Fehlerhafte Daten, fehlerhafte KI – Lösungsansätze mit Pentaho Data Quality
Aktuelle Studien zeigen, dass 30 % der Unternehmen von mangelhafter Datenqualität überrascht werden. Besonders in Deutschland kann dies ein unerwartetes Risiko für digitale Transformationsprojekte darstellen. Fehlerhafte oder unvollständige Daten verfälschen Analysen, verzerren Modelle und beeinträchtigen die Zuverlässigkeit von Generative AI (GenAI)-Anwendungen.
Dieser Beitrag beleuchtet die zentralen Herausforderungen der Datenqualität im Kontext von GenAI – von Konsistenz und Vollständigkeit bis hin zu Relevanz und Genauigkeit. Zudem wird aufgezeigt, wie Pentaho Data Quality (PDQ) Unternehmen dabei unterstützt, die Datenqualität nachhaltig zu verbessern und Qualitätssicherungsprozesse effizient zu automatisieren.
