In den vorliegenden Untersuchungen wurde das Ziel verfolgt die Nutzbarkeit des Milchinhaltsstoffes Laktose als praxistaugliche Managementhilfe zu prüfen. Die Primärdaten stammen aus drei israelischen Hochleistungsherden, über mehrere Laktationen erhoben. Der Parameter Laktosegehalt wurde in der Datenaufbereitung dahingehend geprüft, ob dieser zur Gesundheits- und Leistungsvorhersage ausreicht oder welche zusätzlichen Merkmale für die Verwendung in einem Prognose-Modell von Bedeutung sein könnten. Als leistungs- bzw. gesundheitsrelevante Ereignisse (Events) wurden Brunst, Diarrhoe, Endometritis, Fieber, Infektionen, Klauenerkrankungen, Mastitis, Stress, Stoffwechselstörungen sowie Verletzungen zugeordnet. Die Bewertung der Nützlichkeit einzelner Merkmale für die Prädiktion erfolgte anhand der Erkennungsraten. Zwei- und dreistufige Entscheidungsbäume wurden entwickelt, um diese Events zu identifizieren. Ein einzelnes Merkmal ist oft nicht ausreichend, weshalb verschiedene Kombinationen von Variablen analysiert wurden. Die wichtigste Erkenntnis der vorliegenden Arbeit besteht darin, dass der Abfall der Laktosekonzentration und Laktosemenge immer ein kritisches Ereignis darstellt. Das Hauptziel eines Gesundheitsmonitorings im Milchkuhbestand sollte deshalb darin bestehen, frühzeitig eine Stoffwechselüberlastung "sichtbar" oder "erkennbar" zu machen. Unabhängig davon, welche Erkrankung sich anbahnt, muss das Herdenmanagement darauf hinwirken, die Glukoseversorgungssituation des Einzeltieres zu verbessern. Aus der Analyse für die einzelnen Herden und Laktationen kann grundlegend abgeleitet werden, dass die Ergebnisse der Milchkontrolldaten, die im Zuge der datengestützten Herdenüberwachung erhoben wurden, sich verwenden lassen, um den Leistungs- und Gesundheitsstatus der Kühe im Laktationsverlauf einzuschätzen und zu prognostizieren. Die Verwendung von Informationen zum Laktosegehalt des Gemelks verbesserten in jedem Fall die Erkennungsraten. / The aim of the current studies was to investigate whether the milk ingredient lactose can be used as a practical support management. The primary data comes from three Israeli high-performance herds, collected over several lactations. In the data preparation, the parameter "lactose content" was examined to see whether it is sufficient for a health and performance prediction or whether additional features may be of importance for usage in a forecasting model. Oestrus, diarrhea, endometritis, fever, infections, hoof diseases, mastitis, stress, metabolic disorders, and injuries have been assigned to the performance- and/or health-affecting events. The usefulness of individual features for the prediction was evaluated on the basis of the recognition rates. Thus two- and three-level decision trees have been developed to identify these events. As one single feature is often insufficient, different combinations of variables were analyzed. The most important finding of this study is that the drop in the lactose concentration and lactose quantity always represents a critical event. The main objective of a health monitoring in the dairy herd should therefore be to make a metabolic overload "visible" or "recognisable" at an early stage. Whichever disease begins to take shape, the herd management must work on improving the glucose supply situation of the individual animal. In conclusion from the analysis of the individual herds and lactations it can be inferred that the results of the milk control data collected in the course of the data-based herd monitoring can be used in order to assess and to predict the performance and health status of the cows in the course of lactation. The use of information on the lactose content of the milk improved in any case the recognition rates.