{"id":20132,"date":"2023-02-13T06:00:42","date_gmt":"2023-02-13T05:00:42","guid":{"rendered":"https:\/\/it-service.network\/blog\/?p=20132"},"modified":"2023-02-06T09:36:45","modified_gmt":"2023-02-06T08:36:45","slug":"small-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/it-service.network\/blog\/2023\/02\/13\/small-data\/","title":{"rendered":"Small Data ## Von kleinen Datenmengen, KMUs und KI"},"content":{"rendered":"

Small Data kann das Zauberwort f\u00fcr alle Unternehmen sein, deren Datenmengen (noch) nicht f\u00fcr Big Data ausreichen oder die unsicher sind, wie sie sich der Herausforderung Datenanalyse stellen sollen.<\/strong><\/p>\n

Wie das Small-Data-Konzept im Detail aussieht und welche Vorteile es \u2013 auch im Vergleich zu Big Data \u2013 bietet, verraten wir jetzt.
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Inhaltsverzeichnisexpand_more<\/i><\/div>\n
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  1. Small Data \u2013 weniger ist besser als nichts<\/a><\/li>\n
  2. Wenn es f\u00fcr Big Data nicht reicht …<\/a><\/li>\n
  3. Small Data meets KI \u2013 Potentiale erkennen<\/a><\/li>\n
  4. Von Big Data zu Small Data \u2013 Daten fokussiert analysieren<\/a><\/li>\n
  5. Datenqualit\u00e4t vor Datenquantit\u00e4t<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n

    Small Data \u2013 weniger ist besser als nichts<\/h2>\n

    W\u00e4hrend alle Welt von Big Data<\/strong><\/a> und der unternehmerischen Datenkompetenz<\/strong> spricht, gibt es viele kleine und mittelst\u00e4ndische Unternehmen, die dem Thema recht ratlos gegen\u00fcber stehen. Nicht selten fehlt es an den Grundlagen und Technologien, \u00fcberhaupt gr\u00f6\u00dfere Datenmengen zu generieren. Aber selbst wenn diese vorhanden sind: Was n\u00fctzen Daten in rauen Mengen, wenn keiner in der Lage ist, sie auszuwerten, geschweige denn, irgendwelche Ma\u00dfnahmen aus ihnen abzuleiten?<\/p>\n

    Bevor das Thema Datengewinnung- und Datenmanagement<\/strong> jedoch komplett ad acta gelegt wird, sollten KMUs \u00fcber das Small-Data-Konzept nachdenken. Auch wenn der Begriff als solches nicht eindeutig definiert ist, bietet die Kern-Idee vielf\u00e4ltige M\u00f6glichkeiten, auch kleine Datenmengen effektiv zu nutzen. Im Ergebnis lassen sich damit die Digitalisierung<\/strong> und das Wachstum in Zeiten eines intensiven Wettbewerbs vorantreiben. Und das mit einem \u00fcberschaubaren Einsatz von Kosten und Ressourcen.<\/p>\n

    \"Zu

    Bei Small Data sind die Datenmengen \u2013 wie der Name schon sagt \u2013 noch \u00fcberschaubar. Bild: Targus<\/p><\/div>\n

    Wenn es f\u00fcr Big Data nicht reicht \u2026<\/h2>\n

    \u2026 ist das kein Grund, datenbasierte Fakten<\/strong> zugunsten des Bauchgef\u00fchls zu ignorieren. Auch kleine Datenmengen<\/strong>, die bereits vorliegen, lassen sich unter verschiedenen Aspekten sinnvoll aufbereiten. Das Prinzip dahinter ist dem des gro\u00dfen Bruders logischerweise sehr \u00e4hnlich, wobei das \u201eJ\u00e4ger und Sammler\u201c Credo aber etwas in den Hintergrund tritt. Zudem spielen die Themen Aufwand<\/strong> und Kosten<\/strong> bei Small Data eine wichtigere Rolle.<\/p>\n

    Daten sind die wichtigste Ressource, die Unternehmen haben. Das gilt auch f\u00fcr kleine und mittelst\u00e4ndische Betriebe. Ebenso wie Gro\u00dfkonzerne und globale Institutionen k\u00f6nnen auch KMUs einen gro\u00dfen Mehrwert aus ihren Daten<\/strong> ziehen. In der Praxis kann das auch bereits die Auswertung einer simplen Excel-Tabelle sein. Getreu dem Motto: \u201eKleinvieh macht auch Mist.\u201c Fatal w\u00e4re es hingegen \u2013 da sind sich die Experten einig \u2013 das Thema Datennutzung<\/strong> aus Furcht vor hohen Kosten oder Unsicherheit \u00fcber die Umsetzung einfach zu ignorieren.<\/p>\n

    Small Data meets KI \u2013 Potentiale erkennen<\/h2>\n

    Bei Schlagw\u00f6rtern wie KI<\/a> und Algorithmen denken viele KMUs an mitunter futuristische Technologien, die nur noch wenig mit dem Daily Business zu tun haben. Oder gar an roboterartige Super-Computer, die heute schon kl\u00fcger sind als der Mensch, der sie erschaffen hat.<\/p>\n

    Nat\u00fcrlich wei\u00df mittlerweile fast jeder, dass Algorithmen<\/strong> und K\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong> schon in den kleinsten Alltagsgegenst\u00e4nden wie einem Sprachassistenten oder simplen Online-Marketing-Instrumenten wie Google Ads stecken. Dennoch f\u00e4llt es mitunter schwer, beim Thema Datenmanagement<\/strong> nicht gro\u00df, sondern eben klein zu denken. Genau darum geht es aber beim Small-Data-Ansatz<\/strong>.<\/p>\n

    Die mediale Berichterstattung gaukelt uns allen einfach oft vor, dass f\u00fcr KI riesige Datenmengen erforderlich seien und ansonsten keine vern\u00fcnftigen Analysen generiert werden k\u00f6nnten. Das stimmt so nicht. Mit Hilfe spezieller Anwendungen kann auch aus kleinen Daten eine gro\u00dfe Erkenntnis<\/strong> erfolgen. Zudem lassen sich auch externe Quellen, Statistiken und Wissensdatenbanken nutzen, um die eigens extrahierte Datenmenge anzureichern. Gewusst wie!<\/p>\n

    \"zu

    Es m\u00fcssen nicht riesige Datenmengen sein, um sinnvolle Ma\u00dfnahmen abzuleiten. Ein gutes Beispiel daf\u00fcr ist Google Analytics. Bild: Unsplash\/Myriam Jessier<\/p><\/div>\n

    Von Big Data zu Small Data \u2013 Daten fokussiert analysieren<\/h2>\n

    Drehen wir den Spie\u00df nun einmal um: Ein gro\u00dfes Unternehmen verf\u00fcgt \u00fcber Massen von Daten. Unglaubliche Massen. Es gibt sogar so viele Daten, dass selbst Daten-Analysten schon gar nicht mehr wissen, wo sie anfangen, weitermachen und enden sollen. Auch hier kann es sinnvoll sein, trotz Big-Data-Voraussetzungen<\/strong> einen Small-Data-Ansatz zu verfolgen \u2013 wenn auch nur in Teilbereichen und dort, wo lineare Zusammenh\u00e4nge herausgefunden werden sollen.<\/p>\n

    Denn Small Data hei\u00dft nicht nur, dass es wenig(er) Daten gibt. Es kann auch bedeuten, mit kleineren Datenmengen zu arbeiten, weil diese leichter zug\u00e4nglich und verst\u00e4ndlicher sind. Oder weil sie bereits \u201esauber\u201c und demnach bereit f\u00fcr die Analyse sind. Zudem ergeben sich weitere Vorteile, beispielsweise hinsichtlich des Datenschutzes<\/strong>, der Effizienz<\/strong> und Agilit\u00e4t<\/strong>. Und global betrachtet sogar in puncto Nachhaltigkeit<\/strong> und \u00f6kologischer Fu\u00dfabdruck<\/strong>, weil weniger Ressourcen verbraucht werden.<\/p>\n

    Statt im schwarzen Loch der Datensilos unterzugehen, nutzt man einfach strukturierte Daten<\/strong> im Kleinen und arbeitetet St\u00fcck f\u00fcr St\u00fcck die einzelnen Aufgaben ab.<\/p>\n

    Datenqualit\u00e4t vor Datenquantit\u00e4t<\/h2>\n

    Dass das Konzept aufgeht, beweist der Vergleich mit menschlichen Entscheidungen<\/strong>. Auch hier sind kleinere Datenmengen die Basis, denn mit allem anderen w\u00e4re der Mensch schnell \u00fcberfordert. In Summe l\u00e4sst sich festhalten: Je eindeutiger die Frage, desto weniger Daten reichen aus, um sie beantworten. Und die Menschen, die mit dem Thema besch\u00e4ftigt sind, kommen auch noch mit.<\/p>\n

    Ob im gro\u00dfen oder im kleinen Stil: Unternehmen sollten ihre Daten unbedingt nutzen. Small Data<\/strong> kann dabei ein guter T\u00fcr\u00f6ffner sein und ist verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig kosteng\u00fcnstig. Wichtig ist, dass sich KMUs bewusst machen, dass es bereits entsprechende L\u00f6sungen und Anwendungen f\u00fcr ihre spezifischen Anforderungen gibt.<\/p>\n

    Und wer diesbez\u00fcglich neugierig geworden ist, wendet sich einfach an unsere Experten aus dem IT-SERVICE.NETWORK<\/a>. Als erfahrene IT-Dienstleister und Liebhaber neuer Technologien stehen wir Ihnen beratend zur Verf\u00fcgung. Finden Sie gemeinsam mit uns heraus, welche Potenziale in Ihren Datens\u00e4tzen schlummern und wie Sie damit das Wachstum<\/strong>, die Digitalisierung<\/strong> und die Weiterentwicklung<\/strong> Ihres Unternehmens st\u00e4rken k\u00f6nnen.<\/p>\n

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    Weiterf\u00fchrende Links:<\/strong>
    \n    COM-Magazin<\/a>, NZZ<\/a><\/small><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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