Daten sind die Grundlage für KI - so nutzen Firmen ihren Datenschatz richtig aus
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Erlenbach am Main (ots)
Das Thema künstliche Intelligenz (KI) begeistert die Wirtschaft - verspricht es doch mehr Effizienz, weniger Kosten und gigantische Renditen. Doch tatsächlich ist der Hype teilweise deutlich verfrüht, warnen Experten. "KI ist plötzlich der heilige Gral - und das Potenzial ist natürlich hoch. Aber es gibt fast immer viel mehr Potenzial darin, die eigenen Daten mal richtig zu nutzen", sagt Andreas O. Schwan, Experte für das Informations- und Datenmanagement.
"In meiner Arbeit habe ich gesehen, dass Unternehmen, die ihre Daten effektiv verwalten und nutzen, entscheidende Vorteile erzielen können. Leider bleibt dieses Potenzial oft ungenutzt - und Unternehmen verschenken wertvolle Ressourcen." Im folgenden Beitrag verrät er, wie Firmen ihren eigenen Datenschatz richtig ausnutzen und warum KI der folgerichtige nächste Schritt ist.
Schritte zur Implementierung eines effektiven Datenmanagements
Die Implementierung eines effektiven Datenmanagements ist eine essenzielle Aufgabe, die in mehreren grundlegenden Schritten erfolgen sollte: Zunächst gilt es, eine klare Datenstrategie zu entwickeln, die nicht nur die Ziele und Vorgaben für die Datennutzung beinhaltet, sondern auch festlegt, wie einzelne Daten erfasst, gespeichert, geschützt und analysiert werden sollen. Im nächsten Schritt folgt die Identifizierung relevanter Datenquellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens, ehe ein Datenarchivierungsplan erstellt wird, der sowohl aktuelle als auch zukünftige Anforderungen berücksichtigt.
Um die Datenqualität durchgehend zu gewährleisten, müssen zudem Richtlinien und Prozesse für die Datenbereinigung und -aktualisierung implementiert werden. Eine weitere wichtige Maßnahme ist die Einführung von Datenanalysen und -interpretationen, um aus den Rohdaten wertvolle Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen. Zuletzt sollten Unternehmen einen Plan für das Daten-Governance entwickeln, um die Einhaltung von Datenschutz- und Datensicherheitsvorschriften und einen verantwortungsvollen Umgang mit den gesammelten Informationen sicherzustellen.
Tipps und Strategien zur Datenanalyse und -interpretation
Um zudem eine zielführende Datenanalyse und -interpretation einzuführen, ist es entscheidend, dass Unternehmen sich auf die richtigen Fragen konzentrieren: Dieser Prozess sollte daher immer mit einer klaren Fragestellung oder einem klaren Ziel beginnen. Darüber hinaus müssen Unternehmen hierfür selbstverständlich über die nötigen analytischen Fähigkeiten verfügen. Dies kann durch den Aufbau interner Kompetenzen, durch Schulungen oder durch die Einstellung von Datenwissenschaftlern erreicht werden.
Die Datenanalyse sollte ferner immer im Kontext der Geschäftsstrategie stehen. Nur so lassen sich die Daten zur Unterstützung strategischer Entscheidungen und zur Erreichung von Geschäftszielen einsetzen. Abschließend ist es wichtig, die Ergebnisse der Datenanalyse auf verständliche Weise zu kommunizieren. Datenvisualisierungs-Tools können dabei helfen, komplexe Datenmuster zu vereinfachen und handlungsorientierte Erkenntnisse zu liefern.
Warum KI der nächste Schritt sein sollte
Künstliche Intelligenz bietet bemerkenswerte Möglichkeiten, sollte allerdings nicht vor einer soliden Datenverwaltung und -analyse stehen. Der Grund dafür ist einfach: KI und maschinelles Lernen sind in hohem Maße von qualitativ hochwertigen, gut organisierten Daten abhängig. Wenn ein Unternehmen seine Daten nicht effektiv verwaltet, können KI-Algorithmen auf ungenaue oder irreführende Informationen stoßen, was zu fehlerhaften Schlussfolgerungen und Entscheidungen führt.
Darüber hinaus können Unternehmen ohne ein umfassendes Verständnis ihrer Daten nicht die richtigen Fragen an ihre KI-Systeme stellen. Die Implementierung von KI-Technologien ohne vorher optimierte Datenverwaltung und -analyse führt unweigerlich zu suboptimalen oder sogar negativen Ergebnissen. Daher sollte künstliche Intelligenz, obwohl sie zweifellos eine wichtige Rolle in der modernen Geschäftswelt spielt, stets auf einer soliden Grundlage von Datenmanagement und -analyse aufbauen und nicht als Ersatz dafür angesehen werden.
Über Andreas O. Schwan:
Als Experte für das Management von Informationen und Daten unterstützt Dipl. - Math. (FH) Andreas O. Schwan Konzerne sowie kleine und mittelständische Unternehmen dabei, ihrer Datenmengen zielführend zu organisieren und sie gewinnbringend einzusetzen. Auf diese Weise öffnet er seinen Kunden die Tore zu schnellerem Wachstum und mehr Umsatz.
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Dipl. - Math. (FH) Andreas O. Schwan
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Ruben Schäfer
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