Die richtige Data Preparation erhöht die Vorhersagequalität von Datenmodellen und steigert die Wirksamkeit von Machine Learning-Zyklen. Die meisten Daten sind ohne eine vorher durchgeführte Data Preparation für KI-gestützte Prognosen ungeeignet: ihre Qualität ist unzureichend, sie liegen nicht in numerischer Form vor, oder es fehlen Werte. Diese Handlungsempfehlungen unterstützen bei der Datenvorbereitung und helfen, den…
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Data-Preparation-Initiativen scheitern oft an Fachkräftemangel und fehlender Management-Unterstützung
Das Business Application Research Center (BARC) hat die globale Studie »Data Preparation – Refining Raw Data into Value« veröffentlicht [1]. Sie bestätigt die hohe Relevanz der Datenaufbereitung und befasst sich mit der Nutzung entsprechender Tools sowie den damit verbundenen Vorteilen und Herausforderungen für Unternehmen (s. Abb. 1). Die Studie basiert auf einer unabhängigen Befragung von…