Machine Learning für Unternehmen - einfach erklärt

So entwickeln Sie Ihre Big Data Datenbank zu Geschäftschancen

24/05/2023

Bilder mit Worten malen, einen Urlaub in zwei Sekunden planen oder die lästige Personal-Mail vorschreiben lassen - mit der Einführung von Chat GPT, DALL-E & Co. findet künstliche Intelligenz zurück in die breiten Schlagzeilen. Natürlich, wer würde nicht gerne etwas Arbeit outsourcen?

In Unternehmerkreisen stellt sich dieses Phänomen zuweilen nicht als Trend, sondern als Notwendigkeit heraus, um auch weiterhin zukunftssicher zu planen. Das bestätigt eine internationale Deloitte Studie aus dem vergangenen Jahr. Demnach sind sich 94 % der befragten Führungskräfte einig, dass der Einsatz von KI für den Erfolg in den nächsten fünf Jahren entscheidend sein wird. Insbesondere der Markt ums maschinelle Lernen - also KIs, die auf Grundlage Ihrer bisherigen Handlungen eigenständig lernen können - weckt dabei das Interesse der Unternehmen.

Allerdings benötigen KI-basierte Lösungen neben guten Programmierern ausreichend Trainingsdaten in hoher Qualität. Doch was bedeutet das genau und warum spielt die Datenqualität eine so große Rolle?

Lesen Sie hier, wie Sie Machine Learning und KI für Ihr Unternehmen nutzen können.

Chapter 1

Was versteht man unter Machine Learning?

Maschinelles Lernen ist ein Sammelbegriff für verschiedene Tools und Techniken der Informatik und Statistik, mit denen Computer lernen, Muster zu erkennen und zu klassifizieren.

Mithilfe von bestimmten Algorithmen lernt die KI selbstständig anhand von Beispielen und Mustern in der zur Verfügung gestellten Datenbasis. Durch das maschinelle Lernen löst die KI die jeweilige Aufgabe auf Grundlage des bereits erlernten Musters - ohne menschliche Einwirkung. 

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Wie nutze ich Maschinelles Lernen für KI-Anwendungen im Unternehmen?

Es gibt vielfältige Einsatzgebiete für KI-basierte Lösungen. Hier sind einige Beispiele:

Kundenservice

-        Natürliche Sprache und Text-Verarbeitung in der Kundenbetreuung - z. B. durch Chatbots & automatische E-Mail-Kommunikation

-        Stimmungsanalyse - Verhaltensanalyse auf Basis des Nutzerprofils Ihrer Kunden, um unzufriedene Kunden zu lokalisieren und entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen

Digitales Marketing

-        Automatische Produktempfehlungen auf Basis von Produktnutzung, Verhalten im Internet und persönlichen Interessen

-        Personalisierte User-Experience auf Ihrer Webseite - Ihren Besuchern werden die Inhalte angezeigt, die sie auch interessieren

-        Ermittlung von Markttrends und Kundenpräferenzen

Finance

-        Dynamisches Preismanagement mit Algorithmen, die aktuelle Markt- und Lieferketten-Geschehnisse berücksichtigen

Sicherheit & Risikomanagement

-        Prognose-Modelle, z. B. zum Wirtschaftsgeschehen in Deutschland

-        Betrugserkennung durch automatische Compliance-Checks sowie Analyse von E- Mails und sonstigen Nachrichten

-        Videoüberwachung mit Gesichts- und Objekterkennung

Falls Sie sich dazu entscheiden, eine personalisierte Lösung anzulernen, sollten Sie den Zugang zu einer ausreichenden Datenmenge gewährleisten. 

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Vorbereitung ist alles - Big Data Analytics

Kommen wir zum fachlichen Part: Big Data. Die analytische Aufarbeitung der Daten ist einer der wichtigsten Vorarbeiten zur Erstellung von KI-basierten Lösungen.

Der Begriff umfasst einen dreistufigen Prozess, mit dem Datenmengen segmentiert und analysiert werden: Datenbeschaffung, Optimierung und Nutzbarmachung sowie Anwendung unterschiedlicher Methoden von moderner Statistik. Die Datenbeschaffung erfolgt aus verschiedenen Quellen, während im zweiten Schritt die Daten auf ihre Qualität, Konsistenz und potenziellen Fehler gescannt werden. 

Im letzten Schritt werden die Daten mit Hilfe von analytischen Werkzeugen (Data Mining usw.) bearbeitet und Zusammenhänge innerhalb unterschiedlicher Datenströme aufgedeckt. Die Big Data Datenbank wird dabei aufbereitet, indem sie extrahiert, erfasst und transformiert werden, um sie in die zur Weiterverarbeitung passende Form zu bringen.

Bei den Daten selbst gibt es dabei einige Punkte, auf die Sie achten sollten. 

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Big Data - Das Juwel beim Maschinellen Lernen

In erster Linie gilt es, verschiedene relevante Datenquellen einzuholen, die auf Ihre Ziele ausgerichtet sind. 

Wollen Sie beispielsweise Prognose-Modelle zum Marktgeschehen entwickeln, sollte Ihre Big Data Datenbank wirtschaftliche Indikatoren wie Insolvenzgeschehen, Entwicklungen von Bonitäts-Scores oder grundlegende Unternehmensinformationen (Geschäftsführung, Unternehmensgröße, Gruppenstrukturen etc.) enthalten. 

Verfolgen Sie jedoch das Ziel, mittels maschinellen Lernens Ihre Marketing-Aktivitäten zu optimieren, benötigen Sie genau das: Marketing-Daten.

Je größer und strukturierter Ihr Datenpool ist, desto effizienter kann Ihr Machine Learning Prozess voranschreiten. 

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Häufig gestellte Fragen

Wie viele Daten und Trainingsbeispiele braucht es, um maschinelles Lernen zu ermöglichen?

Generell gilt, umso größer die Datenbasis, umso präzisere Lösungen kann sie Ihnen herausgeben. Dabei sollten Sie jedoch vermehrt auf eine hohe Datenqualität setzen.

Neben der Anzahl der untersuchten Werte sollten auch weitere Datenmerkmale sowie die Anzahl der Modellparameter in Betracht gezogen werden. 

Merkmale von Big Data

Insgesamt gibt es verschiedene Attribute, nach denen Sie Big Data charakterisieren können. Neben der Datenmenge bzw. dem Datenvolumen (Volume) gibt es u. a. folgende Datenmerkmale:

-        Velocity (Schnelligkeit):

Wie schnell werden Ihre Daten generiert? Einige Big-Data-Anwendungen erfordern eine sekundenschnelle Lösung, insbesondere im Bereich Kreditmanagement.

-        Value (Wert):

Werden die Daten Ihren Ansprüchen gerecht? Enthalten Sie für Sie wertvolle Informationen?

-        Veracity (Wahrhaftigkeit):

Sind die Daten vertrauenswürdig? Häufig werden die Daten aus einer Vielzahl von Quellen eingeholt, wodurch die Datenqualität durchaus variieren kann.

-         Validity (Validität):

Passen die erworbenen Daten zu Ihrer Daten-Anwendung? Je nach Anwendung werden unterschiedliche Daten benötigt. Wurden bspw. Daten für eine Finance-Lösung generiert, bedeutet das nicht automatisch, dass Sie diese genauso gut für eine Marketing-Lösung nutzen können. 

Datenqualität vs. Datenmasse

Im Allgemeinen ist das Verhältnis: Datenqualität > Datenmasse.

Ein ausreichender Datenpool ist wichtig, jedoch bedeutet er nicht automatisch qualitative Ergebnisse. Daher sollten sie stehts auf Qualitätsmerkmale u. a. bei der Dimensionalität, Struktur sowie Tiefe der Daten achten.

Welche KI-Tools können Startups nutzen?

Junge Unternehmen haben in der Regel begrenztere Ressourcen als Großkonzerne. Falls Sie dennoch nicht auf die Nutzung von künstlicher Intelligenz verzichten wollen, bietet es sich an fertige Lösungen in den eigenen Arbeitsalltag zu integrieren. 

Hilfreiche KI-Tools sind u. a.:

beautiful.ai (Präsentationen erstellen)

BING-Chatbot (Sprachcomputer)

brainfm (Musik generieren)

Chat GPT (Sprachcomputer)

Copy AI (Marketing- & Sales-Tool)

DALL-E 2 (Bilder generieren)

Fireflies (automatische Notizen in Meetings erstellen)

Frase (SEO-Content optimieren)

genei (Zusammenfassungen erstellen)

Jasper (KI Copywriter)

Midjourney (Bilder generieren)

murf (Text-to-Speech-Generator)

Otter.ai (Notizen erstelln & Transkription)

Stable Diffusion (Bilder generieren)

Surfer SEO (live SEO-Analyse)

Synthesia (Video Content generieren)