Unstrukturierte Datenbestände, die bis zu 80 Prozent der Unternehmensdaten umfassen, sind in vielen Unternehmen die große Unbekannte, verbergen sich doch darin eine Vielzahl an Informationen unterschiedlichster Qualität – sie reichen von veralteten, risikobehafteten und nicht nutzbaren Dateien bis zu wertvollen und sicherheitsrelevanten Daten. Analyse, Selektion und Klassifikation dieser unstrukturierten Bestände sind deshalb entscheidend, um die Spreu vom Weizen zu trennen und Algorithmen mit nützlichem Input zu trainieren. Da dies auf händische Weise weder betriebswirtschaftlich noch technisch sinnvoll umsetzbar ist, sollte der Einsatz von Datenmanagement-Lösungen jeder KI-Entwicklung vorausgehen.
Strukturierter Daten-Input führt zu smartem KI-Output
Die Entwicklung von KI- und ML-Modellen ist ein kostenintensiver und aufwendiger Prozess. Bei der Anwendungsentwicklung von Modellen, die in unternehmerische Prozesse eingebunden werden sollen, müssen echte Daten aus internen Quellen oder von seriösen Dienstleistern zum Einsatz kommen. Synthetische Daten, die aus kleinen Datenbeständen künstlich interpoliert werden, sind im Praxiseinsatz weniger leistungsfähig und schmälern oft den Erfolg.
Für einen effizienten Prozess sind Data Scientists daher auf qualitativ hochwertige Originaldaten angewiesen. Je sauberer und strukturierter diese Daten sind, umso schneller können Trainingsmodelle zu prozesstauglichen Modellen weiterentwickelt werden. Das reduziert zum einen die Kosten und die Umsetzungsdauer, zum anderen sinkt so das Risiko für rechtswidrige oder verfälschende Aktionen. Da kritische und nicht zur Verwendung geeignete Informationen aus den Originaldaten bereinigt werden, kommen sie nicht fälschlicherweise für das Training der Algorithmen zum Einsatz.
Per Software unstrukturierte Datenbestände bereinigen
Mit dem intelligenten und automatisierten Datenmanagement von APARAVI können Verantwortliche Datenbestände akkurat aufbereiten. Dazu werden zunächst die Rohdaten bereinigt und transformiert. Die Software analysiert die Daten anhand von Merkmalen und syntaktischen Eigenschaften und ordnet diese vordefinierten Klassen zu. Dabei werden eine Vielzahl an Informationen berücksichtigt – etwa Kontext, Inhalt, Zugriffsprotokolle, Berechtigungen, Metadaten und vieles mehr.
So aufbereitet können Unternehmen mit der Lösung von APARAVI die Daten vollautomatisiert weiterverarbeiten – unabhängig davon ob standardisierte (zum Beispiel Erkennung von personenbezogenen Daten) oder anwendungsspezifische Anforderungen umgesetzt werden müssen. Der gesamte Prozess erfolgt transparent und kann jederzeit an neue Kriterien und rechtliche Anforderungen angepasst werden. So steht den perfekten und DSGVO-konformen Datensätzen für das Training von Algorithmen nichts mehr im Wege.
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- APARAVI
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- Data Intelligence & Automation
- introduction
- Mit weltweit rund 100 Mitarbeitern entwickelt und vertreibt das Schweizer Unternehmen APARAVI seine Data-Intelligence- & Automation-Plattform in Europa und den USA. APARAVI unterstützt Unternehmen und Behörden dabei, den Wert ihrer unstrukturierten Daten zu entdecken – wo auch immer diese sich befinden. Mit APARAVI finden, verstehen und bearbeiten Unternehmen und Behörden ihre unstrukturierten Daten und können diese in automatisierten Data-Lifecycle-Prozessen effizient managen. APARAVI wurde von Adrian Knapp in Zug (Schweiz) gegründet, wo sich auch der Hauptsitz des Unternehmens befindet. Weitere Standorte sind München und Santa Monica, USA.
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