KI-Datenkataloge im Jahr 2024: Was sich geändert hat und warum es wichtig ist

Wenn Sie heute im Datenbereich arbeiten, haben Sie sicher schon die Welle der Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) gespürt, die die Art und Weise, wie wir Informationen verwalten und darauf zugreifen, verändert. Einer der betroffenen Bereiche sind Datenkataloge, die nicht länger nur einfache Tools zum Organisieren von Metadaten sind. Sie haben sich dramatisch zu leistungsstarken, intelligenten Systemen entwickelt, die in der Lage sind, Daten auf einer viel tieferen Ebene zu verstehen.

In diesem Beitrag sprechen wir darüber, was KI-Datenkataloge sind und wie sie sich verbessert haben, um Verbessern Sie das Datenmanagement Arbeitsabläufe, Effizienz und Ergebnisse, nicht nur für Datenexperten, sondern für Geschäftsanwender aller Branchen.

Was ist ein KI-Datenkatalog?

Wir wissen, dass a Datenkatalog speichert die Metadaten einer Organisation, sodass jeder die Daten finden kann, mit denen er arbeiten muss. Ist ein KI-Datenkatalog also ein KI-gestützter Datenkatalog? Ja und nein.

Zwar verbessert KI die Fähigkeiten eines Datenkatalogs, aber das bloße Hinzufügen von KI ist nicht das ganze Bild. Tatsächlich unterscheidet sich ein KI-Datenkatalog grundlegend von herkömmlichen Katalogen. Denn die Integration von KI verwandelt das statische Repository in ein dynamisches, sich selbst verbesserndes System, das nicht nur speichert Metadaten sondern verbessert auch den Datenkontext und die Zugänglichkeit, um im gesamten Unternehmen intelligentere Entscheidungen zu ermöglichen.

Ein KI-Datenkatalog ist also immer noch ein zentralisiertes Repository für Metadaten, allerdings eines, das KI zur Automatisierung der Metadatenverwaltung nutzt. Datenerkennung, Governance und Herkunftsverfolgung. Es bietet eine vollständige Ansicht der Datenbestände Ihres Unternehmens und erleichtert Ihren Datenteams das Auffinden, Verstehen und Verwenden von Daten, ohne dass bei jedem Schritt manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Die Entwicklung KI-gestützter Datenkataloge

Seit einiger Zeit nutzen Datenteams KI in Datenkatalogen vor allem, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren: das Auffinden und Scannen von Datensätzen, das Markieren mit Metadaten und die Verbesserung der Suchfunktion. Diese Funktionen helfen zwar bei der grundlegenden Datenverwaltung, werden dem „intelligenten“ Versprechen der KI jedoch nicht ganz gerecht.

Heute sind KI-Datenkataloge weit über traditionelle Automatisierungstechniken hinausgegangen. Wir haben jetzt KI-gesteuerte Metadatenmanagement das maschinelles Lernen (ML) nutzt, um aus Benutzerinteraktionen zu lernen und sein Verständnis von Datensätzen zu verbessern. Das Ziel besteht darin, kontextbezogene Erkenntnisse zu liefern, die die Lücke zwischen Rohdaten und Entscheidungsfindung schließen.

Mit anderen Worten: Anstatt nur zu klassifizieren, welche Daten sich wo befinden, kann ein moderner, KI-gestützter Datenkatalog aktiv Beziehungen zwischen Datensätzen vorschlagen, Nutzungsmuster verstehen und sogar vorhersagen, welche Daten für bestimmte Geschäftsabfragen nützlich sein könnten.

Eine weitere wichtige Entwicklung ist Generative AI, die die Datenermittlung noch reibungsloser macht, indem sie Empfehlungen für verwandte Datensätze generiert oder Daten basierend auf früheren Abfragen und Interaktionen automatisch kuratiert. Was wir jetzt betrachten, ist ein System, das von Ihnen lernt und sich mit Ihren Anforderungen weiterentwickelt.

Die Vorteile der Integration von KI in Ihren Datenkatalog

KI-Kataloge sind nicht mehr optional. Wenn Sie sich also auf manuelle oder veraltete Datenverwaltungstechniken verlassen, lassen Sie wertvolle Werte ungenutzt. Aus diesen Gründen ist die Einführung eines KI-gesteuerten Datenkatalogs heute notwendig:

Schnellere und intelligentere Entscheidungsfindung

Was erreichen Sie, wenn Sie den richtigen Leuten die richtigen Daten dann zur Verfügung stellen, wenn sie diese am dringendsten benötigen? Sie ermöglichen ihnen, schneller datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, und das ist etwas, das Sie mit einem KI-Datenkatalog ganz einfach erreichen können.

Datendemokratisierung in Ihrem Unternehmen

Damit Ihre Mitarbeiter die Daten verwenden können, die sie für ihre Arbeit benötigen, müssen Sie zunächst den Zugriff darauf optimieren. Ein Datenkatalog, der KI nutzt, kann Ihnen dabei helfen, diese Ziele gleichzeitig zu erreichen, indem er die Datenermittlung und -klassifizierung automatisiert. Und wenn jeder einfachen Zugriff auf die Daten hat, können alle effektiver zusammenarbeiten und Anforderungen erfüllen.

Höhere Einnahmen

Schnellere Datenermittlung und einfacher Zugriff führen zu datengesteuerten und zeitnahen Geschäftsentscheidungen. Viele dieser Entscheidungen führen zu innovativen Datennutzungen, die das Endergebnis verbessern. Beispielsweise können Marketingfachleute die Konversionsraten verbessern und das Umsatzwachstum steigern, indem sie Predictive Analytics verwenden, um das Kundenverhalten zu verstehen und Marketingstrategien zu personalisieren.

Verbesserte Datenqualität und Vertrauen

Menschen handeln nur dann auf der Grundlage der Erkenntnisse, wenn sie wissen, dass diese vertrauenswürdig sind. Das bedeutet, dass sie sich darauf verlassen können müssen, dass die zugrunde liegenden Datensätze korrekt sind. KI-Datenkataloge verwenden automatisierte Datenqualitätsprüfungen, um Anomalien zu erkennen und sicherzustellen, dass jeder mit genauen, zuverlässigen Datensätzen arbeitet. Dies schafft das notwendige Vertrauen in der gesamten Organisation und reduziert den Zeitaufwand für Fragen. Datenintegrität.

Was ein KI-Datenkatalog für die Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen bedeutet

Mit einem KI-gestützten Datenkatalog können Sie die Datenprozesse und -systeme Ihres Unternehmens verbessern. Bei richtiger Implementierung kann dies durchaus den Unterschied ausmachen, ob Ihr Unternehmen datengesteuert ist oder ob es DatensilosSo wird die Arbeit mit Daten für Benutzer in Ihrem gesamten Unternehmen verbessert:

Datenprofis

Gemäß einer Studieverbringen Menschen im Durchschnitt 3.6 Stunden pro Tag mit der Suche nach Informationen. Ein KI-Katalog kann diese Zeit mit Funktionen wie Suche in natürlicher Sprache (NLS) um relevante Daten schnell zu finden und zu verstehen. Für Ihre Datenteams bedeutet dies, dass sie schneller auf tiefere Erkenntnisse zugreifen können und weniger Zeit mit banalen Aufgaben wie der Datenermittlung verbringen müssen.

Entscheidungsträger in Unternehmen

KI-Datenkataloge demokratisieren Datenzugriff und ermöglichen Sie den Führungskräften in Ihrem Unternehmen, die benötigten Informationen abzurufen, ohne ständig auf technische Teams angewiesen zu sein. Beispielsweise kann ein Einzelhandelsmanager Leistungsdaten abrufen, indem er einfach sprechen in natürlicher Sprache an das System, ohne mehrere Schichten von Anforderungsprozessen durchlaufen zu müssen.

IT- und Datenmanagement-Teams

Für diejenigen, die für die Verwaltung und Sicherung der Dateninfrastruktur Ihres Unternehmens verantwortlich sind, bieten KI-Datenkataloge eine Reihe von Vorteilen. Mit Automatisierung und ML können IT-Mitarbeiter Folgendes tun: Datenintegration glatter und konsistenter. Ebenso Datenqualität Prüfungen werden zuverlässiger, da die KI kontinuierlich nach Fehlern oder fehlenden Daten sucht.

Compliance- und Governance-Teams

Datenamt ist für Branchen, die strenge regulatorische Standards einhalten müssen, wie z. B. das Finanz- und Gesundheitswesen, von entscheidender Bedeutung. KI-Datenkataloge übernehmen einen Großteil der schweren Arbeit durch Automatisierung Datenherkunft Nachverfolgen und Sicherstellen, dass Compliance-Regeln einheitlich auf alle Datensätze angewendet werden.

Operative Teams in verschiedenen Branchen

KI-Datenkataloge bieten eine Möglichkeit, Änderungen in Branchen wie der Fertigung und dem Lieferkettenmanagement, in denen Echtzeitdaten für den Betrieb von entscheidender Bedeutung sind, effektiver zu überwachen und darauf zu reagieren. KI arbeitet mit Ihren Teams zusammen, um Anomalien wie mögliche Störungen in Lieferketten zu kennzeichnen, bevor sie zu größeren Problemen eskalieren.

Funktionen, die ein moderner KI-Datenkatalog haben sollte

Moderne Organisationen benötigen Datenkataloge, die ihre Datenoperationen aktiv verbessern, um wettbewerbsfähig und flexibel zu bleiben. Hier sind die entscheidenden Funktionen, die jeder wirklich moderne KI-gesteuerte Datenkatalog bieten muss, um die Anforderungen eines zukunftsorientierten Unternehmens zu erfüllen:

• KI-gestütztes Metadatenmanagement zum automatischen Scannen, Markieren und Kategorisieren von Datensätzen basierend auf dem Kontext.
• Automatisierte Datenherkunft und Datenverwaltung helfen dabei, den Überblick darüber zu behalten, woher die Daten kommen, wie sie transformiert werden und wo sie landen, und stellen gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften sicher.
• Automatisierte Datenempfehlungen basierend auf Benutzerrollen, vorherigen Interaktionen und laufenden Geschäftsanforderungen.
• Intelligente Datenermittlung und Suche in natürlicher Sprache (NLS), um schnell die benötigten Informationen zu finden.
• Integration mit bestehenden Datenplattformen wie Datenanalyse-Tools, Datenpipelines-Tools, oder auch Datenintegrationswerkzeuge um den Datenzugriff zu vereinfachen.
• Eingebaut Datenqualitätsmanagement um Datensätze auf Inkonsistenzen und Anomalien zu überwachen und das Personal zu alarmieren.

Wrap up

Das Jahr 2024 neigt sich dem Ende zu und es ist offensichtlich, dass KI nicht länger nur ein Schlagwort ist. Im Bereich Datenmanagement und insbesondere bei Datenkatalogen hat sie die Art und Weise verbessert, wie wir Datenbestände entdecken, verwalten und nutzen. Diese Vorteile haben es Unternehmen ermöglicht, noch bessere Entscheidungen zu treffen und schneller Innovationen hervorzubringen.

In den kommenden Jahren wird die Nutzung von KI-Datenkatalogen exponentiell zunehmen, da immer mehr Unternehmen eine stärkere Datendemokratisierung anstreben. Dies wird durch die Tatsache unterstützt, dass die globale Datenkatalogmarkt soll von 1.05 Milliarden USD im Jahr 2024 auf 4.68 Milliarden USD im Jahr 2032 wachsen. Der Anstieg entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von etwa 18 % und wird hauptsächlich durch die Einbindung von KI, ML und Advanced Analytics vorangetrieben. Warum? Um die betriebliche Effizienz weiter zu steigern, indem es für nichttechnische Benutzer einfacher wird, komplexe Datensätze zu navigieren und intelligentere, datengestützte Entscheidungen ohne Engpässe zu treffen.

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