichtbar, um Serviceleistungen zu verbessern und fundierte politische Entscheidungen zu treffen. Behörden nutzen Daten, um wirtschaftliche Entwicklungen zu verfolgen und die Bereitstellung von Dienstleistungen zu verbessern.
• Versicherungen: Unternehmen in dieser Branche nutzen Data Intelligence, um Risiken zu bewerten, Versicherungsprämien festzulegen und Versicherungsbetrug aufzudecken. Durch die Analyse großer Datasets erhalten sie ein besseres Risikobewusstsein und können die Schadensbearbeitung rationalisieren.
• Gesundheitswesen: Diese Organisationen nutzen Data Intelligence, um die Patientenversorgung zu verbessern, Kosten zu senken und Forschung zu betreiben. Die Datenanalyse unterstützt die medizinische Entscheidungsfindung und hilft, wirksame Behandlungsformen zu ermitteln.
• Energiesektor: Im Energiesektor nutzen Unternehmen die Datenanalyse zur Beobachtung und Prognose des Energiebedarfs und zur Steigerung der Effizienz im Stromnetz.

Data-Intelligence-Anwendungen mögen zwar in den verschiedenen Branchen unterschiedlich sein, das gemeinsame Ziel bleibt jedoch dasselbe: wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und diese zu nutzen, um das Unternehmenswachstum voranzutreiben und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Die wichtigsten Technologien für eine Data Intelligence Platform

Eine Data Intelligence Platform ist eine Architektur, die auf ein Data Lakehouse aufsetzt (das die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert) und eine offene und einheitliche Basis für Daten und Governance bereitstellt. Diese beruht auf einer Data-Intelligence-Engine, die die Einzigartigkeit der Daten des betreffenden Unternehmens versteht. Zentrale Technologien, die eine Data Intelligence Platform ermöglichen, umfassen:

1. Offener und einheitlicher Datenspeicher
   • Cloud-Speicherdienste: zum Beispiel Amazon S3, Google Cloud Storage und Azure Data Lake Storage, die skalierbaren und kosteneffizienten Speicher bieten
   • Offene Datenformate: beispielsweise Delta Lake UniForm und Apache Iceberg, die als Open-Source-Speicherebene ACID-Transaktionen für Datenformate wie Parquet implementieren und so zuverlässige Datenoperationen und -verwaltung ermöglichen
2. Offene Metadaten- und Governance-Dienste
   • Unity Catalog: bietet offene Data Governance und Metadatenmanagement für Data Lakehouses
   • Hive Metastore: ein zentrales Repository, das Metadaten für Hive-Tabellen und -Datenbanken speichert und so die Suche und Verwaltung von Daten erleichtert
3. Verteilte Datenverarbeitung
   • Apache Spark™ und Spark Structured Streaming: eine Unified-Analytics-Engine für die Verarbeitung umfangreicher Daten, die Batch- und Echtzeit-Stream-Verarbeitung unterstützt
4. Abfrage-Engines
   • Databricks Photon: Next-Generation-Engine, die eine extrem schnelle Abfrageleistung zu niedrigsten Kosten bietet – für Datenaufnahme, ETL, Streaming, Data Warehousing, Data Science und interaktive Abfragen direkt in Ihrem Data Lake
5. Machine Learning und MLOps
   • MLflow: Open-Source-Plattform zur Verwaltung des ML-Lebenszyklus, einschließlich Experimenten, Reproduzierbarkeit und Implementierung
   • Mosaic AI: Tools, die Entwicklung und Bereitstellung traditioneller und generativer KI-Modelle durch Optimierung und Automatisierung von Machine-Learning-Workflows beschleunigen
6. Compound-KI-Systeme
   • Compound-KI-Systeme nutzen Signale der Datenplattform eines Unternehmens – Datenkatalog, Dashboards, Notebooks, Datenpipelines und Dokumentation –, um hochspezialisierte und präzise GenAI-Modelle zu erstellen. Diese verstehen die Daten, die Nutzungsmuster und die Unternehmenskonzepte der Organisation.