Tag Datenqualität

Unternehmen müssen die richtigen Anwendungsfälle identifizieren, die Datenqualität verbessern und experimentierfreudig sein

Viele Unternehmen beschäftigen sich bereits mit generativer KI (Gen-AI) und versuchen, damit die Produktivität zu steigern und die Benutzererfahrung zu verbessern. Fast drei Viertel der Unternehmen (https://newsroom.accenture.com/news/2023/among-c-suite-leaders-ai-is-top-digital-priority-in-the-path-to-operational-resilience-finds-accenture-study) haben laut Accenture Künstliche Intelligenz zu ihrer obersten digitalen Investitionspriorität für 2024 gemacht. Aber wenn es darum geht, diese Experimente in Geschäftsergebnisse umzuwandeln, haben Unternehmen noch viel Arbeit vor sich. Laut einer kürzlich durchgeführten AWS-Umfrage (https://d1.awsstatic.com/psc-digital/2023/gc-600/cdo-agenda-2024/cdo-agenda-2024.pdf) unter Chief Data Officers haben nur 19 % der Unternehmen ihre frühen Gen-AI-Bemühungen zu Experimente mit Anwendungsfällen weiterentwickelt, und nur 6 % haben diese Experimente tatsächlich im Betrieb umgesetzt. Mit anderen Worten: Während die Akzeptanzrate hoch ist, hinkt die Ausführungsrate von Gen-AI-Initiativen deutlich hinterher. Was können Unternehmen also tun, um ihren ROI mit KI zu steigern?

Undefinierte Anwendungsfälle
Laut der AWS-Umfrage verwenden etwa 45 % der Unternehmen Gen-AI-Tools, um den Kundensupport zu verbessern, hauptsächlich durch den Einsatz von Chatbots.
Zwischen 35 % und 40 % dieser Führungskräfte geben auch an, dass ihre Unternehmen diese Tools nutzen, um die persönliche Produktivität zu steigern oder die Softwareentwicklung zu beschleunigen ( in Form von Code-Assistenten (https://www.freshworks.com/theworks/experience/gen-ai-software-development-superpower/)), und weitere 32 % für Vertrieb und Marketing (für personalisierte Kampagnen und Angebote).
11 % der Unternehmen geben an, dass sie unternehmensweite Gen-AI-Projekte pilotieren. 16 % berichten, dass sie den Einsatz generativer KI durch Mitarbeiter sogar verboten haben.
Diese niedrigen Zahlen überraschen nicht. Viele Unternehmen haben ihre Daten noch nicht für KI vorzubereitet (https://www.freshworks.com/theworks/performance/generative-ai-risk-reduction/). Das Hochladen ihrer Daten in öffentlich zugängliche Modelle wie ChatGPT birgt Risiken; und nur wenige Unternehmen verfügen über interne Data-Science-Ressourcen, um ihre eigenen Gen-AI-Modelle zu erstellen.
Wie in fast allen Fällen, in denen eine beliebte neue Technologie den Arbeitsplatz erreicht, beginnt dies mit einzelnen Teammitgliedern. Einzelpersonen haben damit angefangen, Smartphones bei der Arbeit zu verwenden, lange bevor Arbeitgeber Richtlinien für mobile Geräte veröffentlichten. Bei GenAI ist die Entwicklung ähnlich. Manche Teammitglieder gehen voran und nutzen öffentlich zugänglichen Tools wie Google Bard, um manuelle Aufgaben zu automatisieren und ihre Produktivität zu verbessern.

Schlechte Datenqualität
Im Idealfall nutzen Unternehmen proprietäre Daten dazu, um ein großes Sprachmodell (LLM) wie Llama, OpenLM oder Mistral zu verfeinern (https://github.com/eugeneyan/open-llms). So können sie damit Aufgaben ausführen, die speziell auf die Bedürfnisse ihre zugeschnitten sind, etwa Kreditanträge bewerten, oder Unterbrechungen der Lieferkette vorhersagen.
Unternehmen können auch ein proprietäres LLM mit seinen eigenen domänenspezifischen Daten erstellen und trainieren. Dieser Prozess ist allerdings teuer, kann Jahre dauern und erfordert interne Datenwissenschaftler. Die Partnerschaft mit einem großen LLM-Anbieter ist eine weitere Option, um dasselbe zu erreichen. In beiden Fällen sind die meisten Unternehmen dazu nicht annähernd in der Lage, da ihre eigenen Daten nicht für anspruchsvolle KI-Anwendungen bereit sind.
Eine umfassende Datenstrategie ist für die Nutzung von KI allerdings entscheidend. Trotzdem leisten nur wenige Unternehmen die erforderliche Vorarbeit, um ihre Daten für die Einbindung in LLMs vorzubereiten. Zu den grundlegenden Schritten gehören:
– Aufbrechen von Datensilos
– Integration oder Sammlung von Daten zum Trainieren der KI
– Sicherstellen, dass die Daten den grundlegenden Qualitätsstandards entsprechen

Risikoaversion
Unternehmen, die beim Einsatz von generativer KI zögern, sollten ihr Handeln überdenken. Schließlich werden Führungskräfte, die sich der KI mit einer experimentierfreudigen und innovativen Haltung nähern, langfristig am meisten Erfolg haben. Skeptische Anwender von Gen-AI-Tools haben häufig Angst, durch die Technologie ersetzt zu werden. Die Möglichkeiten der KI sind jedoch kein Ersatz, sondern vielmehr eine Hilfe für Teams. Dadurch wird KI immer mehr zu einem unverzichtbaren Werkzeug für international operierende Unternehmen. Wichtig ist allerdings, das richtige Maß und die passenden Tools für die jeweiligen Aufgaben zu finden.

Freshworks
Freshworks Inc. (NASDAQ: FRSH) entwickelt KI-unterstützte Business-Software, die mühelos zu verwenden ist. Mit unseren Produkten für IT, Kundensupport, Vertrieb und Marketing arbeiten alle Teams effizienter, generieren höheren Mehrwert und liefern unmittelbaren geschäftlichen Nutzen. Vom Unternehmenssitz in San Mateo (Kalifornien) aus ist Freshworks auf der ganzen Welt tätig, um mehr als 66.000 Kunden zu bedienen, darunter American Express, Blue Nile, Bridgestone, Databricks, Fila und OfficeMax. Aktuelle Neuigkeiten zu Freshworks finden Sie auf www.freshworks.com oder Facebook, LinkedIn und X. Folgen Sie uns!

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Gutes Datenmanagement wird im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI immer wichtiger

Düsseldorf – 20. Juni 2024_ KI-Anwendungen sind immer nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren: Akeneo (https://www.akeneo.com/de/), die Product Experience Company, hat deshalb Schlüsselkriterien für gute Datenqualität entwickelt.
Aktuelle Studien und Umfragen zeigen, dass die Bedeutung von Datenqualität und Datenmanagement in Unternehmen immer deutlicher wird. Laut einer Umfrage von Deloitte (https://www.techuk.org/resource/20230223-guest-blog-deloitte.html) ist die Verbesserung der Nutzung von Daten und Analysen für 68 % der Befragten die oberste Priorität.
Product Experience Management (PXM) kann dabei eine entscheidende Rolle spielen, denn es unterstützt Unternehmen dabei, ihre Produktdaten in konsistenter und strukturierter Form zu verwalten und zu pflegen. Am Ende hilft das, Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten und jederzeit eine korrekte und aktuelle Basis für fundierte Entscheidungen vorliege zu haben.
Essenzielle Aspekte der Datenqualität
Gute Datenqualität definiert sich durch Daten, die folgenden Schlüsselkriterien zu erfüllen:
-Relevanz: Die Daten müssen auf die Zielgruppe und das jeweilige Produkt abgestimmt sein.
-Aktualität und zeitliche Gültigkeit: Informationen müssen regelmäßig auf Änderungen überprüft und aktualisiert werden.
-Genauigkeit und Präzision: Alle Daten sollten sorgfältig auf Fehler oder Ungenauigkeiten überprüft werden.
-Konsistenz und Vollständigkeit: Daten müssen einheitlich und ohne Inkonsistenzen in Format oder Struktur sein
Die Qualität der ermittelten Daten hängt dabei von verschiedenen Einflussfaktoren ab, wie etwa der Datenerfassung, der Datenverarbeitung und der Datenanalyse. Fehlerhafte Daten können sich in jedem der Schritte einschleichen und Datenqualitätsprobleme verursachen. Die Präzision und Zuverlässigkeit der Datenerfassung sind von entscheidender Bedeutung, da ungenaue Daten leicht in die Systeme gelangen und zu Fehlentscheidungen führen können. So müssen bei der Datenverarbeitung ein hohes Maß an Effizienz und Genauigkeit gewährleistet sein, um das Risiko inkonsistenter Daten zu minimieren.
Um im datengesteuerten Wettbewerbsumfeld erfolgreich zu bestehen, ist die Verwaltung und Qualität von Produktinformationen essenziell. Mit einer Lösung wie die Akeneo Porduct Cloud, die als zentrale Drehscheibe für Produktinformationen dient, können Unternehmen die Herausforderung meistern, Daten aus Dutzenden von verschiedenen Quellen zu integrieren und zu harmonisieren. Dies stellt sicher, dass alle Abteilungen, Partner und Vertriebskanäle auf die gleichen, aktuellen Informationen zugreifen können. Das führt zu einer verbesserten Entscheidungsfindung, effizienterer interner Kommunikation und höherer Kundenzufriedenheit.

Über Akeneo
Akeneo ist die Product Experience (PX) Company und weltweit führend im Bereich Product Information Management (PIM). Das Unternehmen ermöglicht es, jede Interaktion durch eine konsistente und überzeugende Product Experience in ein Kundenerlebnis zu verwandeln, das Verbraucher und Fachleute jederzeit und überall zum bestmöglichen Kauf führt. Akeneo unterstützt Führungskräfte mit Software, Schulungen und einer engagierten Community, die sich alle auf die Praxis des Product Experience Management konzentrieren.

Führende globale Marken, Hersteller, Distributoren und Einzelhändler wie Fossil, Intersport, KaDeWe, Liqui Moly, Snipes, Wüsthof vertrauen auf Akeneo, um ihre Omnichannel-Commerce-Initiativen zu skalieren und anzupassen. Mit der intelligenten Produkt-Cloud von Akeneo können Unternehmen ein optimales Produkterlebnis schaffen. Durch benutzerfreundliche und KI-gestützte Produktdatenanreicherung, Verwaltung, Syndizierung und Onboarding von Lieferantendaten sowie einen umfassenden App-Marktplatz und ein Partnernetzwerk, das die Anforderungen von Unternehmen und Käufern erfüllt. Für weitere Informationen: https://www.akeneo.com/de/

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Syniti kündigt neue Datenqualitäts- und Datenkatalogfunktionen für die Bereitstellung sauberer, verwertbarer Daten an

Syniti Knowledge Platform umfasst wesentliche Datenmanagementkomponenten, die für das Management des geschäftlichen Nutzens von Daten unerlässlich sind

München, Deutschland – 15. September 2022: Syniti, (https://www.syniti.com) ein weltweit führender Anbieter für Unternehmensdatenverwaltung, kündigt heute neue Datenqualitäts- und Datenkatalogfunktionen für seine branchenweit führende Syniti Knowledge Platform an. Diese Funktionen bauen auf den Verbesserungen in den Bereichen Datenmigration und Duplikaterkennung auf, der Anfang des Jahres eingeführt wurden. Die Syniti Knowledge Platform bietet jetzt integrierte Module für Datenqualität, Datenkatalog, Duplikaterkennung, Datenreplikation, Datenmigration sowie Daten-Governance per Single Sign-On in einer Single-Cloud-Lösung. Damit steht Anwendern eine vollständige und einheitliche Datenmanagementplattform zur Verfügung, mit der sie schnellere und bessere Geschäftsergebnisse auf Basis von vertrauenswürdigen Daten erzielen können.

Vertrauenswürdige Daten sind für die Entscheidungsfindung in Unternehmen unerlässlich. Nur so können Unternehmen Risiken reduzieren, Wettbewerbsvorteile erzielen und insgesamt das Unternehmenswachstum fördern. In der Vergangenheit mussten Unternehmen mehrere Detaillösungen erwerben, um eine bessere Datenqualität zu erzielen. Hierzu gehörten u. a. anspruchsvolle Datenkatalogtools, für deren Erstellung und Pflege große Teams erforderlich sind, oder Datenqualitätslösungen, die lediglich Probleme identifizieren, aber nicht zu deren Behebung beitragen. Dieser Ansatz ist nicht nur teuer und unnötig komplex, sondern erfüllt auch nicht die heutigen Datenanforderungen von Unternehmen. Mit der Syniti Knowledge Platform verfügen Kunden jetzt über eine einheitliche Lösung für ihre Daten, die zum Erreichen wichtiger Geschäftsziele jetzt und in Zukunft erforderlich sind. Laut einer Studie von Gartner zu Datenmanagementfunktionen ist für moderne Daten- und Analyseanwendungsbereiche ein Portfolio von Funktionen erforderlich, welches auf die sich ständig ändernden Anforderungen abgestimmt ist. Punktbasierte Tools können diese Anforderungen nicht ausreichend erfüllen.1

Jede der optimierten Komponenten der Syniti Knowledge Platform bietet wichtige neue Funktionen, Updates und Erweiterungen, die durch ihre Integration noch verstärkt werden.

Mit diesen neuen, kombinierten Funktionen profitieren Unternehmen von folgenden Vorteilen:

Effizienteres Datenmanagement: Von der Datenidentifikation bis zur Datenauflösung können alle Stakeholder auf einer Plattform zusammenarbeiten. Dank eines einzigen Katalogs, auf dem alle Datenmanagementaktivitäten basieren, können Datenaktivitäten für mehrere Projekte wiederverwendet werden. Dies fördert schnellere und kostengünstigere Datenmanagementinitiativen.

Bessere Ressourcenbereitstellung und optimierte Geschäftsprozesse: Die Verknüpfung von Datenmanagement und Datenqualität mit Geschäftsergebnissen verbessert die Prozesse sowie die Entscheidungsfindung und trägt gleichzeitig dazu bei, dass die Zeit- und Ressourcenzuweisung optimiert wird. Die Datenqualitätsprobleme mit den größten Auswirkungen werden automatisch erkannt und KPI-Verbesserungen im Zeitverlauf mit intelligenten Korrekturpipelines nachverfolgt.

Schnellerer ROI sowie Einsparungspotenzial: Die Syniti Knowledge Platform bietet Hunderte von bewährten, sofort einsetzbaren Datenqualitätsregeln und Datenberichten sowie ergebnisbezogene Dashboards, mit denen Anwender Einsparungen in Millionenhöhe aufdecken können. Bei der Datenmigration erstellte Regeln können für die laufende Datenqualität verwendet werden, was Zeit spart und die Einhaltung von Vorschriften gewährleistet. Die Wiederverwendung von Wissen kann dazu beitragen, künftige Datenprojekte um 50 % zu reduzieren.

Jon Green, VP Product Management Syniti: „Datenqualität ist keine einmalige Maßnahme. Unternehmen benötigen einen einheitlichen Ansatz, mit dem sie fehlerhafte Daten nicht nur schnell finden, sondern das Problem auch effizient beheben und die hohe Qualität aufrechterhalten können. Nur so können sie einen kontinuierlichen, anhaltenden Mehrwert sicherstellen. Mit den neuen Funktionen der Syniti Knowledge Platform steht unseren Anwendern eine effizientere, vernetzte und zugleich anwenderfreundliche Plattform zur Verfügung, die direkt mit den Geschäftsergebnissen und Geschäftszielen verknüpft ist.“

Kevin Campbell, CEO Syniti: „Mangelhafte Datenqualität beeinträchtigt das gesamte Unternehmen. Sie wirkt sich negativ auf Geschäftsabläufe aus und verschwendet Zeit, Geld und weitere Ressourcen. Wir haben eine Datenplattform mit dem Ziel entwickelt, den geschäftlichen Nutzen zu steigern, im Gegensatz zu den vielen Insellösungen, die Datenqualität als rein technische Übung behandeln. Unsere Kunden sollen mehr Zeit erhalten, um Erkenntnisse aus zuverlässigen Daten zu gewinnen, statt sich mit der Suche nach Datenproblemen und deren Behebung beschäftigen zu müssen.“

Allan Coulter, Global Chief Technology Officer für SAP Services bei IBM: „Die strategische Bedeutung von sauberen, qualitativ hochwertigen Daten kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden – sie sind entscheidend für jede Unternehmensmodernisierung und für die Erschließung des Potenzials zukünftiger Analysen und Erkenntnisse. Es ist spannend zu sehen, welche neuen Möglichkeiten Syniti seiner Syniti Knowledge Platform hinzufügt, um Kunden bei ihrer Transformationsreise erfolgreich zu unterstützen.“

GARTNER ist eine eingetragene Marke und Dienstleistungsmarke von Gartner, Inc. und/oder seinen Tochtergesellschaften in den USA sowie international und wird hier mit Genehmigung verwendet. Alle Rechte vorbehalten.

Über Syniti
Syniti löst komplexeste Datenherausforderungen, indem es auf einzigartige Weise intelligente, KI-gesteuerte Software und umfassendes Daten-Know-how kombiniert, um sichere und herausragende Geschäftsergebnisse zu erzielen. Seit über 25 Jahren arbeitet Syniti mit den Fortune-2000-Unternehmen zusammen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Wachstum ankurbeln, Risiken reduzieren und Wettbewerbsvorteile vergrößern. Die verbindende Plattform von Syniti für die Unternehmensdatenverwaltung unterstützt Datenmigration, Datenqualität, Datenreplikation, Stammdatenverwaltung, Analysen, Datenverwaltung sowie Datenstrategie in einer einzigen, einheitlichen Lösung. Syniti ist ein Portfoliounternehmen der Private-Equity-Gesellschaft Bridge Growth Partners LLC. Weitere Informationen unter www.syniti.com.

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