有些制造挖掘机，有些负责记账，有些则开发药品：不久前，公司还可以被整齐地分为几类：机械工程、金融行业或医疗保健。经济的每个部门都有其流程、特色和技术。信息技术是在后台运行的东西。它的作用是提高流程效率，但其核心是公司销售挖掘机、账户或药品。
这些界限多年来一直在变化。乍一看，各公司正在结成令人惊讶的联盟：汽车制造商与搜索引擎提供商、DAX 30 银行与拥有 30 人的数据科学初创公司。这些合作是一种跨越所有行业和所有公司的趋势的迹象。控制自己的流程是业务成功的必要条件，但不再是充分条件。现在，数据已成为创业梦想的组成部分。无论是个人数据、使用数据、环境数据、销售数据、生产数据还是机器数据：正确处理这些数据、从中得出正确结论并基于这些数据提供新服务和产品的公司都是赢家。因为数据是推动许多新业务模式或用例的燃料，尤其是人工智能 (AI)：没有数据，就不可能有机器学习 (ML)。
数据对于开发人工智能应用程序的重要性相 养老院营销清单 应地也很大。参与该项目的人员必须从一开始就充分重视这一重要性。尽早准确了解现有数据库非常重要。我们的人工智能项目流程模型——“构建基于人工智能的系统”——在项目开始时构建此数据分析。
迫切需要数据，一切取决于数据
专家提出的第一个问题是数据的可用性。全球收集的数据量正达到令人眼花缭乱的高度。然而，这并不意味着特定人工智能任务所需的数据实际上可用。一个典型的例子来自机械工程。制造商在其机器中安装了许多传感器来记录操作参数。这些包括温度、转速或压力。但是，该数据仅在机器内部使用，例如用于测量操作准备情况或利用率。之前没有计划在信息系统中进行记录和进一步处理。但项目团队需要的正是这些数据。例如，开发预测机器故障概率的人工智能应用程序。在这种情况下，相关人员必须调整操作并将传感器连接到信息系统。在实际的人工智能开发项目开始之前，参与者在持续的操作过程中创建数据基础。
另一种选择是购买数据。无论是有关市场发展和客户群的统计数据，还是温度和日照时长等环境数据：根据应用的不同，外部信息可以帮助项目团队将当前情况的完整情况融入到他们的人工智能项目中。