Glossar für datentechnische Begriffe

Um ein KI-Modell trainieren , werden KI-Algorithmen Training gegeben, die sie iterativ verwenden, um ihre beabsichtigte Funktion feinabstimmen . Generative Pre-trained Transformer (GPT)-Modelle wenden Deep-Learning-Algorithmen auf große Sprachmodelle an, um Wissen über einen Sachverhalt zu assimilieren und mit Vertrauen und Genauigkeit zu interagieren.

ACIDAtomizität, Beständigkeit, Isolation, Langlebigkeit) gewährleistet die Datenintegrität bei Datenbanktransaktionen. Es garantiert, dass Transaktionen zuverlässig verarbeitet werden, wobei die Korrektheit der Daten gewahrt bleibt und Korruption verhindert wird. Durch die Erzwingung dieser Eigenschaften bieten relationale Datenbanken robuste Systeme für die Verwaltung von Daten, auch unter hoher Last. Actian unterstützt ACID-Transaktionen , um die Zuverlässigkeit sowohl bei transaktionalen als auch bei analytischen Workloads zu erhöhen.

Cloud Analytics bezieht sich auf die Nutzung von Cloud-Plattformen zur Analyse großer Datenmengen in Echtzeit, die es Unternehmen ermöglichen, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Durch den Einsatz skalierbar und flexibler Lösungen hilft Cloud Analytics Unternehmen, informierte Entscheidungen schneller zu treffen. Sie verbessert die Effizienz der Datenverarbeitung und versetzt Unternehmen in die Lage, Business Intelligence aus Big Data für strategische Vorteile zu nutzen.

verbundene Apps APIs, um Daten und Funktionen über verschiedene Anwendungen hinweg zu integrieren, sodass Unternehmen einen einheitlichen Überblick über Kundendaten erhalten. Durch die Aufhebung von Datensilos bieten diese Apps personalisierte Erlebnisse, verbessern die Genauigkeit und liefern wertvolle Erkenntnisse. Sie ermöglichen es Unternehmen, Kundenbeziehungen zu verbessern, die Automatisierung voranzutreiben und data-driven zu treffen.

Datenungenauigkeiten , wenn Informationen unvollständig, veraltet oder fehlerhaft sind, was sich auf Entscheidungsfindung die betriebliche Effizienz auswirkt. Um Ungenauigkeiten zu beheben, müssen die Ursachen ermittelt, Validierungsprozesse eingeführt und die Datenqualität sichergestellt werden. Durch den proaktiven Umgang mit Datenungenauigkeiten können Unternehmen die Zuverlässigkeit verbessern, Risiken minimieren und sicherstellen, dass ihre Datensätze präzise Analysen und Entscheidungsfindung effektive Entscheidungsfindung ermöglichen.

Ein data workflow eine Abfolge von Aufgaben, Prozessen und Schritten, durch die Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse oder wertvolle Ergebnisse umgewandelt werden. Er umfasst in der Regel die Erfassung, Verarbeitung, Analyse, Visualisierung und Interpretation von Daten. Daten-Workflows sind in Datenmanagement wie Data Analytics unverzichtbar.

Deep generative models wie GANs und Autoencoder sind eine Form der KI, die komplexe Datenverteilungen erlernt. Sie generieren neue, realistische Datensätze, indem sie reale Daten nachbilden. Diese Modelle kommen in zahlreichen Bereichen zum Einsatz, darunter autonome Fahrzeuge, Betrugserkennung und personalisierte Empfehlungen, und verbessern so Automatisierungs- und Entscheidungsfindung .

Diffusionsmodelle ermöglichen die Erstellung hochwertiger Bilder und Videos, indem sie ein Bild mit Rauschen versehen und anschließend lernen, dieses Rauschen wieder rückgängig zu machen, wodurch völlig neue Bildinhalte entstehen. Diese Modelle, wie beispielsweise DALL·E2, bieten im Vergleich zu herkömmlichen Techniken eine größere Vielfalt an Ergebnissen. Sie finden vielfältige Anwendungsbereiche, vom Produktdesign bis hin zum personalisierten Marketing.

Edge-Datenbanken sind für Edge-Computing konzipiert, bei dem Daten lokal auf Geräten statt auf zentralen Servern verarbeitet werden. Dies verringert die Latenz, verbessert Entscheidungsfindung in Echtzeit und bewältigt Herausforderungen wie Ressourcenbeschränkungen und Datensynchronisierung. Diese Datenbanken kommen in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Fertigungsindustrie und IoT zum Einsatz und ermöglichen eine effiziente Offline-Datenspeicherung sowie -synchronisation in abgelegenen Umgebungen.

Kubernetes eine Open-Source-Plattform, die zur Automatisierung der Deployment, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen entwickelt wurde. Durch die Verwaltung von Container-Clustern Kubernetes Unternehmen dabei, Anwendungen effizient bereitzustellen, zu skalieren und zu überwachen, und gewährleistet so hohe Verfügbarkeit und Leistung. Das Verständnis Kubernetes für Unternehmen, die auf Containerisierung setzen, unerlässlich, um ihre Abläufe zu optimieren und die Anwendungsentwicklung sowie -verwaltung zu verbessern.

Log analytics den Prozess der Auswertung von System- und Anwendungsprotokollen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, Leistungsprobleme zu identifizieren und den Betrieb zu optimieren. Durch die Analyse von Protokollen können Unternehmen Anomalien erkennen, die Sicherheit verbessern und den Gesamtzustand des Systems optimieren. Log analytics eine entscheidende Rolle bei der Überwachung der Infrastruktur, der Fehlerbehebung und data-driven für einen erfolgreichen Betrieb.

Maschinelles Lernen bilden das Rückgrat der künstlichen Intelligenz und dienen dazu, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Von überwachtem und unüberwachtem Lernen bis hin bestärkendes Lernen – diese Modelle bilden die Grundlage für Anwendungen in verschiedenen Branchen, darunter das Gesundheitswesen, die Finanzbranche und das Marketing. Erfahren Sie, wie sie Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse für Entscheidungsfindung intelligentere Entscheidungsfindung umwandeln.