Dataiku gibt Tipps für erfolgreiche KI-Projekte

Fehlschläge vermeiden Dataiku gibt Tipps für erfolgreiche KI-Projekte

08.05.2020 Von Martin Hensel

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Obwohl der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) bei vielen Unternehmen hohe Priorität genießt, scheitern immer wieder entsprechende Projekte. Das lässt sich vermeiden, meint Dataiku.

Florian Dirnberger, Regional Vice President Sales Deutschland und Zentraleuropa von Dataiku
(Bild: Dataiku)

Der Einsatz von Data Science ist in wirtschaftlich schwierigen Phasen ein Wettbewerbsvorteil. Zielgerichtete Analysen und belastbare Prognosen sind dabei besonders wichtig. Diese müssen vertrauenswürdig sein und schnell zur Verfügung stehen. Ist dies nicht gewährleistet, scheitern KI-Projekte – das berichtet Florian Dirnberger, Regional Vice President Sales Deutschland und Zentraleuropa von Dataiku.

Drei Voraussetzungen

Dataiku hat drei Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Projekte ermittelt: Die Demokratisierung von KI, den Einsatz konsistenter Daten mit den passenden Tools sowie die Integration der Analyseprozesse. In Gesprächen mit Interessenten zeige sich laut Dirnberger, dass viele Unternehmen testweise mit Insellösungen im Bereich Data Science starten. „Das klingt zwar zunächst einleuchtend, stellt aber häufig einen sehr hohen Einzelaufwand dar“, so der Experte. Dataiku empfiehlt deshalb, die unternehmensweite KI-Nutzung strategisch zu denken und zu realisieren.

An erster Stelle steht für Dataiku die Kollaboration. Experten in unterschiedlichen Rollen sollten im Rahmen einer Demokratisierung von KI an Projekten beteiligt werden. Dies fördert laut Dataiku die Akzeptanz von KI in den Unternehmen. Zudem lassen sich Ziele aufgrund eines gemeinsamen Verständnisses für die Thematik einfacher definieren.

Hochwertige Daten nutzen

Als Basis für Machine-Learning-Algorithmen sind qualitativ hochwertige Daten unumgänglich. Sie sollten an einer zentralen Stelle gesammelt, optimiert, verwaltet und geprüft werden. Wie Dataiku rät, solle abhängig von Art und Umfang der Daten und den erforderlichen Analysemethoden flexibel zwischen Analysetechnologien gewählt werden können. Integrierte Prozesse, die alle Beteiligten einfach und schnell in die Datenprojekte einbinden, sorgen für Transparenz. Sie verhindern zudem, dass Datenmodelle als Insellösungen entstehen und ungenutzt bleiben. Werden diese Grundvoraussetzungen von Anfang an berücksichtigt, entstehen laut Dataiku die nachhaltigsten Erfolge.

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