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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

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

Wie KI den Datenintegrationsprozess verändert 

Javeria Rahim

Associate Manager SEO

January 8th, 2024

Der Getränkegigant Coca-Cola vertreibt weltweit rund 500 Erfrischungsgetränkemarken 200 Länder. Stellen Sie sich die Menge an Daten vor, die nicht nur aus herkömmlichen Quellen stammen, B. aus sozialen Medien oder POS-Systemen, aber auch aus unkonventionellen Quellen wie den Verkaufsautomaten.  

Wie nutzt Coca-Cola diese Daten? Der Erfrischungsgetränkeriese nutzt KI, um Daten blitzschnell zu analysieren, um sicherzustellen, dass seine Getränke immer „in Reichweite der Begierde“ sind.  

Coca-Cola ist nur eines der vielen Unternehmen, die KI zur Verwaltung und Analyse von Daten einsetzen, um große Datenmengen effizienter zu verarbeiten. Aus Datenintegration Was die Analytik betrifft, ist es erstaunlich, wie KI das Spiel für Unternehmen wie Coca-Cola verändert. 

Die Explosion des Datenvolumens und der Bedarf an KI 

Der globale KI-Markt liegt heute bei 100 Milliarden Dollar und es wird erwartet, dass er bis 20 um das Zwanzigfache auf fast zwei Billionen Dollar ansteigt. Dieses massive Wachstum hat einen Spillover-Effekt auf verschiedene Bereiche, einschließlich der Datenverwaltung. Herkömmliche Methoden der Datenverwaltung und -integration können mit der Größe und Komplexität moderner Daten einfach nicht mithalten.  

AI-powered DatenintegrationswerkzeugeAndererseits können komplexe Datenabgleichs-, Bereinigungs- und Transformationsaufgaben automatisiert werden, wodurch riesige Datenmengen effizienter verarbeitet werden. Ein gutes Beispiel wäre hier General Electric und wie es KI nutzt, um das Potenzial seiner Daten auszuschöpfen. General Electric hat eine zentralisierte Datenplattform aufgebaut, die es ihm ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Sensoren und anderen IoT-Geräten, zu integrieren.  

Die Plattform verwendet KI-Algorithmen, um Daten aus diesen Quellen automatisch zu identifizieren und zu extrahieren und so sicherzustellen, dass die Daten korrekt und aktuell sind. 

Wie KI die Datenintegration beschleunigt 

Die KI-gestützte Datenintegration automatisiert und rationalisiert den gesamten Datenintegrationsprozess, von der Datenextraktion bis hin zur Verarbeitung und Analyse. Durch die automatische Erkennung und Aufnahme von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Tabellenkalkulationen und APIs beschleunigen KI-Algorithmen den Datenintegrationsprozess erheblich, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.  

Schauen wir uns an, wie KI jede Phase des Datenintegrationsprozesses beschleunigt  

Datenextraktion 

Fortschrittliche KI-Algorithmen können die Struktur und den Inhalt von Datenquellen einfach analysieren und die relevanten Informationen automatisch extrahieren. Diese Algorithmen können Muster in Daten erkennen und mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens (ML) lernen und sich an neue Datenquellen anpassen, was die Vereinfachung erleichtert Dokumentdatenextraktion. 

Eine der größten Herausforderungen besteht darin, Daten aus hierarchischen und unstrukturierten Datenquellen wie Text und Bildern zu extrahieren, insbesondere in Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen, wo große Datenmengen in unstrukturierten Krankenakten oder Finanzberichten enthalten sind. KI begegnet dieser Herausforderung, indem sie verwendet  Natural Language Processing (NLP), das Sprachmuster erkennt und relevante Schlüsselwörter und Phrasen identifiziert, um Informationen aus unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren.  

KI nutzt auch Computer Vision, um Daten aus Bildern und Videos zu extrahieren. Die perfekte Anwendung hierfür wäre in Branchen wie dem Gesundheitswesen, wo medizinische Bilder wie Röntgen- und MRT-Aufnahmen wichtige diagnostische Informationen enthalten. 

Datenqualität  

Während herkömmliche Datenintegrationstools zur Lösung von Datenqualitätsproblemen ausreichten, sind sie bisher nicht mehr in der Lage, das Ausmaß der Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu bewältigen. KI-basierte Datenintegrationstools können Datenquellen automatisch profilieren, um Muster, Beziehungen und Anomalien zu identifizieren. KI kann außerdem Fehler in Datensätzen erkennen und korrigieren sowie den Datenbereinigungsprozess automatisieren. Beispielsweise kann KI doppelte Datensätze oder fehlende Datenelemente identifizieren und diese automatisch korrigieren Datenqualitätsmanagement ein Hauch.  

Datenzuordnung 

Mithilfe von ML-Algorithmen können KI-Systeme große Datenmengen analysieren und Datenelemente automatisch von einem System auf ein anderes abbilden, was insbesondere beim Umgang mit großen und komplexen Datensätzen erhebliche Zeit- und Ressourceneinsparungen ermöglicht. 

KI-gestützte Systeme können auch intelligente Kartenvorschläge auf der Grundlage historischer Daten und Muster machen. Es nutzt fortschrittliche Datenabgleichsalgorithmen, die passende Datenelemente aus verschiedenen Datenquellen identifizieren und automatisch zuordnens sie an die richtige Stelle im Zielsystem. Diese Algorithmen sind besonders nützlich beim Umgang mit Datenquellen, die unterschiedliche Datenformate oder -strukturen aufweisen. 

Wie KI-basierte Datenintegration Innovationen in verschiedenen Branchen ermöglicht 

Gesundheitswesen: Die KI-basierte Datenintegration revolutioniert die Gesundheitsbranche, indem sie die Patientenergebnisse und die Diagnose verbessert. Es hilft Gesundheitsdienstleistern, einen umfassenderen Überblick über die Gesundheit eines Patienten zu erhalten, indem es ihnen hilft, Patientendaten aus mehreren Quellen zu integrieren und zu analysieren, wie z. B. elektronische Gesundheitsakten, medizinische Bilder und Genomdaten.,  

Finanzen: Auch Finanzinstitute profitieren von der KI-gestützten Datenintegration, indem sie diese nutzen, um das Risikomanagement zu verbessern, Betrug zu erkennen und den Kundenservice zu verbessern, indem sie einen umfassenden Überblick über ihre Kunden erhalten.  

Die KI-gestützte Datenintegration hilft Finanzinstituten auch dabei, regulatorische Anforderungen einzuhalten. KI-gestützte Datenintegration bietetes eine zentralisierte Plattform zur Verwaltung von Kundendaten aus verschiedenen Quellen unter Einhaltung von Datenschutz- und Schutzstandards. Die KI-Algorithmen können Kundendaten analysieren und verdächtige Aktivitäten oder Anomalien kennzeichnen, was es dem Institut erleichtert, die KYC- und Anti-Geldwäsche-Vorschriften einzuhalten.  

Einzelhandel: Auch im Einzelhandel findet die KI-basierte Datenintegration vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Einzelhändler sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, wie Point-of-Sale-Systeme, soziale Medien und Kundenfeedback, und herkömmliche Tools sind nicht für die Verarbeitung von Daten aus diesen unkonventionellen Quellen geeignet. KI ermöglicht es Einzelhändlern, wertvolle Einblicke in die Vorlieben und das Verhalten ihrer Kunden zu gewinnen und ihre Angebote entsprechend anzupassen. 

KI ist die Zukunft 

Die KI-gestützte Datenintegration erweist sich für Unternehmen als bahnbrechend, da sie dabei hilft, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. KI-gestützte Datenintegrationstools können komplexe Aufgaben automatisieren und den gesamten Datenintegrationsprozess rationalisieren. KI bietet Unternehmen die perfekte Möglichkeit, ihre Effizienz zu steigern und Kosten zu senken, Und es besteht kein Zweifel daran, dass die KI-basierte Datenintegration von Dauer sein wird, und Unternehmen, die sie nutzen, werden der Zeit voraus sein. 

Auswahl der richtigen Datenintegrationslösung 

Da das Datenvolumen weiterhin explodiert, können herkömmliche Methoden der Datenverwaltung und -integration nicht mehr verwendet werden. Während KI-basierte Datenintegration mittlerweile in aller Munde ist, ist es wichtig, die richtige Wahl zu treffen Datenverwaltungssoftware zur Bewältigung moderner Datenanforderungen.  

Zusätzlich zu den KI-Fähigkeiten ist eine effektive Datenintegrationslösung sollte folgende Eigenschaften haben: 

  • Eine benutzerfreundliche Oberfläche mit einem nahtlosen Workflow-Designer. 
  • Leistungsstarke Verarbeitungs-Engine, die große Datenmengen und verschiedene Datenformate verwalten kann.  
  • Robuste Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Datenmaskierung. 
  • Unterstützung für verschiedene Datenquellen, einschließlich cloudbasierter Anwendungen, Datenbanken und APIs. 

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