Datenmanagement: So wird der KI-Einsatz erfolgreich

2024 war das Jahr für generative KI. ChatGPT und andere Akteure haben sich zu den am schnellsten wachsenden Plattformen der letzten Zeit entwickelt. Doch inmitten dieser aufregenden KI-Revolution wird oft ein entscheidender Aspekt übersehen: das Datenmanagement. Ein starkes und durchdachtes Datenmanagement ist allerdings der Schlüssel, um das volle Potenzial von KI-Lösungen auszuschöpfen.

Deutsche Unternehmen verfügen über große Datenmengen, haben jedoch Schwierigkeiten, diese effektiv zu nutzen. Zu diesem Schluss kommt auch eine aktuelle Studie des Digitalverbands Bitkom: 60 Prozent der hiesigen Unternehmen schöpfen das Potenzial ihrer Daten kaum oder gar nicht aus.

Das muss sich ändern, sagt Paweł Ekk-Cierniakowski, Senior Manager Artificial Intelligence & Machine Learning bei Software One, und zeigt auf, was Unternehmen heute tun können, um die Weichen für den Erfolg zu stellen:

Der Datendschungel ist Herausforderung und Chance zugleich

Ein agiler Ansatz im Datenmanagement ist essenziell, um ethische Überlegungen und neue Verarbeitungstechniken zu flexibel einzubinden. Experten müssen ihre Strategien kontinuierlich die Anforderungen der Datenquellen und die Projektziele anpassen. Besonders bei unstrukturierten Daten ist ein tiefes Verständnis für die Relevanz und den Kontext der Daten unerlässlich. Dabei gilt es, komplexe Datensätze effektiv zu verwalten und gleichzeitig Speicher- und Verarbeitungskosten im Blick zu behalten.

Ein zentrales Problem bei der Implementierung von KI-Lösungen ist der sogenannte Datendrift. Dieses Phänomen beschreibt die Veränderung der Datenverteilung nach der ursprünglichen Modellentwicklung, wodurch die Modellgenauigkeit sinkt und die Ergebnisse beeinträchtigt werden können. Um dem entgegenzuwirken, sollten Unternehmen kontinuierliche Überwachungssysteme einrichten, die Abweichungen in der Datenverteilung frühzeitig erkennen. Ein regelmäßiges Neutraining der KI-Modelle mit aktuellen Daten ist entscheidend, um langfristig genaue Ergebnisse zu gewährleisten.

Moderne Datenverarbeitung liefert bessere KI-Modelle

Datenverarbeitung ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung leistungsfähiger maschineller Lernmodelle ist – und dies gilt auch für KI-Modelle. KI sollte nicht als magisches Werkzeug betrachtet werden, sondern als eine Technologie, die auf soliden Datenanalysen beruht. Ein umfassendes Verständnis der Unternehmensdaten und eine explorative Datenanalyse ermöglichen es, die richtigen Schritte zur Datenverarbeitung und -bereinigung abzuleiten, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Vorverarbeitung und Rechenaufwand muss abgewogen werden

Ein gut durchdachter strategischer Ansatz ist entscheidend, um eine robuste Datenbereinigung und -vorverarbeitung zu gewährleisten und gleichzeitig die mit der Verarbeitung großer Datensätze verbundenen Rechenanforderungen zu bewältigen. Da es in den meisten Fällen schwierig ist, die effektivsten Techniken im Voraus zu bestimmen, ist es wichtig, verschiedene Methoden zu testen. Diese sollten in jeder Phase im Hinblick auf Genauigkeit, Kosten und Zeitaufwand sorgfältig überwacht und bewertet werden, um das optimale Gleichgewicht zwischen Effizienz und Ergebnisqualität zu finden.

Quelle: SoftwareOne