Verbessern Sie ihre Data-Science-Aktivitäten mit Data Enrichment
Dieses Szenario bietet bereits einen enormen Wert an sich, selbst wenn ein Unternehmen relativ wenige Daten zur Verfügung hat. Ein Beispiel, wie dies möglich ist, ist folgendes: Wenn einem Studierenden ein Stapel Bücher zu einem wissenschaftlichen Thema zur Verfügung gestellt werden, kann dieser potenziell viel über dieses spezifische Thema lernen. Wen dieser Person nun aber Bücher zu verwandten Themen zur Verfügung gestellt werden, bieten sich plötzlich Möglichkeiten, Informationen selbst zu erarbeiten und zu verknüpfen – die Informationen werden in einer nachhaltigeren Art und Weise ver- und erarbeitet. Die Resultate von erfolgreichem Data Enrichment erweitern somit den Blickwinkel, Umfang und die Wertigkeit von bestehenden Unternehmensdaten, indem es diese mit sorgfältig kuratierten Drittanbieter-Datenquellen zusammenfügt.
Die besondere Rolle von raumbezogenen Geodaten
Raumbezogene Daten bieten eine besonders signifikante Möglichkeit zur Wertschöpfung – schlicht und ergreifend, weil sie so viel Informationen enthalten: Wo ist eine bestimmte Entität (personell oder dinglich) in Raum und Zeit, wie ist die physische Beschaffenheit, was ist in der Nähe, welche Wetter- oder Verkehrslage herrscht zu welcher bestimmten Zeit, etc.? So ist es in Nordamerika möglich, aus raumbezogenen Daten bis zu 9.000 verschiedene Attribute zu ziehen – für jeden beliebigen Ort. Rund um den Globus sind in verschiedenen Ländern und Kontinenten ähnliche Erhebungen möglich. Wenn diese Informationen auf bestehende, unternehmenseigene Datensätze treffen, wird ein reichhaltiger Kontext geschaffen, der wertvolle Einsichten ermöglicht.
Raumbezogene Geodaten stellen eine besondere Herausforderung dar, da sie nicht den Richtlinien von standardisierten Datenerhebung entsprechen. Für jeden beliebigen Punkt (wie zum Beispiel eine Straßenadresse) werden Aufklärungsabfragen zu Entfernungen, Einzugsgebieten samt Fahrtzeiten oder spezifische Extremwetterbedingungen und Naturkatastrophen gestellt. Diese Art der Analyse und viele andere Beispiele aus dem Bereich der ortsbedingten Aufklärung erfordern besondere Tools und Fähigkeiten. Dennoch lohnt sich die Aufklärung vor Ort, weil es Potenzial zur Wertschöpfung hat.
Beginnen mit Data Enrichment
Für Führungskräfte, die Wertschöpfung aus ihren Unternehmensdaten ziehen wollen, ist es zunächst wichtig, einen Business Case zu haben. In der Regel umfasst dies mehrere Stakeholder-Interviews bezüglich deren priorisierten Outputs, welche den Daten-Assets des Unternehmens gegenübergestellt werden, um besonders vielversprechende Möglichkeiten zu identifizieren.
Zum Beispiel kann eine Firma einen starken Business Case für Advanced Analytics identifiziert haben, sollten jedoch Fragen zur Qualität des Datensatzes bestehen, so muss diese mitsamt der Datensteuerung auf den Prüfstand gestellt werden. Dieser Prozess benötigt eine Vielzahl unterschiedlicher Talente: von Datenaufbereitung über Business UX Experten bis hin zu strategischen Entscheidungsträgern – Data Science ist ein Teamsport.
Der Markt bietet eine ganze Bandbreite von Möglichkeiten, um Unternehmen zu helfen, ihre Daten zu managen und zu integrieren, die Datenqualität zu optimieren und die Informationen mit kuratierten externen Daten zu bereichern, inklusive der Freischaltung von raumbezogenen Geodaten für einen weiteren Kontext. Jedes dieser vier Elemente (Integration, Datenqualität, Enrichment und ortsbezogene Aufklärung) bietet einen Wert an sich, aber in Kombination schaffen sie eine Plattform, die einen Wettbewerbsvorteil bietet.
