Die Zukunft gestalten: Künstliche Intelligenz und der Einfluss auf Ihr Unternehmen
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Intelligente Systeme unterstützen uns schon heute beim Autofahren, als Sprachassistenten oder im Kundenservice. Die Faszination und gleichzeitig Unsicherheit, die künstliche Intelligenz hervorruft, sind in der Geschäftswelt spürbar. Unternehmen stellen sich die Frage, welche Voraussetzungen sie benötigen, um auch zukünftig innovative Produkte und Dienstleistungen anbieten zu können. Die Antwort darauf lautet: Machine Learning.
Um das Konzept kurz zu erläutern: Herkömmliche Computerprogramme folgen einem festen Regelwerk, ähnlich einem Kochrezept. Zuerst werden die Anforderungen gesammelt, anschließend werden die Regeln (Algorithmen) programmiert, damit das System die definierten Aufgaben erfüllen kann. Dieser Ansatz bildet die Grundlage für die meisten herkömmlichen Unternehmenssoftware. Im Gegensatz dazu steht das Machine Learning, bei dem das System aus Mustern, Gesetzmäßigkeiten und Erfahrungen lernt – ähnlich wie ein Mensch.
Machine Learning
Durch das Erkennen von Mustern in vorliegenden Datenbeständen sind IT-Systeme in der Lage, eigenständig Lösungen für Probleme zu finden. Im Gegensatz zu klassischer Software entwickelt man nicht den Algorithmus direkt, sondern lernt/trainiert anhand von Daten ein Modell des Problems.
Datenquellen und -aufnahme
Datenverarbeitung und -aufbereitung
Data Wrangling
Prozess der Abbildung und Umwandlung von Rohdaten in ein anderes Format. Ziel dieses Vorgangs ist es, die Daten so zu modifizieren, dass sie für verschiedene nachgelagerte Zwecke, wie beispielsweise Analysen, besser geeignet und wertvoller werden.
Data Integration
Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Format.
Data Transformation
Prozess der Umwandlung von Datenformaten und -strukturen zur weiteren Analyse und Integration. Inhalt kann das Bereinigen, Aggregieren oder Neukonstruieren sein.
Signal Processing
Analyse, Modifikation und Synthese von Signalen, um nützliche Informationen zu extrahieren oder zu verbessern, z.B. in der Audio- und Bildverarbeitung.
Data Augmentation
Künstliche Erzeugung zusätzlicher Trainingsdaten durch Transformationen bestehender Daten, um die Leistung eines Modells zu verbessern.
Datenmanagement
Datenanalyse und -modellierung
Data Exploration und Visualisierung
Vorläufige Analyse der Daten mittels Diagrammen und grafischer Darstellungen, um Muster, Trends und Ausreißer zu erkennen. Ziel ist es, zentrale Zusammenhänge und Eigenschaften der Daten sichtbar zu machen.
Feature Engineering und Auswahl
Optimierung von Modellen, indem relevante Merkmale (Features) aus Rohdaten erstellt und ausgewählt werden. So wird die Datenmenge reduziert und die Modellleistung gesteigert.
Modellentwicklung und -training
Entwicklung, Training und Validierung von Modellen zur Vorhersage oder Klassifikation unter Einsatz von Machine Learning, Deep Learning und anderen Techniken.
Spezialisierte Analysen
Einsatz spezifischer Analysemethoden wie Time Series Analysis, Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision zur Lösung spezialisierter Aufgaben.
Modelloptimierung und -interpretation
Optimierung der Modellparameter, Verbesserung der Modellleistung und Sicherstellung der Erklärbarkeit und Verständlichkeit der Modelle.
Evaluierung und Validierung
Überprüfung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines Modells durch Model Validation, um sicherzustellen, dass es auf neuen, nicht gesehenen Daten gut generalisiert. Anschließend folgt das Model Tuning, bei dem die Modellparameter gezielt optimiert werden, um die Leistung weiter zu verbessern. Ein weiterer Ansatz ist das A/B Testing, bei dem Experimente durchgeführt werden, um die Auswirkungen von Änderungen an den Modellen zu messen und zu bewerten, welche Variante bessere Ergebnisse liefert.
Allgemeine Kompetenzen und Konzepte
- Data Literacy: Fähigkeit, Daten zu lesen, zu verstehen und zu interpretieren.
- Data Ethics: Berücksichtigung ethischer Aspekte bei der Datenverarbeitung und Nutzung.
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- Data Security: Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch.
- Data Privacy: Schutz der Privatsphäre und Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorschriften.
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- Big Data:
Bezeichnung großer, komplexer und schnell wachsender Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Der Begriff lässt sich anhand der „5 Vs“ aufschlüsseln:
VOLUME (DATENMENGE)
Die Datenmengen sind sehr groß und werden stetig größer. Dies umfasst Terabyte bis Petabyte an Informationen, die oft aus unterschiedlichen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren oder Geschäftstransaktionen stammen.
VELOCITY (DATEN-GESCHWINDIGKEIT)
Daten werden in hoher Geschwindigkeit generiert und müssen oft in Echtzeit verarbeitet werden. Beispiele sind Finanztransaktionen oder Logdaten von Maschinen, bei denen schnelle Reaktionen gefragt sind.
VARIETY (DATENVIELFALT)
Big Data besteht aus strukturierten, unstrukturierten und semi-strukturierten Daten. Dazu gehören zum Beispiel Texte, Bilder, Videos und Audio, die unterschiedliche Formate und Strukturen aufweisen.
Veracity (Datenrichtigkeit)
Der Schwerpunkt liegt hier auf der Glaubwürdigkeit, Verlässlichkeit und Wahrhaftigkeit der Daten. Ist eine große Datenmenge zur Lösung eines Problems vorhanden, fehlt jedoch eine ausreichende Verifizierung, so mindert dies die Aussagekraft der Daten erheblich.
Value (Datenwert)
Value bezeichnet den Mehrwert von Daten für Unternehmen und ist entscheidend für Big Data-Projekte. Durch gezielte Datennutzung zur Ansprache von Zielgruppen lässt sich dies wirtschaftlich rechtfertigen.