Der Schlüssel zum Erreichen des vollen Potenzials von GenAI: Datenqualität

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Generative AI GenAI) verspricht, Branchen zu revolutionieren - von der Automatisierung von Geschäftsprozessen und der Verbesserung der Entscheidungsfindung bis hin zur Förderung von Innovationen in nie dagewesener Geschwindigkeit. Hinter jedem erfolgreichen GenAI steht jedoch eine grundlegende Wahrheit: GenAI ist nur so gut wie die Daten, die ihr zugrunde liegen.

Wenn Daten unvollständig, inkonsistent oder ungenau sind, liefern selbst die fortschrittlichsten GenAI fehlerhafte Ergebnisse. Infolgedessen riskieren Unternehmen schlechte Entscheidungen, betriebliche Ineffizienzen, Compliance-Fehler und Reputationsschäden.

Für Unternehmen, die GenAI optimieren und skalieren möchten, ist die Sicherstellung qualitativ hochwertiger Daten nicht nur eine technische Anforderung, sondern ein strategischer Imperativ. Wie andere data-driven Anwendungsfälle erfordertGenAI vertrauenswürdige Daten, die Ihnen volles Vertrauen in die Ergebnisse geben.

Datenqualität ist wichtig

Unternehmen, die sich um die Einführung von GenAI bemühen, erkennen, dass die Datenqualität über ihre Investition entscheiden kann. Leistungsstarke GenAI sind auf große Mengen sauberer, zuverlässiger Daten angewiesen, um trainieren, Vorhersagen zu treffen und wertvolle Ergebnisse zu liefern. Schlechte Daten hingegen führen zu Verzerrungen, verstärken Fehler und untergraben das Vertrauen.

Beachten Sie die folgenden warnenden Beispiele:

Ein Online-Immobilienunternehmen missbrauchte KI zur Vorhersage von Immobilienpreisen, was zu einer Bestandsabschreibung in Höhe von 300 Millionen Dollar und Massenentlassungen führte.
Ein Chatbot einer großen Fluggesellschaft gab falsche Rechtsauskünfte und setzte das Unternehmen damit kostspieligen Haftungen aus.
Bei der Einstellung von Mitarbeitern führten KI-Rekrutierungstools zu unbeabsichtigten Verzerrungen, was zu einer rechtlichen und ethischen Überprüfung führte.

Diese Fälle zeigen, dass fehlerhafte Eingaben - seien es unvollständige, inkonsistente oder ungenaue Daten - unzuverlässige KI-Ergebnisse erzeugen. Kurz gesagt, das Mantra "Garbage in, garbage out" gilt auch für GenAI .

Laut Gartner werden 30 % der GenAI bis Ende 2025 aufgrund von schlechter Datenqualität, unklarem Geschäftswert und unzureichender Risikokontrolle scheitern. Diese Risiken sind real, aber sie sind auch vermeidbar. Die Sicherstellung qualitativ hochwertiger Daten ist der effektivste Weg, um das Potenzial von GenAI auszuschöpfen.

5 Herausforderungen bei der Sicherstellung der Datenqualität

Datenexperten stehen bei der Vorbereitung ihrer Daten für GenAI vor mehreren wichtigen Herausforderungen. Dazu gehören:

Uneinheitliche und im Silo
Viele Unternehmen haben mit fragmentierten Daten zu kämpfen, die über verschiedene Systeme, Regionen oder Abteilungen verteilt sind. Ohne einheitliche, konsistente Daten fehlt GenAI das Gesamtbild, um aussagekräftige Erkenntnisse zu liefern.
Datenvolumen Komplexität
Unternehmen verwalten heute verwalten , ständig wachsende Datenmengen, die aus Weitere Quellen stammen Weitere Quellen je zuvor. Die Verwaltung von Petabytes an Sensordaten, Transaktionsaufzeichnungen, Zeitreiheneingaben und anderen Daten erfordert moderne Lösungen, die eine Echtzeitverarbeitung ermöglichen.
Veraltete oder unvollständige Daten
Veraltete oder fehlerhafte Daten führen zu ungenauen Vorhersagen. Damit GenAI relevant GenAI , müssen die Daten Echtzeit-Updates, sich wandelnde Geschäftsanforderungen und sich verändernde Trends widerspiegeln.
Mangelnde Governance und Transparenz
Ohne angemessene Governance können Unternehmen die Genauigkeit, Herkunft und Compliance ihrer Daten nicht gewährleisten – entscheidende Faktoren für GenAI gesetzlicher und geschäftlicher Standards GenAI .
Inkonsistente Prozesse zur Datenqualitätssicherung
Vielen Unternehmen fehlen standardisierte Prozesse zur Aufrechterhaltung der Datenqualität über Abteilungen und Systeme hinweg. Inkonsistenzen bei der Datenvalidierung, -bereinigung und -überwachung können zu Diskrepanzen führen, die die Genauigkeit und letztlich das Vertrauen in GenAI untergraben. Ohne einen einheitlichen Ansatz haben Unternehmen Schwierigkeiten, die Zuverlässigkeit, Aktualität und Ausrichtung der Daten auf die Geschäftsziele sicherzustellen.

Die Lösung: Aufbau einer soliden Grundlage für Daten

Eine einheitliche Datenplattform geht auf diese Herausforderungen ein und stellt sicher, dass Unternehmen saubere, vertrauenswürdige und integrierte Daten für ihre GenAI bereitstellen können. Diese Art von Plattform bietet eine umfassende Lösung, die Folgendes unterstützt:

Datenintegration. Die Plattform sollte Daten aus unterschiedlichen Systemen nahtlos integrieren und eine einzige, einheitliche Quelle der Wahrheit schaffen. Dadurch werden Silos beseitigt und sichergestellt, dass GenAI Zugang zu allen relevanten Daten hat.
Verarbeitung in Echtzeit. Eine einheitliche, skalierbar Plattform kann riesige Datenmengen verarbeiten und extrem große Datensätze Streaming , um Vorhersagen und Erkenntnisse in Echtzeit zu ermöglichen.
Datenqualitätsmanagement. Von der Datendeduplizierung bis zur Fehlererkennung kann die Plattform sicherstellen, dass die Daten korrekt, vollständig und zuverlässig sind, bevor sie in GenAI eingespeist werden.
Governance und Compliance. Integrierte Governance-Tools in modernen Datenplattformen sorgen für Transparenz und Vertrauen und ermöglichen es Unternehmen, regulatorische Standards mit Zuversicht kennenlernen .
Scalability. Die Fähigkeit einer Plattform, schnell zu skalieren, unterstützt moderne Datenformate und ermöglicht es Unternehmen, alle für die Skalierung ihrer GenAI erforderlichen Daten zu integrieren.

Mit der richtigen Plattform können Unternehmen ihre Daten bereinigen, verbinden und für GenAI vorbereiten - sei es zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, zur Bereitstellung von prädiktive Analyse, zur Optimierung von Abläufen oder zur Erreichung anderer Geschäftsziele. Eine Plattform kann eine treibende Kraft für den Erfolg von GenAI sein - oder die Ergebnisse einschränken. Aus diesem Grund müssen Unternehmen ihre Bedürfnisse verstehen und eine Plattform implementieren, die ihren aktuellen und zukünftigen Anforderungen entspricht.

Erreichen von GenAI : Die Vorteile von Qualitätsdaten

Wenn Unternehmen die Herausforderungen der Datenqualität meistern, können sie das volle Potenzial von GenAI und anderen data-driven Anwendungsfällen ausschöpfen. Zu den laufenden Vorteilen gehören:

Genaue Einblicke. Qualitativ hochwertige Eingaben führen zu zuverlässigen, umsetzbaren Ergebnissen, die eine intelligentere Entscheidungsfindung ermöglichen.
Effizienter Betrieb. Die Automatisierung von Aufgaben mit GenAI reduziert den manuellen Aufwand, steigert die Produktivität und gibt den Mitarbeitern Zeit für andere Aufgaben.
Kosteneinsparungen. Saubere Daten minimieren kostspielige Fehler und beschleunigen den Return on Investment (ROI) für GenAI.
Innovation. Mit vertrauenswürdigen Daten können Unternehmen GenAI für komplexe Anwendungsfälle wie vorausschauende Wartung, Bedarfsprognosen und Kundenpersonalisierung zuverlässig einsetzen.
Wettbewerbsvorteil. data driven Erkenntnisse, die durch GenAI ermöglicht werden, erlauben es Unternehmen, sich schneller zu bewegen, sich schnell an Veränderungen anzupassen und ihre Konkurrenten zu übertreffen.

Machen Sie den nächsten Schritt: Bereiten Sie Ihre Daten für GenAI vor

Die Migration zu einer erfolgreichen GenAI beginnt mit der Bereitschaft. Unternehmen, die der Datenqualität Priorität einräumen, werden nicht nur allgemeine Herausforderungen lösen, sondern auch Innovationen beschleunigen und messbare Geschäftsergebnisse erzielen.

Das eBook "Realize the Promise of GenAI Today-and Avoid Common Pitfalls" bietet bewährte Strategien, mit denen Unternehmen sicherstellen können, dass ihre Daten für GenAI bereit sind. Es bietet sieben Schritte, um die Bereitschaft für GenAI zu erreichen und teilt Strategien, um Ihre Dateninfrastruktur für den GenAI Erfolg zukunftssicher zu machen. Es kann Unternehmen mit den Werkzeugen und dem Wissen ausstatten, um GenAI für sich arbeiten zu lassen - angetrieben von sauberen, vertrauenswürdigen und genauen Daten.

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