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.
Datenintegration für KI
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