Die Qualität der Daten bestimmt die Qualität der KI. Wir müssen sicherstellen, dass die Daten, die wir analysieren, auch gut sind. Das bedeutet, die Daten zu bereinigen, vorzuverarbeiten und zu ordnen, um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten. Das sollte uns dazu veranlassen, unsere Datapipelines zu verbessern. Investitionen in Data Governance, Datenqualitätssicherung und Datenmanagement sind daher unerlässlich, um einen Mehrwert zu schaffen.
Um die Vorteile der KI voll auszunutzen, muss man seine Daten verstehen. Dazu gehört nicht nur eine solide Wissensbasis, sondern auch die Beherrschung der Metadaten, die die Struktur und Semantik der Daten beschreiben.
Für die Nutzung in der echten Welt brauchen wir außerdem eine zuverlässige Datenlieferkette. Neben einer stabilen und skalierbaren Ingestion und Transformation Pipelines ist auch die Datenqualität und -kontrolle wichtig.
