Intelligente Analyse durch KI/Maschinelles Lernen antreiben

Künstliche Intelligenz (KI) sowie maschinelles Lernen (ML) verändern die Art und Weise, wie Organisationen mit ihren Geschäftspartnern oder Kunden Geschäfte machen. Sie treiben die digitalen Transformationen in jeder Branche weltweit voran. Und sie haben sich als allgegenwärtig erwiesen, um die Qualität ihres täglichen Lebens zu verbessern, von den Filmen, die sie sehen, bis zu den Autos, die sie fahren. KI/ML spielt eine wichtige Rolle bei der Entdeckung neuer Therapien in den Lebenswissenschaften, der Risikominderung von Betrug in den Finanzdienstleistungen und der Bereitstellung personalisierter, omnichannel-Kundenerlebnisse.

Transformative Technologien wie künstliche Intelligenz mögen wie Magie wirken – während ihre Auswirkungen offensichtlich sind, verstehen Organisationen sie möglicherweise nicht oder wissen nicht, wie sie diese leistungsstarken innovativen Lösungen am besten einsetzen.

Künstliche Intelligenz verstärkt die Auswirkungen neuer Geschäftslösungen und ihres Umfangs, um qualitätsorientierte Kundenerlebnisse zu bieten. Allerdings benötigen diese Lösungen für höchste Genauigkeit enorme Mengen an Daten. Wenn Unternehmen künstliche Intelligenz verwenden, um schlechte oder begrenzte Daten zu verwenden, können sie einen schrecklichen Einfluss auf zahlreiche Geschäftsinitiativen haben, sogar bis zum Punkt, an dem es kontraproduktiv sein kann.

Ohne Daten kann KI nicht funktionieren

Damit Organisationen KI-gestützte Tools effektiv einsetzen können, müssen Dateningenieure und -analysten wissen, wie sie die gesammelten Informationen handhaben. Und der Erfolg hängt von der Verfügbarkeit vertrauenswürdiger sowie rechtzeitiger Daten ab.

Aber warum benötigen Datenanalysten und -wissenschaftler hochwertige Daten, um ordnungsgemäß mit KI-gestützten Tools zu funktionieren?

Nehmen wir beispielsweise ein Modell, um das Verhalten von Verbrauchern zu bewerten und vorherzusagen. Was die Informationen betrifft, ist der postalische ZIP-Code einer der häufigsten Daten, die den Verbraucherstandort angeben. Wenn diese Information jedoch unvollständig oder ungenau ist, ist sie nutzlos, da sie den Analyse- und Bewertungsprozess behindert. Daher kann falsche Kundendaten zu falschen Vorhersagen führen und den Wert des gesamten Bemühens verringern. Wenn die Daten korrekt sind, kann die Vorhersage besser sein.

Ohne KI ist Daten nicht so nützlich

Künstliche Intelligenz spielt eine zentrale Rolle dabei, Unternehmen zu helfen, Daten ohne Verlust an Präzision oder Geschwindigkeit zu handhaben.

Mit der digitalen Transformation auf ihrem Höhepunkt sind die Menge und der Umfang der Daten sprunghaft angestiegen. Und die Handhabung solcher enormen Datenmengen ist nicht einfach. KI-gestützte datengetriebene Technologien können Unternehmen helfen, Daten zu handhaben, um Relevanz, Wert und Sicherheit sowie Transparenz zu gewährleisten. Sie können auf KI-Datenintegrationplattformen vertrauen, um Daten mit Leichtigkeit und Präzision zu importieren, zu transformieren und zu verwenden. Solche Lösungen bieten eine Ende-zu-Ende-verschlüsselte Umgebung, die Daten vor ungesunden Eingriffen und Verletzungen schützt und es schwierig macht, Geschäfte zu tätigen.

Ein intelligenter Ansatz, um das wahre Potenzial der Daten zu nutzen

In der heutigen digitalen Ära ist es für Organisationen von entscheidender Bedeutung, mit der Geschwindigkeit des Geschäfts zu agieren, Selbstbedienung zu ermöglichen und den maximalen Wert für Kunden zu bieten. KI-basierte Technologien glänzen hier.

KI/ML-Technologien ermöglichen es Organisationen in verschiedenen Branchen, Wert aus Kundendaten zu extrahieren, ohne Schwierigkeiten. Beispielsweise ermöglichen KI-Datenintegrationslösungen es allen Geschäftsnutzern, Daten zwischen verschiedenen Feldern zu kartieren, um es einfacher zu machen, die Informationen in eine einheitliche Datenbank zu integrieren. Da diese Lösungen von nicht-technischen Nutzern leicht genutzt werden können, müssen IT-Teams nicht die volle Verantwortung übernehmen. Dies ermöglicht es IT, sich auf andere strategische Aufgaben zu konzentrieren.

Diese Lösungen verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um Vorhersagen von Daten zu liefern, was den Datentransformationsprozess weiter beschleunigen kann. Da die Entscheidungen auf der Grundlage von Algorithmen getroffen werden, verringert sich die Möglichkeit von Fehlern wie fehlenden Werten, Duplikaten, Ungenauigkeiten usw. Daher können Organisationen KI/ML-Tools nutzen, um die Art und Weise zu verändern, wie sie Kundenerlebnisse bieten. Sie können Daten kartieren und integrieren sowie Datenintegrität aufrechterhalten, um Entscheidungen zu verbessern und Wachstum zu fördern.

KI-Datenintegrationstechnologie ermöglicht es Nutzern, Daten mit weniger Aufwand und Zeit zu kartieren und zu integrieren. Die Einbindung dieser Lösungen in den bestehenden Datenkartierungsprozess kann daher einen Mehrwert für das Geschäft von Organisationen schaffen.

Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen kann die monotonen, wiederkehrenden Aufgaben ausschalten und Nutzern ermöglichen, an hochwertigen Projekten zu arbeiten. Darüber hinaus kann es durch die Verbesserung des Datenverständnisses von Organisationen und die Identifizierung von Datenprivatsphäre- und Qualitätsanomalien als Hilfe für Entwickler, Verwalter, Analysten und Geschäftsnutzer dienen, um die Geschwindigkeit von Aufgaben durch Automatisierung und Ergänzung mit möglichen Empfehlungen und nächsten Aktionen zu erhöhen. Simply put, Organisationen müssen künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen-basierte Technologien einsetzen, um Datenanalyse und -nutzung zu fördern.