Das Entsperren der verbleibenden 99 % Ihrer Daten erfordert eine radikale Transformation Ihres Ansatzes. Zwischen der Unnützlichkeit unstrukturierter Daten und dem Misstrauen gegenüber deren Zuverlässigkeit stagnieren viele Organisationen. Die Herausforderungen sind gewaltig: Unverwertete Daten bergen Schätze an Erkenntnissen, die erforderlich sind, um gut informierte strategische Entscheidungen zu treffen. Der Zugang zu diesem Reichtum an Informationen fördert eine beispiellose Kreativität, die unter der Ägide von effizienter und angepasster künstlicher Intelligenz gedeiht. Ein umfassendes Verständnis Ihrer Daten zu erwerben, wird entscheidend, um ihr volles Potenzial zu entfalten.
Verständnis von Unternehmensdaten
Unternehmen, unabhängig von ihrer Größe, beginnen den erheblichen Wert ihrer Daten zu erkennen, um das Benutzer- und Kundenerlebnis zu optimieren und gleichzeitig strategien basierend auf handfesten Beweisen zu entwickeln. Das Aufkommen von künstlicher Intelligenz (KI) verstärkt die Bedeutung eines erleichterten und pragmatischen Zugangs zu verfügbaren Daten und vervielfacht deren Nutzungspotenzial.
Die Herausforderungen einer erfolgreichen KI-Adoption
Um KI nutzen zu können, müssen Unternehmen erhebliche Anstrengungen in die Erfassung, die Kuration und die Vorverarbeitung von Daten investieren. Herausforderungen wie Datenverwaltung, Datenschutz und gesetzliche Konformität erfordern von Anfang an besondere Aufmerksamkeit. Die Integration von KI kann nicht ohne sorgfältige Vorbereitung und einen strengen Rahmen erfolgen.
Die Komplexität von Daten
Henrique Lemes, Leiter der Datenplattform für die Amerikas bei IBM, weist auf die Komplexität von Unternehmensdaten hin. Informationen werden oft in strukturierte und unstrukturierte Daten eingeteilt. Erstere sind in einem standardisierten Format organisiert, während letztere ein breites Spektrum an Formaten umfassen, wie E-Mails, Social-Media-Posts oder Videos, die reich an Informationen sind, aber schwer nutzbar.
Das Potenzial unstrukturierter Daten ausschöpfen
Weniger als 1 % der Unternehmensdaten werden von generativer KI genutzt, während über 90 % dieser Daten in die Kategorie unstrukturiert fallen. Dies hat direkte Auswirkungen auf das Vertrauen und die Qualität der Informationen, die für Entscheidungen verwendet werden. Entscheidungsträger müssen sich sicher sein, dass die Daten vollständig und zuverlässig sind.
Die Bedeutung der automatisierten Datenaufnahme
Um den ungeordneten Datenstrom in ein tatsächliches Entscheidungstool zu verwandeln, ist die automatisierte Datenaufnahme entscheidend. Dieser Prozess ermöglicht es, das nutzbare Datenvolumen für KI erheblich zu erhöhen und gleichzeitig die Governance-Vorgaben einzuhalten. Unternehmen sollten sich bemühen, diesen Prozess zu automatisieren, um dessen Vorteile zu maximieren.
Methoden zur Datenoptimierung
Drei Schlüsselprozesse treten hervor, um es Unternehmen zu ermöglichen, ihre Daten zu nutzen:
Skalierte Datenaufnahme
Die Automatisierung des Übergangs von Daten zu Analyse-Systemen ist der erste entscheidende Schritt. Dies erleichtert den Übergang von Rohdaten zu für KI einsatzbereiten Daten.
Datenkuratierung und -verwaltung
Sobald die Daten aufgenommen sind, werden die Kuration und die Einrichtung von Governance-Regeln entscheidend. Diese Praktiken gewährleisten die Datenqualität und die Einhaltung der geltenden Vorschriften.
Verfügbarkeit für generative KI
Sobald die vorherigen Schritte abgeschlossen sind, können die Daten für generative KI verfügbar gemacht werden. Dies kommuniziert den Mehrwert organisierter und einsatzbereiter Daten.
Transformationsansatz für Daten bei IBM
IBM verfolgt einen einheitlichen Ansatz. Diese Methode basiert auf einem tiefen Verständnis des KI-Weges des Unternehmens, integriert mit fortschrittlichen Softwarelösungen und branchenspezifischem Fachwissen. Dies ermöglicht es, strukturierte und unstrukturierte Daten effektiv in KI-bereite Vermögenswerte zu transformieren und gleichzeitig die Governance- und Compliance-Standards einzuhalten.
Wachsende Notwendigkeit einer Datenverwaltung
Die Zunahme des Volumens und der Vielfalt der Daten erschwert das Management. Unternehmen stoßen auf Hindernisse, wenn sie versuchen, ihre KI-Lösungen, die oft für spezifische Aufgaben konzipiert sind, zu erweitern. Während sie danach streben, ihren Anwendungsbereich zu erweitern, wird das Management unstrukturierter Daten zu einem Imperativ, der die wachsende Nachfrage nach Datenmanagementlösungen fördert.
Optionen und Werkzeuge für KI in regulierten Branchen
IBM bietet eine Palette von Lösungen für Unternehmen an, einschließlich Tools, die den Betrieb von KI-Workloads auch in den am stärksten regulierten Sektoren ermöglichen. Institutionen wie internationale Banken und multinationale Unternehmen vertrauen auf die Fähigkeit von Big Blue, Daten in verwertbare Ressourcen zu verwandeln.
Für weitere Informationen zur Optimierung von Datenpipelines für KI, die zu greifbaren Geschäftsergebnissen mit einer schnellen Kapitalrendite führen, können Sie diesen Artikel über die Partnerschaften zwischen SAP und Databricks zur Datenverwaltung konsultieren.
Apple legt ebenfalls Wert auf den Datenschutz mit synthetischen und anonymisierten Informationen, was das wachsende Interesse an einer Datenverwaltung im Einklang mit KI verstärkt. Französische Unternehmen verfolgen weltweite Datenfreigabestrategien, was einen weitreichenden Trend zur effizienten Nutzung von Daten zeigt. Potenzielle Verzerrungen in Datensätzen bleiben ein besorgniserregendes Thema für die akademische und professionelle Gemeinschaft.
Künstliche Intelligenz positioniert sich als unbestreitbarer Hebel zur Optimierung von Kundendaten und zur Förderung des Wachstums. Dies verdeutlicht die Bedeutung, die verbleibenden 99 % der verfügbaren Daten für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit der KI nutzen möchten, freizuschalten.
Häufig gestellte Fragen
Wie kann ich die verbleibenden 99 % meiner ungenutzten Daten für KI freischalten?
Um ungenutzte Daten freizuschalten, ist es wichtig, Automatisierungssysteme für die Datenaufnahme sowie eine robuste Datenverwaltung zu implementieren, um deren Qualität und Compliance zu gewährleisten. Der Einsatz fortschrittlicher Analysetechnologien kann ebenfalls helfen, relevante Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren.
Welche Arten von Daten gelten als unstrukturiert?
Unstrukturierte Daten umfassen eine Vielzahl von Formaten, wie E-Mails, Social-Media-Beiträge, Videos, Bilder, Dokumente und Audiodateien. Auch wenn sie komplexer zu analysieren sind, enthalten sie oft wertvolle Erkenntnisse für das Unternehmen.
Warum ist es wichtig, unstrukturierte Daten zu verwalten?
Das Management unstrukturierter Daten ist entscheidend, da sie mehr als 90 % der in vielen Unternehmen verfügbaren Daten ausmachen. Das Ignorieren dieser Daten kann zu einem Verlust an Innovationsmöglichkeiten und zu Entscheidungen führen, die auf unvollständigen Informationen basieren.
Was ist der erste Schritt, um meine Daten für KI einsatzbereit zu machen?
Der erste Schritt besteht darin, die Datenaufnahme in großem Maßstab zu automatisieren. Dadurch können Daten effizienter erfasst und strukturiert werden, sodass sie für fortgeschrittene Analysen zugänglich sind.
Wie kann ich die Sicherheit und Compliance meiner Daten bei der Nutzung für KI gewährleisten?
Es ist wichtig, zu Beginn Governance-Regeln für Daten festzulegen, die die spezifischen Vorschriften Ihrer Branche berücksichtigen. Dies umfasst Sicherheitsprotokolle zum Schutz sensibler Daten sowie Prozesse zur Anonymisierung.
Welche Tools stehen zur Verfügung, um die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu erleichtern?
Es gibt viele fortschrittliche Tools und Software, die die Verarbeitung unstrukturierter Daten erleichtern, darunter solche, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen integrieren, um Erkenntnisse zu extrahieren und deren Nutzung zu optimieren.
Welche Rolle spielt die Datenverwaltung bei der Nutzung von Daten für KI?
Die Datenverwaltung spielt eine grundlegende Rolle, um sicherzustellen, dass die Daten genau, zuverlässig und konform mit den Vorschriften bleiben. Sie legt die erforderlichen Vorschriften für die Nutzung von Daten fest und gewährleistet so Qualität und Integrität bei den durchgeführten Analysen.
Wie rentabel ist eine Strategie zur Integration unstrukturierter Daten?
Die Annahme einer effektiven Strategie zur Integration unstrukturierter Daten kann einen erheblichen Return on Investment generieren. Einige Studien zeigen, dass Unternehmen bei korrekter Implementierung mehr als 40 % ROI erzielen können.
Wie kann man die Prozesse für die Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten vereinheitlichen?
Die Vereinheitlichung dieser Prozesse erfordert einen integrierten Governance-Ansatz, der das Management strukturierter Daten mit der Analyse unstrukturierter Daten verbindet. Dies beinhaltet oft leistungsfähige Tools, die eine Gesamtansicht aller verfügbaren Daten bieten.
