Ihr Unternehmen ist bereit für GenAI. Aber sind es auch Ihre Daten?

Der Hype um Generative AIGenAI) ist spürbar, und das aus gutem Grund. Diese leistungsstarke Technologie verspricht, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen wie das Ihre arbeiten, innovieren und mit Kunden in Kontakt treten. Von der Erstellung überzeugender Marketinginhalte bis hin zur Entwicklung neuer Produktdesigns - die potenziellen Anwendungsmöglichkeiten von GenAI sind enorm und transformativ. Aber jetzt kommt der Knackpunkt: Um diese Vorteile nutzen zu können, müssen Ihre Daten in einem Top-Zustand sein. Ja, Ihr Unternehmen ist vielleicht bereit für GenAI, aber die eigentliche Frage ist: Sind Ihre Daten und die Datenvorbereitung auf der Höhe der Zeit? Hier erfahren Sie, warum Datenaufbereitung und -qualität die Grundpfeiler für den Erfolg von GenAI sind.

Die GenAI : Datenaufbereitung

Stellen Sie sich GenAI wie einen Meisterkoch vor. Egal wie gut der Koch ist, die Qualität des Gerichts hängt von den Zutaten ab. Im Bereich von GenAI sind Daten die wichtigste Zutat. So wie ein Chefkoch frische, hochwertige Zutaten benötigt, um ein Gourmetgericht zu kreieren, benötigt GenAI gut vorbereitete, hochwertige Daten, um aussagekräftige und genaue Ergebnisse zu erzeugen.

Müll rein, Müll raus

In der Datenwelt gibt es ein bekanntes Sprichwort: "Garbage in, garbage out". Das bedeutet, wenn Ihre GenAI mit Daten von schlechter Qualität gefüttert werden, sind die Erkenntnisse und Ergebnisse, die sie generieren, ebenso mangelhaft. Die Datenaufbereitung umfasst das Bereinigen, Umwandeln und Organisieren von Rohdaten in einem für die Analyse geeigneten Format. Dieser Schritt ist aus mehreren Gründen entscheidend:

Genauigkeit

Die Sicherstellung genauer Daten verhindert, dass KI-Modelle falsche Muster lernen oder falsche Vorhersagen treffen.

Beständigkeit

Die Standardisierung von Datenformaten und die Beseitigung von Duplikaten stellen sicher, dass der Lernprozess des KI-Modells nicht durch Inkonsistenzen gestört wird.

Vollständigkeit

Durch das Auffüllen fehlender Werte und die Gewährleistung einer umfassenden Datenabdeckung kann die KI fundiertere und ganzheitlichere Vorhersagen treffen.

Der Schlussstein: Datenqualität

Stellen Sie sich vor, Sie haben Ihre Zutaten sorgfältig vorbereitet, aber sie sind von minderer Qualität. Das Gericht wird trotz all Ihrer Bemühungen eine Enttäuschung sein. Ähnlich verhält es sich mit der Qualität Ihrer Daten, die selbst bei hervorragender Datenvorbereitung von größter Bedeutung ist. Hochwertige Daten sind relevant, zeitnah und vertrauenswürdig. Hier erfahren Sie, warum Datenqualität für den Erfolg von GenAI nicht verhandelbar ist:

Relevanz

Ihre GenAI benötigen Daten, die für die jeweilige Aufgabe relevant sind. Irrelevante Daten können zu Rauschen und Ausreißern führen, wodurch das Modell Muster lernt, die nicht nützlich oder, schlimmer noch, irreführend sind. Wenn Sie zum Beispiel ein GenAI entwickeln, um personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen, sind Daten über die Kaufhistorie, die Vorlieben und das Verhalten der Kunden von entscheidender Bedeutung. Daten über ihre Schuhgröße? Nicht so sehr.

Rechtzeitigkeit

GenAI lebt von den neuesten Daten. Veraltete Informationen können zu Modellen führen, die nicht mit den aktuellen Trends und Realitäten übereinstimmen. Werden beispielsweise die Marktdaten des letzten Jahres für die Entwicklung der diesjährigen Marketingstrategien verwendet, kann dies zu einer erheblichen Fehlanpassung an die aktuellen Marktanforderungen und das sich ändernde Verbraucherverhalten führen.

Vertrauenswürdigkeit

Vertrauenswürdige Daten sind frei von Fehlern und Verzerrungen. Es geht darum, darauf zu vertrauen, dass Ihre Daten den wahren Stand der Dinge widerspiegeln. Verzerrungen in Daten können zu verzerrten KI-Modellen führen, was weitreichende negative Folgen haben kann. Wenn zum Beispiel historische Einstellungsdaten, die zum trainieren eines KI-Modells verwendet werden, geschlechtsspezifische Verzerrungen enthalten, könnte das Modell diese Verzerrungen in zukünftigen Einstellungsempfehlungen beibehalten.

Auswirkungen auf die reale Welt

Lassen Sie uns dies anhand einiger realistischer Szenarien verdeutlichen:

Marketing und Personalisierung

Ein Einzelhandelsunternehmen, das GenAI nutzt, um personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen, kann einen erheblichen Anstieg der Kundenbindung und des Umsatzes verzeichnen. Wenn die Kundendaten jedoch mit Ungenauigkeiten behaftet sind - falsche Kontaktdaten, veraltete Kaufhistorie oder falsche Präferenzen - werden die generierten Inhalte ihr Ziel verfehlen, was zu Desinteresse führt und möglicherweise den Ruf der Marke schädigt.

Produktentwicklung

In der Produktentwicklung kann GenAI die Erstellung von innovativen Designs und Prototypen beschleunigen. Wenn jedoch die Eingabedaten zu Kundenbedürfnissen, Markttrends und bestehender Produktleistung unvollständig oder veraltet sind, kann es sein, dass die resultierenden Entwürfe kennenlernen aktuellen Marktanforderungen oder Kundenbedürfnisse nicht kennenlernen , was zu verschwendeten Ressourcen und verpassten Chancen führt.

Gesundheitswesen und Diagnostik

Im Gesundheitswesen hat GenAI das Potenzial, die Diagnostik und personalisierte Behandlungspläne zu revolutionieren. Dies erfordert jedoch präzise, aktuelle und umfassende Patientendaten. Ungenaue oder unvollständige medizinische Daten können zu falschen Diagnosen und Behandlungsempfehlungen führen, was erhebliche Risiken für die Gesundheit der Patienten mit sich bringt.

Der Weg nach vorn: Investitionen in die Bereitschaft

Um die Leistung von GenAI wirklich nutzen zu können, müssen Sie der Bereitschaft Priorität einräumen. Hier erfahren Sie, wie Sie anfangen können:

Daten-Audits

Führen Sie regelmäßig Datenaudits durch, um den aktuellen Stand Ihrer Daten zu bewerten. Ermitteln Sie Lücken, Unstimmigkeiten und verbesserungswürdige Bereiche. Dieser Prozess sollte fortlaufend erfolgen, um eine kontinuierliche Datenqualität und -relevanz zu gewährleisten.

Data Governance

Implementieren Sie robuste data governance , die Datenstandards, Richtlinien und Verfahren definieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten im gesamten Unternehmen einheitlich verwaltet werden und ihre Qualität erhalten bleibt.

Erweiterte Datenvorbereitungstools

Nutzen Sie moderne Datenvorbereitungstools, die die Bereinigung, Umwandlung und Integration von Daten automatisieren. Diese Tools können den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Datenaufbereitung erheblich reduzieren, so dass sich Ihr Team auf die strategische Analyse und Entscheidungsfindung konzentrieren kann.

Training und Kultur

Fördern Sie eine Kultur, die Wert auf Datenqualität und -kompetenz legt. trainieren Mitarbeiter in der Bedeutung der Datenintegrität und rüsten Sie sie mit den Fähigkeiten zum effektiven Umgang mit Daten aus. Dieser Kulturwandel stellt sicher, dass jeder im Unternehmen die hohen Datenstandards versteht und dazu beiträgt, sie zu erhalten.

Die Symbiose von Daten und GenAI

GenAI birgt ein immenses Potenzial zur Förderung von Innovation und Effizienz in verschiedenen Geschäftsbereichen. Der Erfolg dieser Initiativen hängt jedoch von der Qualität und Aufbereitung der zugrunde liegenden Daten ab. Ein Sprichwort besagt: "Eine Kette ist nur so stark wie ihr schwächstes Glied". Im Zusammenhang mit GenAI ist das schwächste Glied oft eine schlechte Datenqualität und -aufbereitung.

Wenn Sie in robuste Datenaufbereitungsprozesse investieren und eine hohe Datenqualität sicherstellen, können Sie das volle Potenzial von GenAI ausschöpfen. Diese Symbiose zwischen Daten und KI wird nicht nur zu genaueren und aussagekräftigeren Erkenntnissen führen, sondern auch einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in der sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft schaffen.

Ihr Unternehmen ist also bereit für GenAI. Aber die Millionen-Dollar-Frage bleibt - sind es Ihre Daten?

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Über Dee Radh

Als Senior Director of Product Marketing leitet Dee Radh das Produktmarketing bei Actian. Zuvor hatte sie leitende PMM-Positionen bei Talend und Formstack inne. Dee hat 100% ihrer Karriere damit verbracht, Technologieprodukte auf den Markt zu bringen. Ihre Expertise liegt in der Entwicklung strategischer Erzählungen und einer differenzierten Positionierung für eine effektive GTM. Neben einem Postgraduierten-Diplom der Universität von Toronto hat Dee Zertifizierungen des Pragmatic Institute, der Product Marketing Alliance und von Reforge erworben. Dee arbeitet von Toronto, Kanada aus.