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).

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.

Solide Daten sind das A und O beim KI-Einsatz. Eine aktuelle Gartner-Analyse enthält eine umfassende Checkliste, um die Eignung von Daten für KI-Projekte zu bewerten. Der Fokus liegt auf der kontinuierlichen Überwachung statt einmaliger Datenvorbereitung.