Ihr Unternehmen ist bereit für KI. Aber sind es Ihre Daten?
Eine Gartner*-Umfrage ergab, dass nur 4 % der Unternehmen darauf vorbereitet sind - nutzen Sie unsere schnelle Checkliste, um Ihre Bereitschaft zu bewerten.
Wo stehen Sie auf der Bereitschaft ?
Actians Checkliste zur Bereitschaft wurde entwickelt, um Unternehmen dabei zu helfen, die organisatorische Bereitschaft zur KI-Einführung zu ermitteln. Dies sind die grundlegenden Fragen, die Sie stellen und beantworten müssen, bevor Sie in KI-Initiativen investieren.
Führen Sie die richtigen Gespräche mit den richtigen Interessengruppen
Sehen Sie, wie jedes Team – Geschäftsanwender, Datenwissenschaftler, IT-Entwickler, Dateningenieure, Datenverwalter und Geschäftsanalysten – zusammenarbeiten muss, um Anwendungsfälle zu definieren, Daten vorzubereiten, Qualität sicherzustellen, Vorschriften einzuhalten und vieles mehr.
Definition von Datenqualitätsstandards und ‑richtlinien
Datenvolumenverwalten, Maschinelles Lernen für Anwendungsfälle optimieren und die Genauigkeit und Qualität aller Daten sicherstellen. Verhindern Sie, dass Daten von schlechter Qualität in den Upstream gelangen, und bewerten Sie die mit schlechter Qualität verbundenen Risiken.
Planen Sie das Lebenszyklusmanagement für die Datenqualität
Planen Sie für die sich entwickelnde Natur von Anwendungsfällen und Datensätzen und gewährleisten Sie Flexibilität. Erweitern Sie die Datenqualität auf Pipelines, führen Sie Bereitschaft durch, bewerten Sie die Kosten des Überspringens von Schritten und verfolgen Sie die Datenqualität im Laufe der Zeit.
Schaffung einer ausgewogenen Strategie
Bedenken Sie die Vor- und Nachteile einer zu schnellen oder zu langsamen Einführung von KI und wägen Sie die Risiken und Kosten ab, die mit der Überarbeitung von Arbeitsabläufen, dem Zurückfallen hinter die Konkurrenz und der Automatisierung von Entscheidungen auf der Grundlage fehlerhafter Daten verbunden sind. Sehen Sie die Bedeutung der Bereitschaft.
Die besten Führungskräfte investieren in Datenbereitschaft, um KI zu nutzen
Drei Strategien, um die Checkliste für die Datenbereitschaft zu meistern.
Schwerpunkt auf Datenqualität und -sauberkeit
Eine schlechte Datenqualität kann zu verzerrten Ergebnissen, ungenauen Vorhersagen und letztlich zum Verlust des Vertrauens in KI-Systeme führen. Um dies zu vermeiden, sollten Sie robuste Datenbereinigungspipelines implementieren, die Probleme wie fehlende Werte, Ausreißer und Inkonsistenzen behandeln können.
Priorisierung von Data Governance und Lineage
Ein solidesFramework Data Governance Framework , dass Daten korrekt und konsistent sind und während ihres gesamten Lebenszyklus verantwortungsbewusst genutzt werden. Es sollte Rollen und Zuständigkeiten festlegen, Richtlinien für die Datennutzung festlegen und die Einhaltung der einschlägigen Vorschriften sicherstellen.
Überprüfung der Genauigkeit der Schulungsdaten
Ein strenger Prozess zur Überprüfung und Validierung der Genauigkeit Ihrer Schulungsdaten umfasst nicht nur die Überprüfung der sachlichen Richtigkeit, sondern stellt auch sicher, dass die Daten repräsentativ und frei von historischen Verzerrungen sind. Implementieren Sie einen mehrschichtigen Ansatz für die Datengenauigkeit.
Erfolgsgeschichten werden mit Actian geschrieben
„Actian ist ein wesentlicher Bestandteil unserer Infrastruktur. Ohne Actian könnten wir die für unseren Bankbetrieb erforderlichen Verarbeitungs- und Automatisierungsprozesse nicht durchführen.“
* Quelle: Gartner, We Shape AI, AI Shapes Us: 2023 IT Symposium/Xpo Keynote Insights, von Mary Mesaglio, Don Scheibenreif, Hung LeHong, Rita Sallam, 16. Oktober 2023. GARTNER ist eine eingetragene Marke und Dienstleistungsmarke von Gartner, Inc. und/oder seinen Tochtergesellschaften in den USA und international und wird hier mit Genehmigung verwendet. Alle Rechte vorbehalten.
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