Jörg Klebe – 10. Februar 2021

Kurz erklärt: Die KI-Bedürfnispyramide

Maslows Bedürfnispyramide kennen Sie sicher – aber haben Sie bereits von der KI-Bedürfnispyramide gehört? Dieses Modell, die „Data Science Hierarchy of Needs“, wurde von Monica Rogati entwickelt und beschreibt die Voraussetzungen für verschiedene Stufen der Datafizierung eines Unternehmens – bis hin zur Einführung Künstlicher Intelligenz.

Künstliche Intelligenz benötigt eine saubere Datenbasis

Zum Hintergrund: Künstliche Intelligenz bietet spannende Anknüpfungspunkte für Unternehmen. Prozesse werden damit effizienter und effektiver, so das Versprechen der Zukunftstechnologie.

Bei all dem Innovationsdrang  kann es vorkommen, dass das Fundament für die Einführung von KI außer Acht gelassen wird: Gut strukturierte Daten. Die Data Science Hierarchy of Needs illustriert, welche Etappen im Umgang mit Daten notwendig sind.

Die Data Science Hierarchy of Needs (nach Monica Rogati)

Der Weg zur strukturierten Datenbasis

In der unteren Hälfte der Pyramide stehen Themen der Datenerfassung und Speicherung im Vordergrund. Gerade durch die Digitalisierung von Prozessen fallen in Unternehmen stetig mehr Daten an. Diese Daten müssen planvoll gesichert werden.

In den Folgeschritten gilt es, Daten aus verschiedenen Bereichen zu bereinigen, zusammenzuführen, und zu strukturieren. Erst mit dieser strukturierten Datenbasis können selbstlernende Algorithmen effektiv arbeiten.

Mehr zum Thema und warum Unternehmen eine Datenstrategie benötigen, lesen Sie im Beitrag FRM-Trends 2021: Disruption durch Datenprodukte unseres Head of Data Mirko Schuh.

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