Ob in der Fertigung, im Lieferkettenmanagement oder im Gesundheitswesen – künstliche Intelligenz (KI) kann Abläufe revolutionieren. KI kann die Effizienz steigern, das Kundenerlebnis personalisieren und Innovationen anregen.
Allerdings hängt es von der Qualität der Daten ab, mit denen KI-Prozesse zuverlässig und umsetzbare Ergebnisse liefern. Sehen wir uns genauer an, was Sie tun müssen, um Ihre Daten für den KI-gestützten Erfolg vorzubereiten.
Welchen Einfluss hat die Datenqualität auf KI-Systeme?
Die Verwendung von Daten schlechter Qualität kann zu teuren und peinlichen Fehlern führen, wie zum Beispiel der ZeitLuft KanadaDer Chatbot von gab einem trauernden Kunden falsche Informationen. In Bereichen wie dem Gesundheitswesen kann die Verwendung von KI-Modellen mit ungenauen Daten zu einer falschen Diagnose führen.
Inkonsistenzen, die sich aus dem Fehlen einer standardisierten Formatierung ergeben, können den KI-Algorithmus verwirren und zu fehlerhaften Entscheidungen führen. Ebenso kann das Verlassen auf veraltete Daten zu Entscheidungen führen, die nicht den aktuellen Tendencies und Marktbedingungen entsprechen.
Doppelte Datensätze sind ein akutes Downside, da sie die Analyse verfälschen und zu Fehlallokationen von Ressourcen und Überproduktion führen können. Trotz der vielen Vorteile, die KI bietet, wäre es daher unklug, sich auf KI-Systeme zu verlassen, ohne vorher Ihre Daten vorzubereiten.
Eine aktuelle Studie ergab, dass nur4 % der Unternehmen halten ihre Daten für bereit für KI-Modelle. Wie gehen Sie additionally mit diesem Downside um?
Bewertung der Datenbereitschaft für KI-Prozesse
KI-Algorithmen sind bei ihrer Entscheidungsfindung auf Muster angewiesen, die sie aus den ihnen zugeführten Daten ableiten. Wenn die Daten falsch oder veraltet sind, sind die daraus gezogenen Schlussfolgerungen wahrscheinlich falsch. Daher ist die Sicherstellung einer guten Datenqualität die Grundlage für eine effektive KI-Implementierung.
Zunächst einmal müssen die Daten vollständig sein. Eine Straßenadresse muss beispielsweise eine Wohnungsnummer, den Gebäudenamen, den Straßennamen, den Ortsnamen und die Postleitzahl enthalten. Zweitens müssen die Daten korrekt und in einer konsistenten Struktur formatiert sein.
Beispielsweise müssen alle Telefonnummern die Vorwahl enthalten. Die Daten müssen außerdem gültig und eindeutig sein. Duplikate in Ihrer Datenbank können die Analyse verzerren und die Relevanz von KI-Berichten beeinträchtigen.
Daten für KI-Algorithmen vorbereiten
Selbst die fortschrittlichsten KI-Modelle können grundlegende Probleme mit der Datenqualität nicht beheben. Hier sind einige Dinge, die Sie tun können, um Ihre Daten für eine effektive KI-Implementierung vorzubereiten.
Bewerten von Datenquellen
Der erste Schritt bei der Datenaufbereitung besteht darin, Datenquellen zu identifizieren und zu bewerten. Daten müssen aus zuverlässigen Quellen gesammelt und mit Sorgfalt behandelt werden, um das Risiko der Erfassung fehlerhafter Daten zu minimieren. Das Profilieren der Daten hilft dabei, Parameter festzulegen und Ausreißer zu identifizieren. Die Daten müssen außerdem so strukturiert sein, dass sie mit den Dateneingaben für das KI-Modell übereinstimmen.
Sammeln Sie relevante Daten
Mehr ist nicht immer besser für Daten. Eine selektive Auswahl der erfassten Daten trägt zur Datensicherheit bei und minimiert unnötige Komplexitäten in den KI-Algorithmen. Dies schafft Ordnung im Datenmüll und macht KI-Systeme effizienter. Um sicherzustellen, dass die KI-Modelle nur mit relevanten Informationen gefüttert werden, gibt es zwei Aspekte. Erstens müssen Aufnahmeformulare sorgfältig gestaltet werden, damit sie keine unnötigen Informationen abfragen. Zweitens können Filter eingesetzt werden, um die erforderlichen Daten auszuwählen und andere Daten aus dem KI-System fernzuhalten.
Datensilos aufbrechen
Umfragen, Onboarding-Formulare, Verkaufsaufzeichnungen usw. – Unternehmen sammeln Daten aus vielen verschiedenen Quellen. Die Speicherung dieser Daten in einzelnen Silos kann ihre Nutzbarkeit einschränken. Um dies zu überwinden, müssen Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales Repository integriert werden.
Der Prozess kann auch die Standardisierung von Datenformaten umfassen. Dies macht sie vergleichbar und minimiert das Risiko von Duplikaten in der Datenbank. Vor allem liefert es einen umfassenden Überblick über die verfügbaren Daten.
Daten überprüfen und validieren
Bevor Daten zu einer KI-Datenbank hinzugefügt werden können, muss deren Richtigkeit überprüft werden. Heute gibt es eine Reihe automatisierter Überprüfungstools, die dabei helfen können. Automatisierte Datenüberprüfungstools vergleichen die aus Quellen gesammelten Daten mit Daten aus vertrauenswürdigen Datenbanken von Drittanbietern, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind. Überprüfungstools müssen die Daten auch auf Formatierung und Konsistenz überprüfen.
Neben der Überprüfung eingehender Daten müssen alle vorhandenen Daten validiert werden, bevor sie in ein KI-Modell eingespeist werden. Eine solche Batch-Validierung stellt sicher, dass die Datenbank auf dem neuesten Stand bleibt. Schließlich können Daten mit der Zeit verfallen. Wenn beispielsweise ein Kunde seine Telefonnummer ändert, wird die alte Nummer in Ihren Aufzeichnungen ungültig.
Datenanreicherung
Möglicherweise müssen die Daten auch angereichert werden, um den Commonplace der Vollständigkeit zu erfüllen und eine kontextbezogenere Grundlage für KI-Modelle bereitzustellen. Datenanreicherung spielt eine wichtige Rolle beim Verständnis der Demografie und Kundensegmentierung.
So können beispielsweise Straßenadressen mit standortbezogenen Informationen angereichert werden, um Versicherungsagenturen eine genauere Risikobewertung zu ermöglichen. Viele Datenüberprüfungstools können Daten mit Informationen aus Referenzdatenbanken anreichern.
Implementieren Sie strenge Praktiken zur Datenverwaltung
Das Trainieren von KI-Modellen mit proprietären Daten kann dazu führen, dass vertrauliche Daten offengelegt werden. Daher ist ein starker Rahmen für die Datenverwaltung erforderlich. Dieser sollte idealerweise Datensicherheit, Schutzmaßnahmen für die Benutzeroberfläche und Teststandards abdecken.
Durch die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten der Datennutzer wird die Datensicherheit erleichtert. Ebenso hilft die Protokollierung von Datenzugriff und -transformation dabei, die Kontrolle über den Datenzugriff zu behalten und die Erkennungszeit für Sicherheitsprobleme zu verkürzen.
KI-Algorithmen mit vertrauenswürdigen Daten ausstatten
Das Zeitalter der KI ist definitiv angebrochen. Doch um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen der Qualität der Daten, mit denen KI-Algorithmen trainiert werden, besondere Aufmerksamkeit schenken. Um präzise Vorhersagen zu gewährleisten, müssen die in das System eingespeisten Daten hohe Qualitätsstandards hinsichtlich Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Eindeutigkeit, Gültigkeit und Konsistenz erfüllen.
Die Auswahl der richtigen Datenquellen und die Profilierung aller eingehenden Daten ist ein guter Ausgangspunkt. Anschließend Verifizierung und Validierung von Daten bevor sie in die KI-Modelle eingespeist werden, werden schlechte Daten aus dem System ferngehalten. Automatisierte Verifizierungstools können außerdem verwendet werden, um Daten anzureichern und KI-Systemen einen umfassenderen Datensatz zum Arbeiten zu geben. Mit diesen wenigen einfachen Schritten zur Priorisierung der Datenqualität bauen Sie robuste und belastbare KI-Systeme auf, die Entscheidungen treffen können, die Ihr Unternehmen in eine bessere Zukunft führen.
Die Put up Aufbau einer starken KI-Grundlage: Die entscheidende Rolle qualitativ hochwertiger Daten erschien zuerst auf Datenfloq.