Zurück zur Übersicht
11. Dezember 2023

Je besser die Daten, desto smarter die KI

Titelbild

Die Qualität des Daten-Inputs entscheidet über den Lernerfolg von Algorithmen und damit den
Mehrwert von KI- und ML-Modellen. Sehr oft „vergiften“ falsche oder irrelevante Informationen aus
unstrukturierten Datenbeständen den Lernprozess. Mit Lösungen für ein automatisiertes und intelligentes Datenmanagement können Unternehmen ihre Daten aufbereiten, die Wertigkeit von Informationen verbessern und so aus dem Einsatz von KI einen echten Wettbewerbsvorteil machen.

Unstrukturierte Datenbestände, die bis zu 80 Prozent der Unternehmensdaten umfassen, sind in
vielen Unternehmen die große Unbekannte, verbergen sich doch darin eine Vielzahl an Informationen unterschiedlichster Qualität – sie reichen von veralteten, risikobehafteten und nicht nutzbaren
Dateien bis zu wertvollen und sicherheitsrelevanten Daten. Analyse, Selektion und Klassifikation
dieser unstrukturierten Bestände sind deshalb entscheidend, um die Spreu vom Weizen zu trennen
und Algorithmen mit nützlichem Input zu trainieren. Da dies auf händische Weise weder betriebswirtschaftlich noch technisch sinnvoll umsetzbar ist, sollte der Einsatz von Datenmanagement-Lösungen jeder KI-Entwicklung vorausgehen.

Strukturierter Daten-Input führt zu smarten KI-Output

Die Entwicklung von KI- und ML-Modellen ist ein kostenintensiver und aufwendiger Prozess. Bei der
Anwendungsentwicklung von Modellen, die in unternehmerische Prozesse eingebunden werden sollen, müssen echte Daten aus internen Quellen oder von seriösen Dienstleistern zum Einsatz kommen. Synthetische Daten, die aus kleinen Datenbeständen künstlich interpoliert werden, sind im Praxiseinsatz weniger leistungsfähig und schmälern oft den Erfolg. Für einen effizienten Prozess sind Data Scientists daher auf qualitativ hochwertige Originaldaten angewiesen. Je sauberer und strukturierter diese Daten sind, umso schneller können Trainingsmodelle zu prozesstauglichen Modellen weiterentwickelt werden. Das reduziert zum einen die Kosten und die Umsetzungsdauer, zum anderen sinkt so das Risiko für rechtswidrige oder verfälschende Aktionen. Da kritische und nicht zur Verwendung geeignete Informationen aus den Originaldaten bereinigt werden, kommen sie nicht fälschlicherweise für das Training der Algorithmen zum Einsatz.

Per Software unstrukturierte Datenbestände bereinigen

Mit dem intelligenten und automatisierten Datenmanagement von APARAVI können Verantwortliche Datenbestände akkurat aufbereiten. Dazu werden zunächst die Rohdaten bereinigt und transformiert. Die Software analysiert die Daten anhand von Merkmalen und syntaktischen Eigenschaften und ordnet diese vordefinierten Klassen zu. Dabei werden eine Vielzahl an Informationen berücksichtigt – etwa Kontext, Inhalt, Zugriffsprotokolle, Berechtigungen, Metadaten und vieles mehr. So aufbereitet können Unternehmen mit der Lösung von APARAVI die Daten vollautomatisiert weiterverarbeiten – unabhängig davon ob standardisierte (zum Beispiel Erkennung von personenbezogenen Daten) oder anwendungsspezifische Anforderungen umgesetzt werden müssen. Der gesamte Prozess erfolgt transparent und kann jederzeit an neue Kriterien und rechtliche Anforderungen angepasst werden. So steht den perfekten und DSGVO-konformen Datensätzen für das Training von Algorithmen nichts mehr im Wege.