- Irina Milojevic
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Daten sind das Fundament, auf dem moderne Unternehmen aufgebaut sind. Der Einsatz von Daten ist vielseitig und oft so komplex, dass es leicht ist, den Überblick zu verlieren. Besonders mit dem Aufstieg, bzw durch die Kommerzialisierung von Künstlicher Intelligenz (KI) wurde die Bedeutung von qualitativ hochwertigen Daten immer offensichtlicher. Die Grundlage von Maschinellem Lernen sind Daten und vor allem die entsprechende Datenqualität – die Ground-Truth, auf der künftige Automatisierungen aufgebaut sind.
Für Muster-Erkennungen (Pattern recognition), Vorhersagen (predictive Analytics) und die Automatisierung von Entscheidungen braucht es Daten in hoher Qualität. Doch was genau verstehen wir darunter? Welche Daten brauchen wir und wie bereiten wir die Daten vor, so dass sie auch ausgewertet werden können?
Künstliche Intelligenz
KI ist die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen – damit diese wie Menschen denken und lernen. Machine Learning ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die Computern die Fähigkeit verleiht, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.
Die Daten-Grundlagen verstehen: Qualität vor Quantität
Daten sind also das Herzstück des maschinellen Lernens. Ohne Daten gibt es keine Grundlage für das Lernen. Daten aus Ihrem Unternehmen – sei es über Kundeninteraktionen, betrieblichen Prozessen oder Marktaktivitäten – dienen als Trainingsmaterial für maschinelle Algorithmen. Diese Modelle analysieren die Daten, erkennen Muster und entwickeln die Fähigkeit, Vorhersagen über zukünftige Trends oder Verhaltensweisen zu treffen. Wie Jürgen Schmidt, CEO von STRG, betont, folgt die KI dem unerbittlichen Prinzip von “Garbage In, Garbage Out”. Keine KI kann schlechte Daten in wertvolle Einsichten verwandeln. Die Qualität der Daten entscheidet über den Erfolg oder Misserfolg von digitalen Projekten. Dies bedeutet, dass Daten nicht nur umfangreich und aktuell, sondern auch präzise und relevant sein müssen. Wenn Sie die Möglichkeiten von KI-Anwendungen erkunden wollen, aber nicht wissen, wo sie anfangen sollen, ist dieser Artikel genau das Richtige, um in das Thema einzusteigen. Unabhängig davon, ob sie Prozesse verbessern wollen, predictive analytics zum Einsatz bringen, oder Inhalte organisieren und produzieren, der Ausgangspunkt für erfolgreiche Umsetzung ist dieselbe: quality data is mandatory. Nun, wie kommt man zu Quality Data?
Datenerfassung:
Datenerhebung oder Datenerfassung ist der erste und tatsächlich der komplizierteste Schritt. Zu Beginn müssen alle potentiellen Datenquellen identifiziert werden. Welche Datenbanken stehen zur Verfügung, gibt es Web-Analytics im Einsatz oder Server mit relevanten Daten? Sobald diese “Inventur” durchgeführt ist und alle Daten an einem zentralen Ort abgespeichert sind, können wir anfangen, die Daten vorzubereiten. Natürlich geht all diesen notwendigen Schritten eine klaren Vision und ein klares Projektziel voraus. #DataCollection
Datenbereinigung:
Die gesammelten Daten werden bereinigt und strukturiert, um sie nutzbar zu machen. Ungenauigkeiten oder irrelevante Informationen werden entfernt. Bei diesem Prozess ist es von äußerster Relevanz, die Genauigkeit der Daten im Auge zu behalten und alle Inkonsistenzen zu korrigieren. Eine effektive Datenbereinigung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die anschließenden Analysen auf korrekten und zuverlässigen Daten basieren. #DataCleaning
Datenaufbereitung:
Simpel gesagt, alle Daten müssen in ein einheitliches Format gebracht werden. Die Rohdaten, die wir bereinigt haben und die jetzt zuverlässig sind, bringen wir in eine “einsetzbare” Form. Dazu werden die Daten “gelabelled”, um dem ML-Algorythmus die Arbeit zu erleichtern bzw. sie zu beschleunigen. Insbesondere, wenn es um unterschiedliche Datentypen geht, ist eine solche Datenkennzeichnung sinnvoll. Rohdaten (wie Bilder, Textdateien, Videos usw.) werden identifiziert und mit einer oder mehreren aussagekräftigen und informativen Kennzeichnungen versehen, um einen Kontext zu schaffen, aus dem ein ML-Modell lernen kann. #DataPreparation
Dateneinsatz:
Die aufbereiteten Daten werden verwendet, um das ML-Modell zu ‘trainieren’. Hierbei lernt das Modell, Zusammenhänge innerhalb der Daten zu erkennen und darauf basierend Ergebnisse, bzw. Prognosen zu erstellen.
Datenauswertung:
Basierend auf dem initiiellen Task findet in diesem Schritt eine vorläufige Auswertung trainierter Daten statt. Vorläufig nur deshalb, weil die Daten eines bestimmten Zeitraums für das Training verwendet wurden. Im nächsten Schritt werden Daten regelmäßig synchronisiert und der Algorithmus immer weiter trainiert. (Damit die eingespielten Daten auch richtig analysiert werden können, müssen die Trainings-Parameter zuerst sitzen.) Nach dem Training kann das Modell das gelernte anwenden und neue Daten analysieren und, falls gewünscht, eigenständige, datengestützte Entscheidungen treffen.
Rinse & Repeat:
Wie in so vielen Prozessen, ist auch hier das Ende eines Cycles, der Beginn des nächsten.
NUTZEN SIE DIE MÖGLICHKEITEN DER DIGITALISIERUNG.
Der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht darin, Daten zu sammeln, sondern in der Fähigkeit, diese Daten zu verstehen, aufzubereiten und effektiv zu nutzen. Mit einer durchdachten Datenstrategie und den richtigen Tools können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, um belastbare Entscheidungen zu treffen und Marktstellungen zu stärken. Unser vielseitiges Team ist unter anderem darauf spezialisiert, die Effizienz Ihrer Datenprozesse zu optimieren und Ihnen dabei zu helfen, aus Ihren Daten maximalen Nutzen zu ziehen. Wir nehmen Ihnen die Last der Datenkomplexität ab und helfen bei umfassender Planung und Implementierung von Datenstrategien und dazugehörigen Infrastrukturen.
Aus der Praxis:
Direkte Zusammenarbeit zwischen den Teams ist essentiell. In der Praxis haben wir erkannt, dass einseitige Arbeit nicht funktionieren kann. Spätestens im dritten Schritt, bzw. in der “Labeling”-Phase der o.g. Datenvorbereitungen, kann es zu komplexen Herausforderungen kommen. Die Daten müssen präzise annotiert werden, um den Maschinenlernmodellen zu helfen, relevante Muster und Informationen effektiv zu erkennen. Da nur der Kunde die spezifische Bedeutung und Wichtigkeit einzelner Datenabschnitte vollständig versteht, ist dessen aktive Beteiligung unerlässlich. Dies stellt sicher, dass die Modelle korrekt trainiert werden und dass die resultierenden Analysen und Vorhersagen tatsächlich den Geschäftszielen und operationalen Anforderungen des Unternehmens entsprechen, ohne vitale Informationen auszulassen. Dieser Prozess erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch ein tiefes Verständnis der branchenspezifischen Anforderungen und Herausforderungen, wodurch die Notwendigkeit einer engen und transparenten Partnerschaft zwischen den datenliefernden und -nutzenden Parteien unterstrichen wird.
Weiterführende Quellen:
Datensätze für maschinelles Lernen
Die häufigsten Datentypen, die für das Training von maschinellem Lernen verwendet werden, sind Bild-, Text- und Sensordaten. Wenn Sie Ihr Verständnis hinsichtlich bekannter Datensätze vertiefen möchten, empfehlen wir diesen ausführlichen Artikel.
