Data Readiness for AI Assessment

Motivation

Bei der Entwicklung von KI-Software dienen Daten als Grundlage für transformative Lösungen. Unabhängig davon, ob es sich um strukturierte oder unstrukturierte, historische oder aktuelle Daten handelt, stellt jede Art von Daten einzigartige Herausforderungen dar, die sorgfältig auf spezifische Anwendungsfälle abgestimmt werden müssen. Vor der Implementierung muss unbedingt sichergestellt werden, dass Ihre Daten sowohl die funktionalen als auch die nicht-funktionalen Anforderungen des spezifischen KI-Anwendungsfalls, den Sie entwickeln möchten, erfüllen können. Diese Bewertung dient als Qualitätskontrolle und stellt sicher, dass Ihre Daten den Anforderungen einer Unternehmensanwendung genügen.

Was wir mitbringen

20 Jahre Erfahrung mit Software- und Datenarchitekturen für viele der größten Unternehmen der Welt haben das Know-how hervorgebracht, das PRODYNA benötigt, um Sie bei der Konzeption und Entwicklung von Anwendungen in der Public Cloud zu unterstützen. Mit diesem Angebot unterstützen wir Sie bei:

Azure-Fachwissen: Fundierte Kenntnisse der Funktionen und Möglichkeiten der Azure KI- und Datendienste.
Datenkompetenz: Verwendung von Daten zur Unterstützung von KI-Anwendungsfällen als Wissensdatenbank oder Trainingsquelle.
KI-Fachwissen: Verstehen der verschiedenen Anwendungsfälle, in denen die Azure-KI-Dienste in verschiedenen Sektoren eingesetzt werden können.
Kosten-Wirksamkeits-Mentalität: Priorisierung von Schlüsselaspekten Ihres Anwendungsfalls und Ihrer Daten, um schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Was Sie brauchen

Für eine genaue Bewertung benötigen wir:

Einbeziehung von Unternehmensspezialisten und technischem Personal: Diese Personen können erklären, wo und wie die relevanten Daten zu beschaffen sind und können deren Struktur, bekannte Qualitätsaspekte sowie rechtliche Verpflichtungen beschreiben.
Eindeutig definierte Anforderungen für den Anwendungsfall: Detaillierte Informationen darüber, was Sie mit KI erreichen wollen und wie sie einen geschäftlichen Mehrwert schaffen wird.
Zugang zu relevanten Datenbeständen: Für die Datenexploration werden Beispieldaten benötigt.

Was Sie bekommen

Bei der Bewertung werden verschiedene Aspekte wie Datenrelevanz, -qualität, -sicherheit und -verwendbarkeit mit den funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen des vorgeschlagenen KI-Anwendungsfalls verglichen. Es werden offene Punkte identifiziert und die notwendigen Schritte zur Schließung dieser Lücken aufgezeigt. PRODYNA wird Sie und Ihre Mitarbeiter durch die folgenden Phasen führen:

Workshop

(bis zu 1 Tag)

Einleitung: PRODYNA stellt die vier Prinzipien der Datenreife für KI vor

Relevanz
Qualität
Sicherheit
Benutzerfreundlichkeit

Verstehen des spezifischen Anwendungsfalls: Schaffen Sie ein gemeinsames Verständnis für den angestrebten Anwendungsfall und den damit verbundenen geschäftlichen Nutzen.

Daten-Mapping: Erstellen Sie gemeinsam eine Liste von Datenpools, die für den Anwendungsfall erforderlich sind. Beispiele sind:

Datenbanken
Dateien
Wissen der Mitarbeiter
Nicht-digitale Aufzeichnungen
Videos/Fotos/Audio

Datenlandschaft: Erarbeiten Sie die aktuelle Dateninfrastruktur und die Vorschriften für den Zugriff auf die Daten.

Erkundung

(2 bis 3 Tage)

Schlüsselpersonal: Identifizieren Sie Schlüsselpersonen, die Zugang zu Datenquellen haben.

Experimente: Verwendung von Testdaten mit vorgefertigten KI-Modellen zur Überprüfung von Annahmen.

‍Qualitätserhebung: Verwendung von Analysemethoden zur Ermittlung von Datenqualitätsproblemen.

‍Lückenanalyse: Identifizieren Sie Lücken zwischen dem aktuellen und dem idealen Datenzustand.

‍Budget-Analyse: Erstellen Sie Schätzungen über den Aufwand, der erforderlich ist, um die benötigten Datenbestände zugänglich zu machen und die erforderliche Datenqualität zu erreichen.

Ergebnisse

(2 bis 3 Tage)

Architektur: Entwicklung einer High-Level-Architektur zur Visualisierung der erforderlichen Netz- und Dienstverbindungen.

Fahrplan: Entwickeln Sie eine Roadmap, in der die Schritte aufgeführt sind, die erforderlich sind, um die für Ihren Anwendungsfall notwendigen Datenanforderungen zu erfüllen.

Präsentation: Erstellen und präsentieren Sie die Ergebnisse der Bewertung auf umfassende Weise.

Schnelle Fakten

Aufwand: 5 - 7 Tage
Gründliche Analyse Ihrer Daten im Hinblick auf Ihren KI-Anwendungsfall
Reduziert das Risiko bei der Implementierung eines KI-Anwendungsfalls

Benefits

Validiert die technische Eignung Ihrer Daten für diesen speziellen KI-Anwendungsfall.
Bietet eine Qualitätskontrolle vor der Investition in die Softwareimplementierung.
Erstellung eines Fahrplans und einer Budgetanalyse für die Behebung von Problemen, die sich aus der Bewertung ergeben könnten.