Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind auf hochqualitative Daten angewiesen, um sinnvolle und wertschöpfende Resultate zu liefern. APARAVI, Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, hat die wichtigsten Trends für 2024 identifiziert.

Der deutsche Einzelhandel hat es nach wie vor schwer. Die Inflation bleibt hoch und die Verbraucher haben weniger Geld zur Verfügung.

Jeder Mitarbeiter kann eigenständig mit Daten arbeiten – das ist die zentrale Idee hinter dem Begriff „Datendemokratisierung“. Die Vorteile dieses Ansatzes sprechen für sich: mehr Freiraum für die Mitarbeiter, eine höhere Effizienz und fundierte, datenbasierte Entscheidungen.

Der Erfolg eines jeden KI-Projekts steht und fällt mit der Qualität der darunter liegenden Daten. KI-Modelle benötigen hochwertige Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Bei minderwertiger Datenqualität leidet die Leistung und Genauigkeit der Modelle erheblich.

Das Fragebogen-Design in webbasierten Umfragen entscheidet über die erhobene Datenqualität mit. Das haben Soziologen der University of Nebraska-Lincoln herausgefunden.

Die Qualität der in der Online-Enzyklopädie Wikipedia zusammengefassten Infos lässt sich mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) deutlich verbessern.

Löst eine Integration Platform as a Service (iPaaS) die Probleme von zunehmend inkonsistenten Daten verschiedener Anwendungen? Regelt sie den Datenverkehr für Automatisierungen ? Diese Serie klärt über den Einsatz von iPaaS auf.

In der dynamischen KI-Landschaft sind Machine Learning Operations (kurz: MLOps) der Schlüssel zur Überbrückung der Kluft zwischen Entwicklung und praktischer Umsetzung KI-gestützter Modelle. Aber warum sind so viele Unternehmen zögerlich, diesen vergleichsweise schnell und kostengünstig zu implementierenden Ansatz in die eigenen Arbeitsprozesse zu integrieren?