Der Einsatz von KI Technologien verändert Unternehmen branchenübergreifend und eröffnet neue Potenziale. Doch unabhängig vom Anwendungsbereich gilt eine grundlegende Voraussetzung: Bevor eine KI ihr volles Potenzial entfalten kann, müssen die zugrunde liegenden Daten strukturiert, konsolidiert und zugänglich gemacht werden.
Welche Datentransformation ist erforderlich?
Entscheidend ist, Daten so aufzubereiten, dass sie von den eingesetzten KI Systemen effizient genutzt werden können.
Dazu gehören die Strukturierung und Klassifizierung von Informationen sowie die Bereinigung sogenannter ROT Daten (Redundant, Obsolete, Trivial). Deren Entfernung reduziert Speicherbedarf und Kosten und verhindert Verzerrungen bei datengetriebenen Analysen. Besonderes Augenmerk sollte zudem auf sogenannte Dark Data gelegt werden.
Was sind Dark Data?
Als Dark Data werden Datenbestände bezeichnet, die Unternehmen zwar sammeln und speichern, jedoch weder für Analysen noch für operative Entscheidungen nutzen. Da über viele Jahre hinweg die Devise galt, möglichst alle Daten aufzubewahren, haben sich in vielen Organisationen umfangreiche ungenutzte Datenbestände angesammelt.
Das Ergebnis: datenreich, aber informationsarm. Daten schaffen erst dann Mehrwert, wenn sie nutzbar und handlungsrelevant sind, auch und gerade in automatisierten Prozessen.
KI ist nur so gut wie die Daten, die sie erhält
Seit dem Aufkommen moderner KI Lösungen werden deren Einsatzmöglichkeiten intensiv ausgelotet. Letztlich basieren jedoch die meisten automatisierten Verfahren auf statistischen Modellen und der Qualität der zugrunde liegenden Daten.
Wer aus seinen Daten echten Mehrwert generieren möchte, mit oder ohne KI sollte zunächst sicherstellen, dass das Datenmanagement den Weg von Rohdaten zu verwertbaren Erkenntnissen ermöglicht. Denn jeder erfolgreichen KI Transformation geht eine erfolgreiche Datentransformation voraus.
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