KI-Datamanagement

Was ist KI-Datamanagement?

KI-Datamanagement umfasst die strategische und methodische Verwaltung der Datenbestände eines Unternehmens mithilfe von KI-Technologie, um die Datenqualität, die Analyse und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Es umfasst alle Verfahren, Richtlinien und technischen Methoden, die zur effizienten Erfassung, Organisation, Speicherung und Verwertung von Daten eingesetzt werden. Die Verwaltung von Unternehmensdaten erfordert Integrität, Zugänglichkeit, Sicherheit und Compliance. Daten werden erfasst, gespeichert, abgerufen und umgewandelt, um Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität zu gewährleisten. Dieses Verfahren ist für die Einhaltung von Vorschriften, für fundierte Entscheidungen und für Wettbewerbsvorteile unerlässlich.

KI verbessert das Datamanagement folgendermaßen:

  • Datenbereinigung: KI-Algorithmen können Probleme, Inkonsistenzen und Duplikate in Datensätzen finden und beheben. Genaue und zuverlässige Daten verringern die Wahrscheinlichkeit, dass falsche Entscheidungen getroffen werden.
  • Weniger „Datenrauschen“: KI kann wichtige Informationen von unwichtigen Daten trennen und nicht benötigte Daten eliminieren. Sie hilft Unternehmen, sich auf wertvolle Einblicke zu konzentrieren und so Zeit und Geld zu sparen.
  • Umgang mit fehlenden Daten: KI-Methoden wie Imputation und vorausschauende Modellierung können fehlende Werte schätzen, was zu genaueren und nützlicheren Daten führt. Dadurch wird der Einfluss fehlender Daten auf Studien und Schlussfolgerungen verringert.
  • Erkennen von Trends: KI-basierte Analysen können Trends, Korrelationen und versteckte Muster in riesigen Datensätzen erkennen. So können Unternehmen Marktveränderungen vorhersehen und proaktive Entscheidungen treffen.

Automatisierung ist eine weitere Möglichkeit, wie KI das Datamanagement verbessern kann, indem sie Datenexperten entlastet und Verfahren beschleunigt. Das KI-Datamanagement integriert KI in den Betrieb von Geschäftsdaten, um die Datenqualität zu verbessern und Unternehmen dabei zu helfen, datenorientierte Entscheidungen mit größerer Präzision und Effektivität zu treffen.

Kann KI für die Datenanalyse eingesetzt werden?

Ja, die KI kann Daten umfangreich analysieren. Sie ist in der Lage, riesige, komplexe Datensätze zu verarbeiten, zu verstehen und Einblicke daraus zu entwickeln. Hier sind einige Beispiele für den Einsatz von KI in der Datenanalyse:

  • Bessere Datenauswertung: KI-Systeme klassifizieren und kategorisieren Daten automatisch, um sie besser zu verstehen und zu nutzen. Dies ist besonders vorteilhaft für unstrukturierte Daten wie Texte und Fotos, die manuell nur schwer zu prüfen sind.
  • Erweiterte Mustererkennung: KI identifiziert versteckte Korrelationen, Trends und Muster in Datensätzen. Unternehmen, die nützliche Einblicke gewinnen und datenorientierte Entscheidungen treffen wollen, benötigen dies. KI kann Trends und Anomalien auf dem Finanzmarkt erkennen.
  • Vorausschauende Analyse: Das maschinelle Lernen, ein Teilbereich der KI, erstellt Modelle zur Vorhersage künftiger Trends oder Ergebnisse anhand vorhandener Daten. Dies ist nützlich für Nachfrageprognosen, Risikobewertungen und die Vorhersage des Verbraucherverhaltens.
  • Natural Language Processing (NLP): NLP-KI-Modelle können menschliche Sprache untersuchen und verstehen und ermöglichen es Unternehmen, aus Textdaten zu lernen. Zu den wichtigsten Anwendungen gehören die Stimmungsanalyse, Chatbots und die Zusammenfassung von Dokumenten.
  • Revolutionierung der Bild- und Videoanalyse: KI-gestützte Computer Vision kann visuelle Daten verarbeiten und analysieren und ermöglicht so die Extraktion von Informationen aus Bildern und Videos. So wird sie beispielsweise im Gesundheitswesen für die medizinische Bildanalyse und im Sicherheitsbereich für die Gesichtserkennung eingesetzt.
  • Rationalisierte Automatisierung: KI kann Datenanalyseverfahren beschleunigen und effizienter machen. KI kann die manuelle Datenbereinigung, die Erkennung von Anomalien und das Reporting für Unternehmen reduzieren.
  • Maßgeschneiderte Personalisierung: KI analysiert das Nutzerverhalten und die Vorlieben, um individuelle Vorschläge und Erlebnisse zu entwickeln. Im Online-Handel können KI-gestützte Empfehlungsmaschinen den Umsatz steigern, indem sie personalisierte Waren vorschlagen.

Effektive Methoden zur Erkennung von Anomalien: KI kann Ausreißer oder Anomalien in Daten erkennen, was für die Betrugserkennung, Qualitätssicherung und Systemüberwachung wichtig ist.

Wie wird KI für das Datamanagement eingesetzt?

KI verbessert die Erfassung, Organisation und Nutzung von Daten. Wichtige KI-Anwendungen für das Datamanagement:

  • Datenintegration: KI kann die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, Formaten und Strukturen automatisieren. ML-Modelle bilden Daten ab und wandeln sie um, wodurch sie konsistenter und besser analysierbar werden. Dies ist besonders in großen Organisationen mit einer Vielzahl von Datenquellen hilfreich.
  • Datenbereinigung: KI-gestützte Algorithmen können Datenfehler, Inkonsistenzen und Duplikate finden und beheben und so die Datenqualität verbessern. Eine automatisierte Datenbereinigung spart Zeit und verringert das Risiko datenorientierter Fehlentscheidungen.
  • Klassifizierung und Markierung: KI kann Daten nach Inhalt kategorisieren und verschlagworten, so dass sie einfacher zu finden und abzurufen sind. Dies hilft, Inhalte und Dokumente gut zu verwalten.
  • Datensicherheit: KI erkennt und verhindert Cyberangriffe. Modelle für maschinelles Lernen können den Netzwerkverkehr und die Benutzeraktivitäten untersuchen, um Anomalien zu finden, die auf eine Sicherheitsverletzung hindeuten könnten.
  • Optimierung der Datenspeicherung: KI verschiebt Daten, auf die nur selten zugegriffen wird, auf kostengünstigere Speicherebenen (Storage Tier). Die Preise für Speicherplatz sinken, da die Daten besser zugänglich sind.
  • Suche und Abruf von Daten: NLP- und KI-basierte Suchmaschinen können den Abfragekontext erfassen, um den Datenabruf zu verbessern. Davon können sowohl Dokumentenarchive als auch Content-Management-Systeme profitieren.
  • Sicherung und Wiederherstellung: KI kann Datensicherung automatisieren, um häufige und sichere Backups zu gewährleisten. KI kann dabei helfen, verlorene Daten schneller und genauer wiederherzustellen.
  • Data Governance und Compliance: KI kann vertrauliche Daten erkennen und verwalten, um DSGVO und HIPAA einzuhalten. Richtlinien zur Datenaufbewahrung und Prüfprotokolle können davon profitieren.
  • Datenanalyse: Skalierbare KI-gestützte Analysetools können Erkenntnisse und Trends in Datensätzen aufdecken. Datenorientierte Entscheidungen und Wettbewerbsvorteile erfordern dies.
  • Daten-Lifecycle-Management: KI kann die Produktion, Speicherung, Archivierung und Vernichtung von Daten automatisieren. Die Daten werden effizient und im Einklang mit den Vorschriften verarbeitet.
  • Datenschutz und Zustimmungsmanagement: KI kann Einverständniserklärungen verarbeiten, den Datenverbrauch verfolgen und den Verbrauchern mehr Kontrolle über ihre Daten geben.

KI verbessert die Datamanagement-Abläufe und macht sie effizienter, genauer und reaktionsfähiger für wachsende Datenmengen. Eine bessere Entscheidungsfindung und die Nutzung von Datenbeständen sind das Ergebnis einer verbesserten Datenqualität, Sicherheit und Zugänglichkeit.

Kann KI Daten verarbeiten?

Ja, künstliche Intelligenz (KI) kann Daten in vielen Formaten analysieren und ist daher nützlich für die Auswertung komplizierter Informationen. Die KI verwendet verschiedene Methoden zur Datenverarbeitung, darunter:

  • Vorverarbeitung von Daten: KI kann Daten bereinigen, normieren und konvertieren. Fehlende Werte, Ausreißer und Inkonsistenzen werden behoben, um die unformatierten Daten für die Analyse vorzubereiten.
  • Datentransformation: KI kann Datenformate konvertieren, damit sie mit bestimmten Analysetools und -modellen funktionieren. Dazu gehört die Strukturierung von Daten für Algorithmen des maschinellen Lernens und statistische Analysen.
  • Datenanalyse: KI kann Mustererkennung, Gruppierung und Vorhersagemodelle durchführen. Sie hilft Unternehmen, datenorientierte Entscheidungen zu treffen, indem sie verborgene Erkenntnisse, Muster und Verknüpfungen in Datensätzen aufdeckt.
  • Natural Language Processing (NLP): KI kann menschliche Sprachdaten für Stimmungsanalysen, Übersetzungen und Zusammenfassungen analysieren. KI kann über NLP menschliche Sprache erkennen, interpretieren und synthetisieren und ermöglicht so Anwendungen zur Textdatenverarbeitung.
  • Video- und Bildverarbeitung: KI-basierte Computer Vision kann Objekte identifizieren, Fotos erkennen und Videoinformationen analysieren. Dies hilft bei der Gesundheitsfürsorge, der Sicherheit und der Produktion.
  • Spracherkennungssysteme: KI kann Sprache für virtuelle Assistenten, sprachgesteuerte Geräte und die Umwandlung von Sprache in Text verstehen und übersetzen. Sie kann die menschliche Sprache über die Spracherkennung verstehen und darauf reagieren.
  • Zeitreihenanalyse: KI kann Zeitreihendaten verarbeiten, so dass Unternehmen zukünftige Muster vorhersagen und Annahmen auf der Grundlage vergangener Daten treffen können. Die Zeitreihenanalyse ist in den Bereichen Finanzen, Wetter und Nachfragevorhersage unerlässlich.
  • Datenvisualisierung: KI kann Grafiken, Diagramme und Dashboards erstellen. Die Datenvisualisierung vereinfacht komplizierte Informationen für datenorientierte Entscheidungen.

Mit Hilfe dieser zahlreichen Datenverarbeitungstools kann die KI große Datenmengen effektiv verarbeiten und analysieren, aufschlussreiche Informationen liefern und eine fundierte Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen und Sektoren fördern.

Wie kann künstliche Intelligenz das Datamanagement verbessern?

  • Datenbereinigung: Die Datenbereinigung ist häufig zeitaufwändig und fehleranfällig, aber KI kann sie erheblich verbessern. Unternehmen können KI nutzen, um Parameter und Algorithmen zu entwickeln, die automatisch Datenabweichungen und Fehler erkennen und korrigieren. So können KI-basierte Lösungen im Gesundheitswesen beispielsweise Patientenakten bereinigen, um korrekte Abrechnungs- und Behandlungsdaten sicherzustellen, Abrechnungsfehler zu reduzieren und die Patientenversorgung zu verbessern.
  • Datenrauschen: Bei der Entwicklung von Visualisierungen können Anomalien in den Daten wichtige Erkenntnisse verhindern. KI kann helfen, diese Fehler in Datenmodellen zu erkennen und zu minimieren. Im Bankensektor unterscheiden KI-gestützte Algorithmen zwischen echten und betrügerischen Transaktionen, wodurch erhebliche finanzielle Verluste vermieden und Unternehmen und Kunden geschützt werden.
  • Fehlende Daten: Die Arbeit mit großen Datenmengen kann schwierig sein, wenn es sich um unvollständige Datensätze handelt. KI kann fehlende Daten erkennen und die Modelle entsprechend aktualisieren, was umfangreichere und genauere Bewertungen ermöglicht. KI-Algorithmen können fehlende Produktinformationen im Online-Handel erkennen und verwalten, so dass korrekte Vorschläge gewährleistet sind und das Kundenerlebnis verbessert wird.
  • Datenmuster: Die Identifizierung ausgeprägter Muster in großen Datensätzen kann Zeit in Anspruch nehmen. KI rationalisiert diesen Prozess, indem sie die Eingabe bestimmter Merkmale ermöglicht, um Muster zu erkennen oder neue Muster effektiver zu finden. Im Einzelhandel kann künstliche Intelligenz (KI) Verkaufsdaten analysieren, um Verbrauchermuster zu erkennen. So können Unternehmen ihre Produktangebote und Marketingtaktiken in Echtzeit ändern und auf einem unbeständigen Markt wettbewerbsfähig bleiben.

Wie kann HPE Sie bei Ihrem KI-Datamanagement unterstützen?

Hewlett Packard Enterprise (HPE) bietet eine Anzahl von Produkten und Lösungen, die Unternehmen beim KI-Datamanagement unterstützen. Diese Lösungen maximieren KI und maschinelles Lernen, Datenintegration, -verarbeitung, -analyse und -speicherung. Einige dieser Produkte werden weiter ausgebaut:

HPE Datenlösungen: Die Datenlösungen von HPE sind eine Zusammenstellung von Produkten und Services, die Unternehmen bei der effektiven Verwaltung ihrer Daten unterstützen. HPE sichert Daten mit leistungsstarken Speicher-Arrays und Backup-Lösungen. Die Datenanalysetechnologien von HPE helfen Unternehmen, Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen und so die Entscheidungsfindung zu verbessern.

KI-Lösungen von HPE: Mit den KI-Lösungen von HPE können Unternehmen künstliche Intelligenz erfolgreich nutzen. Sie nutzen KI, um fortschrittliche Analysen, vorausschauende Modellierung und maschinelles Lernen im Datamanagement zu ermöglichen. Die KI-Lösungen von HPE lassen sich mit der Entwicklung Ihrer KI-Projekte erweitern und unterstützen Unternehmen bei der Verwaltung und Analyse umfangreicher Informationen.

HPE GreenLake für KI, ML und Analysen: Das flexible und Cloud-ähnliche HPE GreenLake-Verbrauchsmodell kann für KI, ML und Analysen verwendet werden. Damit können Unternehmen das Infrastruktur-Know-How von HPE nutzen, um KI und Analysen on demand anzuwenden. GreenLake ermöglicht es Unternehmen, KI- und ML-Workloads schnell zu implementieren und Daten effektiv zu verarbeiten, ohne dass dafür Investitionen getätigt werden müssen.

Das Know-How von HPE in den Bereichen Datamanagement, KI und Analysen hilft Unternehmen, ihre Daten-Assets zu maximieren. Diese Technologien beschleunigen die Datenverarbeitung, sichern Daten und bieten KI-gestützte Einblicke.