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Bevor wir uns mit data maschinelles Lernen (ML) befassen, wollen wir zunächst klären, was ein grundlegender data ist: ein zentrales Repository, in dem Metadaten wie data , data , relationale Datenbanken und data gespeichert sind und deren jeweilige Verantwortliche identifiziert werden. data gelten weithin als Grundlage einer data Organisation. data fördern data unternehmensweite data , dienen als zentrale Informationsquelle dafür, wie data interpretiert und in Analysen verwendet werden data , und fördern data Produkt durch die Zuweisung von Eigentumsrechten data .
Zwar gibt esdata bereits seit den 1950er Jahren, doch der erste maschinell lernbasierte data , der „Automated Data , wurde erst 2012 vom Unternehmenssoftwareanbieter Alation eingeführt. Diese automatisierten Kataloge ermöglichten Funktionen, die heute selbstverständlich erscheinen, wie beispielsweise die automatische Erfassung von Metadaten, ebneten jedoch den Weg für die leistungsstarken data anderer Anbieter wie Collibra und Atlan.
Sechs Funktionen, auf die Sie bei einem Data achten sollten
1. Automatische data : „Wohnadresse“ wird automatisch als „personenbezogene Daten“ gekennzeichnet und zur weiteren Nutzung in einen Pool für die sichere Zugriffsverwaltung sowie in die data „Kunde“ sortiert.
2. AI semantische Suche: Durch die Auswertung des Suchverlaufs ermittelt die ML-basierte data die relevantesten data und beschleunigt so die Suche für den Nutzer.
3. Automatisierte Erfassung data : Erfasst automatisch die Transformationen einer Tabelle vom System of Record (SOR) bis hin zum Dashboard, das für die geschäftliche Nutzung dient.
4. VerbesserungData : Der ML-Katalog erkennt inkonsistente Formatierungen (z. B. „Mai 2023“ statt „20230501“) und liefert Vorschläge zur Verbesserung der data.
5. Automatisierte data : Durch die Analyse der Integration von data Technologie-Ökosystem werden data der Finanzinstitute auf potenzielle Probleme data hingewiesen, die behoben werden können, um das Risikospektrum genau darzustellen.
6. Data : Wenn eine Datenbank mit Kennzahlen zum Verbraucherverhalten in den Katalog integriert wird, klassifizieren ML-Funktionen die data automatisch data beschleunigen so den späteren Abruf.
Dank dieser zusätzlichen Funktionen können Unternehmen ihre data großem Umfang organisieren, visualisieren und in einen Kontext stellen, wodurch sich die Qualität der Erkenntnisse verbessert und die Zeit bis zur Fertigstellung von Analyseprojekten verkürzt wird, die direkt die Entscheidungsfindung auf höchster Ebene unterstützen.
Wie können ML Data data fördern?
Wie bereits erwähnt, ist Data der grundlegende Schritt auf dem Weg zu einem data Unternehmen. Wenn data (data und -wissenschaftler, Entscheidungsträger usw.) die data nicht verstehen, sind diese nicht besser als überflüssiger Speicherplatz – angesichts der Kosten für data Datenspeicherung sogar ein Nettoverlust.
ML-gestützte data fördern data nicht nur, indem sie Hindernisse beim Verständnis der data beseitigen, sondern vor allem, indem sie diese in der Sprache des Unternehmens erklären. Beispielsweise können automatisierte data data anhand verschiedener Elemente in geschäftsspezifische Bereiche organisieren und so einen gemeinsamen Nenner schaffen, den sowohl ein data als auch eine Führungskraft aus der Personalabteilung nutzen können. Wenn zudem data in der Lage sind, data zur Verbesserung ihrer Arbeitsergebnisse zu nutzen, werden sie sich bei der nächsten ähnlichen Herausforderung an data und den data ) wenden und so auf natürliche Weise eine data und data Organisation schaffen.
Warum data und datengestütztes Handeln für den Erfolg unerlässlich sind
Angesichts des sich rasch wandelnden Geschäftsumfelds ist es unerlässlich, sich zu einem data Unternehmen zu entwickeln. In einer von Traci Gusher, einer führenden Expertin data Analytik (D&A), durchgeführten Studie gaben 93 % der Unternehmen an, dass sie ihre Investitionen in D&A-Kapazitäten weiterhin „aggressiv“ erhöhen würden. Laut Deborah Leff, CTO für Data und AI IBM, kommen jedoch 87 % der data nie über die Planungsphase hinaus, was sich negativ auf data auswirkt.
Angesichts der enormen Investitionen, die Unternehmen aller Branchen tätigen, werden diejenigen erfolgreich sein, die ihren Stakeholdern helfen können, data zu werden. Die erfolgreiche Umsetzung der Strategie, data zu arbeiten, hat zu einem Anstieg des EBITDA um bis zu 25 % geführt .
Es ist wichtig zu verstehen, dass ein Unternehmen erst dann data arbeiten kann, wenn es zuvor die notwendigen Schritte unternommen hat, um data zu werden. Indem man den Mitarbeitern eine einzige zuverlässige data zur Verfügung stellt, data durch ML-Funktionen unterstützt wird, welche redundante manuelle Aufgaben wie die Nachverfolgung von Datenherkünften, die Zuweisung data und Verantwortlichen sowie data überflüssig machen, werden Transparenz und Vertrauen gestärkt.
Data : eine entscheidende Komponente der Entscheidungsfindung
Maschinelles Lernen hat data revolutioniert und sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der heutigen Geschäftswelt gemacht. Die Fähigkeit, durch konsistente „intelligente“ Maßnahmen das Rätselraten beim Verständnis komplexer Datensätze zu vermeiden, erhöht die Transparenz. Dies schafft Vertrauen in data , was wiederum zu data stärkeren data, fundierteren Erkenntnissen und letztlich zu data Entscheidungsprozessen führt.
