Öffentliche Datenquellen als Geschäftspotenzial
In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft stellen öffentlich zugängliche Daten eine immense, bislang oft ungenutzte Ressource dar. Von amtlichen Statistiken über Branchenportale bis hin zu offenen Big-Data-Datenbanken – Unternehmen können aus diesen Quellen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen.
Von der Vorbereitung der Daten bis zur tiefgehenden Analyse
Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie Unternehmen mit Daten umgehen – und das in rasantem Tempo. Wer seine Daten systematisch aufbereitet und KI-Tools einsetzt, schafft die Grundlage für fundierte Entscheidungen und nachhaltiges Wachstum.
Big Data
Big Data allein schafft keinen Wert. KI-Werkzeuge sind der Schlüssel, um aus Datenfluten intelligente Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Beitrag beleuchtet Technologien, Anwendungsfälle und Erfolgsfaktoren für die KI-gestützte Datenanalyse der Zukunft.
C-Level vs. IT-Führung
Warum Unternehmen ihre digitalen Potenziale erst dann ausschöpfen können, wenn Business und IT an einem Strang ziehen – und was die Datenlage darüber verrät.
Von statischen Daten zu flexiblen Systemen
Mit dem Boom von Künstlicher Intelligenz hat sich das Anforderungsprofil an Datenbanken verändert. Sie müssen noch schneller und noch flexibler sein. Gleichzeitig steht mit KI ein Tool zur Verfügung, um das immer komplexer werdende Datenbankmanagement in den Griff zu bekommen. Eine große Herausforderung ist jedoch in beiden Fällen der
Praxisnah. Skalierbar. Anwendbar.
KI gewinnt in der Unternehmenspraxis an Bedeutung – gleichzeitig bleiben Umsetzung und Integration herausfordernd. Azure KI Foundry stellt eine leistungsstarke Plattform bereit, die Entwicklung, Implementierung und Betrieb von KI-Lösungen deutlich vereinfacht. Besonders für Unternehmen im Microsoft-Ökosystem eröffnet sich damit ein praxisnaher Weg.
Computer Vision und die Data-Centric-AI-Pipeline
Data-Centric AI (DCAI) stellt einen wegweisenden Ansatz in der KI dar, indem es die Qualität und Relevanz von Daten in den Mittelpunkt rückt, um Modelle des maschinellen Lernens und die Performance von Systemen zu optimieren.
Daten und Use Case in Einklang bringen
Künstliche Intelligenz basiert auf guter Datengrundlage – an genau diesem Punkt kommt Datenqualität ins Spiel. Dabei bedeuten große Datenmengen nicht zwangsläufig, dass diese für einen KI-Anwendungsfall geeignet sind. Was also meint Datenqualität hinsichtlich KI und wirksamer KI-Tools?
Gamechanger
Die Technologielandschaft im Bereich Datenverarbeitung und -analyse befindet sich an einem Wendepunkt. Künstliche Intelligenz bricht traditionelle Barrieren zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten auf und schafft eine nahtlose Integration von Datenquellen, die bisher als unvereinbar galten.
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