Start Cloud Mangelndes Datenvertrauen führt zu KI-Ausfällen

Mangelndes Datenvertrauen führt zu KI-Ausfällen

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Datenfehler

Mehr als ein Drittel der KI- und Analytics-Projekte in der Cloud scheitern laut einer neuen Umfrage an mangelhafter Datenqualität.

Die Studie vom Datenspezialisten Trifacta befragten 646 Datenexperten aus verschiedenen Branchen und Titeln, um zu untersuchen, wie Unternehmen mit dem beschleunigten Übergang von Daten in die Cloud umgehen, die Hindernisse bei der Datenbereinigung für Analysen und die Zeitbeschränkungen, mit denen sie bei der Datenaufbereitung konfrontiert sind.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Datenaufbereitung ein Dauerthema ist: 46 Prozent der Befragten verbringen mehr als 10 Stunden damit, Daten für eine Analyse- und KI/ML-Initiative richtig vorzubereiten, während andere wöchentlich mehr als 40 Stunden allein mit Datenaufbereitungsprozessen verbringen.

Aber obwohl die Datenaufbereitung ein zeitaufwändiger und ineffizienter Prozess ist, ist sie für den Erfolg jedes Analytics-Projekts von entscheidender Bedeutung. Einige der wichtigsten Auswirkungen von Datenungenauigkeiten resultieren aus einer Fehlkalkulation der Nachfrage (59 Prozent) und der Ausrichtung auf die falschen Interessenten (26 Prozent). Auf Daten basierende Entscheidungen würden sich verbessern, wenn Unternehmen einen breiteren Datensatz in ihre Analyse einbeziehen könnten, wie z. B. unstrukturierte Drittanbieterdaten von Kunden, halbstrukturierte Daten oder Daten aus relationalen Datenbanken.

Diese Probleme werden auf hoher Ebene erkannt. Unter den Befragten der C-Suite geben 38 Prozent an, dass eine schlechte Datenqualität dazu geführt hat, dass Analysen und KI/ML-Projekte länger dauern, während 36 Prozent angeben, dass sie mehr kosten oder die erwarteten Ergebnisse nicht erreichen (33 Prozent). Da 71 Prozent der Unternehmen auf Datenanalysen angewiesen sind, um zukünftige Geschäftsentscheidungen zu treffen, verbrauchen diese Ineffizienzen Ressourcen und behindern die Fähigkeit, Erkenntnisse zu gewinnen, die für das allgemeine Geschäftswachstum von entscheidender Bedeutung sind.

Cloud ist auch für neue Projekte eindeutig wichtig: 66 Prozent der Befragten gaben an, dass alle oder die meisten ihrer Analytics- und KI/ML-Initiativen in der Cloud ausgeführt werden, 69 Prozent gaben an, dass ihr Unternehmen die Cloud-Infrastruktur für das Datenmanagement nutzt, und 68 Prozent der IT-Experten, die die Cloud nutzen, um mehr oder alle ihre Daten zu speichern – ein Trend, der sich wahrscheinlich fortsetzen wird. In zwei Jahren schätzen 88 Prozent der IT-Experten, dass alle oder die meisten ihrer Daten in der Cloud gespeichert werden.

„Das Wachstum von Cloud Computing ist von grundlegender Bedeutung für die Zukunft von KI-, Analytics- und Machine-Learning-Initiativen“, sagt Adam Wilson, CEO von Trifacta. „Leider unterstreicht das Tempo und der Umfang dieses Wachstums die Notwendigkeit einer koordinierten Datenaufbereitung, da die Datenqualität nach wie vor eines der größten Hindernisse bei der Modernisierung ihrer Analyseprozesse in der Cloud für jedes Unternehmen bleibt.“

Die Kompletter Bericht ist auf der Trifacta-Website verfügbar.

Bildnachweis: Pfaddoc / Shutterstock



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