Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Prüfung der Datenqualität innerhalb eines Data Warehouses

Konferenz für Predictive Analytics: Erkundung von KI in der Datentechnologie

In der schnelllebigen Welt der Datentechnologie ist es für Unternehmen und Organisationen unerlässlich, der Kurve voraus zu sein. Die 18. Ausgabe der Predictive Analytics Conference, organisiert von Data Technology, brachte Experten aus Wissenschaft und Wirtschaft im Tech Gate Wien zusammen, um sich mit den Herausforderungen auseinanderzusetzen, die durch neue Datentechnologien und KI entstehen. Die diesjährige Konferenz konzentrierte sich auf Human-Centered Data Science, Human-Centered KI und Explainable KI (XAI) – Themen, die in der Eröffnungsrede von Marcus Hudec betont wurden. Die Veranstaltung zeigte, wie datenzentrierte IT-Strategien, künstliche Intelligenz und Predictive Analytics die Gegenwart und Zukunft gestalten.

digna's Vision: KI-gesteuerte Software für Data Warehouses

Zu den bemerkenswerten Präsentationen auf der Konferenz gehörte eine von Danijel Kivaranovic, PhD, Mitbegründer und Chief Scientific Officer bei digna. Kivaranovic ist kein Unbekannter in der Datenwissenschaftswelt, er hat internationale Machine Learning-Wettbewerbe gewonnen und den prestigeträchtigen Titel eines Kaggle Grandmasters erworben. Er stellte das Publikum in digna's Vision vor, künstlich intelligente Software für Data Warehouses zu entwickeln, und hob die Bedeutung von Fachwissen in der KI-Anwendung hervor. Kivaranovic betonte, dass die Nutzung von KI immer kontextbezogen und spezialisiert sein sollte. Er skizzierte, wie digna sich der Entwicklung von KI-gesteuerter Software widmet, die speziell auf Data Warehouses zugeschnitten ist. Das Publikum, bestehend vorwiegend aus Fachleuten aus den Bereichen Data Science und Data Analytics, resonierte mit diesem Ansatz.

digna: KI-gestütztes Datenqualitätsplattform

Die Konferenzteilnehmer waren besonders fasziniert, als Kivaranovic digna's erstes KI-gestütztes Produkt vorstellte – digna, eine Datenqualitätsplattform für Data Warehouses und mehr. Als Statistiker und erfahrener Datenwissenschaftler ging Kivaranovic auf die statistischen und maschinellen Lernkonzepte ein, die der Funktionalität von digna zugrunde liegen.

Angesichts der Expertise des Publikums waren sie sehr interessiert an den Methoden, die von digna eingesetzt werden, um die Datenqualität sicherzustellen. Die Fähigkeit der Plattform, Datenintegrität, Konsistenz und Genauigkeit innerhalb von Data Warehouses zu verbessern, fesselte die Aufmerksamkeit der Datenwissenschafts-Enthusiasten.

Reale Anwendung: digna bei IT-Services der Österreichischen Sicherheit

Nach Kivaranovics Präsentation übernahm Vojkan Radak von IT-Services der Österreichischen Sicherheit (ITSV) die Bühne. Radak teilte seine direkte positive Erfahrung mit digna und hob hervor, wie die KI-gestützte Software seit Dezember 2021 produktiv bei ITSV im Einsatz ist. Diese reale Anwendung diente als Beweis für die Praktikabilität und Effektivität von digna zur Verbesserung der Datenqualität im IT-Services-Sektor.

KI und Datenwissenschaftler: Ein Moment der Heiterkeit

Kivaranovic fügte der Präsentation einen leichten Moment hinzu, als er humorvoll erklärte, dass digna's Software es Unternehmen ermöglicht, künstliche Intelligenz anzuwenden, ohne Datenwissenschaftler einstellen oder deren Gehälter zahlen zu müssen. Dieser Witz kam beim Publikum, das hauptsächlich aus Personen aus den Bereichen Data Science und Data Analytics bestand, gut an und führte zu einem kollektiven Schmunzeln.

Fazit

Die 18. Predictive Analytics Conference bot eine Plattform für Experten, um die dynamische Landschaft der KI und Datentechnologie zu erkunden. Danijel Kivaranovic's Präsentation über digna's KI-gesteuerte Software für Data Warehouses hob die Bedeutung einer kontextgesteuerten KI-Nutzung hervor und stellte dem Publikum digna vor, eine hochmoderne Datenqualitätsplattform. Der Fokus der Konferenz auf Human-Centered Data Science, Explainable KI und datenzentrierte IT-Strategien unterstrich die wachsende Bedeutung datengetriebener Lösungen für die Gestaltung unserer Gesellschaft und Industrien. Da die Konferenz sich weiterentwickelt, dient sie als Zentrum für innovative Einblicke und praktische Anwendungen im Bereich der Predictive Analytics und künstlichen Intelligenz.

Wie die von Kivaranovic beschriebenen Machine-Learning-Ansätze genutzt werden, um unerwartete Veränderungen in Data-Warehouse-Daten zu erkennen, zeigt digna Data Anomalies.

Häufig gestellte Fragen

Worum ging es bei der 18. Predictive Analytics Conference?

Die 18. Predictive Analytics Conference, organisiert von Data Technology in der Tech Gate Vienna, brachte Fachleute aus Wissenschaft und Wirtschaft zusammen, um neue Datentechnologien und KI zu diskutieren. Im Fokus standen Human-Centered Data Science, Human-Centered AI und Explainable AI, wie Marcus Hudec in seiner Eröffnungsrede betonte.

Wer hat digna auf der Predictive Analytics Conference vorgestellt?

Danijel Kivaranovic, PhD, Mitgründer und Chief Scientific Officer von digna, stellte die Vision des Unternehmens vor. Er ist Kaggle Grandmaster und Gewinner internationaler Machine-Learning-Wettbewerbe und erläuterte einem Publikum aus Data Science und Analytics die statistischen und Machine-Learning-Konzepte hinter digna.

Warum sollte KI für Data Warehouses spezialisiert sein?

Kivaranovic vertrat die Ansicht, dass KI immer kontextbezogen und spezialisiert eingesetzt werden sollte, weil Domänenwissen über ihren Nutzen entscheidet. Deshalb konzentriert sich digna auf KI-gestützte Software speziell für Data Warehouses, ein Ansatz, der beim Fachpublikum aus Data Science und Analytics Anklang fand.

Seit wann setzt ITSV digna produktiv ein?

ITSV setzt digna seit Dezember 2021 produktiv ein, berichtete Vojkan Radak von den IT-Services, der nach Kivaranovic sprach. Er schilderte seine positiven Erfahrungen aus erster Hand, und der Beitrag wertet diesen Praxiseinsatz als Beleg dafür, dass digna die Datenqualität in der Praxis verbessert.

Braucht man Data Scientists, um mit digna KI für Datenqualität zu nutzen?

Nicht laut Kivaranovics Pointe auf der Konferenz: Mit digna können Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzen, ohne Data Scientists einzustellen oder deren Gehälter zu zahlen. Die Bemerkung sorgte für allgemeines Schmunzeln, passenderweise, denn das Publikum bestand größtenteils aus genau den Data-Science- und Analytics-Fachleuten, die gemeint waren.