Warum Enterprise Data Management die relevante Basis für Machine Learning ist

Machine Learning (ML)-Anwendungen haben in letzter Zeit an Verbreitung und Akzeptanz gewonnen, insbesondere durch Innovationen wie große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs).

Da die Nutzung und Verbreitung von ML in der Bevölkerung dadurch zunimmt, gibt es für Unternehmen einen großen Anreiz, solche Dienste in größerem Umfang anzubieten und in ihre Prozesse zu integrieren.

Der Erfolg von ML-Anwendungen hängt jedoch stark von der Datenqualität ab. Diese ist unter anderem Resultat des Datenmanagements eines Unternehmens. Daher ist ein effektives Datenmanagement entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von ML-Technologien.

Ein solides Datenmanagement stellt sicher, dass die richtigen Datenquellen ausgewählt werden, qualitativ hochwertige Daten für das Training von Modellen zur Verfügung stehen, rechtliche und ethische Standards eingehalten werden, sensible Daten geschützt sind und ML-Operationen skaliert werden können.

Im folgenden Artikel wird die Verbindung zwischen ML und Datenmanagement genauer beschrieben. Außerdem wird erläutert, warum Datenmanagement für Unternehmen wichtig ist, die die Nutzung von ML für sich selbst oder ihre Kunden ermöglichen und ausweiten möchten.

Steigende Nachfrage nach ML und zunehmende Akzeptanz in Unternehmen

Forschung und Anwendungen im Bereich des Machine Learning haben in den letzten Jahren aufgrund von Fortschritten bei der Rechenleistung und der Datenverfügbarkeit, aber auch aufgrund der verbesserten Nutzererfahrung an Popularität gewonnen. Ende 2022 brachte OpenAI seinen Chatbot ChatGPT auf den Markt, eine spezielle ML-Anwendung, die auf großen Sprachmodellen basiert. Mit dieser Schnittstelle haben die LLMs das Machine Learning für die breite Öffentlichkeit greifbar gemacht, indem sie es den Nutzern ermöglichten, mit dem Modell in natürlicher Sprache zu interagieren und konkrete und faszinierende Ergebnisse zu erleben.

Dies hat 2023 einen regelrechten Hype ums Machine Learning ausgelöst.

Da Machine Learning weithin bekannt und akzeptiert ist, ist die Nachfrage nach ML-Anwendungen in Unternehmen im Jahr 2023 deutlich gestiegen. Prognosen gehen davon aus, dass die Integration von ML in Unternehmen in den kommenden Jahren weiter zunehmen wird. Neben beliebten Anwendungen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und insbesondere LLM-Chatbots verzeichnen auch verschiedene andere Bereiche von ML eine steigende Nachfrage. Dazu gehören Funktionen wie Produktempfehlungen auf E-Commerce-Plattformen, Bedarfsprognosen, vorausschauende Wartung und vieles mehr.

Proprietäre Daten verbessern ML-Modelle 

In vielen Fällen führt die Nutzung eigener oder kundeneigener Daten für Machine Learning-Modelle zu besseren Ergebnissen als die Verwendung vorgefertigter Modelle von der Stange. Dieser Ansatz ermöglicht die Anpassung des Modells an spezifische Anwendungsfälle und Datenmerkmale, was zu einer verbesserten Genauigkeit und Leistung führt.
Beispielsweise kann ein Chatbot für den Kundensupport, der mit einem Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modell erweitert wurde, das eigene Daten wie Produkthandbücher und Kundenanfragen verwendet, eine hochgradig personalisierte Unterstützung bieten. Durch die Nutzung dieser domänenspezifischen Informationen bietet der Chatbot präzise, kontextbezogene Lösungen für die Probleme der Nutzer.

Diese Integration erhöht nicht nur die Effektivität des Chatbots, sondern stellt auch sicher, dass die Antworten den Standards des Unternehmens entsprechen.

Auch bei der Implementierung von Tools wie Code Wizards für die Softwareentwicklung kann die Verwendung eines Modells, das auf der unternehmenseigenen Codebasis trainiert wurde, relevantere und effektivere Vorschläge liefern. Dadurch wird die Übereinstimmung mit den bestehenden Codierungspraktiken und -standards gewährleistet, was letztlich zu einer Verbesserung der Produktivität und der Codequalität führt. Die Verwendung firmeneigener Daten kann daher ML-Modelle erheblich verbessern.

Die Nutzung proprietärer Daten geht jedoch mit der Verantwortung einher, diese Daten effektiv zu verwalten und zu pflegen.

Die Bedeutung des Datenmanagements für Unternehmen, die ML einsetzen

Mit der zunehmenden Integration von Anwendungen des Machine Learning in die Geschäftsprozesse erkennen die Unternehmen die entscheidende Rolle qualitativ hochwertiger Daten. Ein effektives Datenmanagement kann dabei helfen. Es stellt sicher, dass diese Daten gesammelt, gespeichert, verarbeitet und effizient genutzt werden.

Effizientes Datenmanagement ist nicht nur eine eigenständige Aufgabe, sondern ein grundlegendes Element einer Unternehmensdatenstrategie, das sicherstellt, dass die Datenpraktiken mit den langfristigen Zielen des Unternehmens übereinstimmen.

Durch die Implementierung solider Datenmanagementpraktiken können Unternehmen das Potenzial ihrer eigenen Daten maximieren, was zu einer besseren Entscheidungsfindung, höherer Effizienz und einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt führt.

Doch was genau bedeutet der Begriff Data Management für Unternehmen?

Das Datenmanagement geht auf die Anfänge digitaler Daten zurück und hat sich parallel zur digitalen Technologie entwickelt. Infolgedessen hat Data Management sich zu einem vielseitigen und dynamischen Bereich mit einem breiten Anwendungsbereich und einer umfassenden Definition entwickelt.

Heute umfasst das Datenmanagement eine Vielzahl von Aktivitäten. Diese Aktivitäten können in mehrere Schlüsseldisziplinen eingeteilt werden:

• Datenerhebung: Dies ist der erste und grundlegende Schritt des Datenmanagementprozesses, der sich auf die Beschaffung von Informationen konzentriert, die für die Ziele des Unternehmens relevant sind.  

Hier ist ein kurzer Überblick:

• Definieren Sie Ziele: Legen Sie den Zweck der Datenerhebung klar fest. Wenn Sie wissen, was Sie erreichen wollen, können Sie bestimmen, welche Arten von Daten Sie benötigen.
• Identifizieren Sie die Datenquellen: Stellen Sie fest, wo sich die relevanten Daten befinden. Dazu gehört die Ermittlung interner Quellen, z. B. betriebseigene Datenbanken, und externer Quellen, z. B. öffentliche Datensätze, Branchenberichte oder sogar Beiträge in sozialen Medien.
• Auswahl der Datenerhebungsmethoden: Wählen Sie geeignete Techniken für die Datenerfassung. Die Optionen reichen von Methoden wie Web-Scraping und der Verwendung von APIs für strukturierte Daten bis hin zur Durchführung von Umfragen und Interviews für qualitative Erkenntnisse oder Sensormessungen.

Die Konzentration auf diese Schritte ermöglicht es Unternehmen, die benötigten Daten effektiv zu sammeln und so eine solide Grundlage für alle nachfolgenden Datenmanagementaktivitäten zu schaffen.

• Datenspeicherung: Sobald die Daten erfasst sind, müssen sie so gespeichert werden, dass ein effizienter Zugriff und eine effiziente Verwaltung möglich sind. Dies beinhaltet den Einsatz von Datenbanken, Data Warehouses oder Cloud-Speicherlösungen, um die Daten sicher zu organisieren.

Es muss sichergestellt werden, dass die Daten sicher aufbewahrt werden und bei Bedarf abrufbar sind.
Darüber hinaus ist die Auswahl geeigneter Speicherlösungen entscheidend, insbesondere solcher, die die Cloud-Technologie nutzen, um Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit an zukünftiges Datenwachstum und sich ändernde Geschäftsanforderungen zu gewährleisten.

• Datenverarbeitung: Hier geht es darum, die Daten für die Analyse vorzubereiten. Dazu gehört die Umwandlung der Rohdaten in ein für die Analyse geeignetes Format.  

Dieser Schritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Daten sauber, strukturiert und integriert sind, damit sie für eine aussagekräftige Analyse und Entscheidungsfindung zur Verfügung stehen. Er umfasst die folgenden Schritte:

• Bereinigung: Entfernen von Ungenauigkeiten, Dubletten und irrelevanten Einträgen zur Verbesserung der Datenqualität.
• Umwandlung: Konvertierung der Daten in ein einheitliches Format, um sicherzustellen, dass sie mit den Analyseanforderungen und -zielen entsprechen.
• Integration: Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Format, das eine umfassende Analyse ermöglicht.
• Normalisierung: Standardisierung von Daten, um Redundanz und Komplexität zu reduzieren und die Analyse zu erleichtern.

• Datenanalyse: Die Datenanalyse ist die Untersuchung von Datensätzen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei werden statistische, algorithmische oder Machine Learning-Verfahren eingesetzt, um Trends, Muster und Beziehungen zu erkennen. Unternehmen nutzen die Datenanalyse, um fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die ihren Zielen und Vorgaben entsprechen. Die Analyse kann verschiedene Formen annehmen, von der Vorhersage künftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten bis hin zur Aufdeckung von Faktoren, die vergangenen Ereignissen zugrunde liegen.

• Datensicherheit und Datenschutz: Dieser Aspekt konzentriert sich auf den Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff und die Gewährleistung, dass die gesammelten Daten in Übereinstimmung mit den Datenschutzgesetzen verwendet werden.
  Bei der Datensicherheit geht es um die Umsetzung von Schutzmaßnahmen, die den unbefugten Zugriff, die Veränderung oder die Zerstörung von Daten verhindern. Dazu gehören Verschlüsselungstechniken, um Daten zu kodieren, Zugriffskontrollen, um einzuschränken, wer Daten einsehen oder bearbeiten kann, und regelmäßige Sicherheitsaudits, um Schwachstellen in Systemen und Prozessen aufzudecken und zu beheben.
  Beim Datenschutz geht es darum, sicherzustellen, dass personenbezogene oder sensible Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzgesetzen und -vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der Europäischen Union verarbeitet werden.

• Data Governance: Data Governance umfasst das gesamte Management der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten innerhalb einer Organisation. Dazu gehört die Festlegung von Richtlinien, Standards und Verfahren, um sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß genutzt und verwaltet werden. Darüber hinaus ist auch die Datenqualität ein Teil der Data Governance. Dazu gehören regelmäßige Audits und Validierungsprozesse, um die Korrektheit und Konsistenz der Daten zu gewährleisten. Durch umfassende Data Governance-Praktiken können Unternehmen die Integrität, Konformität und Vertrauenswürdigkeit ihrer Daten gewährleisten.

Wie Enterprise Data Management insbesondere ML unterstützt

Der Grundsatz “ML-Modelle können nur so gut sein wie die Daten, auf denen sie trainiert werden” unterstreicht die Bedeutung der Datenqualität für ML.

Und wir haben erkannt, dass es sinnvoll ist, gezielte ML-Anwendungen um Domänendaten zu ergänzen und dass es sich daher lohnt, über eine nachhaltige Strategie für diese Daten nachzudenken.

Dazu gehört ein solides Datenmanagementkonzept, wie oben definiert.

Was sind nun die wichtigsten Komponenten des Datenmanagements aus der obigen Definition für ML und KI?

Ein effektives Datenmanagement unterstützt das Machine Learning durch folgende Maßnahmen:

• Sicherstellen, dass die richtigen Datenquellen ausgewählt werden, um die beste Leistung auf der Grundlage der Ziele zu erzielen.

Der Rahmen für das Datenmanagement folgt einer klaren Datenstrategie. Dies wirkt sich direkt auf die geeignete Auswahl der Daten zur Unterstützung dieses Ziels aus. Daher ist der Schritt der Datenerhebung und ein klares Ziel ein sehr wichtiger Schritt.

•  Bereitstellung hochwertiger Daten für das Training und die Validierung von ML-Modellen durch Datenspeicherung und Datenverarbeitung.

Hochwertige Daten sind Daten, die genau, vollständig, relevant und zeitnah sind. Sie sollten frei von Fehlern, Verzerrungen und irrelevanten Informationen sein, um sicherzustellen, dass das ML-Modell die zugrunde liegenden Muster effektiv erlernen kann.

ML-Algorithmen lernen, Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung gestellten Daten zu treffen. Wenn diese Daten mit Ungenauigkeiten, Verzerrungen oder Rauschen behaftet sind, lernt das Modell aus diesen Fehlern und überträgt sie auf seine Vorhersagen. Dies kann zu einer schlechten Leistung führen, wenn das Modell in realen Szenarien eingesetzt wird.

•  Implementierung von Data-Governance-Richtlinien, die mit der Einhaltung von Gesetzen, wie z. B. der GDPR, und ethischen Standards für die Datennutzung übereinstimmen.

Lassen Sie uns dies an einem Beispiel verdeutlichen. Nehmen wir ein Gesundheitsunternehmen, das ML für prädiktive Analysen einsetzt, um Patienten mit hohem Risiko für chronische Krankheiten auf der Grundlage ihrer Gesundheitsdaten zu identifizieren.
Einhaltung der Vorschriften: Gesundheitsdaten sind hochsensibel und unterliegen der GDPR für europäische Patienten. Das Unternehmen muss sicherstellen, dass seine ML-Anwendungen diese Vorschriften einhalten, indem es strenge Datenzugriffskontrollen, Zustimmungsmanagementprozesse und Datenschutzmaßnahmen einführt.
Ethische Überlegungen: Das ML-Modell muss auf unterschiedlichen Datensätzen trainiert werden, um Verzerrungen zu vermeiden, die zu einer ungleichen Behandlung von Patienten aufgrund von Rasse, Geschlecht oder sozioökonomischem Status führen könnten. Um dies zu gewährleisten, sollten die Datenverwaltungsrichtlinien ethische Leitlinien enthalten.

• Schutz sensibler und vertraulicher Daten vor Verstößen und unbefugtem Zugriff.  

Das Herzstück jeder ML-Anwendung ist das Vertrauen, das die Nutzer und Beteiligten in sie setzen. Der Schutz von Kundendaten trägt dazu bei, dieses Vertrauen zu erhalten. Wenn die Benutzer glauben, dass ihre Daten sicher sind, sind sie eher bereit, die Anwendung zu nutzen und Daten weiterzugeben.

• Ermöglichung der Skalierung von ML-Operationen mit zunehmender Datenmenge und -komplexität durch Datenspeicherlösungen.

Skalierbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit eines Systems, eine erhöhte Arbeitslast durch Hinzufügen von Ressourcen zu bewältigen. Im Zusammenhang mit ML bedeutet Skalierbarkeit die Fähigkeit, größere Datensätze zu verarbeiten, komplexere Modelle zu handhaben und Modelle in großem Maßstab ohne Leistungseinbußen einzusetzen.

Effiziente Mechanismen für die Datenspeicherung und den Datenzugriff sind für die Skalierbarkeit entscheidend. Datenmanagementsysteme stellen sicher, dass Daten so gespeichert werden, dass sie schnell abgerufen und verarbeitet werden können. Dies ist besonders wichtig, wenn die Datenmenge zunimmt, da sich dies erheblich auf die Zeit auswirken kann, die für das Trainieren von Modellen und die Erstellung von Vorhersagen benötigt wird.

Datenmanagementsysteme sind häufig in ML-Plattformen integriert, was einen nahtlosen Datenfluss und eine nahtlose Datenverarbeitung ermöglicht. Diese Integration unterstützt die Skalierbarkeit, indem sie die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht und den Einsatz von ML-Modellen in großem Maßstab erleichtert.

Machine Learning und LLMs erfordern besseres Management von Unternehmensdaten hinsichtlich Qualität, Governance und Skalierbarkeit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die steigende Nachfrage nach Machine Learning-Anwendungen, die durch Fortschritte wie LLMs gefördert wird, die Akzeptanz in den Unternehmen erhöht. Ein effektives Datenmanagement ist unerlässlich geworden, um Datenqualität, Governance, Datenschutz und Skalierbarkeit zu gewährleisten, da Machine Learning in die Geschäftsprozesse integriert wird. Mit der Weiterentwicklung wird die strategische Bedeutung eines kompetenten Datenmanagements weiter zunehmen und seine entscheidende Rolle bei der Nutzung von Machine Learning und künstlicher Intelligenz in Geschäftsprozessen unterstreichen.