Daten sind das neue Gold
- wir helfen Ihnen es zu heben

Bei der Entwicklung leistungsfähiger Künstlicher Intelligenz (KI) spielt die Menge der verfügbaren Daten eine entscheidende Rolle. Die Quantität der Daten beeinflusst maßgeblich die Fähigkeit der KI, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und komplexe Aufgaben effektiv zu lösen.

Aus diesen Gründen spielt die Menge an Daten eine entscheidende Rolle beim Training einer KI:
 

1. Bessere Modellgenauigkeit: Eine große Datenmenge ermöglicht es KI-Modellen, umfassendere und genauere Muster zu erkennen. Je mehr Daten das Modell verarbeiten kann, desto präziser kann es Vorhersagen treffen und Unregelmäßigkeiten herausfiltern.
2. Vielfalt und Repräsentativität: Eine umfangreiche Datenbasis deckt eine größere Vielfalt an Szenarien und Variationen ab, was die Fähigkeit der KI verbessert, in unterschiedlichen Situationen robust zu reagieren. Sie stellt sicher, dass das Modell nicht nur auf spezifische oder seltene Datenmuster fixiert ist.
3. Erhöhung der Robustheit: Mit mehr Daten kann die KI besser generalisieren und ist weniger anfällig für Überanpassung (Overfitting). Sie lernt, nicht nur Ausnahmen zu verstehen, sondern auch allgemeine Regeln anzuwenden, was die Stabilität des Modells erhöht.
4. Fehlertoleranz: Eine große Datenmenge ermöglicht es auch, Anomalien oder fehlerhafte Datenpunkte besser im Kontext zu verarbeiten, ohne das Gesamtmodell negativ zu beeinflussen. Dies trägt zur Zuverlässigkeit der Modellvorhersagen bei.
5. Ermöglichung von Deep Learning: Insbesondere bei tiefen neuronalen Netzen, die eine große Anzahl von Parametern und Komplexität aufweisen, sind große Datenmengen erforderlich, um die Modelle sinnvoll und leistungsfähig zu machen.

Die Menge der Daten ist nicht nur ein Vorteil, sondern eine Notwendigkeit, um die volle Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz auszuschöpfen.

Nachfolgend finden Sie typische Hemmnisse für die Daten-Quantität:

Wie bereits geschildert, ist das Anlernen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf eine ausreichende Datenbasis angewiesen, um präzise und effektive Modelle zu entwickeln. Eine der größten Herausforderungen dabei ist die Balance zwischen der Notwendigkeit einer großen Datenquantität und den strengen Anforderungen des Datenschutzes.

Datenschutzbestimmungen, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa, setzen strenge Regelungen dafür fest, welche Daten gesammelt und verarbeitet werden dürfen. Dies kann den Zugang zu großen Datensätzen beschränken und somit die Datenquantität reduzieren, die für das Training von KI notwendig ist.

Mit wachsendem Bewusstsein der Öffentlichkeit über den Schutz ihrer persönlichen Daten, sind Unternehmen in der Pflicht, transparente und konforme Datenerhebungspraktiken sicherzustellen. Diese Anforderungen können zu einer vorsichtigeren Datenpolitik führen, die die Quantität der verfügbaren Daten weiter reduziert.

Um KI-Modelle effektiv zu trainieren, muss eine Balance zwischen der erforderlichen Datenquantität und den Datenschutzvorgaben gefunden werden. Innovative Ansätze wie federated learning, Data Trusts oder synthetische Datensätze bieten die Möglichkeit, Daten zu nutzen, ohne den Datenschutz zu gefährden. Diese Lösungen können helfen, die Herausforderungen des Datenschutzes zu überwinden und KI-Systeme mit einer ausreichenden Datenbasis zu versorgen.

Eine häufig unterschätzte Herausforderung ist die Heterogenität der IT-Landschaften, die die Erfassung und Nutzung großer Datenmengen erschweren kann.
 

1. Datenfragmentierung: In vielen Unternehmen sind Daten über verschiedene Systeme, Plattformen und Technologien verteilt. Diese Fragmentierung macht es schwierig, eine konsistente und umfassende Datenbasis zu schaffen, die für das Training von KI-Modellen benötigt wird.
2. Inkompatible Datenformate: Unterschiedliche Systeme verwenden oft abweichende Datenformate, was die Integration und Konsolidierung dieser Daten in einen einheitlichen Datensatz erschwert. Dies kann zu Lücken in der Datenquantität führen, die für eine effektive KI-Schulung unerlässlich ist.
3. Unterschiedliche Datenqualitätsstandards: Heterogene IT-Landschaften führen dazu, dass Daten aus verschiedenen Quellen unterschiedliche Qualitätsstandards aufweisen. Diese Uneinheitlichkeit kann die Verfügbarkeit einer einheitlichen und zuverlässigen Datenbasis behindern.
4. Silo-Datenhaltung: Oftmals sind Daten in isolierten Silos gespeichert, was den Zugang für Analysezwecke erschwert. Solche Silos verhindern, dass alle relevanten Daten für das KI-Training zusammengeführt werden, was die Datenquantität weiter einschränkt.

Um die Herausforderungen durch heterogene IT-Landschaften zu überwinden, ist ein gezielter Ansatz zur Datenintegration und Standardisierung erforderlich. Der Einsatz von Data Warehousing, die Implementierung von Schnittstellen und Middleware sowie die Förderung einer unternehmensweiten Datenstrategie können dazu beitragen, eine qualitativ hochwertige und umfassende Datenbasis zu schaffen.

Ein oft übersehenes Hindernis für die Maximierung der Datenquantität sind mentale Silos innerhalb von Organisationen, die die effektive Nutzung und Integration von Daten erheblich behindern können.

Typische Auswirkungen mentaler Silos in Unternehmen:
 

1. Fragmentierte Denkweise: Mentale Silos entstehen, wenn Abteilungen oder Teams innerhalb eines Unternehmens ihre Daten als individuelles Eigentum betrachten. Diese isolierte Denkweise führt dazu, dass Daten nicht geteilt oder systematisch integriert werden, was die Gesamtmenge der für KI nutzbaren Daten begrenzt.
2. Wissenstransfer: Fehlende Kommunikation zwischen Teams kann dazu führen, dass wertvolle Datenquellen unbekannt bleiben oder ungenutzt bleiben. Dadurch wird die Möglichkeit verpasst, Daten für KI-Trainingszwecke umfassend zu verwenden und zu kombinieren.
3. Unterbrochene Zusammenarbeit: Wenn Teams in mentalen Silos arbeiten, fehlt es oft an einer gemeinsamen Vision oder Strategie zur Datenverarbeitung. Dies führt zu ineffizienten Datenmanagementsystemen und beeinträchtigt die Datensammlung.
4. Unternehmenskultur: Eine Unternehmenskultur, die Silodenken fördert, verlangsamt die Innovationskraft. Diese Haltung kann den Zugang zu umfassenden Datenmengen einschränken und somit die Datenquantität, die für KI-Projekte erforderlich ist, minimieren.

Um mentale Silos zu überwinden und die Datenquantität zu maximieren, sollten Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und des offenen Datenaustauschs fördern. Initiativen wie interdisziplinäre Teams, gemeinsame Data Governance-Strategien und Workshops zur Förderung der Datenkompetenz können dazu beitragen, mentale Silos zu durchbrechen und eine umfassende Datenbasis für KI-Anwendungen zu schaffen.

Wie wir Ihnen sicher mittlerweile vermitteln konnten, sind Daten das Herzstück jeder erfolgreichen KI-Initiative. Die Wahl der richtigen Quellen zur Datenerfassung ist entscheidend, um KI-Modelle effektiv zu trainieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Neben den internen Daten, die Sie in Ihrem Unternehmen bereits erfassen, finden Sie nachfolgend einige Anregungen für mögliche Bezugsquellen externer Daten:
 

1. Datenplattformen: Plattformen wie bspw. Kaggle bieten eine Fülle an offenen Datensätzen, die von der Community gesammelt und bereitgestellt werden. Sie sind nicht nur eine schier unerschöpfliche Quelle für verschiedene Datenkategorien, sondern bieten auch Wettbewerbe und Foren zum Austausch von Wissen und Erfahrungen.
2. Datensuchmaschinen: Spezialisierte Suchmaschinen, wie Google Dataset Search oder andere branchenspezifische Tools, erleichtern die Identifizierung und den Zugriff auf öffentlich zugängliche Datensätze. Sie fungieren als Knotenpunkte zur Entdeckung relevanter und aktueller Daten.
3. Data Crawler: Diese automatisierten Werkzeuge durchsuchen kontinuierlich das Internet, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu sammeln. Data Crawler sind besonders nützlich, um große Mengen an Daten effizient zu extrahieren und für Analysen bereitzustellen. Auch wir betreiben einen eigenen Data Crawler Dienst, den wir u.a. für das PREISmonitoring einsetzen. Doch die Fähigkeiten unserer Crawler gehen weit über die reine Preiserfassung hinaus. Sie haben konkrete Anforderungen in diesem Bereich? Sprechen Sie uns an!
4. Crowdsourcing: Bei dieser Methode werden Daten durch die kollektive Beteiligung vieler Personen gesammelt. Plattformen wie Amazon Mechanical Turk ermöglichen es, große und diverse Datensätze durch die Zusammenarbeit der globalen Community zu erschaffen, was insbesondere für die Erfassung von Trainingsdaten für maschinelles Lernen wertvoll ist.

5. Öffentliche Datenbanken und Regierungsdaten: Viele Regierungen und öffentliche Institutionen stellen ihre Daten kostenlos zur Verfügung, um die Transparenz zu fördern und Innovationen zu unterstützen. Solche Datenbanken enthalten oft statistische Informationen, Umfragedaten und geografische Daten. 

   Beispiele hierfür sind:

   GovData: Das Datenportal für Deutschland ist das zentrale Open-Data-Portal der öffentlichen Verwaltung in Deutschland und bietet Zugang zu einer Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Bereichen, wie Umwelt, Wirtschaft, Verkehr und mehr.

   Destatis: Das Statistische Bundesamt bietet umfassende statistische Informationen zu einer Vielzahl von Themen, darunter Wirtschaft, Bevölkerung, Gesundheit und Bildung. Diese Daten sind oft in Form von Berichten und Datensätzen verfügbar.

   Umweltbundesamt (UBA): Das Umweltbundesamt stellt Daten zu Umwelt und Klimaschutz zur Verfügung. Dazu gehören Informationen zu Luftqualität, Wasser, Boden und Emissionen.

Diese Quellen bieten vielfältige Möglichkeiten, um hochwertige und relevante Daten zu sammeln, die für die Entwicklung leistungsfähiger KI-Projekte benötigt werden. Selbstverständlich hängt die Wahl der geeigneten Datenquelle von den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihres Projekts ab.