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Datenkompetenz als Erfolgsfaktor - So nutzen Sie Daten für KI-Projekte optimal, 14.11.2024

KERNAUSSAGEN:

Die Bedeutung von Data Literacy

• Data Literacy wird als essenziell für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen hervorgehoben.
• Es geht darum, Daten nicht nur zu sammeln, sondern diese auch verstehen, interpretieren und strategisch nutzen zu können.
• Die Fähigkeit, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, wird als entscheidender Erfolgsfaktor definiert.

Herausforderungen in Datenprojekten

• Unklare Geschäftsziele, schlechte Datenqualität und mangelnde Zusammenarbeit sind die häufigsten Ursachen für das Scheitern von Daten- und KI-Projekten.
• Technologische Komplexität und fehlende Integration von Erkenntnissen in die Praxis sind weitere Hindernisse.

Einsatz generativer KI und Markttrends

• Generative KI beeinflusst nicht nur die breite Öffentlichkeit, sondern prägt auch Unternehmen, Start-ups und etablierte Organisationen.
• Der österreichische KI-Markt weißt trotz des EU AI-Acts ein stetiges Wachstum auf.

Datenvorbereitung und -qualität

• Bis zu 80 % der Arbeitszeit in Datenprojekten entfallen auf die Datenaufbereitung, während Analyse und Modellierung erst danach stattfinden.
• Fehlende Datenqualität wird als Hauptgrund für das Scheitern von Projekten identifiziert.

Praktische Ansätze zur Förderung von Data Literacy

• Neben Schulungen und Tools sollte Data Literacy durch praxisnahe Anwendungen in den täglichen Arbeitsprozessen gefördert werden.
• Die Einführung von „Data Champions“ in verschiedenen Abteilungen wird empfohlen, um Wissen zu verbreiten und die Zusammenarbeit zu stärken.