Verbesserung der Datenqualität mit generativer KI

Daten sind der Grundstein für fundierte Entscheidungen, strategische Voraussicht und Wettbewerbsvorteile. Doch ein Problem erscheint immer wieder: Die Integrität der Datenqualität kann nicht gewährleistet werden. Herkömmliche Ansätze greifen in der dynamischen Informationslandschaft von heute zu kurz. Daten kommen aus einer Vielzahl von Quellen, in unterschiedlichen Formaten und in einer nie dagewesenen Geschwindigkeit, die herkömmliche Methoden der Qualitätssicherung unzureichend machen. Hier betritt GenAI die Bühne und stellt einen Paradigmenwechsel dar: Es wird neu definiert, wie Unternehmen die Datenqualität sicherstellen können.

Generative KI, eine Kombination aus fortschrittlichem maschinellem Lernen und neuronalen Netzen, verspricht nicht nur, Datenabweichungen zu erkennen und zu korrigieren, sondern auch auf intelligente Weise hochwertige Daten zu erzeugen. KI ist also nicht mehr länger nur ein Tool, das passiv analysiert, sondern wird immer mehr zu einem Akteur, der Daten verbessern kann.

Schauen wir uns die häufigsten Probleme in puncto Datenqualität etwas genauer an. Wie kann KI dabei helfen, sie zu lösen oder abzumildern? Ein reales Szenario zeigt, wie generative KI eingesetzt werden kann, um einen echten Geschäftswert zu schaffen. Bei unserem Streben nach Erfolg und Innovation sind wir uns der weitreichenden Konsequenzen einer schlechten Datenqualität bewusst.

Beachten Sie die folgenden Konsequenzen für die Genauigkeit und Integrität der Daten

Ungenaue Entscheidungsfindung

Schlechte Datenqualität bedroht die Grundlage für aufschlussreiche und fundierte Analysen. Geschäftsstrategien, die auf der Grundlage unzuverlässiger Daten konzipiert und ausgeführt werden, bergen nicht nur die Gefahr von Fehlentwicklungen, sondern auch von finanziellen Verlusten und verpassten Chancen.

Verlorene Einnahmen

Ungenaue Kundendaten, die von fehlerhaften Kontaktdaten bis hin zu unvollständigen Kaufhistorien reichen, untergraben direkt das Umsatzpotenzial und mindern die Kundenzufriedenheit. Die verhängnisvollen Abrechnungsfehler, die auf ungenaue Daten zurückzuführen sind, führen zu Umsatzeinbußen.

Kundenunzufriedenheit

Falsche oder veraltete Kundeninformationen führen zu bedauernswerten schlechten Kundenerfahrungen. Kunden könnten etwa irrelevante Angebote oder irreführende Mitteilungen bekommen, wie z. B. die Überflutung der Kunden mit irrelevanten Angeboten oder unangemessenen Mitteilungen. Der Kollateralschaden ist beträchtlich, einschließlich des geschädigten Rufs der Marke und der schwindenden Kundentreue.

Operative Ineffizienzen

Ungenaue Daten ziehen sich wie ein roter Faden durch die Geschäftsprozesse und stören die Lieferketten durch fehlerhafte Bestandsdaten, was zu Überbeständen Über- oder Fehlbeständen führt. Dieses operative Chaos führt zu Umsatzeinbußen, überhöhten Kosten und verärgerten Kunden.

Risiken bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Im Zeitalter strenger Datenvorschriften führt eine schlechte Datenqualität dazu, dass sich Unternehmen zwangsläufig gewisse Vorschriften missachten in einen gefährlichen Tango mit der Nichteinhaltung von Vorschriften begeben. Die Folgen sind verheerend: Strafen, rechtliche Verwicklungen und eine dauerhafte Beeinträchtigung des Rufs.

Geringeres Vertrauen in Daten

Wenn Mitarbeiter*innen und Stakeholder*innen immer wieder auf Fehler oder Unstimmigkeiten in Daten stoßen, schwindet das Vertrauen in diese Daten. Das liegt oft daran, dass User*innen die Geschäftsanwender ihre eigene Version der Daten erstellen, was zu Verwirrung und wiederholter Arbeit führt. Diese allgemeine Skepsis kann dazu führenzur Folge haben, dass man sich bei der Entscheidungsfindung nur noch ungern auf Daten verlässt, was die Gesamtleistung des Unternehmens beeinträchtigt.

Angespannte Beziehungen

Eine schlechte Datenqualität wirkt sich negativ auf die Beziehungen zu Partnern, Lieferanten und Kunden aus. Ungenaue Daten säen die Saat für Missverständnisse und Streitigkeiten, wodurch kritische Allianzen zerbrechen und zukünftige Chancen verpasst werden.

Nutzen Sie die Leistung von GenAI für Ihre Bedürfnisse

Es gibt viele Risiken, die mit einer schlechten Datenqualität einhergehen, aber die Nutzung von GenAI generativer KI bietet ein breites Spektrum an Möglichkeiten, um diese Risiken zu minimieren. Von der Identifizierung von Anomalien, die auf Probleme mit der Datenqualität hindeuten, bis hin zur Rationalisierung des mühsamen Prozesses der Datenkennzeichnung und -bereinigung ¬¬- – GenAI ist eine transformative Kraft in einem von Daten angetriebenen Unternehmen. Überlegen Sie, wie diese intelligenten Algorithmen die Art und Weise, wie Ihr Unternehmen an die Datenqualität herangeht, neu gestalten können.

• Datenbereinigung: Generierung von Code oder Skripts für Aufgaben wie Parsing, Formatierung, Imputation fehlender Werte und Identifizierung von Datenqualitätsproblemen, Rationalisierung des Datenbereinigungsprozesses und Verbesserung der Effizienz.
• Kennzeichnung und Markierung: Generative Modelle können bei der Erstellung von Anfangsbeschriftungen, Tags und Anmerkungen helfen, die dann von menschlichen Experten in Governance- oder ML-Anwendungen verfeinert werden können.
• Erkennung von Anomalien: Lernen Sie die normalen Muster von Daten kennen: Machen Sie Muster von Daten aus und identifizieren Sie Anomalien oder Ausreißer, die von diesen Mustern abweichen.
• Daten-Imputation: Imputation von fehlenden Werten in Datensätzen. Durch Lernen von Mustern aus vorhandenen Daten können diese Modelle plausible Werte für fehlende oder unvollständige Datenpunkte vorhersagen und generieren.
• Synthetische Daten erzeugen und testen: Erstellen Sie synthetische Datensätze, die die Verteilung der realen Daten nachahmen. Diese Datensätze können zum Testen, Validieren und Trainieren verwendet werden.

Real-World-Szenario mit generativer KI

Nehmen wir ein bekanntes Forschungskrankenhaus, das auf Dermatologie und Onkologie spezialisiert ist und die Genauigkeit seiner Modelle zur Hautkrebserkennung verbessern möchte. Das Team für maschinelles Lernen des Krankenhauses steht vor einer großen Herausforderung, da nur eine begrenzte Anzahl verschiedener und qualitativ hochwertiger Hautkrebsbilder zum Trainieren und Testen der Algorithmen zur Verfügung steht. Herkömmliche Methoden zur Erfassung solcher Daten sind zeitaufwändig, teuer und können Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwerfen.

Wie bereits erwähnt, besteht eine praktische Anwendung von generativer Künstlicher IntelligenzGenAI darin, synthetische Datensätze zu erstellen, die die Verteilung von realen Daten nachahmen. Diese Datensätze können zu Test-, Validierungs- und Trainingszwecken verwendet werden. Unser Forschungskrankenhaus ist der Ansicht, dass es diese Technik nutzen muss, um synthetische Testdaten zu erstellen, die speziell auf Modelle zur Erkennung von Hautkrebs zugeschnitten sind, um seine Herausforderungen zu bewältigen.

Vorteile:

• Verbesserte Modellleistung: Die von der KI generierten synthetischen Daten erhöhen den Umfang und die Vielfalt des Trainingsdatensatzes erheblich, was zu einer verbesserten Modellleistung und Generalisierung führt.
• Datenschutz und Einhaltung ethischer Grundsätze: Die Verwendung synthetischer Daten minimiert die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und ethischer Fragen im Zusammenhang mit der Verwendung echter Patientenbilder, da die synthetischen Daten keine identifizierbaren Informationen enthalten.
• Kosteneffizienz: Die Erstellung synthetischer Daten ist im Vergleich zu dem arbeitsintensiven Prozess der Erfassung und Kommentierung echter Bilder kostengünstig.
• Schnellere Entwicklung: Das Krankenhaus kann die Entwicklung und den Einsatz von Hautkrebserkennungsmodellen beschleunigen, indem es auf generative KI zur Datenerweiterung zurückgreift.
• Simulation seltener Fälle: Synthetische Daten ermöglichen die Simulation seltener Hautkrebsfälle, so dass das Modell auch seltenere seltene Erkrankungen genau erkennen und diagnostizieren kann.

Durch den Einsatz generativer KI zur Erstellung synthetischer Testdaten kann das Forschungskrankenhaus die Entwicklung von Modellen zur Erkennung von Hautkrebs beschleunigen, was letztendlich zu genaueren und früheren Diagnosen, verbesserten Patientenergebnissen und wertvollen Beiträgen zur dermatologischen Forschung führt.

Stärkung der Handlungskompetenz

Wir glauben, dass unsere Kunden es verdienen, die Leistungsfähigkeit von Large Language Models (LLMs) und generativer KI in ihrem Kontext schnell zu erfahrenerleben. Deshalb erforschen wir im Rahmen unseres Nortal Tark-Programms, wie LLMs für grundlegende Konzepte wie Datenqualität genutzt werden können.

Durch den Einsatz von Tark können wir Ihre Prozesse optimieren, Fehler reduzieren und sicherstellen, dass Ihre Daten ein echter Gewinn für Ihr Unternehmen sind. Sind Sie neugierig, mehr über Nortal Tark und seine Funktionsweise zu erfahren? Erfahren Sie mehr darüber, wie Nortal Tark Ihnen dabei helfen kann, die Leistung von LLMs zu nutzen, um die Daten unserer Kunden zu deren Bedingungen zu verwerten., um Daten auf einem gänzlich neuen Level zu verwerten.