Das wissen Sie nicht genau? Dann zeigen wir Ihnen heute, worauf es ankommt.
Generative KI verspricht Effizienz, Automatisierung und kreative Unterstützung. Doch das Fundament bleibt klar: Ohne strukturierte, hochwertige und zugängliche Daten bleibt der Output ungenau oder nutzlos.
👉 Nur wer seine Daten professionell aufbereitet, kann KI gewinnbringend einsetzen.
Was bedeutet das konkret?
Generative KI braucht KI-fähige Daten. Diese müssen einige Anforderungen erfüllen. Sie müssen insbesondere folgendermaßen vorgehalten werden:
- Sauber – keine Dubletten, keine Inkonsistenzen
- Vollständig – kontextreich und lückenlos
- Vielfältig – um Bias zu vermeiden
- Eindeutig gekennzeichnet – für präzises Fine-Tuning von Modellen
Eine hohe Datenqualität ist dabei kein Zufallsprodukt – sie entsteht durch gezielte Aufbereitung und die richtige Infrastruktur.
Wie lassen sich Daten also KI-fähig machen?
An dieser Stelle einige Beispiele:
Datenaufbereitung (Cloud & On-Premises):
- Metadaten-Anreicherung – z. B. mit NLP-Modellen automatisch Kategorien, Schlagwörter oder Entitäten vergeben (Azure Cognitive Services, spaCy, Apache Tika)
- Strukturierung unstrukturierter Daten – PDF-Scans mit OCR in strukturierte JSON- oder XML-Formate überführen (z. B. Tesseract, ABBYY, Azure Form Recognizer, Amazon Textract)
- Datenvalidierung & Bereinigung – Dubletten erkennen, Inkonsistenzen beseitigen, Formate harmonisieren (z. B. mit Talend, Apache NiFi oder Pandas-Skripten)
- Semantische Anreicherung – Aufbau von Wissensgraphen (z. B. mit RDF, Neo4j, Terminologien aus FHIR, SNOMED oder THESAURO)
Speicherung & Zugriff Cloud-Lösungen (bei hoher Skalierung & Flexibilität):
- Amazon S3 + Glue Catalog für strukturierte Datenpipelines
- Azure Data Lake + Purview für Data Governance
- Google Cloud Storage + BigQuery für Analyse und schnelle Inferenz auf großen Datensätzen
On-Premises-Lösungen (z. für Verwaltung, sensible Bereiche):
- Elasticsearch + Kibana zur Volltextindizierung und schnellen Abfrage strukturierter und unstrukturierter Daten
- PostgreSQL + pgvector für Vektorsuche und Ähnlichkeitsanalysen
- OpenMetadata oder Apache Atlas als Data Catalog mit Klassifizierungsschema, Zugriffskontrolle und Herkunftsnachverfolgung
Datenstrategie ist Führungsaufgabe
- KI-fähige Daten sind kein IT-Nebenprodukt, sondern der Schlüssel zur KI-Readiness – insbesondere in regulierten, datengetriebenen Organisationen
- Datenstrategie betrifft alle Bereiche der Organisation und die Führungsebene kann besonders effektiv bereichsübergreifende Zusammenarbeit und einheitliche Standards durchsetzen
Welche Werkzeuge nutzen Sie zur Datenaufbereitung? Lassen Sie uns gemeinsam überlegen, wie Ihre Daten KI-fähig werden – wir freuen uns auf den Austausch! Kontaktieren Sie uns unter digitalisierung@imtb.de.
