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Grundlegendes zu Daten und KI

Lernziele 

Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:

  • Erläutern von Daten als Konzept und ihrer Bedeutung in der modernen Welt
  • Erklären der Rolle der datengestützten Entscheidungsfindung in modernen Unternehmen und ihrer Unterschiede zum traditionellen Entscheidungsprozess
  • Definieren von KI und ihrer Bedeutung für die heutige Welt
Hinweis

Dieses Modul wurde in Zusammenarbeit mit OneNine AI realisiert. Erfahren Sie mehr über Inhalte von Partnern in Trailhead (Anmeldung erforderlich).

Die Bedeutung von Daten

Bei Daten handelt es sich um eine Sammlung von Fakten, Zahlen und Statistiken, die Einblick in verschiedene Aspekte der Welt geben. Daten sind heutzutage ein wesentlicher Bestandteil des modernen Lebens und der Wirtschaft. Dank fortschrittlicher Technologien können Unternehmen riesige Datenmengen sammeln, speichern und analysieren, um Einblicke in ihre Prozesse und Kunden zu gewinnen. 

Daten können als die wertvollste Ressourcen der modernen Welt angesehen werden und werden in vielen Formen erfasst und gesammelt. 

Die vielen Formen von Daten, einschließlich Audio- und Videodaten, Text, Beobachtungen und Grafiken

Daten bieten wertvolle Einblicke und Informationen, die Einzelpersonen und Unternehmen helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen. Daten werden heute in einem noch nie dagewesenen Ausmaß generiert. Und Unternehmen und Behörden nutzen Daten, um Erkenntnisse zu Verbraucherverhalten, Marktentwicklungen und anderen wichtigen Faktoren zu gewinnen.

Hier sind einige branchenspezifische Beispiele für die Auswirkungen von Daten auf unsere Welt.

Branche Ergebnis

Wirtschaft und Finanzen

Durch die Analyse von Daten können Unternehmen neue Opportunities erkennen und neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die die Anforderungen ihrer Kunden erfüllen.

Gesundheit und Medizin

Durch die Analyse von Daten können Forscher Muster und Korrelationen erkennen, die eventuell zu bahnbrechenden Entdeckungen führen. Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung neuer Behandlungen und Heilmittel für Krankheiten.

Weitere

Daten können in fast jeder Branche genutzt werden, um Abläufe zu verbessern und den Geschäftserfolg zu steigern.

Datengestützte Entscheidungsfindung

Die datengestützte Entscheidungsfindung ist ein Prozess, bei dem Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen und nicht nach Bauchgefühl oder persönlicher Erfahrung getroffen werden. In modernen Unternehmen gewinnt die datengestützte Entscheidungsfindung aufgrund der großen Mengen verfügbarer Daten zunehmend an Bedeutung. Die datengestützte Entscheidungsfindung kann genauere und zuverlässigere Einblicke in Geschäftsabläufe, Kundenverhalten und Marktentwicklungen liefern.

Die traditionelle Entscheidungsfindung beruht dagegen auf Intuition, persönlicher Erfahrung und anderen subjektiven Faktoren. Die traditionelle Entscheidungsfindung kann zwar in manchen Fällen effektiv sein, kann aber auch zu subjektiv beeinflussten Entscheidungen und verpassten Chancen führen.

Für die Implementierung der datengestützten Entscheidungsfindung müssen Unternehmen Daten effektiv sammeln, speichern und analysieren. Dazu sind verschiedene Tools und Verfahren wie Datenvisualisierung, statistische Analysen und maschinelles Lernen (ML) erforderlich.

Die folgende Tabelle fasst die wichtigsten Vorteile und Ergebnisse zusammen, die die Rolle der datengestützten Entscheidungsfindung in modernen Unternehmen ausmachen.

Vorteil Ergebnis

Gewinnen von Einblicken

Durch die Analyse von Daten können Unternehmen Muster und Korrelationen erkennen, die auf andere Weise nicht ersichtlich sind. Dies führt zu fundierteren Entscheidungen.

Bessere Leistung

Die datengestützte Entscheidungsfindung kann die Leistung verbessern, da sie Bereiche aufzeigt, in denen Unternehmen Kosten senken, die Effizienz steigern und Abläufe optimieren können.

Steigern der Wettbewerbsfähigkeit

Wenn Unternehmen Daten auswerten, um Einblicke in das Kundenverhalten und Marktentwicklungen zu gewinnen, können sie Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die die Anforderungen ihrer Kunden besser erfüllen.

Der Bedeutung von KI

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, zu lernen und Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. KI wird in der heutigen Welt immer wichtiger, da sie verschiedene Aufgaben automatisieren, die Effizienz steigern und die Kosten senken kann. KI wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, beispielsweise im Gesundheits-, Finanz- und Transportwesen sowie in der Fertigung, um die Abläufe zu verbessern und dem Kunden einen besseren Service zu bieten.

Daten sind ausschlaggebend dafür, dass KI Aufgaben erlernen und ausführen kann, für die normalerweise menschliche Intelligenz notwendig ist, und dass sie Erkenntnisse liefert, die Abläufe und Services in allen Branchen verbessern. Im Gesundheitswesen benötigt die KI große Datensets mit medizinischen Bildern und Patientendaten, um Gesundheitsrisiken zu analysieren und zu erkennen. Im Finanzwesen analysiert die KI große Mengen an Finanzdaten, um Investitionsentscheidungen zu treffen und betrügerische Aktivitäten aufzudecken. In der Fertigung nutzt KI Sensor- und Produktionsdaten, um die Leistung von Anlagen zu überwachen, Wartungsprobleme zu erkennen und Produktionsprozesse zu optimieren.

Hier sind einige wichtige Anwendungsfälle von KI in verschiedenen Branchen.

  • Gesundheitswesen: In der Gesundheitsbranche wird KI für die medizinische Bildgebung, die Arzneimittelforschung und die Patientenüberwachung eingesetzt. KI-gestützte medizinische Bildgebung kann Ärzten helfen, Krankheiten und Verletzungen genauer zu erkennen, während KI-gestützte Arzneimittelforschung Forschern helfen kann, neue Medikamente schneller zu entwickeln. KI kann auch eingesetzt werden, um den Zustand von Patienten in Echtzeit zu überwachen, wodurch Gesundheitsdienstleister effektiver eine personalisierte Versorgung bieten können.
  • Finanzwesen: In der Finanzbranche wird KI für Aufgaben wie Betrugserkennung, Bonitätsprüfung und Anlagemanagement eingesetzt. Die KI-gestützte Betrugserkennung kann Banken und anderen Finanzinstituten helfen, betrügerische Transaktionen schneller und genauer zu erkennen, während die KI-gestützte Bonitätsprüfung eine genauere Beurteilung der Kreditwürdigkeit möglich macht. KI kann auch im Anlagemanagement eingesetzt werden, damit Finanzberater fundiertere Entscheidungen treffen können.
  • Fertigung: In der Fertigungsindustrie wird KI für die Qualitätskontrolle, die vorausschauende Instandhaltung und die Optimierung der Lieferkette genutzt. Eine KI-gestützte Qualitätskontrolle kann Herstellern helfen, Fehler zu erkennen und die Produktqualität zu verbessern, während der Einsatz von KI für die vorausschauende Instandhaltung Ausfallzeiten reduzieren und die Effizienz verbessern kann. KI kann auch zur Optimierung von Lieferketten eingesetzt werden, damit Hersteller ihre Produkte effizienter liefern können.

Die KI-Technologie ist in verschiedenen Branchen unverzichtbar geworden, da sie Aufgaben automatisieren, die Effizienz steigern und die Kosten senken kann. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen ihre operativen Abläufe verbessern und ihren Kunden bessere Services bieten, was letztlich zu einer höheren Wettbewerbsfähigkeit und besseren Ergebnissen für alle führt.

In dieser Lektion wurden die Bedeutung von Daten und ihre Rolle bei der datengestützten Entscheidungsfindung erläutert. Außerdem haben Sie die Grundlagen der KI und ihre verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten in unterschiedlichen Branchen kennengelernt. In der nächsten Lektion befassen wir uns eingehender mit Datenkonzepten, einschließlich Datentypen, Datenbereinigung und Datenquellen.

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