Die Rolle von Datenkatalogen bei der Beschleunigung von KI-Initiativen

Unternehmen verlassen sich zunehmend auf KI, um Erkenntnisse zu gewinnen, Innovationen voranzutreiben und sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. 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, indem sie sicherstellen, 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 Fähigkeiten 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: Erleben Sie hochgradig personalisierte Entdeckungserlebnisse mit der Actian Data Intelligence-Plattform. Unsere Plattform ermöglicht es Datennutzern, ein einzigartiges Entdeckungserlebnis über personalisierte Erkundungspfade zu genießen, indem sie sicherstellt, dass das Nutzer bei der Rangfolge der Ergebnisse im Katalog berücksichtigt wird. Unsere Algorithmen geben zudem 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: Actian Data Intelligence-Plattform GraphQL- und Knowledge-Graph-Technologien, um einen flexiblen Ansatz für die Integration erstklassiger Datenqualitätslösungen in unseren Katalog zu bieten. Synchronisieren Sie die Datensätze Ihrer DQM-Tools von Drittanbietern über einfache API-Operationen. Unsere leistungsstarken Katalog-API Fähigkeiten alle in Ihrem Tool vorgenommenen Änderungen automatisch 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 der Datenherkunft, des Eigentums und der 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: Actian Data Intelligence-Plattform die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem sie personenbezogene Datenbestände automatisch identifiziert, klassifiziert und in großem Umfang verwaltet. Mithilfe intelligenter Empfehlungen erkennt unsere Lösung personenbezogene Informationen. Sie schlägt vor, welche Datenbestände gekennzeichnet werden sollen – und stellt so sicher, dass Informationen zu Datenrichtlinien und Vorschriften allen Datennutzern innerhalb des Unternehmens bei ihren täglichen Aktivitäten klar vermittelt 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: Actian Data Intelligence-Plattform Diskussionsregisterkarten für jedes Katalogobjekt und erleichtert so die effektive Kommunikation zwischen Datenverwaltern und Datennutzern hinsichtlich ihrer Datenbestände. In Kürze werden Datennutzer zudem Vorschläge zum Inhalt ihrer Bestände einbringen können, was eine kontinuierliche Verbesserung gewährleistet und die höchste Qualität der Datendokumentation innerhalb des Katalogs sicherstellt.

Gemeinsames Verständnis von unternehmensweiten KI-Begriffen

Datenkataloge enthalten häufig ein Geschäftsglossar, einen zentralen Lager Definition und Standardisierung von Geschäftsbegriffen sowie Daten- und KI-Definitionen unternehmensweit. Ein Geschäftsglossar die Abstimmung zwischen den Stakeholdern aus dem Geschäftsbereich und den Datenexperten, indem es klare Definitionen festlegt und Beständigkeit Terminologie gewährleistet.

Diese Klarheit ist bei KI-Initiativen von entscheidender Bedeutung, da ein präzises Verständnis und eine genaue Interpretation der Daten für die Entwicklung genauer Modelle unerlässlich sind. So Geschäftsglossar beispielsweise ein klar definiertes Geschäftsglossar Datenwissenschaftlern, schnell die richtigen Datensätze für Training zu identifizieren und zu nutzen, wodurch sich der Zeitaufwand für die Datenaufbereitung verringert und die Produktivität gesteigert wird. Indem ein Geschäftsglossar ein gemeinsames Verständnis der Daten abteilungsübergreifend fördert, Geschäftsglossar KI-Entwicklungszyklen und versetzt Unternehmen in die Lage, aussagekräftige Erkenntnisse aus ihrer Datenlandschaft zu gewinnen.

Der Unterschied: Actian Data Intelligence-Plattform Datenmanagement eine einzigartige Umgebung, in der sie ihre Kategorien semantischer Konzepte erstellen, diese in Hierarchien organisieren und festlegen können, wie Glossareinträge technischen Assets zugeordnet 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 Fähigkeiten 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 den Autor

Über Actian Germany GmbH

Actian ermöglicht es Unternehmen, Daten in großem Umfang sicher zu verwalten und zu steuern. Unternehmen vertrauen auf die Datenmanagement- und Datenintelligenz-Lösungen von Actian, um komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Die auf Flexibilität ausgelegten Lösungen von Actian lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in lokalen, Cloud- und Hybridumgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, den Daten- und KI-Geschäftsbereich von HCL Software, unter actian.com.