Wie detailliert muss Data Lineage wirklich sein? Praxisbeispiele aus Pentaho, Apache Hop und Alteryx zeigen verschiedene Modellierungsansätze in DataHub. Ein interaktiver Erfahrungsaustausch über technische Möglichkeiten, fachliche Anforderungen und die richtige Balance.
Verlässliche KI braucht mehr als leistungsfähige Modelle – sie braucht eine solide Datenbasis. Doch wie lassen sich Datenqualität, fachliches Wissen und Datenintegration sinnvoll miteinander verbinden? Das TDWI-Webinar zeigt, wie Unternehmen durch klare Verantwortlichkeiten, automatisierte Qualitätsprüfungen und transparente Datenherkunft die Grundlage für zuverlässige Analytics- und KI-Anwendungen schaffen.
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Vertrauenswürdige KI beginnt im Data Layer
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Vertrauenswürdige KI beginnt nicht beim Modell, sondern bei den Daten. Denn jede Antwort eines AI Agents ist nur so belastbar wie die Datenbasis, auf der sie entsteht. Data Governance, Data Lineage und Data Observability werden damit zur Grundlage jeder erfolgreichen KI-Strategie. Sie machen sichtbar, wie Daten durch Systeme fließen, ob sie vollständig und plausibel sind.
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