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Inhaltsverzeichnis
Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

KI und Datenmanagement: Wie intelligente Systeme das Spiel verändern 

Ammar Ali

Content Manager

Mai 23rd, 2024

Angesichts der ständig wachsenden Datenmengen, die von Unternehmen generiert und gesammelt werden, sind manuelle Datenverwaltungspraktiken nicht mehr effektiv. Hier kommen intelligente Systeme ins Spiel. 

Künstliche Intelligenz (KI) und intelligente Systeme haben erheblich zum Datenmanagement beigetragen und die Art und Weise verändert, wie Unternehmen Daten sammeln, speichern, analysieren und nutzen. Der Aufstieg der KI hat zu einer Explosion der Menge an verfügbaren Daten geführt und neue Möglichkeiten für Unternehmen geschaffen, Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Auseinandersetzung mit dem Datenmanagement-Puzzle

Diese Datenexplosion hat auch zu Herausforderungen bei der effektiven Verwaltung und Verarbeitung dieser Informationen geführt. Die schiere Datenmenge macht es schwierig, Erkenntnisse zu gewinnen und Trends zu erkennen, was zu verpassten Chancen und Umsatzeinbußen führt.

Darüber hinaus sind herkömmliche Datenverwaltungssysteme nicht für die Bewältigung der Komplexität moderner Datenquellen wie soziale Medien, mobile Geräte und digitalisierte Dokumente geeignet.

Diese Quellen erzeugen große Mengen unstrukturierter Daten, für deren effektive Erfassung und Analyse fortschrittliche KI-Techniken erforderlich sind.

Intelligente Systeme sind der Schlüssel 

Intelligente Systeme, wie zum Beispiel KI-gestützte Lösungen, können Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenverwaltung bewältigen. Diese Systeme können Muster und Trends in großen Datensätzen erkennen, Datenverarbeitungsaufgaben automatisieren und die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Datenanalyse verbessern.

Gemäß einer Umfrage von Deloitte, Frühanwender kognitiver Technologien erzielten positive Renditen. 83 % der Befragten gaben an, dass sie entweder „moderate“ oder „erhebliche“ Vorteile durch kognitive Technologien sehen. Die Begeisterung unter den Early Adopters ist weiterhin groß.

Untersuchung der Tiefen intelligenter Systeme

Im Kontext des Datenmanagements sind intelligente Systeme Computersysteme, die dazu dienen, Daten automatisch und intelligent zu analysieren, zu interpretieren und zu manipulieren. Diese Systeme nutzen fortschrittliche Techniken der künstlichen Intelligenz, um große Datenmengen zu verarbeiten und Muster und Erkenntnisse zu identifizieren.

Intelligente Systeme automatisieren Datenverwaltungsaufgaben, um den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Verarbeitung und Analyse von Daten erheblich zu reduzieren. Darüber hinaus tragen sie dazu bei, die Genauigkeit und Qualität der Daten zu verbessern und eine zuverlässigere Grundlage für die Analyse zu schaffen.

Insgesamt haben diese Systeme das Potenzial, das Datenmanagement zu revolutionieren und neue Möglichkeiten für Unternehmen und Organisationen aller Branchen zu eröffnen.

Es gibt vier Schlüsselmerkmale eines intelligenten Systems:

  • Interaktion mit anderen Agenten: Intelligente Systeme agieren in Umgebungen mit anderen Agenten, etwa Menschen oder anderen intelligenten Systemen, und sind darauf ausgelegt, mit diesen zu interagieren. Das Ergebnis sind ausgefeiltere und anpassungsfähigere Systeme, die sich besser in komplexen realen Umgebungen zurechtfinden.
  • Kognitive Fähigkeiten: Intelligente Systeme verfügen über kognitive Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, ihre Umgebung wahrzunehmen, zu denken, zu planen und zu handeln. Zu diesen Fähigkeiten gehören Wahrnehmung, Handlungskontrolle, bewusstes Denken und Sprachgebrauch.
  • Verhaltensgrundsätze: Intelligente Systeme folgen Verhaltensprinzipien, die auf Rationalität und sozialen Normen basieren. Das bedeutet, dass sie Entscheidungen auf der Grundlage logischer Überlegungen treffen und sich an gesellschaftliche Erwartungen und Regeln halten.
  • Lernfähigkeit: Intelligente Systeme können lernen und sich an veränderte Umgebungen anpassen. Durch maschinelles Lernen und andere Techniken können sie ihre Leistung verbessern und ihr Verhalten im Laufe der Zeit optimieren.

Eine Reise durch das Reich der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) werden oft synonym verwendet, um intelligente Systeme zu bezeichnen.

  • KI kombiniert menschliches Verhalten und Intelligenz in Maschinen
  • ML automatisiert die Erstellung analytischer Modelle durch Lernen aus Daten oder Erfahrungen.
  • DL nutzt neuronale Netze, um komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu analysieren.

KI-, ML- und DL-Blogmedien

 

Obwohl maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) leistungsstarke Werkzeuge zur Entwicklung intelligenter Systeme sind, sind sie nicht immer notwendig. Tatsächlich gibt es viele Anwendungen, bei denen KI allein einen erheblichen Mehrwert bieten kann.

KI-basierte Systeme können regelbasierte Engines, Expertensysteme und andere Ansätze nutzen, um eine intelligente Entscheidungsfindung zu ermöglichen, ohne dass große Mengen an Trainingsdaten erforderlich sind.

Sie können beispielsweise komplexe Datenverwaltungsaufgaben wie Datenvorbereitung, Modellierung und Pipeline-Automatisierung durchführen, ohne auf die umfangreichen Trainingsdaten angewiesen zu sein, die für ML- und DL-Algorithmen erforderlich sind.

Abschließendes Urteil: Intelligente Systeme verändern das Spiel

Intelligente Systeme revolutionieren das Datenmanagement, indem sie innovative Möglichkeiten zur Analyse, Verarbeitung und Interpretation großer Datenmengen bieten. Diese Systeme nutzen modernste Technologien wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Analysen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zuvor verborgen oder schwer zugänglich waren.

Mit intelligenten Systemen können Unternehmen schnell und einfach Muster, Trends und Anomalien in ihren Daten erkennen und so einen Wettbewerbsvorteil erzielen, die Effizienz steigern und bessere Entscheidungen treffen. Intelligente Systeme verändern tatsächlich das Spiel!

Wie intelligente Systeme Ihrem Unternehmen helfen können

Was wäre das ideale intelligente System, wenn Sie die Möglichkeit hätten, eines zu entwerfen?

Wenn Sie uns fragen, bietet das ideale intelligente System eine End-to-End-Automatisierung, die es Geschäftsanwendern ermöglicht, organisatorische Datenbestände nahtlos zu verwalten. Es sollte außerdem skalierbar sein und über eine intuitive Schnittstelle ohne Code verfügen, die es technischen und nichttechnischen Benutzern erleichtert, automatisierte Datenpipelines für optimierte Berichte und Business Intelligence zu erstellen.

Ein ideales intelligentes System würde als zentralisiertes Datenökosystem für Ihr Unternehmen dienen und geht noch weiter:

  • Bereitstellung integrierter Konnektoren zur Integration von Daten. Integrierte Konnektoren sind vorgefertigte Integrationen, die es Unternehmen ermöglichen, unterschiedliche Datenquellen einfach und nahtlos ohne benutzerdefinierten Code oder manuelle Konfiguration zu verbinden. Diese Konnektoren unterstützen eine Vielzahl von Datenformaten, Datenbanken und cloudbasierten Anwendungen und ermöglichen es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, umzuwandeln und in ein zentrales Repository zu laden.
  • Bietet erweiterte Datenvalidierungsfunktionen. Die Datenvalidierung ist für die Gewährleistung der Datengenauigkeit, -vollständigkeit und -konsistenz in modernen Organisationen von entscheidender Bedeutung. Es hilft, Fehler, Duplikate und Inkonsistenzen in Datensätzen zu identifizieren und zu kennzeichnen. Dann können diese Fehler behoben werden, bevor die Daten für kritische Geschäftsentscheidungen verwendet werden. Erweiterte Datenvalidierung ermöglicht es Unternehmen, Datenqualitätsstandards und Compliance-Anforderungen durchzusetzen. Dies verringert das Risiko kostspieliger Fehler und Bußgelder.
  • Dient als einheitliche Datenverwaltungslösung. Das Datenmanagement über den gesamten Lebenszyklus, von der Erfassung bis zur Entsorgung, ist ein komplexer Prozess. Dazu gehören Datenaufnahme, -bereinigung, -transformation, -integration, -speicherung, -analyse und -visualisierung. Eine durchgängige Datenverwaltung ist für Unternehmen, die ihre Daten umfassend verstehen und zur Steigerung des Geschäftswerts nutzen möchten, von entscheidender Bedeutung.

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