Smart Data sind hochwertige Datensätze, die aus größeren Datenmengen gewonnen werden. KI-Algorithmen bieten effektive Datenanalyseverfahren für die Qualitätsverbesserung des Ausgangsmaterials. Intelligent aufbereitete Daten sind für viele Anwendungen nutzbar.
Das Konzept Smart Data resultiert aus der Tatsache, dass Daten immer wichtiger werden – nicht nur in der Geschäftswelt. Neben großen Mengen von Daten (Big Data) spielt aber auch deren Qualität eine entscheidende Rolle für die Schaffung von signifikantem Mehrwert.
Die „Veredelung“ von Daten erfolgt mit Algorithmen der Künstlichen Intelligenz. Dabei kommt es vor allem auf folgende Gesichtspunkte an:
Datensätze, die diese Anforderungen für den konkreten Einsatzbereich erfüllen, werden als Smart Data bezeichnet. Sie dienen einerseits dem Erkenntnisgewinn aus dem Informationsgehalt der Daten, andererseits kann Smart Data auch dafür genutzt werden, neue Modelle für die Datenanalyse zu schaffen.
Im Zusammenhang mit Smart Data fällt oft das Stichwort „Datenintelligenz“. Dieser Begriff macht vor allem als Gegensatz zur Datenüberflutung Sinn. Immense Datenmengen werden erst dann wertvoll, wenn sie für die jeweiligen Zwecke nutzbar sind. Der aus Big Data gewonnene smarte Datensatz ist zwar weniger umfangreich, dafür jedoch ungleich wertvoller.
Die Gewinnung von Smart Data beansprucht heute noch viel menschliche Arbeitskraft. So verwenden Datenexperten rund zwei Drittel ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach verwertbaren Daten und deren Aufbereitung. Es bleibt nur wenig Zeit für die Vermittlung von Erkenntnissen aus diesen Daten. Genau hier zeigt sich der Vorteil von Systemen mit Künstlicher Intelligenz, die selbstständig Smart Data produzieren können. Dadurch werden menschliche Experten-Ressourcen für die Umsetzung der datenbasierten Geschäftsstrategien frei.
