KI verwaltet bald ihre eigenen Daten

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KI verwaltet bald ihre eigenen Daten

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KI lebt von Daten. Je mehr Daten zugänglich sind und je genauer und kontextbezogener die Daten sind, desto besser sind die Ergebnisse.

Das Problem ist, dass die Datenmengen, die derzeit durch den globalen digitalen Fußabdruck generiert werden, so groß sind, dass es buchstäblich Millionen, wenn nicht Milliarden von Datenwissenschaftlern bräuchte, um alles zusammenzuschlagen – und immer noch nicht schnell genug, um eine sinnvolle Wirkung zu erzielen auf intelligenzgesteuerten Prozessen, künstlich.

KI hilft KI

Aus diesem Grund wenden sich viele Unternehmen an KI, um die Daten zu bereinigen, die KI für eine ordnungsgemäße Funktion benötigt.

Laut Dells Global Data Protection Index 2021 verwaltet ein durchschnittliches Unternehmen jetzt zehnmal mehr Daten als noch vor fünf Jahren, wobei die globale Last von „nur“ 1,45 Petabyte im Jahr 2016 auf 14,6 Petabyte heute gestiegen ist. Da Daten im Rechenzentrum, in der Cloud, am Edge und auf vernetzten Geräten auf der ganzen Welt erstellt werden, können wir davon ausgehen, dass sich dieser Aufwärtstrend auch in Zukunft fortsetzen wird.

In dieser Umgebung schmeißt jede Organisation, die Daten nicht optimal nutzt, buchstäblich Geld weg. Von nun an stellt sich also nicht die Frage, ob KI in Datenmanagement-Lösungen integriert wird, sondern wie.

KI bietet einzigartige Fähigkeiten für jeden Schritt des Datenverwaltungsprozesses, nicht nur durch die Fähigkeit, riesige Mengen nach hervorstechenden Bytes und Bytes zu durchsuchen, sondern auch durch die Art und Weise, wie sie sich an sich ändernde Umgebungen anpassen und den Datenfluss transformieren kann. Laut David Mariani, Gründer und CTO von AtScale, kann KI beispielsweise nur im Bereich der Datenaufbereitung Schlüsselfunktionen wie Matching, Tagging, Join und Kommentieren automatisieren. Von dort aus ist es in der Lage, die Datenqualität zu überprüfen und die Integrität zu verbessern, bevor Volumen gescannt werden, um Trends und Muster zu erkennen, die möglicherweise unbemerkt bleiben. All dies ist besonders nützlich, wenn die Daten unstrukturiert sind.

Das Gesundheitswesen ist eine der datenintensivsten Branchen, wobei die medizinische Forschung einen Großteil der Belastung verursacht. Kein Wunder also, dass klinische Forschungsorganisationen (CROs) laut Anju Life Sciences Software an der Spitze des KI-gesteuerten Datenmanagements stehen. Zum einen ist es wichtig, dass Datensätze nicht übersehen oder einfach ignoriert werden, da dadurch wichtige Suchergebnisse verfälscht werden können.

Maschinelles Lernen beweist bereits seinen Wert bei der Verbesserung der Datensammlung und -verwaltung und behält häufig die Gültigkeit von Datensätzen bei, die normalerweise aufgrund von Kompilierungsfehlern oder falscher Dokumentation abgelehnt werden. Dies wiederum gibt Einblicke in die Ergebnisse der Pilotbemühungen und führt zu einem höheren ROI für den gesamten Prozess.

Mastering-Daten

Viele Unternehmen sind jedoch gerade dabei, ihre Master Data Management (MDM)-Suiten vorzubereiten und zu betreiben, sodass es unwahrscheinlich ist, dass sie diese in absehbarer Zeit durch neue intelligente Versionen ersetzen werden. Zum Glück müssen sie das nicht. Laut Open Logic Systems kommen neue Klassen intelligenter MDM-Booster auf den Markt, die Unternehmen die Möglichkeit geben, KI in bestehende Plattformen zu integrieren, um alles von der Datenerstellung und -analyse bis hin zur Prozessautomatisierung, Regeldurchsetzung und Workflow-Integration zu unterstützen. Viele dieser Aufgaben sind trivial und wiederholen sich, wodurch Datenmanagern Zeit für Analysen und Interpretationen auf höherer Ebene gespart wird.

Dieser Trend zum Einsatz von KI zur Verwaltung der Daten, die Sie für andere Aufgaben im digitalen Unternehmen benötigen, wird die Art der Arbeit für Datenwissenschaftler und andere Wissensarbeiter verändern. Die Menschen werden nicht mehr mit der Arbeit beauftragt, die sie jetzt tun, sondern sie werden sich darauf konzentrieren, die Ergebnisse KI-gesteuerter Prozesse zu überwachen und dann Änderungen vorzunehmen, wenn sie von den gesetzten Zielen abweichen.

Vor allem aber wird KI-gesteuertes Datenmanagement das Geschäftstempo deutlich beschleunigen. Daten sind König im digitalen Universum, und Könige warten nicht gerne.

VentureBeat

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