Daten durch Datenintegration für KI vorbereiten

Einleitung

Daten sind der Treibstoff für künstliche Intelligenz (KI). Wenn Daten jedoch qualitativ minderwertig, nicht verfügbar und nicht integriert sind, kann dies zu Verzerrungen und Ungenauigkeiten führen, die Ihrem Unternehmen schaden.

Datenintegration ist ein wesentlicher Schritt bei der Vorbereitung Ihrer Daten für die erfolgreiche Nutzung von KI. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten in einer einheitlichen Sicht können Unternehmen problemlos auf ihre gesamten Daten zugreifen und sie analysieren, unabhängig von der Herkunft und Organisation der Daten. Im Rahmen der Datenintegration wird außerdem sichergestellt, dass die Daten genau, vollständig und zuverlässig sind – dies sind unverzichtbare Eigenschaften für erfolgreiche KI-Initiativen.

Diese Checkliste bietet einen kurzen Überblick über die wichtigsten Schritte und Erwägungen für die Datenintegration.

Ziele und Umfang der Datenintegration definieren

Aktuelle Datenlandschaft bewerten und Datenquellen ermitteln

Richtige Strategie, Partner und Tools für die Datenintegration auswählen

Datenintegrationsarchitektur und -Pipeline entwerfen und implementieren

Datenqualität und Data Governance während des gesamten Prozesses sicherstellen

Leistung und Ergebnisse der Datenintegration überwachen und optimieren