80% aller KI-Projekte scheitern
Wie Unternehmen ihre Daten AI-ready machen und KI-Projekte nachhaltig erfolgreich gestalten beschreibt unser Whitepaper.
Künstliche Intelligenz bietet enormes Potenzial – vorausgesetzt, die Datenbasis stimmt. Wer zuverlässige Modelle entwickeln und produktiv einsetzen möchte, muss Datenqualität, Transparenz und Governance in den Mittelpunkt stellen.
In diesem Whitepaper erfahren Sie, warum Datenqualität und Data Lineage entscheidend für den Erfolg von KI-Anwendungen sind – und wie Sie mit Pentaho Data Management Ihre Datenstrategie auf ein neues Niveau heben. Die Plattform bietet alle notwendigen Werkzeuge, um Daten konsistent zu bereinigen, nachvollziehbar aufzubereiten und effizient bereitzustellen – ganz ohne komplexe Programmierung.
Das Whitepaper liefert Ihnen:
- Einen Überblick über die häufigsten Fallstricke in KI-Projekten und wie man sie vermeidet
- Konkrete Strategien zur Sicherstellung von Datenqualität und -transparenz
- Einblick in die Funktionen von Pentaho: vom Data Catalog über Data Quality bis zur Integration in ML-Workflows
- Eine 5-Schritte-Roadmap zur erfolgreichen Umsetzung von AI Readiness
Für wen ist dieses Whitepaper geeignet?
Für IT-Entscheider, Data Engineers, Data Scientists und alle, die Datenprozesse auf ein professionelles Fundament stellen und KI-Initiativen skalierbar und vertrauenswürdig gestalten wollen.
Laden Sie das Whitepaper jetzt kostenlos herunter – und schaffen Sie die Basis für erfolgreiche, zukunftssichere KI-Projekte.
Inhalt
- Executive Summary
- Pentaho Plattform: Komponenten im Überblick
- Datenqualität als Grundlage jeder KI
– Datenbereinigung und Validierung - Data Lineage – Transparenz und Vertrauen in die Daten
– Vorteile von Data Lineage
– Data Lineage mit Pentaho - Skalierbarkeit & Performance der Daten-Pipelines
– Pentaho: ausgelegt für große Datenmengen
– Integration mit Data-Science-Plattformen
– Automatisierte ML-Pipelines mit Pentaho - Bereitstellung der Daten für KI & ML
– Integration mit Data-Science-Plattformen
– Automatisierte ML-Pipelines mit Pentaho - Fazit
- Roadmap: In 5 Schritten zu AI Readiness mit Pentaho
