KI-Projekte einführen – Die Umsetzung : Daten aufbereiten

Daten aufzubereiten, wird häufig stark unterschätzt. Denn nur mit ihnen kann man in die Modellerstellung einsteigen. Umso wichtiger ist es, sich dessen bewusst zu sein. Ein Gespräch mit Werner Teschner von der KIWerk GmbH.

In unserem letzten Interview haben wir darüber gesprochen, wie wichtig es ist, Mitarbeitende zu schulen. Nun sind wir also bestens vorbereitet und können in unser erstes Projekt starten?

Richtig, und dies beginnt damit, die Daten zu erfassen und aufzubereiten – und mit der Frage, ob und, falls ja, in welchem Umfang bereits Daten vorliegen. Sollten keinerlei Daten vorliegen, ist die Frage nach entsprechenden Sensoren, Datenschnittstellen, Speichermöglichkeiten und weiteren Aspekten zu klären. Dann geht es zunächst in die aktive Datensammlung.

Liegen bereits Daten vor, was geschieht dann?

Die Daten prüft und bereitet man dann nach zwei Aspekten auf. Zum einen betrachtet man das Datenformat samt den Aspekten Zusammenführung, Zuordnung, Vollständigkeit und Bereinigung. Zum anderen schaut man sich die Fehlerdistribution- und die Typen an. Diese Aufbereitung der Daten wird allerdings häufig stark unterschätzt. Daten zu erfassen und nutzbar zu machen, stellt aus unserer Erfahrung den größten Aufwand bei der Umsetzung eines KI-Projekts dar.

Daten von Ausschussteilen können Projekte verzögern

Was bedeutet das für die Zielfindung?

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