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Datenqualitätsmanagement: Neuronale Netze zur Optimierung der Datenqualität

Daten sind der Treibstoff für erfolgreiche Unternehmen. Hochwertige Daten sind unerlässlich für fundierte Entscheidungen. Deshalb ist ein starkes Datenqualitätsmanagement (DQM) ein Muss.

Datenqualitätsmanagement ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Qualitativ hochwertige Daten bilden die Basis für fundierte Analysen und Geschäftsentscheidungen. Datenqualität misst die Genauigkeit, Relevanz und Zuverlässigkeit von Daten in ihrem Anwendungskontext. Die Anforderungen variieren je nach Unternehmen und Anwendung. Entsprechend komplex ist die Sicherstellung einer hohen Datenqualität für KI-Anwendungen.

Ein gutes System für Datenqualitätsmanagement (DQM) ist unerlässlich. Es sorgt für die Integrität, Plausibilität und Zuverlässigkeit der Daten. DQM nutzt maßgeschneiderte Verfahren zur Überwachung, Bewertung und Optimierung der Datenqualität. Unternehmen können so höchste Qualitätsstandards sicherstellen, die effektive KI-Anwendungen ermöglichen.

Dynamische Datenqualitätsfilter sind im DQM entscheidend. Sie erkennen und korrigieren Datenfehler in Echtzeit. Beispielsweise sind künstliche neuronale Netze, wie LSTM-Netze, nützlich für die Datenqualität und die Standardisierung von Zeitreihendaten, insbesondere im Internet der Dinge (IoT). Sie werden als leistungsfähige Algorithmen eingesetzt, um Datenqualitätsprobleme effektiv zu lösen.

LSTM-Netzwerke (Long Short Term Memory) speichern vergangene Informationen über lange Zeiträume und nutzen diese, um zukünftige Datenpunkte genau vorherzusagen. Dadurch können sie fehlende Daten interpolieren und die Datenqualität verbessern, besonders bei Zeitreihen mit unvollständigen Werten oder Ausreißern. Die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von LSTMs machen sie ideal für Datenqualitätsfilter, die Daten kontinuierlich überwachen und verbessern.

Ein effektives Datenqualitätsmanagementsystem nutzt dynamische Datenqualitätsfilter und Technologien wie LSTMs. Es bietet Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, indem es die Datenqualität kontinuierlich verbessert. So können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, Geschäftsprozesse optimieren und das Vertrauen ihrer Kunden stärken. Die Integration solcher Systeme in den Datenworkflow ermöglicht es, Datenressourcen optimal zu nutzen und die Wettbewerbsposition in einer datengetriebenen Welt zu stärken. M&M Software unterstützt Sie bei der Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen, die Ihre Datenqualität verbessern und datenbasierte Entscheidungen fördern.

Über den Autor

 

Sharon Kwikiriza studiert International Business Information Systems an der Hochschule Furtwangen. Im Rahmen seines Praxissemesters bei M&M Software ist er Mitglied des Data & AI Teams. Dabei konzentriert er sich auf die Anwendung verschiedener Machine-Learning-Algorithmen zur automatisierten Standardisierung und Verbesserung der Datenqualität.

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