Der Begriff „Semantisches Datenmanagement“ ist besonders relevant in den Bereichen Big Data und Smart Data, Künstliche Intelligenz sowie Digitale Transformation. Es bezeichnet Methoden und Technologien, die es ermöglichen, große Mengen an Daten nicht nur zu speichern, sondern auch so zu strukturieren und zu verknüpfen, dass Computer deren Bedeutung verstehen können.
Durch semantisches Datenmanagement werden Informationen mit zusätzlichen Hinweisen, sogenannten Metadaten, angereichert. So können Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datensätzen erkannt und genutzt werden. Das macht es für Unternehmen leichter, Wissen aus ihren Daten herauszuholen und bessere Entscheidungen zu treffen.
Ein Beispiel: In einem Unternehmen liegen Kundendaten, Produktinformationen und Bestellhistorien oft getrennt voneinander vor. Mit semantischem Datenmanagement lassen sich diese Informationen miteinander verbinden. Gibt ein Kunde eine bestimmte Bestellung auf, kann das System automatisch passende Zusatzprodukte empfehlen, weil es die Beziehungen zwischen verschiedenen Produkten und Kunden versteht.
Insgesamt macht semantisches Datenmanagement den Umgang mit Daten effizienter, spart Zeit bei der Recherche und eröffnet neue Möglichkeiten zur Automatisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen.
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