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.

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.

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

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

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.