Datafizierung & KI: Wichtige Details und Erkenntnisse

Dieser Artikel untersucht die Synergie zwischen Datafizierung und KI und beleuchtet die verschiedenen Möglichkeiten und Geschäftsinnovationen, die sich daraus ergeben könnten.

Das digitale Zeitalter hat Daten zu einer neuen Anlageklasse gemacht, die über Erfolg oder Misserfolg von Unternehmen entscheiden kann, und der Prozess ihrer Verwaltung wird Datafizierung genannt.

Die Datafizierung hat zahlreichen Organisationen und ihren Gründern Milliarden von Dollar eingebracht und diejenigen gleichermaßen ruiniert, die sich der Datenfizierung verweigerten.

In Verbindung mit künstlicher Intelligenz bietet Datafication ein einzigartiges Werkzeug, um Branchen zu transformieren, Geschäfts- und Kundeninteraktionen neu zu gestalten und Gewinne zu steigern, wo es zuvor vielleicht keine gab.

Dieser Blog untersucht die Synergien zwischen Datafizierung und KI und beleuchtet die verschiedenen Möglichkeiten und Geschäftsinnovationen, die sich daraus ergeben könnten.

Was ist Datafizierung?

Unter Datafizierung versteht man den Prozess des Sammelns, Analysierens und Nutzens von Daten, die aus verschiedenen Quellen generiert werden, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Datafication kann dabei helfen, jedes Unternehmen zu transformieren, indem es die verschiedenen Teile seines Betriebs in quantifizierbare Informationen aufschlüsselt, die anschließend verfolgt, überwacht und analysiert werden können. Dieser Prozess führt natürlich zu Verbesserungen bei Produkten und Dienstleistungen.

Die Datafizierungsphilosophie basiert auf dem Verständnis von Informationen als Vermögenswert – denn ein Unternehmen kann durch die Nutzung der ihm zur Verfügung stehenden Informationen leicht wirtschaftliche Vorteile erzielen. Also viele Frei und Freemium Dank der wirtschaftlichen Vorteile der Datafizierung gibt es heute viele Dienstleistungen.

Die Vorteile der Datafizierung

Die Datafizierung eines Unternehmens mit KI bietet viele Vorteile, die zu einer verbesserten Effizienz, Produktivität und Gewinnen für das Unternehmen führen. Hier sind einige dieser Vorteile.

  1. Kunden verstehen: Analytics verschafft Ihnen tiefe Einblicke in Ihre Kunden, deren Verhalten, Wünsche und Vorlieben. Datafizierung ist daher ein Muss für jedes kundenorientierte Unternehmen.
  2. Trends erforschen: Die Analyse der Daten Ihres Unternehmens zeigt Ihnen, wohin die Reise geht. Sie können Trends entdecken, diese Trends erforschen und Erkenntnisse gewinnen, die es Ihrem Unternehmen ermöglichen, profitabel in den Trend einzusteigen.
  3. Blog: Wenn Sie von Zeit zu Zeit eine Datenanalyse durchführen, können Sie wertvolle Informationen erhalten, mit denen Sie nie gerechnet hätten, und die Ihr Geschäft und Ihr Vermögen verändern könnten.
  4. Effizienz steigern: Datengesteuerte Erkenntnisse führen häufig dazu, dass Unternehmen effizienter werden, indem sie auf produktivere Prozesse umsteigen oder verschwenderische Prozesse reduzieren. Dazu kann auch eine Automatisierung gehören.
  5. Kosten reduzieren: Erkenntnisse und Muster aus der Datafizierung können Ihnen dabei helfen, die Betriebskosten zu senken, was ein Pluspunkt ist.
  6. Konzentrieren Sie sich mit 80/20: Datafication kann alle ungleichen Systeme und Ressourcennutzungen in einem Unternehmen aufdecken und dem Unternehmen dabei helfen, seinen Fokus neu auszurichten und die Produktivität zu steigern.
  7. Vorausschauende Analytik: KI-Datafizierung kann die historischen Daten eines Unternehmens nutzen, um zukünftige Trends vorherzusagen, und solche Erkenntnisse führen zu einer besseren Branchenausrichtung und Investitionen für bessere Renditen.

Die Rolle der KI bei der Datafizierung

Während die Datenanalyse traditionell eine manuelle Angelegenheit war, die von Analysten durchgeführt wurde, erleichtert die Einführung künstlicher Intelligenz die Arbeit und ermöglicht es kleineren Startups, sich ein höheres Maß an Business Intelligence zu leisten, das sonst den Privilegierten vorbehalten war.

Im Folgenden sind die wichtigsten Rollen/Vorteile der KI bei der Datafizierung aufgeführt.

  • Extrahieren Sie schnell Informationen: Von Mustern über Trends bis hin zu allen Arten von Erkenntnissen kann KI sie schnell aus großen Datensätzen extrahieren – viel schneller als jeder menschliche Datenanalyst.
  • Verbesserte Entscheidungsfindung: Mit einer schnellen und relativ zuverlässigen Business-Intelligence-Quelle kann jedes Team oder Unternehmen schnell und entschlossen die richtigen Schritte unternehmen.
  • Gesteigerte Effizienz: KI ermöglicht es jedem Unternehmen, kostengünstig mehr Daten zu extrahieren und so die betriebliche Effizienz zu steigern, indem der menschliche Aufwand, die Zeit und die Energie reduziert werden.
  • Automatisierung von Aufgaben: Das Schöne an der Integration von KI in den Datafizierungsprozess eines Unternehmens ist, dass die vollständige Automatisierung einfacher wird, da der Großteil der Arbeit bereits erledigt ist. Dann brauchen Sie nur noch ein paar Regeln, um Bedingungen festzulegen, die automatisierte Prozesse auslösen sollen, und fertig.

Beliebte Datenquellen

Daten für Ihre Datafizierungszwecke können aus jeder Quelle stammen, sofern sie zuverlässig ist. Ihre ideale Quelle hängt von der Art Ihres Unternehmens und Ihren Zielen ab. Hier sind einige beliebte Quellen.

  • IoT-Geräte und Sensoren: Dazu können Geräte des Internets der Dinge gehören, die direkt mit dem Internet verbunden sind, oder gewöhnliche Sensoren, von denen das Unternehmen auf andere Weise Informationen sammeln kann.
  • Social Media: Kundenorientierte Unternehmen können viele Erkenntnisse gewinnen, indem sie so viele Daten wie möglich aus Social-Media-Interaktionen sammeln.
  • E-Commerce: Alle E-Commerce-Plattformen sind eine verhaltensbezogene Goldgrube für Unternehmen, die bereit sind, die Daten auszuwerten.
  • Mobile Apps: Kostenlose und Premium-Mobile-Apps können viele Informationen über ihre Benutzer sammeln, die Entwickler auf viele innovative Arten nutzen können.
  • Web Analytics: Selbst scheinbar gewöhnliche Websites können viele aussagekräftige Daten produzieren, wenn sie mit Tools wie ordnungsgemäß verfolgt werden Google Analytics.
  • Medizintechnik: Krankenakten, elektronische Geräte und alles andere, was medizinische Daten erfasst, können gute Datenquellen sein.
  • Finanztransaktionen: Unternehmen, die Finanzinfrastruktur bereitstellen, durchsuchen in der Regel ihre riesigen Bestände an Finanzunterlagen nach einer Vielzahl von Kunden-, Betrugs- und Optimierungsinformationen.
  • Lager- und Lieferketten: Durch die Überwachung jeder Ebene ihrer Lieferketten und Lager können Unternehmen genügend Daten produzieren, um ihre Abläufe nachhaltig zu rationalisieren.
  • Öffentliche und private Datenbanken: Von Flatfiles bis hin zu MySQL, MariaDB und dedizierten Datenbanken in verschiedenen lokalen und Cloud-Bereitstellungen ist jede organisierte Informationsquelle eine gute Datenquelle.
  • Regierungsunterlagen: Selbsterklärend.
  • Überwachungssysteme: Sowohl Bilder als auch Videodaten können von der KI ausgewertet werden.

Anwendungsfelder von Datafizierung und KI

Daten können theoretisch genutzt werden, um das Angebot jedes Unternehmens in jedem Markt zu verbessern. Allerdings gibt es hier Branchen, in denen Datafizierung und KI bereits erfolgreich eingesetzt werden.

  • Fertigung
  • Banken und Finanzen
  • Gesundheitswesen
  • Robotik
  • Landwirtschaft
  • Personalisierte Lernsysteme
  • Personalisierte Empfehlungen von Produkten und Dienstleistungen
  • Mitfahrsysteme wie Uber und Lyft
  • Navigation mit GPS und verwandten Technologien
  • Einzelhandel und Verkauf
  • Versicherungssysteme
  • Humanressourcen und Arbeitsabstimmung
  • Autonome Fahrzeuge
  • Vorausschauende Wartung von Maschinen
  • Entdeckung eines Betruges
  • Suchmaschinen und Ranking

Überlegungen und Herausforderungen

Bei Datafizierungs- und künstlichen Intelligenzprojekten sind Herausforderungen und Probleme zu berücksichtigen. Im Folgenden sind einige der wichtigsten aufgeführt.

  1. Komplexität: Die Verwaltung von Daten und der Einsatz von KI zu deren Analyse können eine komplexe Angelegenheit sein und erfordern häufig geschultes oder erfahrenes Personal.
  2. Algorithmischer Bias: KI-Modelle können voreingenommen sein, wenn sie mit einseitigen Daten trainiert werden. Zum Beispiel das Trainieren eines Robotermodells mit ausschließlich kaukasischen Gesichtern. Natürlich wird es Probleme mit asiatischen und afrikanischen Gesichtern geben.
  3. Computerressourcen: Die Datafizierung mit KI kann hohe Rechenressourcen erfordern, wenn Sie große Vorgänge durchführen.
  4. Datenqualität: Müll rein, Müll raus gilt immer. Egal wie gut ein KI-Modell ist, die Eingaben, die Sie ihm geben, bestimmen die Ergebnisse, die Sie damit erzielen.
  5. Sicherheitsherausforderungen: KI-Modelle können anfällig für Angriffe sein. Darüber hinaus sind auch Datenschutz und damit verbundene Risiken zu berücksichtigen.
  6. Erfüllung gesetzlicher Auflagen: Wenn Sie Informationen von Ihren Benutzern sammeln möchten, sollten Sie sich über die Datenschutzgesetze und -vorschriften in den jeweiligen Gerichtsbarkeiten im Klaren sein.
  7. Unbeabsichtigte Konsequenzen: KI-Modelle können Aktionen einleiten, die später möglicherweise unbeabsichtigte Folgen haben oder erst sichtbar werden, wenn es zu spät ist. Wer trägt die Schuld?
  8. Arbeitsplatzverschiebung: Die Automatisierung der Datafizierung mit künstlicher Intelligenz führt natürlich zu einer Störung der Arbeitswelt. Allerdings könnten die Ergebnisse der Datafizierung auch die Nachfrage nach neuen Fachkräften erhöhen.

So datenisieren Sie Ihre Organisation

Die Datenerfassung Ihres Unternehmens ist ein fortlaufender Prozess, bei dem Sie lediglich Schritte in die richtige Richtung unternehmen müssen. Aber wie viele Unternehmen da draußen beweisen, gibt es keine strengen Regeln für die Datenerfassung. Hier sind jedoch einige der Schritte, die Sie unternehmen müssen.

  • Investieren Sie in die Dateninfrastruktur, einschließlich Hardware, Software, Sensoren und IoT-Geräte.
  • Sammeln und speichern Sie Daten aus möglichst vielen Quellen.
  • Schaffen Sie in Ihrem Unternehmen eine datengesteuerte Kultur, indem Sie festlegen, wie Sie Informationen für Ihre Arbeit nutzen.
  • Richten Sie Richtlinien ein, um die Qualität der von Ihnen erfassten Daten sicherzustellen.
  • Integrieren Sie Daten aus möglichst vielen Systemen und Abteilungen, indem Sie Ihr Data Warehousing zentralisieren.
  • Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und dem Rest der Organisation.
  • Beginnen Sie klein mit einem einfachen Projekt und erweitern Sie dann Ihre Datenerfassung, wenn Sie mehr Erfahrung sammeln.

So führen Sie eine KI-Datenanalyse durch

Nach der Datafizierung Ihrer Organisation können Sie mit den folgenden Schritten eine KI-Analyse der Daten Ihres Unternehmens durchführen.

  1. Definieren Sie Ziele: Sie müssen zunächst wissen, welche Art von Erkenntnissen, Ergebnissen oder Mustern Sie sich von dem Prozess erhoffen. Diese müssen auch auf Ihre Geschäftsanforderungen abgestimmt sein.
  2. Wählen Sie den KI-Ansatz: Sie müssen auch die richtige KI-Disziplin auswählen, die Ihnen beim Erreichen Ihrer Ziele helfen kann. Zum Beispiel die Verarbeitung natürlicher Sprache, ein Algorithmus für maschinelles Lernen oder ein Deep-Learning-Modell.
  3. Daten sammeln und bereinigen: Hier müssen Sie alle Ihre Daten aus verschiedenen Quellen organisieren und vorverarbeiten und einsatzbereit halten.
  4. Trainieren Sie ein benutzerdefiniertes Modell oder verwenden Sie ein vorgefertigtes Modell: Einige KI-Analysetools verfügen über vorab trainierte Modelle, die Sie sofort verwenden können. Andernfalls müssen Sie zunächst ein Modell trainieren oder ein bereits trainiertes Modell mithilfe der meisten der von Ihnen gesammelten Daten verfeinern.
  5. Modell validieren und verfeinern: Nach dem Training müssen Sie die Qualität Ihres Modells beim Extrahieren von Erkenntnissen, Erkennen von Mustern und Vorhersagen bewerten, um festzustellen, ob es für Sie in Ordnung ist oder ob weiteres Training erforderlich ist.
  6. Analysieren und Visualisieren: Wenn alles gut geht, können Sie jetzt Ihre Analyse durchführen und die Ergebnisse mit guten Visualisierungen veröffentlichen, um den Verlauf Ihres Unternehmens abzubilden. Wer Prozesse automatisieren möchte, kann hier noch einen Schritt weiter gehen.

Liste der besten Tools zur KI-Datenanalyse

Unternehmen, die Datafizierung und KI nutzen

Viele Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen bereits Datafizierung und künstliche Intelligenz, um sich gegenüber der Konkurrenz einen Vorsprung zu verschaffen oder für andere Zwecke. Im Folgenden finden Sie eine kurze Liste einiger dieser großen Unternehmen und wie sie die Technologien anwenden.

  1. Google: Google setzt Datafizierungs- und KI-Algorithmen in großem Umfang für viele Aufgaben ein, darunter Suchmaschinenranking, Bilderkennung, Anzeigenausrichtung und Verarbeitung natürlicher Sprache.
  2. Amazon: Der Einzelhandelsriese nutzt sie unter anderem für Produktempfehlungen und die Optimierung der Lieferkette.
  3. Facebook: Von personalisierten Feeds über Ad-Targeting bis hin zur Bilderkennung bleibt Facebook bei der Datafizierung mit KI nicht außen vor.
  4. Netflix: Daten über Benutzerpräferenzen und -verhalten werden ausgewertet, um personalisierte Empfehlungen für Filme und Fernsehsendungen zu erstellen. Darüber hinaus nutzt das Unternehmen sie auch, um die Nachfrage nach seinen Original-Content-Produktionen vorherzusagen.
  5. Uber: Routenempfehlungen sind auf KI und Daten angewiesen, um gut zu funktionieren. Sowie zur Optimierung der Preisgestaltung.
  6. Tesla: Die selbstfahrenden Autos von Tesla stützen sich auf Live-Daten aus der Fahrzeugumgebung, um Fahrentscheidungen zu treffen und sich auf den Straßen zurechtzufinden.
  7. Airbnb: Von Suchergebnissen über personalisierte Empfehlungen bis hin zur Betrugserkennung nutzt Airbnb gleichermaßen Datafizierung mit KI-Strategien.

Häufigsten Fragen

Hier finden Sie einige häufig gestellte Fragen zur Geschäftsdatenifizierung mit künstlicher Intelligenz.

F: Wie arbeiten Datafizierung und KI zusammen?

A: Datafication ist der Prozess, der dem Unternehmen große Datenmengen zur Gewinnung von Erkenntnissen bereitstellt, während die KI Muster und Trends aus den Daten erkennt.

F: Welche Datafizierungs- und KI-Anwendungen gibt es?

A: Zu ihren Anwendungen gehören Suchmaschinen, Lieferketten, personalisierte Empfehlungen, Aufgabenautomatisierung, Fertigung und vieles mehr.

F: Werden Datafizierung und KI menschliche Arbeitsplätze übernehmen?

A: Ja und nein. Ja, denn es reduziert den Bedarf an mehr manueller Arbeit durch den Menschen, was zu weniger datenbezogenen Positionen führt. Und nein, denn es schafft gleichermaßen mehr Arbeitsmöglichkeiten in den Unternehmen.

F: Stellt die Datafizierung eine Bedrohung für die Privatsphäre des Einzelnen dar?

A: Das hängt davon ab, welches Unternehmen die Daten erhebt und wofür es sie verwendet. In vielen Gerichtsbarkeiten gibt es ohnehin Datenschutzgesetze zum Schutz der Benutzer.

Konklusion

Zusammenfassend haben Sie gesehen, wie die Synergie von Datafizierung und Algorithmen der künstlichen Intelligenz dazu beiträgt, Branchen online und auf der ganzen Welt zu revolutionieren, vom digitalen Zahlungsverkehr über Suchmaschinen, Fertigung, vorausschauende Wartung bis hin zu selbstfahrenden Fahrzeugen.

Sicherlich wird dieser Trend nicht so schnell verschwinden. Es ist also besser, dass Ihr Unternehmen dies bereits tut oder gleich damit beginnt.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke ist ein Computer-Enthusiast, der es liebt, eine große Auswahl an Büchern zu lesen. Er hat eine Vorliebe für Linux gegenüber Windows/Mac und verwendet
Ubuntu seit seinen Anfängen. Sie können ihn auf Twitter über sehen Bongotrax

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