Stehen Ihre Daten Ihrer KI im Weg?

Ihre KI kann nicht auf Daten skalieren, die nicht korrekt, zugänglich und vertrauenswürdig sind

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3D-Rendering mehrerer Social-Media-Teile in verschiedenen Farben, die eine DNA-Form bilden

Bessere Daten, bessere KI

Zuverlässige KI benötigt saubere, vernetzte und mit Echtzeitkontext angereicherte Daten.
KI auf Basis von Daten entwickeln, denen Sie vertrauen können

Die Genauigkeit der KI hängt von der Datenqualität ab. Verwalten, vereinheitlichen und skalieren Sie strukturierte und unstrukturierte Daten in Ihrer hybriden Umgebung, damit KI auf Daten trainiert wird, die genau, kontextbezogen und zuverlässig sind.

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Fragmentierte Daten für KI nutzbar machen

KI wird langsamer, wenn die Daten über verschiedene Systeme und Formate verstreut sind. Vereinfachen Sie die Verbindung und Bereitstellung von Daten, indem Sie wiederverwendbare Pipelines erstellen, die die Komplexität reduzieren und den Zugriff auf vertrauenswürdige, KI-fähige Daten beschleunigen.

 Mehr zu watsonx.data integration
KI auf Basis von Daten entwickeln, denen Sie vertrauen können

Die Genauigkeit der KI hängt von der Datenqualität ab. Verwalten, vereinheitlichen und skalieren Sie strukturierte und unstrukturierte Daten in Ihrer hybriden Umgebung, damit KI auf Daten trainiert wird, die genau, kontextbezogen und zuverlässig sind.

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Daten in der Praxis erfolgreich einsetzen

Logo von Crushbank

Reduzierung der Gesamtzeit bis zur Lösung (Total Time to Resolution, TTR) von Help-Desk-Tickets um 45 %

 Sehen Sie sich die Fallstudie an
Logo von Cogniware

Schneller Abschluss der Datenverarbeitung und Analyse um 60 %

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Logo von Dynamiq

Verkürzung der Zeit für die Beantwortung geschäftlicher Anfragen um 98 %

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Ferrari-Logo

Verdopplung der täglich aktiven Nutzer und Steigerung der Datennutzung um 35 %

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Leitfaden: Ihre KI ist nur so gut wie Ihre Daten

Um aus Ihren Daten hochwertige Daten zu machen, die zum Erfolg von KI beitragen, müssen Sie wissen, wie Sie sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten richtig verwalten und aufbereiten.

In diesem Leitfaden behandeln wir Folgendes:

  • Was es bedeutet, dass Daten von hoher Qualität sind
  • Die Barrieren, die Datenverantwortliche daran hindern können, die Herausforderung der Datenqualität zu meistern
  • Ein Framework und eine Sichtweise, die Unternehmen bei der Verwaltung und Aufbereitung von Qualitätsdaten helfen kann, um die Anforderungen von KI-Anwendungsfällen zu erfüllen

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