Unzureichende Datenqualität: Ist die Lösung Machine Learning?

Datenqualität kann eine große Herausforderung für Unternehmen sein, da sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Analyseergebnissen beeinträchtigen sowie die Effizienz bremsen kann. Machine Learning stellt eine geeignete Lösung für diese Herausforderung dar, da durch deren Nutzung Datenqualität und -konsistenz verbessert werden, was zu genaueren und zuverlässigeren Analysen führt.

Ein Beispiel hierfür ist der Einsatz von Machine Learning in der Bildverarbeitung: Wenn Bilder in schlechter Qualität vorliegen, kann KI diese Bilder verbessern, indem sie Muster in den Daten erkennt und fehlende Details ergänzt.

Darüber hinaus hilft KI, die Datenqualität zu überwachen und zu verbessern. Zum Beispiel können Machine Learning Modelle dazu beitragen, fehlerhafte Daten automatisch zu erkennen und zu korrigieren. Das Modell kann aus vorhandenen Daten lernen und Vorhersagen darüber treffen, welche Daten wahrscheinlich fehlerhaft sind. Diese Daten können dann automatisch oder manuell korrigiert werden.

Um die Qualität der Daten zu verbessern, müssen Sie in Ihrem Unternehmen auch sicherstellen, dass Ihre Datenerfassungs- und Speicherprozesse korrekt und zuverlässig sind. Hier kann Künstliche Intelligenz ebenfalls hilfreich sein.

Mein Fachgebiet.

Hergen Pargmann Porträt

Dr. Hergen Pargmann

CEO & Principal Consultant

Stammdaten-harmonisierung mit KI

KI kann bei der Stammdatenharmonisierung eine wertvolle Rolle spielen, indem sie bei der Identifizierung von Duplikaten, bei der Validierung und Ergänzung sowie bei der Zuordnung von Daten zu den richtigen Kategorien unterstützt.

Verwendung von ML-Modellen

Machine Learning-Modelle identifizieren Duplikate in großen Datensätzen. Das Modell kann verschiedene Merkmale analysieren, wie z.B. Namen, Adressen, Telefonnummern usw., um ähnliche Datensätze zu erkennen und sie zu einem einzigen Datensatz zusammenzuführen

Validierung und Ergänzung von Daten mit KI

Machine Learning kann dazu verwendet werden, fehlende Daten zu ergänzen oder falsch formatierte Daten automatisch zu korrigieren.

Verwendung von KI zur Zuordnung von Daten zu den richtigen Kategorien

Wenn verschiedene Datensätze unterschiedliche Kategorien verwenden, kann dies zu Inkonsistenzen und Schwierigkeiten bei der Analyse führen. KI kann helfen, diese Probleme zu lösen, indem sie anhand von Mustern und Merkmalen die korrekten Kategorien für jeden Datensatz zuordnet.

Opengraph

Die Verwendung von KI zur Datenharmonisierung kann

  • Datenqualität und -konsistenz verbessern.

  • Genauere und zuverlässigere Analysen bereitstellen.

  • Vorhersagbarkeit und Qualität von Innovationen erhöhen.

  • Arbeitszeit und -kosten reduzieren, indem sie manuelle Prozesse automatisiert und die Effizienz erhöht.

Unsere Produkte helfen Ihnen bei der Optimierung Ihrer Prozesse.

ArtificialVet®

Mit der KI-Lösung ArtificialVet® werden Tierschutzindikatoren und Schlachtbefunde über exemplarische Kamerabilder spezifiziert und standardisiert.

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BoxInspector®

Unsere KI-Anwendung BoxInspector® bietet automatisierte Qualitätssicherung durch Bilderkennung mit optimaler Erkennungsleistung.

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HookTracing®

Die KI-Lösung HookTracing® bietet die optische Identifizierung einzelner Tiere über Kamerabilder der Eurohaken (DIN 250).

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KI-Potenzialworkshops

In unserem KI-Potenzialworkshop identifizieren wir konkrete Anwendungsfälle für KI in Ihrem Unternehmen.

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LivestockGuardian

LivestockGuardian: Unsere KI-gestützte Sensordatenanalyse für eine automatisierte und kontinuierlich hohe Tieraktivitätserkennung.

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MeatVision

Mit der KI-Lösung MeatVision werden (zerlegte) Produkte in Mehrwegtransportverpackungen und EURO Boxen automatisch erkannt.

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