Daten
Analyse, Sicherstellung der Verfügbarkeit und Qualität von Daten.
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Analyse, Sicherstellung der Verfügbarkeit und Qualität von Daten.
Daten
Daten
Daten sind die Grundlage für jedes KI-System. Eine effektive Datenstrategie muss nicht nur den Zugang zu qualitativ hochwertigen und relevanten Daten sicherstellen, sondern auch deren zielgerichtete Verwaltung und Nutzung. Die Qualität und Integrität der Daten bestimmen die Einsatzmöglichkeiten und die Leistungsfähigkeit der KI-Anwendungen.
Die Bedeutung von Daten in der Ära der Künstlichen Intelligenz ist immens, oft werden sie als die wertvollste Ressource unserer Zeit bezeichnet. Sie sind nicht nur essenziell für das Training von KI-Systemen - ohne sie gäbe es faktisch keine KI. Qualitativ hochwertige Daten können einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil darstellen und sogar als eigenständige Einkommensquelle dienen.
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Bedeutung von Daten für KI
Daten bilden die Grundlage für die Entwicklung und den Einsatz leistungsfähiger KI-Anwendungen. Ein umfassender, gut kuratierter Datensatz ist unerlässlich, um tiefe Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Daten ermöglichen es, präzise KI-Modelle zu trainieren, die wiederum Lösungen bieten können, die an individuelle Bedürfnisse angepasst sind. Die Qualität und Quantität der Daten sind dabei entscheidend, da sie die Effektivität der KI-Systeme direkt beeinflussen. Die Daten sollten also immer präzise, aktuell und relevant für den jeweiligen KI-Anwendungsfall sein.
Strategischer Umgang mit Daten
Unternehmen, die frühzeitig in die Digitalisierung ihrer Daten und Prozesse investiert haben, befinden sich im Vorteil. Sie können nicht nur interne Abläufe optimieren, sondern auch innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die auf datengestützten Erkenntnissen basieren. In unserer digitalen Welt ist die systematische Erfassung und Anreicherung von Daten, also die Verbesserung durch zusätzliche Informationen, einfacher und wichtiger denn je. Digitale Technologien wie Künstliche Intelligenz und Generative KI ermöglichen es, an Schnittstellen wertvolle Daten zu sammeln. Diese Daten sind sehr wichtig für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Lösungen: Im Finanzwesen können Banken zum Beispiel Transaktionsdaten analysieren, um betrügerische Aktivitäten frühzeitig zu erkennen und zu verhindern.
Datenkompetenz und Datenstrategie
Eine der wichtigsten Fähigkeiten in unserer Zeit ist die Datenkompetenz (engl. Data Literacy) – das Verständnis für den Wert der Daten und die Fähigkeit, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Für Unternehmen, insbesondere größere Betriebe, kann es sinnvoll sein, eine tiefgreifende Datenstrategie zu entwickeln. Dabei geht es nicht nur darum, Daten zu sammeln, die für die Entwicklung von KI genutzt werden können, sondern auch darum, wie Daten erhoben, gespeichert und in der notwendigen Qualität zentral zur Verfügung gestellt werden. Dafür braucht es spezielle Mitarbeitende im eigenen Unternehmen oder die Unterstützung externer Expertinnen und Experten, die für das abteilungsübergreifende Zusammenführen und die Qualität der Daten verantwortlich sind. Wenn hochwertige Daten zentral verfügbar sind, können alle Unternehmensbereiche diese gut nutzen, was hilft, Produkte und Dienstleistungen ständig zu verbessern.
Zukunftssicherung durch Datenmanagement und Datenanalyse
Die Investition in Datensammlung, -aufbereitung und -management ist eine Investition in die Zukunfts- und Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens. Durch den Aufbau einer soliden Dateninfrastruktur und die Förderung einer datengesteuerten Kultur können Unternehmen nicht nur ihre aktuellen Betriebsabläufe optimieren, sondern auch neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen. Daten sind in der Tat zu einer Ressource geworden, die ähnlich wertvoll wie Öl in der Industriegesellschaft ist, und bieten Unternehmen, die sie effektiv nutzen, die Möglichkeit, auf dem Markt führend zu sein. Sensible Daten sollten dabei stets verschlüsselt und durch robuste Sicherheitsmaßnahmen vor Cyberangriffen geschützt werden. Selbstverständlich müssen hier auch die Datenschutzgesetze eingehalten werden. Auf dieses Thema gehen wir auch im Kompass-Thema Regulation und Recht ein.
Zusammengefasst ist es für Unternehmen essenziell, nicht nur ein Verständnis für Daten zu entwickeln, sondern auch strategische Maßnahmen zu ergreifen, um Daten als zentrales Element ihrer Wettbewerbsstrategie zu nutzen. Dies eröffnet nicht nur Wege zur Effizienzsteigerung und Kostenreduktion, sondern auch zur Schaffung neuer, innovativer Angebote, die den Bedürfnissen der Kundinnen und Kunden entsprechen und das Unternehmen in der digitalen Ära erfolgreich machen.
Unsere Themenpaten
Unsere Themenpaten
Copyright ©
Andreas Gillhuber,
German Data Science Society (GDS) e.V.
Mitglied des Vorstands
"Daten sind der große Differenzierungsfaktor für KI-unterstützte Digitalisierung und digitale Lösungen. BAIOSPHERE bringt Anwender, Hochschulen und Anbieter mit spezifischem Know-how zusammen, um Deutschland und Europa erfolgreich zu machen."
Copyright ©
Prof. Dr. Andreas Hotho,
JMU Würzburg
Spokesman of CAIDAS and Head of Data Science Chair (Informatik X)
" Daten sind der neue Rohstoff dieser Welt und die Basis für die laufende Revolution in der KI. Sie bieten viele neue Chancen, deren Potential wir nutzen sollten und müssen, ohne dass wir die Risiken aus den Augen verlieren."
Weiterführende Informationen
Mehr Informationen zum KI-Kompass-Thema "Daten" finden Sie in unserem Download-Portal.
Zum Downloadportal
Der BAIOSPHERE KI-KOMPASS
So funktioniert´s: Drehen Sie an den Pfeilen, um sich durch unsere zehn Fokusthemen zu navigieren. Mit einem Klick gelangen Sie jeweils auf die Unterseite mit weiterführenden Informationen und der Vernetzungsmöglichkeit mit Umsetzungspartnerinnen und Umsetzungspartnern aus dem großen BAIOSPHERE-Netzwerk.
Strategie
Eine strategische Planung sichert Wettbewerbsvorteile und beinhaltet die Festlegung von Zielen, die Identifizierung von Anwendungsfällen sowie die Integration von KI in die Gesamtstrategie des Unternehmens.
Daten
Daten sind die Grundlage für jedes KI-System. Ihre Qualität und Integrität bestimmen die Einsatzmöglichkeiten und die Leistungsfähigkeit der KI-Anwendungen.
Ökosystem
In der KI-Nutzung und -Implementierung können Kooperationen viele Vorteile mit sich bringen. Ein starkes Ökosystem fördert Innovationen durch den Transfer von Wissen, Ressourcen und Technologien.
FINANZIERUNG und Förderung
Die Kosten zur Einführung von KI variieren zwischen kostenfreien Versionen und erheblichen Investitionen für Entwicklung eigener Lösungen. Um die Investitionslast zu mildern, gibt es verschiedene Fördermöglichkeiten.
Kultur und Mindset
Eine offene und lernbereite Unternehmenskultur ist grundlegend, um KI erfolgreich zu implementieren. Im Vordergrund steht das Ziel, Vorbehalte und Ängste abzubauen und die Belegschaft in den Transformationsprozess einzubeziehen.
Organisation
Der Einsatz von KI erfordert eine gut durchdachte Organisationsstruktur. Diese bildet das Fundament für die nachhaltige Entwicklung von KI-Technologien sowie die effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und interdisziplinären Teams.
Technische Voraussetzungen
Eine robuste und flexible Infrastruktur umfasst Hardware- und Softwarekomponenten, Netzwerkinfrastruktur und Entwicklungsprozesse, um KI-Modelle erfolgreich zu implementieren, zu trainieren, zu testen und zu nutzen.
Talente und Kompetenzen
Entwicklung und Integration von KI erfordern ein qualifiziertes Team und spezifische Kenntnisse. Dazu gehören sowohl technische Fähigkeiten als auch strategisches und infrastrukturelles Verständnis.
Recht und Regulation
Die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Standards ist für die Nutzung von KI essenziell. So sind mit dem EU AI Act Vorgaben für die KI-Lösungen geschaffen worden, die in allen EU-Staaten bei Erstellung und Nutzung von KI gelten werden.
Ethik
Ethik in der KI umfasst die Umsetzung moralischer Grundsätze, um den Nutzen von KI realisieren zu können und Risiken zu reduzieren. Themen wie Transparenz, Fairness und die Vermeidung von Bias, Erklärbarkeit und Datenschutz sind wesentlich in diesem Kontext.