Die Rolle von Datenkatalogen bei der Beschleunigung von KI-Initiativen

In der heutigen data driven Landschaft verlassen sich Unternehmen zunehmend auf KI, um Erkenntnisse zu gewinnen, Innovationen voranzutreiben und einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten. Tatsächlich verändern KI-Technologien wie Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Analyse die Geschäftsabläufe von Unternehmen und ermöglichen es ihnen, intelligentere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu automatisieren und neue Chancen zu entdecken. Der Erfolg von KI-Initiativen hängt jedoch maßgeblich von der Qualität, der Zugänglichkeit und der effizienten Verwaltung von Daten ab.

Hier spielt die Implementierung eines Datenkatalog eine entscheidende Rolle.

Durch die Erleichterung von data governance, Auffindbarkeit und Zugänglichkeit ermöglichen Datenkataloge Unternehmen, das volle Potenzial ihrer KI-Projekte auszuschöpfen, und stellen sicher, dass KI-Modelle auf einer soliden Grundlage präziser und gut kuratierter Daten aufgebaut sind.

Erstens: Was ist ein Datenkatalog?

A Datenkatalog ist ein zentrales Lager , in dem Metadatenüber Daten - gespeichert werden, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Datenbestände effektiver verwalten . Diese Metadaten, die von verschiedenen Datenquellen gesammelt werden, werden automatisch gescannt, damit Katalogbenutzer nach ihren Daten suchen und Informationen wie Verfügbarkeit, Aktualität und Qualität eines Datenbestands erhalten können.

Daher ist ein Datenkatalog per Definition zu einem Standard für effizientes Metadaten und Daten-Discovery geworden. Wir definieren einen Datenkatalog ganz allgemein als:

Ein detailliertes Inventar aller Datenbestände in einem Unternehmen und ihrer Metadaten, das Datenexperten helfen soll, schnell die am besten geeigneten Daten für jeden analytischen Geschäftszweck zu finden.

Wie kann die Implementierung eines Datenkatalog KI-Initiativen in Unternehmen fördern?

Nachdem wir nun kurz definiert haben, was ein Datenkatalog ist, wollen wir herausfinden, wie Datenkataloge KI-Initiativen in Unternehmen erheblich fördern können:

Verbesserte Daten-Discovery

Der Erfolg von KI-Modellen hängt von der Fähigkeit ab, auf große, vielfältige Datensätze zuzugreifen und diese zu nutzen, die den Problembereich genau repräsentieren. A Datenkatalog ermöglicht diesen Erfolg, indem er robuste Such- und Funktionen bietet, die es den Nutzern ermöglichen, schnell relevante Datensätze anhand von Kriterien wie Schlüsselwörtern, Tags, Datenquellen und anderen semantischen Informationen zu finden. Diese Google-ähnlichen Suchfunktionen ermöglichen es den Datennutzern, effizient durch die Datenlandschaft des Unternehmens zu navigieren und die Assets zu finden, die sie für ihre spezifischen Anwendungsfälle benötigen.

So kann beispielsweise ein Data-Scientist , der an einem vorausschauenden Wartungsmodell für Produktionsanlagen arbeitet, einen Datenkatalog verwenden, um historische Wartungsaufzeichnungen, Sensordaten und Betriebsprotokolle zu finden. Diese erweiterte Daten-Discovery ist für KI-Projekte von entscheidender Bedeutung, da sie es Datenwissenschaftlern ermöglicht, die am besten geeigneten Datensätze für das training und die Validierung ihrer Modelle zu identifizieren und abzurufen.

Der Unterschied: Hochgradig personalisierte Entdeckungserlebnisse mit der Actian Data Intelligence Platform. Unsere Plattform ermöglicht Datenkonsumenten ein einzigartiges Entdeckungserlebnis durch personalisierte Erkundungspfade, indem sie sicherstellt, dass das Nutzer beim Ranking der Ergebnisse im Katalog berücksichtigt wird. Unsere Algorithmen geben außerdem Tag für Tag intelligente Empfehlungen und Vorschläge zu Ihren Assets.

Sehen Sie sich unsere Daten-Discovery an.

Verbesserte Datenqualität und Vertrauenswürdigkeit

Damit KI-Modelle genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern können, müssen die zugrunde liegenden Daten von hoher Qualität sein. Qualitativ hochwertige Daten sind entscheidend, da sie sich direkt auf die Fähigkeit des Modells auswirken, zu lernen und Vorhersagen zu treffen, die reale Szenarien widerspiegeln. Daten von schlechter Qualität können zu falschen Schlussfolgerungen und unzuverlässigen Ergebnissen führen, was sich negativ auf geschäftliche Entscheidungen und Ergebnisse auswirkt.

Ein Datenkatalog enthält in der Regel Funktionen zur Erstellung von Datenprofilen und zur Bewertung der Datenqualität. Diese Funktionen helfen bei der Identifizierung von Datenqualitätsproblemen wie fehlenden Werten, Inkonsistenzen und Ausreißern, die die Ergebnisse von KI-Modellen verfälschen können. Indem Unternehmen sicherstellen, dass nur saubere und vertrauenswürdige Daten in KI-Initiativen verwendet werden, können sie die Zuverlässigkeit und Leistung ihrer KI-Modelle verbessern.

Der Unterschied: Die Actian Data Intelligence Platform nutzt GraphQL- und Knowledge-Graph-Technologien, um einen flexiblen Ansatz für die Integration von Best-of-Breed-Datenqualitätslösungen in unseren Katalog zu bieten. Synchronisieren Sie die Datensätze Ihrer DQM-Tools von Drittanbietern über einfache API-Operationen. Unsere leistungsstarken Funktionen aktualisieren automatisch alle Änderungen, die Sie in Ihrem Tool vornehmen, direkt auf unserer Plattform.

Sehen Sie sich unsere Datenqualitätsmerkmale an.

Verbesserte Data Governance und Compliance

Data governance ist entscheidend für die Wahrung der Datenintegrität, der Sicherheit und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Sie umfasst die Prozesse, Richtlinien und Standards, die sicherstellen, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus korrekt verwaltet und verwendet werden. Regulatorische Anforderungen wie die GDPR in Europa und die CCPA in Kalifornien, Vereinigte Staaten, sind Beispiele für strenge Gesetze, die Unternehmen einhalten müssen.

Darüber hinaus fördert data governance die Transparenz, Verantwortlichkeit und Rückverfolgbarkeit von Daten, so dass es für die Beteiligten einfacher wird, Fehler zu erkennen und Risiken im Zusammenhang mit fehlerhaften oder falsch dargestellten KI-Erkenntnissen zu mindern, bevor sie sich negativ auf den Geschäftsbetrieb auswirken oder den Ruf des Unternehmens schädigen. Datenkataloge unterstützen diese Governance-Initiativen durch die Bereitstellung detaillierter Metadaten, einschließlich Datenherkunft, Eigentum und Nutzungsrichtlinien.

Für KI-Initiativen bedeutet eine robuste data governance , dass Daten verantwortungsvoll und ethisch vertretbar genutzt werden können, wodurch Datenschutzverletzungen und Risiken der Nichteinhaltung von Vorschriften minimiert werden. Dies schützt das Unternehmen rechtlich und ethisch und schafft Vertrauen bei Kunden und Stakeholdern, wodurch sichergestellt wird, dass KI-Initiativen nachhaltig und glaubwürdig sind.

Der Unterschied: Die Actian Data Intelligence Platform gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch die automatische Identifizierung, Klassifizierung und Verwaltung personenbezogener Daten in großem Umfang. Durch intelligente Empfehlungen erkennt unsere Lösung personenbezogene Daten. Sie schlägt vor, welche Daten zu kennzeichnen sind, und stellt sicher, dass alle Datenkonsumenten innerhalb des Unternehmens bei ihren täglichen Aktivitäten gut über Datenrichtlinien und -vorschriften informiert werden.

Sehen Sie sich unsere data governance an.

Zusammenarbeit und Wissensaustausch

An KI-Projekten sind oft funktionsübergreifende Teams beteiligt, darunter Datenwissenschaftler, Ingenieure, Analysten und Unternehmensvertreter. Datenkataloge sind von zentraler Bedeutung für die Förderung der Zusammenarbeit, da sie als gemeinsame Plattform dienen, auf der Teammitglieder Datenbestände dokumentieren, teilen und diskutieren können. Funktionen wie Anmerkungen, Kommentare und Datenbewertungen ermöglichen es den Benutzern, ihre Erkenntnisse und ihr Wissen direkt in den Datenkatalog einzubringen. Diese Funktionalität fördert eine kollaborative Umgebung, in der die Beteiligten Ideen austauschen, Feedback geben und datenbezogene Aufgaben wiederholen können.

Datenwissenschaftler können zum Beispiel Datensätze mit Informationen über die Datenqualität oder spezifische Merkmale, die für Modelle des Maschinelles Lernen funktional sind, kommentieren. Ingenieure können Kommentare zu Anforderungen an die Datenintegration oder zu technischen Überlegungen hinterlassen. Analysten können die Relevanz oder Nützlichkeit verschiedener Datensätze auf der Grundlage ihrer analytischen Bedürfnisse bewerten.

Der Unterschied: Die Actian Data Intelligence Platform bietet Diskussionsregister für jedes Katalogobjekt und erleichtert so die effektive Kommunikation zwischen Data Stewards und Datennutzern über ihre Datenbestände. In Kürze werden die Datennutzer auch in der Lage sein, Vorschläge zum Inhalt ihrer Assets zu machen, um eine kontinuierliche Verbesserung und die Aufrechterhaltung der höchsten Qualität der Datendokumentation im Katalog zu gewährleisten.

Gemeinsames Verständnis von unternehmensweiten KI-Begriffen

Datenkataloge enthalten häufig ein Geschäftsglossar, ein zentrales Lager für die Definition und Standardisierung von Geschäftsbegriffen sowie von Daten- und KI-Definitionen in einem Unternehmen. Ein Geschäftsglossar verbessert die Abstimmung zwischen Geschäftsinteressenten und Datenexperten, indem es klare Definitionen festlegt und Beständigkeit in der Terminologie gewährleistet.

Diese Klarheit ist bei KI-Initiativen von entscheidender Bedeutung, da das genaue Verständnis und die Interpretation von Daten für die Entwicklung präziser Modelle entscheidend sind. Ein gut definiertes Geschäftsglossar ermöglicht es Datenwissenschaftlern beispielsweise, schnell die richtigen Datensätze für das training KI-Modellen zu identifizieren und zu nutzen, was den Zeitaufwand für die Datenaufbereitung reduziert und die Produktivität erhöht. Durch die Vereinfachung eines gemeinsamen Datenverständnisses über Abteilungsgrenzen hinweg beschleunigt ein Geschäftsglossar die KI-Entwicklungszyklen und versetzt Unternehmen in die Lage, aussagekräftige Erkenntnisse aus ihrer Datenlandschaft zu gewinnen.

Der Unterschied: Die Actian Data Intelligence Platform bietet Datenmanagement einen einzigartigen Ort, an dem sie ihre Kategorien von semantischen Konzepten erstellen, sie in Hierarchien organisieren und die Art und Weise konfigurieren können, wie Glossarelemente mit technischen Assets verknüpft werden.

Sehen Sie sich die Funktionen unseres Wirtschaftsglossars an.

Fazit

In der sich schnell entwickelnden Landschaft der KI-gesteuerten Entscheidungsfindung haben sich Datenkataloge als unverzichtbare Werkzeuge für Unternehmen erwiesen, die ihre Datenbestände effektiv nutzen wollen. Sie stellen sicher, dass KI-Initiativen auf einer Grundlage hochwertiger, gut verwalteter und gut dokumentierter Daten aufbauen, die für das Erreichen genauer Erkenntnisse und nachhaltiger Geschäftsergebnisse unerlässlich sind.

Da Unternehmen weiterhin in Funktionen investieren, wird die Einführung robuster Datenkataloge eine entscheidende Rolle bei der Maximierung des Werts von Datenbeständen, der Förderung von Innovationen und der Erhaltung von Wettbewerbsvorteilen in einer zunehmend datenzentrierten Welt spielen.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.