Eigene Daten und Prozesse sind notwendig, um individuelle Ergebnisse zu erzielen. #Datenanalyse #itwelt #roundtable #bi #ki #businessintelligence #tietoevry Ganzer Roundtable: https://itwelt.at/news/roundtable-business-intelligence-mit-ki-die-eigenen-daten-optimal-nutzen/
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Dauer: 00:00:38
Inhalt:
Daten sind der differenzierende Faktor bei der Nutzung von AI und BI Systemen. Wenn wir alle in der Gruppe mit irgendeinem public verfügbaren Eodell chatten, ohne Daten hinzuzufügen, bekommen wir alles die eigentlichen Antworten. Das heißt, ich muss das immer mit meinen eigenen Daten, mit meinen eigenen Prozessen füttern und abbilden. Wenn ich Fehler in der Datenfassung bei der Produktion habe, ist es keine Aufgabe vom Teta Wrhaus diese zu korrigieren, sondern ich soll beim Erfassen gleich mit einem Kontrollmechanismus berücksichtigen, bzw. Also vielleicht lerne ich auch daraus, warum diese Fehler entstehen und kann auch in die Produktion entsprechend eingreifen.
Management Summary
In der heutigen digitalen Landschaft sind Daten der entscheidende Faktor bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (AI) und Business Intelligence (BI) Systemen. Der Wert dieser Technologien wird maßgeblich durch die Qualität und Relevanz der zugrunde liegenden Daten bestimmt. Im Rahmen von Gruppeninteraktionen, bei denen öffentlich verfügbare Modelle verwendet werden, zeigen sich häufig allgemeine Antworten, die jedoch nicht auf spezifische Unternehmenskontexte zugeschnitten sind. Dies verdeutlicht die Notwendigkeit, eigene Daten und Prozesse aktiv in den Analyse- und Entscheidungsprozess einzubringen.
Wichtigkeit von Daten in AI und BI
Die effektive Nutzung von AI- und BI-Systemen erfordert eine präzise Datenintegration. Standardisierte Antworten aus allgemeinen Modellen bieten keinen Mehrwert, wenn sie nicht durch spezifische, unternehmensinterne Daten ergänzt werden. Dies führt dazu, dass die Verantwortung für die Qualität der Daten bei den Mitarbeitern der jeweiligen Abteilungen liegt. Es ist entscheidend, dass diese proaktiv Fehler in der Datenerfassung identifizieren und entsprechende Kontrollmechanismen implementieren, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
Fehler in der Datenfassung
Ein zentrales Thema, das angesprochen wird, ist die Problematik von Fehlern in der Datenfassung, insbesondere in der Produktion. Diese Fehler können weitreichende Folgen haben und die Analyse- und Entscheidungsprozesse negativ beeinflussen. Die Verantwortung zur Korrektur dieser Fehler liegt nicht allein bei der IT-Abteilung oder einem speziellen Datenmanagement-Team, sondern bei denjenigen, die Daten in den Produktionsprozess integrieren. Es ist wichtig, dass Mitarbeiter geschult werden, um diese Fehler frühzeitig zu erkennen und die Ursachen zu verstehen.
Lernprozesse und kontinuierliche Verbesserung
Der Prozess des Lernens aus Fehlern ist ein weiterer wichtiger Aspekt. Mitarbeiter sollten in die Lage versetzt werden, die Gründe für fehlerhafte Datenerfassungen zu analysieren und ihre Arbeitspraktiken entsprechend anzupassen. Durch das Einführen von Kontrollmechanismen können Unternehmen nicht nur die Qualität der Erfassung steigern, sondern auch wertvolle Einblicke gewinnen, die zu einer Optimierung der Produktionsprozesse führen können.
Fazit
Die erfolgreiche Integration von AI- und BI-Systemen in Unternehmen hängt stark von der Qualität der verwendeten Daten ab. Mitarbeiter müssen befähigt werden, die Verantwortung für ihre Datenübermittlung zu übernehmen, aktiv an der Fehlervermeidung mitzuarbeiten und aus möglichen Fehlern zu lernen. Letztlich ist der kontinuierliche Verbesserungsprozess entscheidend, um die Effizienz und Genauigkeit der Unternehmensabläufe zu steigern.
Diese Herangehensweise fördert nicht nur eine datengetriebene Unternehmenskultur, sondern ermöglicht es auch, das volle Potenzial von AI und BI zu entfalten.
