Suche
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.
Anzeige
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
Anzeige
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?
Anzeige
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.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
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).
Der Wandel der klassischen Datenanalyse
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.
Anzeige
05.09.2025
 - 06.09.2025
Graz
09.09.2025
 - 10.09.2025
Wien
11.11.2025
 - 12.11.2025
Hamburg
Anzeige

Meistgelesene Artikel

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige