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Die Bewältigung der größten Herausforderungen für KI und Machine Learning – Datenmodernisierung

Unser neuestes Whitepaper beschäftigt sich mit den Herausforderungen der Datenmodernisierung und der Frage, wie diese den Einsatz von KI...

Rackspace Technology Staff - Solve / Rackspace Technology

In einer weltweiten Umfrage zum Einsatz von KI und Machine Learning unter 1.870 Führungskräften im Tech-Bereich konnten wir weitverbreitete Herausforderungen aufdecken, die allesamt auf grundlegende Probleme im Bereich der Datenqualität und Infrastruktur zurückzuführen sind.

Diese Beobachtung ist deswegen von Bedeutung, da sich die meisten Unternehmen heutzutage mit einem stetig wachsenden, überwältigenden Datenvolumen konfrontiert sehen. Mit diesem zunehmenden Anstieg der Datenmengen ergeben sich jedoch auch zunehmend mehr Möglichkeiten, das Verhalten der Kunden vorherzusehen, den Kundendienst zu automatisieren und betriebliche Prognosen abzugeben. Dies kann allerdings nur geschehen, wenn ein Unternehmen es schafft, seine Projekte im Bereich KI und Machine Learning erfolgreich von der Testphase bis hin in die Produktion zu leiten.

Eine der Herausforderungen: geringes Vertrauen in die Datenqualität

Um diese Herausforderung zu bewältigen, sind Unternehmen auf sichere Echtzeitdaten angewiesen. Da immer mehr Verbraucher von immer mehr Standorten auf Daten zugreifen, brauchen Unternehmen außerdem Datenplattformen, die flexibler, skalierbarer und sicherer sind denn je. Dieses Whitepaper untersucht, wie Unternehmen Daten verwalten und welche Rolle die Modernisierung von Daten beim Erreichen dieser Ziele spielt – sei es mithilfe von Entdeckung, Formalisierung oder Innovation im Bereich von KI und Machine Learning.

Die Hindernisse für den Einsatz von KI und Machine Learning sind häufig mit der Infrastruktur sowie Prozessen verbunden und treten in all diesen Bereichen auf – wenn auch in unterschiedlichem Ausmaß. Bei näherer Betrachtung lässt sich feststellen, dass diese Unternehmen auch vor Problemen stehen, die mit strategischen Herausforderungen wie der Datensicherheit, der Ermittlung geeigneter geschäftlicher Anwendungsfälle, der gemeinsamen Ausrichtung von KI und Machine Learning sowie dem mangelnden Vertrauen in die Datenqualität zusammenhängen.

Mehr Informationen finden Sie im vollständigen Bericht

Für weitere Informationen, einschließlich der Bedeutung eines formellen Datenmodernisierungsprogramms und der am häufigsten gemeldeten Ressourcenlücken, lesen Sie das vollständige Whitepaper. Sie finden in dieser Ausgabe außerdem Informationen dazu, wie Humen.Ai auf schnelle Weise seine Herausforderungen im Bereich der Dateninfrastruktur löste und dabei noch Kosten sparen konnte – all dies, ohne jegliche Auswirkung auf die Reaktionszeit.

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