Vier wichtige Ansätze für das Datenmanagement für KI

Ohne solide Datenverwaltung steht eine KI auf wackeligen Beinen. Schlechtes Datenmanagement kann bei KI-Modellen zu schlechter Leistung, höheren Kosten und unnötigen Zeitaufwand führen. Eine effiziente Datenverwaltung ist der Schlüssel für erfolgreiche KI-Projekte. Im Folgenden zeigen wir die vier Säulen für die Datenverwaltung als Teil der KI-Strategie Ihres Unternehmens: Wiederverwenden, Recyclen, Umfunktionieren, Reduzieren.

1. Wiederverwenden.

Die Daten eines Unternehmens sind wie ein Schatz, der nur darauf wartet, gefunden zu werden.

Bei der Wiederverwendung werden vorhandene Daten für neue Analysen oder Anwendungen mehrere Male verwendet. Das maximiert den Wert von Datenbeständen, verringert Redundanz und verbessert die Effizienz bei der datengestützten Entscheidungsfindung. Zwei mögliche Strategien im Sinne der Wiederverwendung sind:

• Übertragung von Erkenntnissen und Feinabstimmung. Wenn man bereits ein stabil gebautes Haus hat, ist es sinnvoller, es nach Bedarf auszubauen, anstatt ein komplett neues zu bauen. In diesem Bild steck bereits der Grundgedanke dieser Strategie. Vortrainierte Modelle wie Microsoft® Copilot bieten eine solide Grundlage. Diese Modelle wurden bereits mit großen Datensätzen trainiert und können für spezifische Aufgaben wie Chatbots, Zusammenfassungen oder das Schreiben von Gedichten modifiziert werden. Diese Methode nutzt vorhandenes Wissen und spart Zeit, Rechenleistung und Aufwand. Aus Sicht des Datenmanagements ist dieser Ansatz äußerst effizient. Durch die Feinabstimmung von Grundlagenmodellen im Bereich generative KI kann der Bedarf an Rechenleistung und gekennzeichneten Daten minimiert werden. So ist es einfacher, umfangreiche Modelle zu entwickeln, die auf bestimmte Anwendungsfälle und Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
• Wiederverwendung von gelabelten Datensätzen. Gelabelte Daten sind wie eine gut organisierte Bibliothek – überaus wertvoll und jederzeit abrufbar. Sie können kommentierte Datensätze projektübergreifend wiederverwenden. Beispielsweise wird ein Bilddatensatz zur Objekterkennung zu einer robusten Grundlage für verschiedene Aufgaben im Bereich Computer Vision. Warum neue Label entwickeln, wenn Sie auf bereits bestehenden aufbauen können? Es ist kostengünstig, beschleunigt die Entwicklung und reduziert den Aufwand für Annotationen – alles in allem eine kluge Investition. Die Wiederverwendung von gelabelten Daten kann Modelle schneller machen und für effizientere Bewertungsprozesse sorgen.

Durch die effektive Wiederverwendung von Daten lässt sich ihr volles Potenzial ausschöpfen, was Innovation und Effizienz fördert. Durch diese Strategien können Sie bereits vorhandene Ressourcen optimal nutzen und den Weg für intelligentere und schnellere Entwicklung ebnen.

2. Recyclen.

Recyclen heißt in diesem Fall, dass nicht mehr aktiv genutzte Daten aufbereitet und für einen neuen Zweck eingesetzt werden. Dabei werden alte Daten bereinigt, umgewandelt und integriert, um sie für neue Anwendungen oder Analysen nutzbar zu machen. Dadurch wird ihr Wert maximiert und Verschwendung wird reduziert. Das Google BERT-Modell wird mit einer riesigen Menge von Texten trainiert und zeigt, welche Auswirkungen das Recycling von Daten hat. Durch die Neuverarbeitung und Umfunktionierung großer Mengen vorhandener Textdaten konnte BERT bedeutende Fortschritte beim Verstehen natürlicher Sprache erzielen. Gute KI-Datenarchitekten denken über das Offensichtliche hinaus und recyclen Daten auf innovative Weise:

• Annotierung von zusätzlichen Labels. Der Nutzen von vorhandenen Daten kann weiter erhöht werden. Angenommen, Sie haben einen Datensatz einer Stimmungsanalyse. Dann können Sie zusätzliche Labels hinzufügen (z. B. „sarkastisch“, „dringend“), um den Einsatzbereich zu erweitern. Laut einer Studie von IBM können zusätzliche Labels die Modellleistung um bis zu 15 % verbessern.
• Erstellen von synthetischen Daten. Wenn reale Daten ein knappes Gut sind, können synthetische Daten weiterhelfen. Generative Modelle wie Generative Adversial Networks (GANs) erstellen realistische Proben. NVIDIA StyleGAN erzeugt lebensechte Gesichter, die sich für das Training von Gesichtserkennungssystemen eignen. Synthetische Daten können den Bedarf an realen Daten um bis zu 80 % verringern, was die Kosten erheblich senkt und den Datenschutz wahrt.

3. Umfunktionieren.

Beim Umfunktionieren werden bestehende Daten für neue Analysen, Anwendungen oder Kontexte verwendet, die über den ursprünglichen Zweck hinausgehen. Die Daten müssen transformiert und an neue Anforderungen angepasst werden – etwa durch Bereinigung, Neuformatierung und Integration in andere Datenquellen. Durch die Umfunktionierung von Daten können Unternehmen zusätzlichen Nutzen aus ihren Datenbeständen ziehen, Redundanz verringern und die Effizienz steigern, was letztendlich zu fundierteren Entscheidungen und Innovation führt.

Im Folgenden werden einige Techniken für die erfolgreiche Umfunktionierung von Daten aufgeführt:

• Datenbereinigung. Beseitigen Sie Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und Duplikate, um qualitativ hochwertige Eingaben sicherzustellen. Dieser Schritt ist entscheidend für die Integrität von Analysen und Anwendungen.
• Datentransformation. Konvertieren Sie Daten in ein anderes Format oder eine andere Struktur, die sich besser für neue Analysen oder Anwendungen eignet. Das kann das Normalisieren von Daten, das Ändern von Datentypen oder die Umstrukturierung von Datensätzen umfassen.
• Datenintegration. Kombinieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen zu einem einheitlichen Datensatz, der einen umfassenderen Blick bietet. So können neue Erkenntnisse und Zusammenhänge aufgetan werden, die in isolierten Datensätzen nicht sichtbar wären.
• Datenanreicherung. Werten Sie bestehende Daten durch neue Informationen aus externen Quellen auf und steigern Sie so ihren Wert. Das geschieht etwa durch das Anhängen demografischer Daten, Marktdaten oder anderer relevanter Informationen.
• Anonymisierung von Daten. Modifizieren Sie Daten, um den Datenschutz zu gewährleisten, ohne dass sie an Nützlichkeit für die Analyse einbüßen. Das ist besonders bei vertraulichen oder personenbezogenen Daten wichtig.
• Datenvisualisierung. Verwenden Sie Diagramme, Grafiken und andere visuelle Tools, um Daten zugänglicher und verständlicher darzustellen. Eine effektive Visualisierung kann komplexe Daten verständlicher und besser nutzbar machen.

Durch den Einsatz dieser Techniken können Unternehmen den Nutzen ihrer Daten maximieren, neue Erkenntnisse gewinnen und strategische Initiativen unterstützen.

4. Reduzieren.

Zwar ist es besonders bei KI-Anwendungen gut, möglichst viele Daten zu speichern, allerdings muss manchmal der von den Daten verbrauchte Speicherplatz wieder frei gemacht werden. Reduzierung kann mithilfe der folgenden Methoden erreicht werden:

• Deduplizierung. Datensätze können ziemlich chaotisch werden. Mit der Deduplizierung gibt es jedoch eine Entrümpelungs-Technik, bei der doppelte Datensätze erkannt und beseitigt werden. Durch Deduplizierung können Datenintegrität und -qualität verbessert werden. Nach einer solchen Bereinigung können Unternehmen ihre Daten optimieren und sie für das Training von Modellen effizienter nutzen.
• Komprimierung. Mit der Datenkomprimierung können Sie Ihre Dateien in aufgeräumten, platzsparenden Paketen zusammenfassen. Genauso wie im Reisegepäck Platz durch Vakuumbeutel gespart werden kann, minimieren Komprimierungsverfahren wie JPEG und PNG die Datengröße, ohne Qualitätseinbußen zu verursachen. Durch Datenkomprimierung werden die Datenübertragung beschleunigt und die Kosten gesenkt. Ganz gleich, ob es sich um Bilder, Text oder numerische Daten handelt: Die Komprimierung ermöglicht eine effiziente Speicherung, während wichtige Informationen erhalten bleiben.
• Normalisierung. In machen Musik-Playlists haben die Songs unterschiedliche Lautstärken. Ein Tool zur Normalisierung gleich diese Unterschiede aus, sehr zur Freude der Musikhörer. Die Normalisierung harmonisiert Daten durch konsistente Skalierung aller Funktionen. Dieser Prozess minimiert Datenredundanz, verbessert die Datenintegrität und vereinfacht Abfragen. Beim Training von KI-Modellen führt dies zu einer schnelleren Konvergenz und höherer Genauigkeit. Sie können es sich wie gut aufeinander abgestimmte Songs mit harmonisierter Lautstärke vorstellen. Ebenso liefert ein gut normalisierter Datensatz brauchbarere Ergebnisse.

Verbessern Sie Ihre KI-Anwendungen.

Eine effiziente KI-Datenverwaltung ist kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit und die Grundlage erfolgreicher KI-Projekte.

Genau wie ein solides Fundament für stabile Gebäude sorgt, so ist für robuste KI-Modelle der richtige Umgang mit den Daten unerlässlich. Durch die Implementierung der vier zentralen Methoden – Wiederverwendung, Recycling, Umfunktionierung und Reduzierung – können Unternehmen die Verwaltung von KI-Daten optimieren. Durch die Wiederverwendung von gelabelten Datensätzen wird der Wert bestehender Daten maximiert, während das Recycling von Daten durch Neuverarbeitung und Wiederverwendung zu innovativen Lösungen führt. Durch die Umfunktionierung von Daten für neue Analysen oder Anwendungen wird sichergestellt, dass Sie den maximalen Wert aus den Datenbeständen ziehen können. Und schließlich können die Daten durch Reduzierung optimiert, das Training beschleunigt und die Leistung von Modellen gesteigert werden.

Erfolgreiche Unternehmen setzen für erfolgreiche KI-Projekte auf diese Strategien.