Data Discovery

Was versteht man unter Data Discovery?

Data Discovery bezeichnet den Prozess der Identifizierung, Klassifizierung und Visualisierung von Daten aus verschiedenen Quellen, um Muster zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und geschäftsrelevante Fragen zu beantworten. Es ermöglicht Unternehmen, den vollen Wert ihrer Daten zu erschließen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Typische Softwarefunktionen im Bereich "Data Discovery":

1. Datenintegration: Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in eine einheitliche Ansicht.
2. Datenvisualisierung: Erstellung interaktiver Diagramme und Dashboards zur visuellen Darstellung von Datenmustern.
3. Explorative Datenanalyse: Werkzeuge zur freien Erkundung und Filterung von Datensätzen.
4. Automatisierte Mustererkennung: KI-gestützte Identifikation von Trends und Anomalien in den Daten.
5. Natural Language Processing: Möglichkeit, Datenabfragen in natürlicher Sprache zu formulieren.
6. Kollaborative Funktionen: Teilen und Kommentieren von Erkenntnissen innerhalb des Teams.

Beispiele für "Data Discovery":

1. Kundensegmentierung: Identifikation von Kundengruppen basierend auf Kaufverhalten und demografischen Daten.
2. Umsatzanalyse: Visualisierung von Umsatztrends nach Produktkategorien und Regionen.
3. Betrugserkennung: Aufdeckung ungewöhnlicher Transaktionsmuster im Finanzsektor.
4. Supply Chain Optimierung: Erkennung von Ineffizienzen in der Lieferkette durch Analyse von Lieferzeiten und Lagerbeständen.
5. Produktempfehlungen: Ableitung personalisierter Empfehlungen aus Kundendaten und Produktattributen.
6. Qualitätskontrolle: Identifikation von Faktoren, die die Produktqualität in der Fertigung beeinflussen.