Das ultimative Datenglossar: 23 Definitionen rund ums Thema Daten

Das Volumen der weltweit generierten Daten wird sich bis 2025 alle 12 Stunden verdoppeln. Diese Datenmengen kann Ihr Unternehmen nur bewältigen, wenn alle Mitarbeitenden dafür gerüstet sind –nicht nur die Datenexpert:innen. Künstliche Intelligenz (KI) kann Ihren Teams helfen, aus der Datenflut Erkenntnisse zu gewinnen. Allerdings benötigt auch die KI Daten, um zu lernen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Genau deswegen haben wir dieses Glossar rund um die wichtigsten Definitionen zum Thema Daten erstellt: damit alle Beteiligten in Ihrem Unternehmen – von Führungskräften bis hin zu Angestellten – jetzt die nötige Datenkompetenz entwickeln. 

Wenn Sie und Ihre Teams mit diesen grundlegenden Begriffen vertraut sind, können Sie unabhängig von der technischen Kompetenz souverän über Daten sprechen und verstehen, wie sich diese zum Schaffen von geschäftlichem Mehrwert einsetzen lassen.

Grundlegende Daten Definitionen

Daten und Big Data

Daten sind die unverarbeiteten Fakten, Zahlen und anderen Angaben – wie Namen und Kontaktinformationen der Kund:innen –, die Unternehmen erfassen, speichern und analysieren. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, etwa Kundeninteraktionen, Umfragen, Sensoren und Social Media. Big Data bezeichnet große und komplexe Datenmengen. Die fünf V von Big Data – Volume (Volumen), Velocity (Geschwindigkeit), Veracity (Wahrhaftigkeit), Value (Wert) und Variety (Vielfalt) – beschreiben die Herausforderungen, die sich Unternehmen beim Speichern, Verwalten und Analysieren von strukturierten, unstrukturierten und semistrukturierten Daten stellen.

• Vorteile für Kund:innen: Unternehmen, die Big Data nutzen, können das Messaging für Kund:innen individueller und relevanter gestalten. Kund:innen profitieren außerdem von mehr Sicherheit und Vertrauen, da Big Data-Analysen Muster erkennen, die auf betrügerisches Verhalten hinweisen.
• Vorteile für Teams: Teams nutzen Daten zum Gestalten besserer Kundeninteraktionen. Sie erfassen und analysieren Daten zu vergangenen Käufen, zum Browsing-Verhalten und zu anderen Datenpunkten, um bestimmte Produkte oder Services zu empfehlen. Dadurch wird die Customer Experience optimiert, was wiederum die Kaufwahrscheinlichkeit erhöht.

Stapelverarbeitung

Stapelverarbeitung bedeutet, dass ein Computer eine Routineaufgabe oder eine Gruppe von Aufgaben für eine große Menge von Daten automatisch auf einmal verarbeitet statt als Abfolge von Einzelaufträgen. Das Ausführen bestimmter rechenintensiver Aufgaben kann ineffizient sein. Bei der Stapelverarbeitung werden die Datenaufträge gemeinsam verarbeitet, oft außerhalb der Spitzenzeiten, um Rechenressourcen zu schonen.

• Vorteile für Kund:innen: Wenn Aufgaben wie die Auftragsverarbeitung im Stapel verarbeitet werden, profitieren Kund:innen von schnelleren Durchlaufzeiten als bei einzelner Verarbeitung sowie von einheitlicheren und genaueren Ergebnissen. 
• Vorteile für Teams: Teams sparen Zeit, weil der Mehraufwand für die einzelnen Aufgaben minimiert wird. Dank Anwendung von Standard-Geschäftsregeln auf den Stapelprozess erzielen sie zudem eine durchgängige Qualitätskontrolle.

Datenanalyse

Datenanalyse bezeichnet das Untersuchen von Rohdaten und das Ableiten von Schlussfolgerungen aus diesen Analysen. Dies erfolgt mithilfe von Tools und Technologien, die das Verstehen, Aggregieren und Visualisieren von Daten erleichtern. 

• Vorteile für Kund:innen: Kund:innen erleben die Vorteile der Datenanalyse, wenn sie mit den optimierten Produkten und Services interagieren.
• Vorteile für Teams: Teams nutzen die Datenanalyse, um fortlaufend Optimierungen für wichtige Funktionen wie Kundenservice, Produktentwicklung, Marketing und mehr vorzunehmen.

Datenkultur

Der Begriff Datenkultur bezeichnet die gemeinsamen Verhaltensweisen und Überzeugungen von Personen, welche die Nutzung von Daten befürworten und priorisieren, um die Entscheidungsfindung zu optimieren. In einer Datenkultur werden alle Mitarbeitenden, nicht nur Datenanalyst:innen, dazu ermutigt, mithilfe von Daten geschäftlichen Mehrwert zu erschließen und zu schaffen. 

• Vorteile für Kund:innen: Wenn alle Personen im Unternehmen Daten ausschöpfen können, sind alle in der Lage, bessere Entscheidungen bezüglich der Kundenanforderungen zu treffen.
• Vorteile für Teams: Teams können Probleme schneller lösen. Da der Fokus auf Daten liegt, bleiben Teams den Trends einen Schritt voraus und können beispielsweise maßgeschneiderte Angebote sowie zuverlässigere Prognosen erstellen.  

Datenkompetenz

Datenkompetenz ist die Fähigkeit, Daten zu untersuchen, zu verstehen und zur Kommunikation einzusetzen.

• Vorteile für Kund:innen: Kund:innen möchten wissen, dass Marken ihre Anforderungen verstehen und ihnen bei der Lösung ihrer Probleme helfen können. Unternehmen, die auf Datenkompetenz setzen, können dieses fundierte Wissen an allen Touchpoints nutzen.
• Vorteile für Teams: Teams mit umfassender Datenkompetenz fördern die persönliche und berufliche Entwicklung, das Unternehmenswachstum, kritisches Denken, Karrieremöglichkeiten und datengestützte Erfolge. 

Datenmaskierung

Datenmaskierung bedeutet, dass sensible Daten durch fiktive oder anonymisierte Daten ersetzt werden, um sensible oder vertrauliche Informationen zu schützen und Datenschutzanforderungen zu erfüllen. Datenmaskierung wird zu Schulungs- oder Testzwecken verwendet, wenn keine echten Daten benötigt werden oder Daten mit Dritten geteilt werden. Darüber hinaus können Sie durch Datenmaskierung sicherstellen, dass Sie beim Programmieren von KI-Prompts oder Trainieren von KI-Modellen alle personenbezogenen Daten entfernt haben.

• Vorteile für Kund:innen: Kund:innen fühlen sich sicherer, wenn Unternehmen sensible und personenbezogene Daten schützen.
• Vorteile für Teams: Teams können mühelos die Datenschutzanforderungen erfüllen und dennoch funktionale Daten für Tests, Schulungen oder Entwicklung verwenden. 

Data Mining

Data Mining ist das Erkennen von Mustern in großen Datensätzen. Rohdaten werden dabei mithilfe von Verfahren wie Machine Learning, Statistik und Datenbanksystemen in nützliche Informationen umgewandelt. 

• Vorteile für Kund:innen: Ihre Kund:innen erhalten prädiktive Empfehlungen zu Produkten, die sie sich wünschen und die sie brauchen – oftmals bevor sie dies selbst wissen. Individuelle Empfehlungen, Erinnerungen und mögliche Add-on-Produkte werden auf der Basis von Data Mining angeboten.
• Vorteile für Teams: Das umfassendere Verständnis des Kundenverhaltens sorgt für die Effizienz und den Erfolg Ihrer Marketing- und Vertriebsstrategien. 

Data Science

Data Science kombiniert wissenschaftliche Methoden, Statistik, Algorithmen und Data Mining-Techniken, um Einblicke aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu generieren.

• Vorteile für Kund:innen: Data Science-Tools wie Empfehlungsalgorithmen bieten maßgeschneiderte Empfehlungen, während Machine Learning-Algorithmen bestimmte Supportaufgaben automatisieren. Für Kund:innen bedeutet dies, dass sie von schnellerem Service und besserer Personalisierung profitieren.  
• Vorteile für Teams: Teams nutzen Data Science, um Service- und Produktangebote fortlaufend zu optimieren und zu wiederholen. So können sie noch relevantere, effizientere und überzeugendere Customer Experiences schaffen. 

Datenspeicherung und -verwaltung

Data Governance

Data Governance ist das Framework, mit dem Unternehmen Regeln und Zuständigkeiten für den erfolgreichen Umgang mit Daten während ihres Lebenszyklus definieren. Damit wird sichergestellt, dass Daten stets zuverlässig und relevant sind. Aus diesen Regeln werden Prozesse und Protokolle abgeleitet, um Aspekte wie Nutzerfreundlichkeit, Qualität, Einhaltung von Richtlinien, Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.

• Vorteile für Kund:innen: Zuverlässige und relevante Daten sind unerlässlich für hochwertige Customer Experiences. Außerdem vertrauen Kund:innen eher einem Unternehmen, dass ihre Datenschutzrechte und sensiblen personenbezogenen Daten respektiert. 
• Vorteile für Teams: Teams haben mehr Gewissheit, dass sie mit zuverlässigen und relevanten Daten arbeiten und dass es eindeutige Standards und Prozesse gibt, um Daten zu schützen und die Wahrscheinlichkeit einer Datenschutzverletzung zu minimieren. 

Datenharmonisierung

Datenharmonisierung bezeichnet das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen mit dem Ziel, einen integrierten Datensatz zu schaffen, der als zentrale Datenquelle fungiert. Dabei werden Datenelemente, Formate und Strukturen aufeinander abgestimmt, um Inkonsistenzen zu beseitigen und dafür zu sorgen, dass sich Daten leichter vergleichen und analysieren lassen. 

• Vorteile für Kund:innen: Kund:innen profitieren abteilungsübergreifend von einer einheitlichen Experience, da Unternehmen Daten – wie etwa Kundenvorlieben und Kaufhistorie – aus verschiedenen Quellen so nutzen können, als stammten sie aus einer einzigen zentralen Quelle. 
• Vorteile für Teams: Teams erhalten eine ganzheitlichere Sicht auf Kund:innen und können Daten schneller abrufen und analysieren, ohne in mehreren Systemen suchen zu müssen.

Data Lake

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository zum Speichern von Rohdaten. Es handelt sich um ein riesiges, flexibles und kostengünstiges Storage-System, in dem Unternehmen große Mengen strukturierter, unstrukturierter und semistrukturierter Daten in ihrem ursprünglichen Format sammeln und speichern. Data Lakes erfassen vielfältige unstrukturierte Daten wie Social-Media-Beiträge, Sensorprotokolle und Standortdaten.

• Vorteile für Kund:innen: Dank der riesigen Mengen von Informationen in einem Data Lake können Marken die Wünsche und Anforderungen von Kund:innen antizipieren.
• Vorteile für Teams: Teams haben an einem zentralen Ort Zugang zu einer gewaltigen Menge von Daten, sodass sie schneller agieren und mit Mitbewerbern Schritt halten (oder diese abhängen) können. 

Data Lakehouse

Ein Data Lakehouse vereint die Skalierbarkeit und Flexibilität eines Data Lake mit der Struktur und Verwaltung eines Data Warehouse – das Beste aus beiden Welten. Dank dieser Hybrid-Eigenschaften können Unternehmen schnell und mühelos Erkenntnisse aus all ihren Daten extrahieren, unabhängig von deren Format oder Größe. 

• Vorteile für Kund:innen: Kund:innen profitieren von einheitlichen Omnichannel-Experiences, schnelleren Antwortzeiten und mehr Datensicherheit. 
• Vorteile für Teams: Der Bedarf an separaten Strukturen für die Datenspeicherung und Datenverarbeitung entfällt, sodass Teams historische Daten und Echtzeitdaten an einem zentralen Ort integrieren können.

Data Warehouse

Ein Data Warehouse ist ein großer, organisierter Storage-Bereich für verarbeitete Daten. Das Unternehmen sammelt und speichert darin auf strukturierte Weise Daten aus verschiedenen Quellen. 

• Vorteile für Kund:innen: Kund:innen erwarten nahtlose Interaktionen mit einer Marke. Diesen Anspruch können Unternehmen besser erfüllen, wenn sich all ihre Daten gut organisiert an einem zentralen Ort befinden.
• Vorteile für Teams: Teams verfügen über ein zentrales Daten-Hub, auf das sie schnell zugreifen können, um Reports zu erstellen, Entscheidungen zu treffen und ähnliche Aufgaben zu erledigen. 

Strukturierte, unstrukturierte, semistrukturierte Daten – 3 Definitionen

Strukturierte Daten sind klar definierte Daten in einem bestimmten Format. Das kann beispielsweise eine Tabelle oder eine Kundendatenbank sein, mit Zeilen für die einzelnen Kund:innen und Spalten für Angaben wie Name, Anschrift, Telefonnummer und E-Mail-Adresse. Strukturierte Daten sind leicht verständlich, durchsuchbar und maschinenlesbar durch herkömmliche Analytik-Tools. 

Unstrukturierte Daten sind Informationen, die weder in einem vordefinierten Format noch in einem bestimmten Datenmodell vorliegen. Es werden spezielle Tools benötigt, um Erkenntnisse aus diesen Daten abzuleiten. E-Mails, Social-Media-Beiträge, Audio- und Videoaufzeichnungen, Bilder und Webseiten sind Beispiele für unstrukturierte Daten. Da unstrukturierte Daten schneller wachsen als strukturierte Daten, sind Big-Data-Technologien, die diese Daten nahtlos analysieren können, ein Muss für Unternehmen. 

Semistrukturierte Daten sind teilweise strukturiert, aber in ihrer ursprünglichen Form nicht leicht zu analysieren. Diese Daten müssen organisiert oder bereinigt werden, bevor sie sich wie strukturierte Daten in eine relationale Datenbank importieren lassen.

• Vorteile für Kund:innen: Wenn Marken die Vorteile der unterschiedlichen Datentypen ausschöpfen, können sie Kundenanforderungen besser erfüllen, weil sie Erkenntnisse aus mehr strukturierten Daten und hochwertigeren unstrukturierten Daten ableiten.
• Vorteile für Teams: Teams können alle drei Datentypen für ihre Analysen nutzen. Es bietet sich eine Kombination aus Lösungen wie Hadoop zum Einspeisen unstrukturierter Daten und Tableau zum Analysieren und Visualisieren strukturierter und semistrukturierter Daten an.

Datensicherheit

Datensicherheit bezieht sich auf die Maßnahmen und Prozesse, die zum Schutz der Daten eines Unternehmens eingesetzt werden. Dazu gehören Zugriffsberechtigungen und rollenbasierter Zugriff, um sicherzustellen, dass nur befugte Personen Zugriff auf bestimmte Daten haben.

• Vorteile für Kund:innen: Das Kundenvertrauen ist das A und O. Wenn Kund:innen wissen, dass ein Unternehmen großen Wert auf den Schutz ihrer Daten und Privatsphäre legt, ist dies die Grundlage für engere Beziehungen und lange Treue. 
• Vorteile für Teams: Mit Datensicherheitsmaßnahmen schützen Teams sich selbst vor Datenschutzverletzungen, wahren das Kundenvertrauen und ihren Ruf, sorgen für die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und sogar den Schutz von geistigem Eigentum.

Sichere Datenabfrage

Im Zusammenhang mit generativer KI bedeutet „sichere Datenabfrage“, dass für einen generativen Prompt – z. B. „Wie sieht unsere Vertriebsprognose aus?“ – Daten und Output so bereitgestellt werden, dass Zugriffsberechtigungen und Governance-Richtlinien erhalten bleiben. User:innen sehen also nur die Informationen, zu deren Ansicht sie berechtigt sind.

• Vorteile für Kund:innen: Kund:innen haben mehr Vertrauen in ein KI-System, das die Datensicherheit während des gesamten Prozesses gewährleistet.
• Vorteile für Teams: Teams können unbefugten Datenzugriff souverän vermeiden, weil die Zugriffsberechtigungen jederzeit erhalten bleiben.

Bessere Entscheidungen dank Daten

Geschäftsanalysen

Im Rahmen von Geschäftsanalysen werden Daten genutzt, um Hypothesen zu testen und Prognosen zu erstellen oder um fundiertere Entscheidungen zu treffen, oft in Bezug auf die künftige Performance. Geschäftsanalysen sind vorausschauend. Das heißt: Daten werden modelliert und analysiert, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und Trends zu erkennen.

• Vorteile für Kund:innen: Kund:innen profitieren von rundum besseren Erfahrungen, darunter personalisierte Produktempfehlungen und optimal abgestimmte Marketingbotschaften, die genau zum richtigen Zeitpunkt bereitgestellt werden.
• Vorteile für Teams: Teams sichern sich einen Wettbewerbsvorsprung, denn dank Geschäftsanalysen können sie genauere Prognosen erstellen und intelligentere Entscheidungen in Bezug auf Ressourcenplanung, Nachfrageprognosen, Risikobewertungen und mehr treffen. 

Business Intelligence

Business Intelligence ist das Zusammenführen großer Datenmengen mit dem Ziel, einen aktuellen Überblick über die Performance zu gewinnen und verwertbare Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen abzuleiten. Business Intelligence ist deskriptiv, das heißt, es wird beschrieben, was in einem bestimmten Moment passiert.

• Vorteile für Kund:innen: Unternehmen, die wissen, ob ihre bisherigen oder aktuellen Bemühungen erfolgreich waren (oder nicht), können gezielt Optimierungen vornehmen, um den Kundenservice zu verbessern. Dies wiederum erhöht die Kundenzufriedenheit und die Kundentreue. 
• Vorteile für Teams: Teams nutzen Business Intelligence für interne Zwecke, wie etwa das Nachverfolgen von Leistungskennzahlen (Key-Performance-Indikatoren, KPI), und auch für externe Zwecke, beispielsweise zur Überwachung der Kundenzufriedenheitsraten, um Geschäftsrisiken innerhalb von Abteilungen oder Teams erkennen. 

Plattform für Kundendaten (CDP)

Mit einer Plattform für Kundendaten (Customer Data Platform, CDP) können Unternehmen Daten aus Quellen wie Websites, Mobilgeräte-Apps, E-Mails und Social Media erfassen, organisieren und nutzen, um integrierte Kundenprofile zu erstellen.

• Vorteile für Kund:innen: Eine CDP hilft Unternehmen, die Kundenanforderungen besser zu antizipieren. So können sie zielgerichtetere Markeninteraktionen schaffen, die zur Lösung von Kundenproblemen beitragen.
• Vorteile für Teams: Dank einer einheitlichen Sicht auf ihre Kund:innen können Teams relevantere und gezieltere Erfahrungen, Kampagnen und Produkte erstellen. Je mehr Daten sie erfassen, desto besser können sie ihren Fortschritt nachverfolgen, messen und optimieren.

Dashboard

Ein Dashboard ist eine visuelle Darstellung von Daten und ermöglicht es, den Status zu überwachen oder einen besseren Einblick zu gewinnen. Dashboards umfassen in der Regel verschiedene interaktive Diagramme zu wichtigen Geschäftsprozessen und KPI.

• Vorteile für Kund:innen: Unternehmen, die ihre Prozesse effizient überwachen, gewinnen konkrete Einblicke, die ihnen helfen, die Kundenerwartungen besser zu erfüllen. 
• Vorteile für Teams: Dashboards überwachen den Fortschritt in Bezug auf wichtige Geschäftsziele. So erkennen Mitarbeitende positive und negative Trends, können deren Ursachen genauer untersuchen und entsprechende Maßnahmen ergreifen.

Datenerkenntnisse und Echtzeiteinblicke

Datenerkenntnisse sind wichtige, aus Datenanalysen gewonnene Einblicke wie Datenmuster und -trends. Echtzeiteinblicke sind unmittelbare und aktuelle Informationen aus Datenanalysen, die bereitstehen, sobald ein Ereignis auftritt, beispielsweise ein Verkauf über eine E-Commerce-Website. Sie können diese Einblicke in Ihre Entscheidungsfindung und Ihre Strategien einfließen lassen. 

• Vorteile für Kund:innen: Datenerkenntnisse bringen wichtige Kundenvorteile für alle Markeninteraktionen mit sich, darunter Produkte und Services, die besser auf die Kundenanforderungen zugeschnitten sind, und proaktiven Support. Dank Echtzeiteinblicken können Unternehmen Personalisierung in Echtzeit, relevanteres Marketing und nahezu umgehende Antworten auf Probleme bieten. 
• Vorteile für Teams: Teams verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt, da sie dank der Datenerkenntnisse ein besseres Verständnis der Kundenanforderungen gewinnen, die Prozesse verbessern und intelligente Entscheidungen fördern. 

Daten-Storytelling

Daten-Storytelling bezeichnet die Nutzung von Daten, Visualisierungen und Erzählungen, um Erkenntnisse zu kommunizieren und einer Zielgruppe eine ansprechende Story zu vermitteln. Durch das Erstellen von Storyies können Sie eine datenbezogene Geschichte erzählen, Kontext bereitstellen, demonstrieren, welche Entscheidungen zu bestimmten Ergebnissen geführt haben, oder einfach ein überzeugendes Argument präsentieren.

• Vorteile für Kund:innen: Unternehmen können dank Daten-Storytelling ein umfassenderes, relevanteres Verständnis ihrer Kund:innen entwickeln. 
• Vorteile für Teams: Teams können mit Daten-Storytelling komplexe Informationen einfacher präsentieren und auf ansprechende Weise unternehmensweit teilen. Dies erleichtert das Verständnis wichtiger Datenkonzepte und der zugehörigen Projekte und fördert deren Unterstützung.

Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist das Erstellen detaillierter Tabellen, Diagramme und Karten, um Informationen eingängiger zu vermitteln. Unternehmen sind dadurch in der Lage, Trends und Muster in Daten zu erkennen, während Personen ohne technischen Hintergrund die Daten besser verstehen. 

• Vorteile für Kund:innen: Die Interaktionen von Kund:innen mit einer Marke sind stärker vernetzt, wenn Unternehmen in Bezug auf die Datenerkenntnisse auf der gleichen Wellenlänge liegen. 
• Vorteile für Teams: Teams verbessern ihr Verständnis der Daten und decken dank umfassender Visualisierungen neue Erkenntnisse auf.

Genug von Definitionen rund ums Thema Daten? Ihr nächster Schritt

Daten sind heute wichtiger denn je, und der stetig wachsende Datenstrom geht mit enormer Verantwortung in Bezug auf Verwaltung und Governance einher. Daten bieten jedoch ein großes Potenzial. Je stärker Sie den Datenzugriff und die Datenkompetenz auf alle Beteiligten in Ihrem Unternehmen ausweiten, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie Geschäftserkenntnisse zutage fördern, die Sie für die Entscheidungsfindung und Gestaltung herausragender Customer Experiences einsetzen können. Wenn Sie verwertbare Echtzeitdaten mit KI und CRM kombinieren, unterstützen Sie intelligente Vorgehensweisen und können personalisierte Erfahrungen im großen Maßstab bereitstellen.

Genau deswegen ist es wichtig, über grundlegendes Wissen zu Daten zu verfügen. Wenn Ihre gesamte Unternehmenskultur von Datenkompetenz geprägt ist, können alle Beteiligten anhand von Daten Erkenntnisse gewinnen und Mehrwert schaffen.