ChatGPT & Co erschließen unstrukturierte Daten
Rund 90 Prozent aller Daten in Unternehmen sind laut IDC unstrukturiert. Nach der passenden Analyse bieten sie ein enormes Potenzial. Intelligent Data Processing hilft dabei, diese Informationen zu extrahieren, zu klassifizieren und nutzbar zu machen.
Datenqualität bei Künstlicher Intelligenz — der Erfolgsfaktor
Datenqualität bei Künstlicher Intelligenz ist entscheidend für präzise und faire Ergebnisse. Die Auswahl und Verarbeitung von Daten spielen eine zentrale Rolle, um Verzerrungen zu vermeiden und den Datenschutz sicherzustellen. Reinhard Heckel, Professor für Maschinelles Lernen an der TU München, erläutert, wie eine hohe Datenqualität den Erfolg von KI-Anwendungen beeinflusst.
Mit Data Mining Trends auf der Spur
Wenn Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sind, sitzen Unternehmen auf riesigen Vorkommen, die sie allein nicht fördern können. Um daraus Erkenntnisse zu gewinnen, brauchen sie Data Mining.
Datengetriebene Intelligenz: Wie Künstliche Intelligenz von Daten profitiert
Künstliche Intelligenz ist auf Daten angewiesen, um Resultate zu liefern. Unternehmen sollten daher zunächst eine verlässliche Datenbasis aufbauen, bevor sie ein Projekt mit einem großen Sprachmodell in Erwägung ziehen.
Moderne Pipelines für das Daten-Streaming
Mit einem Realtime-Daten-Streaming erhalten Unternehmen Echtzeit-Einblicke in ihr Business. Althergebrachte Punkt-zu-Punkt-Verbindungen reichen dafür nicht aus, argumentiert Confluent. Streaming-Pipelines beschleunigen Abläufe und Analysen und senken zudem die Kosten.
5 Fragen leiten Projekte mit Künstlicher Intelligenz
Generative Künstliche Intelligenz wollen viele Unternehmen einführen – und zwar am besten sofort. Unüberlegte Schnellschüsse sind hier jedoch fehl am Platz. Bevor man in KI-Projekte investiert, sollte man sich mit den folgenden fünf Fragen auseinandersetzen.
KI-Modelle sind nicht „einfach so“ intelligent
KI-Lösungen können nur so wertvoll, einzigartig und nützlich sein, wie Menge, Qualität und Vielfalt der verfügbaren Trainingsdaten. Dies bedeutet für Unternehmen, dass sie jetzt Methoden benötigen, um ihre Daten in einem Workflow zu speichern, der eine Analyse, Katalogisierung und Kennzeichnung all ihrer Daten ermöglicht. Dies erfordert eine End-to-End-Infrastruktur für unstrukturierte Daten, die sich an neue Herausforderungen anpassen lässt.
Intelligente Apps benötigen spezielle Datenbanken
Daten sind Motor und Treibstoff intelligenter Anwendungen. Der Datenbank kommt daher eine wichtige Rolle zu. Ein flexibles Datenmodell, eine Multimodell-Struktur, Betrieb am Edge und die Vektorsuche sind vier Fähigkeiten, die Datenspeicher brauchen, um intelligente Anwendungen zu nutzen.
Business Analysen brauchen gute Datenqualität
Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind auf qualitative Daten angewiesen, um sinnvolle Resultate zu liefern. Aparavi, ein Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, benennt vier Entwicklungen, bei denen die Datenqualität unverzichtbar ist.
Den Goldschatz heben – mit effizientem Datenmanagement
In der heutigen datengetriebenen Wirtschaft ist der richtige Umgang mit Daten der Schlüssel zum Erfolg. Unternehmen sitzen oft auf einem wahren Schatz an Informationen, der jedoch erst durch effizientes Datenmanagement sein volles Potenzial entfaltet. Denn Daten bilden das Fundament eines Unternehmens, das jedoch nur nutzbringend eingesetzt werden kann, wenn es entsprechend aufbereitet wird.