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.

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.

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?

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.

Der Aufbau eines generativen KI-Modells (GenAI-Modell) von Grund auf kann viele Millionen Dollar an Infrastruktur und Fachwissen sowie Monate an Bearbeitungszeit kosten. Eine praktikablere Option für die meisten Unternehmen ist Retrieval-Augmented Generation (RAG).

In einer datengetriebenen Welt ist eine effiziente Datenarchitektur entscheidend. Data Lakes, Warehouses und Lakehouses – Unternehmen brauchen eine durchdachte Strategie, um Daten optimal zu speichern, zu verarbeiten und zugänglich zu machen.

Wo liegen die Unterschiede zu Big Data, Business Intelligence und Business Analytics und wie komme ich vom Datenmeer zum Daten-Mehrwert im Unternehmen? Datenintelligenz spielt hierbei eine zentrale Rolle, da sie die Brücke zwischen reiner Datensammlung und intelligenter, automatisierter Wertschöpfung schlägt.

Unternehmen sind auf sichere und effiziente Datenmanagementsysteme angewiesen. Um Datenverlust, Sicherheitslücken und Compliance-Verstöße zu vermeiden, müssen klare Strategien zur Datenorganisation und -sicherung entwickelt werden. Wie geht das und worauf ist dabei zu achten?