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Datenqualität treibt Analytik, KI und generative KI voran
Datenqualität hängt von der Fähigkeit eines Unternehmens ab, aus Analyse- und KI-Prozessen verwertbare Daten zu gewinnen, mit denen sich schneller Entscheidungen treffen lassen.
Die Datenqualität ist für die Gestaltung von Analysen, KI und generativer KI von großer Bedeutung.
Daten sind zur neuen Währung geworden und treiben Branchen zu transformativen Innovationen in den Bereichen Analyse, künstlicher Intelligenz (KI) und generative KI an. Inmitten der Unstimmigkeiten bei den Daten steht jedoch die entscheidende Bedeutung der Datenqualität außer Frage.
In der 2023 erhobenen Umfrage unter IT-Entscheidungsträgern mit dem Titel Data Platforms: The Path to Achieving Data-driven Empowerment fragte die Enterprise Strategy Group von TechTarget: Welches ist das wichtigste Ergebnis, das Ihr Unternehmen von der Implementierung von Datenqualitäts-Tools oder -services erwartet?
Wie in Abbildung 1 zu sehen ist, konzentrieren sich Unternehmen stark auf die Implementierung von Datenqualitäts-Tools und -praktiken, um eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung für interne Stakeholder in den Geschäftsbereichen sowie für Endbenutzer zu ermöglichen. Die Datenqualität steht in direktem Zusammenhang mit verwertbaren, zuverlässigen Daten aus Analyse- und KI-Prozessen.
Grundlage von Analytik und KI. Das Herzstück jeder analytischen Bemühung und KI-gesteuerten Anwendung sind Daten. Die Qualität dieser Daten hat einen großen Einfluss auf die Ergebnisse der Prozesse, die sie vorantreiben. Die Datenqualität umfasst eine Reihe von Faktoren, darunter Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit und Aktualität. Wenn die Datenqualität beeinträchtigt ist, ist die Genauigkeit der daraus abgeleiteten Erkenntnisse und Vorhersagen gefährdet, was zu fehlerhaften Schlussfolgerungen und falschen Entscheidungen führt.
Präzision in der Analytik. Der Kern der Analytik liegt in der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Daten. Qualitativ hochwertige Daten stellen sicher, dass die daraus gewonnenen Erkenntnisse zuverlässig und genau sind, so dass Unternehmen gut informierte strategische Entscheidungen treffen können. Ungenaue oder unvollständige Daten hingegen können zu falschen Schlussfolgerungen führen, die sich auf den gesamten Entscheidungsprozess auswirken.
Wirksamkeit von KI. KI lebt von Daten und stützt sich auf historische und Echtzeitinformationen, um Vorhersagemodelle zu erstellen und intelligente Entscheidungen zu treffen. Qualitativ hochwertige Daten sind das Lebenselixier der KI, da sie die Leistung der Algorithmen verbessern und es ihnen ermöglichen, verlässliche Prognosen, Empfehlungen und Klassifizierungen zu erstellen. Saubere Daten ermöglichen es der KI, aus echten Mustern zu lernen und ihre Vorhersagekraft zu steigern.
Generative KI und kreativer Output. Im Bereich der generativen KI, in dem Maschinen kreative Inhalte wie Kunst, Musik und Text produzieren, kommt der Datenqualität eine neue Bedeutung zu. Qualitativ hochwertige Eingabedaten stellen sicher, dass der erzeugte Output kohärent und aussagekräftig ist und der gewünschten kreativen Richtung entspricht. Ohne Datenqualität besteht die Gefahr, dass generative KI unsinnige oder unzusammenhängende Ergebnisse erzeugt, denen es an künstlerischem Wert oder praktischem Nutzen fehlt.
Ethische Überlegungen. Die Datenqualität ist ein wesentlicher Bestandteil der ethischen KI-Entwicklung. Voreingenommene oder verzerrte Daten können Vorurteile innerhalb von KI-Systemen aufrechterhalten, die zu ungerechten Ergebnissen führen und gesellschaftliche Ungleichheiten verstärken. Die Sicherstellung der Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung für die Förderung fairer und unvoreingenommener KI-Anwendungen, die ethische Erwägungen respektieren und soziale Werte aufrechterhalten.
Datenqualität und KI-Lebenszyklus. Der KI-Lebenszyklus umfasst die Datenerfassung, die Vorverarbeitung, das Modelltraining, die Validierung und den Einsatz. Zu jedem Zeitpunkt dient Datenqualität als Fixpunkt, der die KI-Bemühungen zum Erfolg führt:
- Datenerfassung und -vorverarbeitung. Die Grundlage der KI liegt in der Datenerfassung und -vorverarbeitung. Qualitativ hochwertige Daten, die in dieser Phase erhoben werden, erhöhen die Zuverlässigkeit der nachfolgenden Analysen und des Modelltrainings. Wenn sichergestellt wird, dass die Daten sauber, konsistent und repräsentativ sind, wird das Risiko verzerrter oder irreführender Ergebnisse minimiert.
- Modelltraining und -validierung. Während der Modellschulung wirkt sich die Datenqualität auf den Lernprozess aus. Hochwertige Daten stellen sicher, dass die Modelle genaue Muster und Beziehungen erfassen, was zu genaueren Vorhersagen und Verallgemeinerungen führt. Die Validierung mit Qualitätsdaten gewährleistet die Robustheit und Effektivität des Modells.
- Einsatz und Auswirkungen in der Praxis. Beim Einsatz von KI-Lösungen in der Praxis gewährleistet die Datenqualität, dass die gewonnenen Erkenntnisse und Empfehlungen umsetzbar und zuverlässig sind. Stakeholder und Entscheidungsträger können sich bei der Gestaltung von Geschäftsstrategien und betrieblichen Entscheidungen auf KI-gestützte Erkenntnisse verlassen.
Generative KI mit Datenqualität aufwerten. Generative KI führt ein neues Paradigma ein, indem sie es Maschinen ermöglicht, originäre Inhalte zu erstellen. Die Datenqualität wird zu einem entscheidenden Faktor bei der Kuratierung von Eingabedaten, die sinnvolle und kohärente kreative Ergebnisse hervorbringen. Die künstlerische Integrität und die reale Anwendbarkeit von generativen KI-Kreationen hängen von der Qualität der Daten ab, die den generativen Prozess antreiben.
Gewünschte Ergebnisse von Datenqualitätswerkzeugen
Eine Untersuchung der Enterprise Strategy Group ergab vier wichtige gewünschte Ergebnisse für Unternehmen, die Datenqualitäts-Tools, -services und -praktiken zur Verbesserung von Analysen, KI und generativer KI einsetzen. Dazu gehören:
- Genaue Erkenntnisse und fundierte Entscheidungen. Die Datenqualität stellt sicher, dass die aus Analysen und KI gewonnenen Erkenntnisse genau und zuverlässig sind. Fehlerhafte oder inkonsistente Daten können Unternehmen in die Irre führen und dazu führen, dass sie ihre Entscheidungen auf fehlerhafte Informationen stützen. Qualitativ hochwertige Daten sorgen für ein höheres Maß an Vertrauen in Analysen und Vorhersagen und ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Wachstum, Effizienz und Innovation fördern.
- Verbesserte prädiktive Modellierung. KI-Algorithmen und maschinelle Lernmodelle stützen sich bei ihren Vorhersagen in hohem Maße auf historische und Echtzeitdaten. Qualitativ hochwertige Daten erhöhen die Effizienz dieser Modelle und führen zu genaueren Prognosen und Empfehlungen. Saubere, konsistente Daten stellen sicher, dass die Modelle aus zuverlässigen Mustern lernen, wodurch sie komplexe Szenarien bewältigen und ihre Vorhersagegenauigkeit verbessern können.
- Effektive Problemlösung. Die Datenqualität wirkt sich direkt auf die Fähigkeit eines Unternehmens aus, Probleme zu erkennen und zu lösen. Analytik und KI können verborgene Einsichten, Muster und Grundursachen von Problemen aufdecken und so eine proaktive Entscheidungsfindung ermöglichen. Wenn die zugrunde liegenden Daten jedoch ungenau oder unvollständig sind, kann sich der Problemlösungsprozess verkomplizieren, was Lösungen verzögert und den Fortschritt behindert.
- Personalisierte Kundenerfahrungen. Für Unternehmen, die ihren Kunden personalisierte Erlebnisse bieten möchten, ist Datenqualität von entscheidender Bedeutung. KI-gesteuerte Personalisierung ist auf genaue Kundendaten angewiesen, um Vorlieben, Verhaltensweisen und Kaufmuster zu verstehen. Saubere Daten stellen sicher, dass Empfehlungen und Interaktionen mit den Erwartungen der Kunden übereinstimmen, was zu höherer Zufriedenheit und Loyalität führt.
Datenqualität ist kein bloßes Kontrollkästchen; sie ist der Dreh- und Angelpunkt, der die Bereiche Analytik, KI und generative KI zusammenhält. Ihr Einfluss durchdringt jede Facette dieser Bereiche und orchestriert die Sinfonie von Erkenntnissen, Vorhersagen und Kreationen, die Innovation und Transformation vorantreiben. In einer Ära, die durch das unerbittliche Streben nach datengesteuerter Exzellenz definiert ist, ebnen Unternehmen, die der Datenqualität Priorität einräumen, den Weg für präzise Analysen, intelligente KI und inspirierte generative KI - und gestalten so letztlich eine Zukunft, die ebenso visionär wie datengesteuert ist.
Die Enterprise Strategy Group ist ein Geschäftsbereich von TechTarget. Ihre Analysten unterhalten Geschäftsbeziehungen zu Technologieanbietern.
