Generative KI in der Datenanalyse – wie KI den Datenzugriff erleichtert

Sofern Sie nicht unter einem Felsen gelebt haben, der unter einem weiteren Felsen liegt, der unter drei Metern Erde begraben ist, sind Sie sich der KI und ihres Potenzials bewusst, die Welt, in der wir leben, zu verändern. Sie haben vielleicht Vorstellungen davon, wie sich KI auf unsere Arbeitsweise auswirken wird, aber Sie müssen ein Zeitreisender sein, um alle Auswirkungen vorherzusagen, die sie auf unsere Welt haben wird. Aber wir können davon ausgehen, dass Menschen, Automatisierung und Governance in der Zukunft der KI eine wichtige Rolle spielen werden.

KI beeinflusst bereits, wie Menschen Daten verwalten und mit ihnen interagieren. Wir können KI bitten, uns dabei zu helfen, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln. KI kann auch unser Copilot sein und uns dabei helfen, die zugrunde liegenden Daten zu verwalten, die diese Erkenntnisse unterstützen. Sie kann auch unabhängig arbeiten, um sicherzustellen, dass die Daten, auf die wir uns bei kritischen Entscheidungen verlassen, vertrauenswürdig sind.

Damit KI beim Datenzugriff und -management eine größere Rolle spielen kann, müssen die Menschen im Mittelpunkt des Prozesses bleiben. Dieser Ansatz erfordert genaue Überwachung und Warnmeldungen sowie entsprechende Schulungen und Weiterbildungen.

Wie KI bei der Datennutzung und -analyse hilft

KI und insbesondere Large Language Models (LLM) stehen im Mittelpunkt, wenn es darum geht, Analysten und Entscheidungsträgern dabei zu helfen, die benötigten Daten in einem nutzbaren Format zu erhalten, um schnelle, aber gründliche Entscheidungen zu unterstützen. Die Text-to-SQL-Technologie reduziert die technische Barriere zwischen Analysten, Daten und Erkenntnissen. Analysten und Entscheidungsträger müssen kein SQL mehr beherrschen, um Datenbanken abzufragen. Neue LLM-Modelle können automatisch SQL-Abfragen auf Basis einer gängigen Sprache erstellen. Wenn ein Vertriebsleiter an den Umsätzen nach Region und Marktsegment interessiert ist, kann er die Parameter mit gängigen Geschäftsbegriffen definieren, um die benötigten Daten abzurufen.

KI hilft auch dabei, Daten auf möglichst konsumierbare Weise zu präsentieren. KI-gestützte Datenvisualisierungs-Copiloten automatisieren den Prozess der Erstellung komplexer Diagramme und Grafiken. Entscheidungsträger müssen nicht mehr mit einem Datenanalysten hin und her gehen, um Informationen auf leicht verständliche Weise präsentiert zu bekommen. Sie können einfach einen KI-Assistenten bitten, sofort ein Diagramm zu erstellen. Wenn es nicht ganz richtig ist, können Analysten den Chatbot anweisen, die Darstellung zu optimieren, was in Sekundenschnelle erledigt werden kann. Dieser Fortschritt sorgt dafür, dass Daten sehr schnell auf konsumierbare Weise formatiert werden und macht es überflüssig, den Umgang mit mehreren BI-Tools und -Plattformen zu erlernen.

Wie KI bei Datenmanagement und -verwaltung hilft

KI hat großes Potenzial, Entscheidungsträgern bei der Datenbeschaffung zu helfen, aber ohne vertrauenswürdige Daten als Grundlage für diese Ergebnisse trägt KI nur dazu bei, schlechte Daten schneller zu verbreiten. Glücklicherweise gibt es auch eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten für KI in den Bereichen Datenmanagement, Governance und Datenqualität.

KI kommt in der Data Governance als Copilot oder Empfehlungsmaschine zum Einsatz und soll künftig auch selbstständig Daten verwalten und deren Qualität verbessern.

Daten-Tagging

KI-Tools werden in Data-Governance-Plattformen integriert, um den Prozess der Offenlegung qualitativ hochwertigerer Daten zu optimieren und diese mehr Analysten und Entscheidungsträgern zugänglich zu machen. Insbesondere wird die Technologie zu einem unverzichtbaren Tool bei der Verwaltung von Datenkatalogen für eine bessere Datenermittlung und -verwaltung. Beispielsweise unterstützt KI die Datenverwaltung, indem sie Analysten dabei hilft, sensible Daten wie personenbezogene Daten (PII) zu kennzeichnen. Basierend auf den Merkmalen von Daten, die in der Vergangenheit als sensibel eingestuft wurden, kann KI vorhersagen, welche Datenspalten möglicherweise eingeschränkte Daten enthalten.

Datendokumentation

Die KI arbeitet auch mit Datenverwaltern, Analysten und Ingenieuren zusammen, um Daten für Datenkonsumenten leichter auffindbar zu machen und dabei zu helfen, Daten zu klassifizieren und Datenbestände zu dokumentieren. Um die Standardisierung von Geschäftsterminologie und -konzepten zu unterstützen, kann die KI in einem Datenglossar den am besten geeigneten Begriff zur Beschreibung von Daten vorschlagen. Ebenso kann die KI bei der Dokumentation von Datenbeständen helfen, indem sie die beste Art der Beschreibung vorschlägt.

Datenzugriff

Ein Copilot kann auch bei den Regeln für die Datenzugriffskontrolle eine wichtige Rolle spielen. KI kann basierend auf den Merkmalen und Profilen einzelner Benutzer und ihrer Übereinstimmung mit bereits autorisierten Benutzern vorschlagen, welche Benutzer autorisiert werden sollten. Umgekehrt kann KI auch Personen kennzeichnen, denen der Zugriff möglicherweise nicht angemessen ist. Diese Funktion ermöglicht es mehr Benutzern mit der entsprechenden Berechtigung, die riesigen Mengen an Unternehmensdaten zu nutzen, die Organisationen sammeln, um Geschäftswert zu generieren.

Datenvalidierung

Eine KI-gestützte Vorschlagsmaschine oder ein Copilot können eine bessere Datenverwaltung unterstützen, indem sie sicherstellen, dass die Dateneingaben gültig sind. Modelle können lernen, Eingaben zu identifizieren, die möglicherweise fehlerhaft sind, basierend darauf, was die KI als Eingabe erwartet. Wenn eine Eingabe beispielsweise außerhalb eines bestimmten Bereichs liegt, kann das Feld markiert und ein Vorschlag zur Korrektur gemacht werden, bevor der Fehler in die Datenbank gelangt. Durch die Bereitstellung dieser Option können Fehler in Echtzeit behoben und spätere Probleme vermieden werden.

Strategien für besseres KI-Training

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn KI mit schlechten Daten trainiert wird, verwirrt das Rauschen sie, was zu schlechter Leistung und fehlerhaften Ergebnissen führt. Dies ist besonders problematisch für generative KI, die viel undurchsichtiger ist und deren Auswirkungen viel schwieriger zu identifizieren sind.

Angesichts dieser Tatsache ist es für die Erstellung qualitativ hochwertiger nachgelagerter KI-Modelle von größter Bedeutung, sicherzustellen, dass Plattformen, die Daten an KI-Modelle liefern, mit Daten höchster Qualität arbeiten. Es ist entscheidend, dass Datenexperten eng mit KI-gestützten Prozessen zusammenarbeiten, um ihnen beizubringen, Daten richtig und autonomer zu überwachen und zu bereinigen.

Bringen Sie die Dokumentation näher an die Daten

Wenn Datenexperten Daten taggen, werden diese Informationen verwendet, um Vorschläge für zukünftige Tags zu erstellen. Wenn sichergestellt wird, dass die richtigen Personen den Prozess der Datentaggung und Asset-Dokumentation durchführen, wird sich dies langfristig verstärken. Experten müssen PII-Daten effektiv taggen, damit die KI genau lernt, wie PII-Daten aussehen, und sie in Zukunft kennzeichnet. Wenn Sie die KI weiter schulen, indem Sie KI-Vorschläge für die Dokumentation entsprechend genehmigen oder ablehnen, hilft dies auch dabei, dass die KI mit der Zeit intelligenter und effektiver wird. Die Einbeziehung von Geschäftsbereichsleitern und Fachleuten, die in der Nähe der Datenerfassung sind und deren Nuancen verstehen, ist wichtig, um eine genaue Dokumentation zu erstellen, die den Kontext widerspiegelt, in dem die Daten erfasst werden.

Granulares Tagging

Das Taggen von Daten auf einer granulareren Ebene kann auch dazu beitragen, dass KI-Modelle besser funktionieren und präzisere Ergebnisse liefern. Mit reichhaltigeren granularen Metadaten verfügt KI über differenziertere Daten, die spezifischere Regeln unterstützen können. Beispielsweise kann KI Regeln vorschlagen, die sich auf einzelne Spalten in einer Tabelle beziehen, oder Regeln anpassen, die für bestimmte Personen gelten. Dies ermöglicht einen differenzierteren Ansatz bei der Autorisierung des Datenzugriffs und bietet mehr Entscheidungsträgern umfassendere Einblicke.

Verschieben Sie Metadatenmanagement und Governance nach links

Viele Datenqualitätsprobleme entstehen bei der Datenaufnahme oder bei der Erstellung von Datenbeständen. Ein proaktiver Ansatz durch Datenvalidierung kann Probleme im Nachhinein vermeiden. Je länger Datenqualitätsprobleme schwelen, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie die KI-Leistung in Ihrem gesamten Unternehmen beeinträchtigen und zu einer geringeren Wettbewerbsfähigkeit führen. Der Zeitpunkt, zu dem KI in Ihren Datenverwaltungsprozess integriert wird, kann ebenfalls das Ergebnis beeinflussen.

Wenn Sie KI nutzen, um Datenqualitäts- und Governance-Protokolle zu unterstützen, sobald sie Ihre Systeme erreichen, können Sie das Risiko begrenzen, dass Ihre Modelle durch fehlerhafte Daten beeinträchtigt werden. Indem Sie Daten-Governance und Datenqualitätsprüfungen nach links verschieben und KI-gesteuerte Qualitätsprüfungen früher in Ihren Prozess integrieren, sind viel mehr Personen daran beteiligt, sicherzustellen, dass die Daten, die Sie zum Trainieren Ihrer KI-Modelle verwenden, von höchster Qualität sind. Und indem Sie KI in Ihren Datenverwaltungs-Workflow integrieren, können Personen mit KI zusammenarbeiten, um Qualität und Governance in Echtzeit zu verbessern – ohne dass Sie Ihren Workflow unterbrechen oder Datenqualitätsprobleme im Nachhinein erneut prüfen müssen.

Der Weg zu einer autonomeren KI

Wenn Sie ausreichende Schritte unternommen haben, um KI in Ihren Datenverwaltungsprozess zu integrieren und Ihre KI mit sauberen Daten trainiert haben, ergeben sich Möglichkeiten, die es der KI ermöglichen, eine aktivere Rolle in Ihrer Datenverwaltungsstrategie zu übernehmen.

Wenn wir unsere Modelle gut trainieren, können wir zuversichtlicher sein, dass sie die Aufgaben bewältigen können, die ein Datenpraktiker ausführen könnte. KI hat das Potenzial, zu lernen, automatisch eine Datenherkunft zu erstellen oder eine ordnungsgemäße Datenverwaltung zu automatisieren.

Fehler erkennen und beheben

Das automatische Erkennen von Anomalien in Ihren Daten und das Beheben von Fehlern ist ein Bereich, in dem KI die Datenqualität autonomer unterstützen kann. KI ist besonders gut darin, Muster in großen Datensätzen zu erkennen und große und kleine Anomalien zu lokalisieren. Modelle können vorhersagen, wie Datenpunkte aussehen sollten, und mit begrenztem menschlichen Eingreifen einen Datenpunkt anpassen, der nicht den Erwartungen entspricht. Mit dem richtigen Training kann KI Datensätze bereinigen, fehlende Werte finden und ergänzen oder ungenaue oder inkonsistente Daten korrigieren. KI kann Daten auch in Standardformate standardisieren. Beispielsweise können Staatsabkürzungen an die traditionelle zweistellige Form angepasst oder verschiedene Adressformate standardisiert werden.

Mit ausgefeilterem Training kann man darauf vertrauen, dass KI ihre eigenen Datenqualitätsregeln erstellt oder Metadaten erstellt, um die Daten besser zu organisieren. Durch die Integration von KI-Chatbots, die mit Menschen zusammenarbeiten, können Modelle Regelstrukturen und Parameter erlernen und Rahmenbedingungen für die Steuerung ihrer eigenen Prozesse schaffen. Ebenso kann KI selbst Metadaten und Dokumentationen erstellen, um einen umfassenderen Kontext um die Daten herum aufzubauen und sie so besser nutzbar zu machen. Ein Beispiel dafür ist die Identifizierung von PII-Daten, wie etwa einer Sozialversicherungsnummer, in unstrukturierten Daten und deren Kennzeichnung als sensibler Datenpunkt.

Diese Prozesse können den Menschen nicht nur viel Zeit ersparen, sondern auch das Risiko verringern, dass vertrauliche Daten in die falschen Hände geraten, während sie weniger vertrauliche Daten für Entscheidungsträger leichter zugänglich machen.

Überwachen Ihrer Modelle

Auch wenn Sie bei der Schulung und Implementierung Ihrer KI-Modelle zur Automatisierung Ihrer Datenverwaltungsprozesse hervorragende Arbeit geleistet haben, müssen weiterhin Menschen beteiligt sein.

Selbst wenn Ihre Modelle jetzt gut funktionieren, gibt es keine Garantie dafür, dass sie auch in Zukunft gut funktionieren. Dinge ändern sich, Modelle driften ab und es können Verzerrungen entstehen. Es müssen Mechanismen implementiert werden, damit Menschen KI auf Fehler und nachlassende Leistung überwachen können. Dazu kann beispielsweise gehören, ein KI-Modell um eine Ausgabe zu bitten und diese mit realen Daten zu vergleichen, um zu sehen, ob das Modell die richtigen Antworten geliefert hat oder was wir vom Modell erwarten würden.

Strukturieren Sie Ihre Strategie für optimale KI-Produktivität

Für erfolgreiche Strategien ist es unerlässlich, Ihre Organisation so zu strukturieren, dass sie KI-Integrität bietet. Es ist wichtig, Fachleute, die den Daten und ihrem Kontext am nächsten sind, in die beste Position zu bringen, um Data-Governance-Modelle in einer zentralen Rolle zu trainieren. Beim Training von KI gilt: Je granularer die Daten, desto besser. Daher wird die Leistung verbessert, wenn mehr Möglichkeiten integriert werden, wie Praktiker Feedback an Modelle geben können.

Die Abstimmung zwischen Fachbereichsfachleuten und IT ist für einen effektiven Schulungsprozess von entscheidender Bedeutung. Sowohl IT- als auch Fachpersonal können zusammenarbeiten, um die Leistung zu verbessern. Die IT kann Modelle testen und Schulungsprozesse implementieren, um optimale Leistung sicherzustellen, während die Unternehmensleitung weiterhin Feedback in ihre Arbeitsabläufe integriert. Dieser ständige Schulungs- und Weiterbildungszyklus verringert das Risiko und verbessert gleichzeitig die Datenzugänglichkeit.

Mit der Verbesserung der Modelle werden diese präziser und können einen umfassenderen Kontext um Datensätze herum aufbauen. Mit größerer Präzision und Kontext werden diese Daten für die Entscheidungsfindung und Geschäftsstrategie wesentlich wertvoller. Diejenigen mit der besten Strategie und Entscheidungsfindung werden einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt behalten.