Data Intelligence bezeichnet die strukturierte, kontextbasierte Nutzung von Daten, um geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen systematisch zu unterstützen. Dabei geht Data Intelligence über klassische Business Intelligence hinaus, indem sie Analyse, Datenqualität, Herkunft (Lineage), Governance, Metadatenmanagement und KI/ML-Verfahren in einem ganzheitlichen Datenökosystem vereint.
Ziel von Data Intelligence
Der zentrale Anspruch von Data Intelligence ist es, aus Rohdaten verwertbares Wissen zu generieren – automatisiert, nachvollziehbar und kontextbasiert. Ein klar definierter Ordnungsrahmen schafft dabei Vertrauen, Qualität und Transparenz im Umgang mit Daten.
Elemente des Ordnungsrahmens:
- Verantwortlichkeiten: Klare Rollen für Datenpflege und -nutzung
- Datenqualitätsregeln: Standards für Vollständigkeit, Genauigkeit und Aktualität
- Zugriffs- & Sicherheitsrichtlinien: Gesteuerter, sicherer Umgang mit Daten
- Data Lineage: Transparenz über Herkunft und Verarbeitungsschritte von Daten
- Compliance & Regulierung: Berücksichtigung gesetzlicher Vorgaben (z. B. DSGVO)
- Governance-Prozesse: Kontinuierliche Pflege und Kontrolle der Datenbestände
Abgrenzung: Data Intelligence im Vergleich
Data Governance vs. Data Intelligence
- Data Governance legt die Regeln für sicheren und konformen Datenumgang fest.
→ Fokus: Verantwortung, Sicherheit, Qualität, Compliance - Data Intelligence nutzt diesen Rahmen, um daraus Erkenntnisse abzuleiten.
→ Fokus: Analyse, Kontext, Automatisierung, Entscheidungsunterstützung
Business Intelligence vs. Data Intelligence
- Business Intelligence analysiert historische Daten und stellt Berichte bereit.
→ Ziel: Rückblickende Transparenz („Was war / ist?“) - Data Intelligence geht weiter: Sie verbindet BI mit Datenherkunft, Metadaten, Governance und KI.
→ Ziel: Automatisierte, tiefergehende Erkenntnisse mit Kontext
Praxisbeispiele
1. Vertriebsdashboard
Ein Power BI-Dashboard wird mit Data Intelligence erweitert durch:
- Qualitätskennzeichnungen direkt im Report
- Transparente Datenherkunft (Lineage)
- Prognosen zu künftigen Datenanomalien via ML
→ Ergebnis: Mehr Kontext, bessere Entscheidungsqualität
2. Kundenabwanderungsanalyse
Neben BI-Reports zu Kündigungsraten analysiert Data Intelligence zusätzlich:
- Textdaten aus Support-Tickets und Mails via KI
- Kündigungswahrscheinlichkeiten mit ML
→ Ergebnis: Ursachen erkennen, proaktive Maßnahmen einleiten
3. Data Catalog & Lineage
Statt manueller Pflege:
- Automatische Metadatenerkennung
- Dynamische Lineage-Erfassung
- Anomalieerkennung im Datenfluss
→ Ergebnis: Aktuelle, vertrauenswürdige Datenbasis für Self-Service BI
Fazit: Was ist wirklich neu?
Data Intelligence ist keine völlig neue Disziplin, sondern die intelligente Kombination bewährter Ansätze – von Governance über BI bis hin zu KI – auf einer integrierten, automatisierten Plattform. Entscheidend ist nicht das Was, sondern das Wie integriert, automatisiert und nutzbar Datenkontexte aufbereitet werden. Der echte Mehrwert entsteht durch die Verbindung vormals getrennter Silos zu einem durchgängigen Ökosystem.