Your organization is ready for AI. But is your data?
Gartner* survey discovered only 4% of organizations are prepared—use our quick checklist to evaluate your AI readiness.
Where are you on the AI data readiness scale?
Actian’s AI data readiness checklist was developed to help organizations determine organizational readiness for AI adoption. These are the foundational questions you must ask and answer before investing in any AI initiatives.
Have the right conversations with the right stakeholders
See how each team—business users, data scientists, IT developers, data engineers, data stewards, and business analysts—must collaborate to define use cases, prep data, ensure quality, comply with regulations, and more.
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.
Plan for data quality lifecycle management
Plan for the evolving nature of use cases and data sets, ensuring flexibility. Extend data quality to pipelines, conduct readiness tests, assess the cost of skipping steps, and track data quality over time.
Create a balanced strategy
Consider the pros and cons of adopting AI too quickly or too slowly, weighing risks and costs of reworking workflows, falling behind competitors, and automating decisions based on faulty data. See the importance of data readiness.
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 solides Data-Governance-Framework stellt sicher, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus korrekt und konsistent sind und verantwortungsvoll genutzt werden. Er sollte Rollen und Zuständigkeiten definieren, Richtlinien für die Datennutzung festlegen und die Einhaltung einschlägiger Vorschriften gewährleisten.
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 wichtiger Bestandteil unserer Infrastruktur. Ohne Actian könnten wir die Verarbeitung und Automatisierung, die wir für unsere Bankgeschäfte benötigen, nicht durchführen.“
Erfahren Sie mehr über Actian Lösungen für Datenqualität und Governance
AI-ready data is ongoing and continuous. Don’t let poor data quality or lack of confidence be the weak links in your AI strategy. Actian experts can help you establish the right data foundation to unlock the full potential of your data for AI applications.
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(d.h. sales@..., support@...)
* 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.