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AI Factory

Eine AI Factory hat - durch das Zusammenwirken von Daten, Menschen, Prozessen und Plattformen - zum Ziel, KI-Lösungen bzw. Produkte für Geschäftsbereiche mit einem hohen wirtschaftlichen Wert zu erstellen. Dabei liegt der Fokus auf einer schnellen Umsetzung und Bereitstellung der KI-Lösung durch ein zuverlässiges und skalierbares Zusammenspiel von Data Ops, Model Ops und ML Ops.
(Quelle: https://towardsdatascience.com

 

Artificial Intelligence (AI) / Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das die Konzeptionierung und Entwicklung intelligenter Computer-Systeme untersucht. KI beinhaltet die Erstellung von Software- und Hardware-Systemen, die wie Menschen denken, lernen und Probleme lösen können. Die Anwendungsgebiete der KI erstrecken sich dabei von Robotik und selbstfahrenden Autos bis hin zu Suchmaschinenalgorithmen und Bilderkennung. KI hat das Potenzial, unser Leben, unsere Arbeit und unser Zusammenleben zu revolutionieren und neue Industrien und Arbeitsplätze zu schaffen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Azure Data Lake

Azure Data Lake ist ein cloudbasierter Big-Data-Analyse-Dienst von Microsoft, der Organisationen ermöglicht, strukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Der Dienst basiert auf der verteilten Datenplattform von Microsoft und bietet Skalierbarkeit und Flexibilität. Dabei unterstützt Azure Data Lake eine Vielzahl von Datentypen, einschließlich Streaming- und Transaktionsdaten sowie verschiedene Formate. Darüber hinaus unterstützt es auch Datenverarbeitungsframeworks wie Apache Spark und Hadoop und kann in andere Microsoft-Produkte und -Dienste wie Power BI und Office 365 integriert werden. Azure Data Lake ermöglicht es Organisationen, schnell und sicher Erkenntnisse aus großen Datensätzen gewinnen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning ist ein cloudbasierter Dienst, der Data Scientists und Entwicklern dabei hilft, anspruchsvolle Vorhersagemodelle zu erzeugen und bereitzustellen. Es ermöglicht die Umsetzung leistungsstarker und kosteneffizienter Machine-Learning-Anwendungen, einschließlich automatisiertem Machine Learning, Hyperparameter-Tuning, Modell-Versionierung und Modell-Deployment. Mit Azure Machine Learning können Organisationen schnell Vorhersagemodelle erstellen und bereitstellen, die zur datengetriebenen Entscheidungsfindung oder Vorhersagen verwendet werden können. Dies beinhaltet auch eine intuitiv zu bedienende webbasierte Entwicklungsumgebung. Darüber hinaus können Benutzer ihre Modelle mit anderen Azure-Diensten wie Azure Data Factory integrieren, um die Funktionalität ihrer Machine-Learning-Anwendung  zu erweitern.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Azure Synapse

Azure Synapse ist eine cloudbasierte Analyseplattform, die Organisationen ermöglicht, große Datenmengen schnell zu analysieren, Echtzeit-Einblicke zu gewinnen, verborgene Trends zu entdecken und somit informierte Entscheidungen zu treffen. Es vereint Enterprise-Datenwarehousing und Big-Data-Analytics auf einer einzigen Plattform in der Organisationen Daten zum Analysieren einlesen, vorbereiten, verwalten und bereitstellen können. Darüber hinaus zeichnet sich Synapse durch eine sichere, hochskalierbare und kosteneffiziente Umgebung aus.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Big Data Analytics

Big Data Analytics ist der Prozess des Untersuchens großer und komplexer Datensätze, um verborgene Muster, unbekannte Korrelationen und andere nützliche Einsichten zu entdecken. Es ermöglicht Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, die zur Verbesserung ihrer Betriebsabläufe, Produkte, Dienstleistungen und Strategien genutzt werden können. Darüber hinaus hilft es Organisationen, qualifizierte  Entscheidungen zu treffen und ihre Strategien für den Erfolg zu optimieren. Big Data Analytics wird  in einer Vielzahl von Branchen und Domänen wie dem Gesundheitswesen, Finanzsektor, Marketing, Einzelhandel und anderen angewendet.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Business Intelligence / Business Analytics

Business Intelligence umfasst die Analyse von Daten, um Einblicke in die Betriebsabläufe, die Leistung und die Kundenbasis eines Unternehmens zu erhalten. Dieser Prozess hilft Unternehmen, informierte Entscheidungen zu treffen und ihre Märkte, Kunden und Betriebsabläufe besser zu verstehen. Business Intelligence wird normalerweise verwendet, um Trends, Muster und Korrelationen in Daten zu identifizieren, die zur Informationsgewinnung für unternehmerische Entscheidungen genutzt werden können. Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen wie Kundendatenbanken, Finanzsystemen und Marktforschung herangezogen.  Darüber hinaus ermöglicht es Chancen und Bedrohungen zu untersuchen, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und die Leistung bestehender Initiativen zu messen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Customer Analytics

Customer Analytics ist der Prozess der Analyse von Kundendaten, um tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und - ihre Präferenzen zu gewinnen. Diese Informationen können verwendet werden, um Kundensegmente zu identifizieren, Kundenbedürfnisse zu verstehen und Marketingstrategien zu entwickeln. Darüber hinaus kann Customer Analytics Unternehmen dabei unterstützen, die Kundenerfahrung zu optimieren, den Kundenservice zu verbessern und die Kundentreue zu erhöhen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Customer Data Platform

Eine Customer Data Platform (CDP) ist ein zentrales System, das Kundendaten aus mehreren Quellen speichert und organisiert. CDPs bieten einen umfassenden Einblick in Kundendaten und ermöglichen es Organisationen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die die Kundenerfahrung und die Loyalität verbessern. CDPs sammeln Kundendaten aus einer Vielzahl von Quellen, z.B. Customer Relationship Management (CRM)-Systemen, Web-Analytics, E-Mail-Marketing und Social Media. Die Daten werden dann in individuellen Kundenprofilen organisiert, um eine einzelne, zusammengeführte Sicht auf den Kunden zu erhalten.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Databricks

Databricks ist eine auf Apache Spark basierende skalierbare Analytics-Plattform, die für Data Engineering, Data Science, Machine Learning und Business Analytics entwickelt wurde. Es ist eine cloudbasierte Plattform, die eine interaktive Arbeitsumgebung für Data Scientists und Engineers bietet, um einfach zusammenzuarbeiten, Datenpipelines zu erstellen und zu implementieren und große Datensätze zu analysieren. Databricks bietet eine einheitliche Analytics-Plattform, die zur Analyse von Daten aus mehreren Datenquellen, einschließlich Streaming-Daten, relationalen Datenbanken und NoSQL-Datenbanken verwendet werden kann. Des Weiteren stellt Databricks Funktionen bereit, um Data Professionals beim Erstellen und Implementieren von Datenpipelines zu unterstützen, wie z.B. durch Automatisierung, Machine-Learning-Tools und integriertes Workflow-Management.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Dataiku

Dataiku ist eine umfassende Datenplattform, die dabei unterstützt, datengetriebene Projekte und prädiktive Modelle zu erstellen, zu implementieren, zu verwalten und zu betreiben. Dies  umfasst eine integrierte Umgebung für Datenvorbereitung, Exploration, Visualisierung, ML/AI und Modellimplementierung. Dataiku ist so konzipiert, dass es sowohl von technischen als auch von nicht-technischen Nutzern verwendet werden kann. Damit ermöglicht Dataiku es seinen Nutzern, schnell und einfach Erkenntnisse und Einblicke zu gewinnen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Datarobot

Datarobot ist eine auf KI basierende Plattform für Predicitive Analytics.  Die Plattform wird verwendet, um den Modellerstellungsprozess zu automatisieren und somit schneller Modelle erstellen und implementieren zu können. Der Funktionsumfang umfasst automatisiertes Feature-Engineering, Feature-Auswahl, Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning. Des Weiteren werden auch Tools zur Überwachung, Prüfung und Implementierung prädiktiver Modelle angeboten. Der Einsatzbereich deckt eine Vielzahl von Branchen, einschließlich Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Einzelhandel und Telekommunikation, ab.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Architecture

Data Architecture ist ein Begriff, der verwendet wird, um die Struktur und Organisation von Daten sowie die eingesetzten Technologien innerhalb eines Unternehmens zu beschreiben. Damit ist Data Architecture ein wichtiger Teil der IT-Strategie.  Er umfasst den Entwurf und die Implementierung von Datenmodellen, Datenbanken, Datenlagern und anderen Datensystemen. Unternehmen sollten eine einheitliche Data Architecture erstellen, um sicherzustellen, dass Daten gespeichert, verwaltet und auf eine Weise zugegriffen wird, die ihren Bedürfnissen entspricht. Data Architecture umfasst auch die Entwicklung von Datenstandards, Richtlinien und Verfahren, die sicherstellen, dass Daten effektiv und effizient gespeichert und verwendet werden.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Catalog

Ein Data Catalog ist eine zentrale Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Datenbestände zu organisieren, zu verwalten und zu durchsuchen. Es dient als Verzeichnis für Metadaten über Datenquellen, -strukturen und -beziehungen. Ein Data Catalog bietet Benutzern die Möglichkeit, schnell und einfach relevante Daten zu finden und zu verstehen, was die Qualität und Vertrauenswürdigkeit der Daten verbessert. Darüber hinaus unterstützt er die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und fördert die Wiederverwendung von Daten in verschiedenen Projekten.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Culture

Data Culture bezieht sich auf die Etablierung einer Unternehmenskultur, in der Daten eine zentrale Rolle spielen. Es geht darum, dass Mitarbeiter:innen datengetriebenes Denken und Handeln in ihren Arbeitsalltag integrieren und Daten als Grundlage für Entscheidungen nutzen. Eine starke Data Culture fördert den Einsatz von Datenanalyse-Tools, die Entwicklung von Datenkompetenz bei Mitarbeitenden und die Schaffung eines Umfelds, in dem Daten offen ausgetauscht und diskutiert werden. Ziel ist es, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Innovationen voranzutreiben und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Democratization

Eine Datendemokratisierung bezieht sich auf den Prozess, Daten für eine breite Palette von Benutzern zugänglich und nutzbar zu machen. Es zielt darauf ab, die traditionelle Hierarchie der Datenzugriffsberechtigungen aufzubrechen und ermöglicht es Mitarbeiter:innen in verschiedenen Abteilungen, eigenständig auf Daten zuzugreifen, sie zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Demokratisierung von Daten können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung verbessern, Innovationen fördern und die Effizienz steigern, indem sie mehr Menschen befähigen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Driven Company

Eine Data Driven Company ist ein Unternehmen, das seine Geschäftsentscheidungen und -strategien auf der Grundlage von Daten und Analysen trifft. Es nutzt interne und externe Datenquellen, um Einblicke zu gewinnen, Trends zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Eine solche Firma verwendet Daten nicht nur zur Überwachung des Geschäftserfolgs, sondern auch zur Optimierung von Prozessen, zur Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen sowie zur Vorhersage zukünftiger Entwicklungen. Durch den Einsatz von Daten als Grundlage für Entscheidungen kann eine Data Driven Company ihre Effizienz steigern, Wettbewerbsvorteile erzielen und bessere Kundenerfahrungen bieten.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Engineering

Data Engineering ist der Prozess der Vorbereitung und Strukturierung von Daten für die Analyse. Es beinhaltet das Sammeln, Reinigen, Transformieren, Integrieren und Validieren von Daten, um sicherzustellen, dass sie von hoher Qualität sind und für die Analyse verwendet werden können. Dies beinhaltet typischerweise die Verwendung einer Vielzahl von Werkzeugen und Techniken, um große Datensätze zu manipulieren, zu speichern und zu analysieren. Data Engineering ist ein Schlüsselbestandteil von Data Analytics und Data Science, da es die Grundlage für tiefgreifende Analytics-Aufgaben, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz bildet.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Strategy

Eine Datenstrategie bezieht sich auf die Planung und Umsetzung eines strukturierten Ansatzes zur Verwaltung, Nutzung und Analyse von Daten in einem Unternehmen oder einer Organisation. Sie umfasst die Festlegung von Zielen, Richtlinien und Prozessen, um den Wert der vorhandenen Daten zu maximieren, ihre Qualität sicherzustellen und ihre Sicherheit zu gewährleisten. Eine effektive Datenstrategie ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Innovationen voranzutreiben und Wettbewerbsvorteile zu erzielen, indem sie Daten als strategische Ressource nutzen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Governance

Data Governance ist der Prozess der Verwaltung und Steuerung von Daten innerhalb einer Organisation. Es beinhaltet die Definition von Standards, Richtlinien und Verfahren für die Datenverwaltung und die Einhaltung dieser Standards. Dazu gehören die Festlegung von Datenbesitz, Datenqualität, Datensicherheit, Datenzugriff, Datennutzung und Datenarchivierung. Daher stellt Data Governance einen wesentlichen Bestandteil von Data Management dar und hilft Organisationen somit, die Qualität, Verfügbarkeit und Sicherheit ihrer Daten zu gewährleisten. In der Folge hilft es Organisationen ihre Entscheidungsfindung und Geschäftsprozesse zu verbessern.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Lake

Ein Data Lake ist ein großes, zentrales Repository für Big Data, das Daten in ihrer natürlichen Form, bspw. als Objekt-Blobs oder Dateien, speichert. Der Data Lake ist so konzipiert, dass er große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus mehreren Quellen speichert und eine einzige, integrierte Ansicht der Daten bietet. Er wird für die Verarbeitung, Analyse und andere fortgeschrittene Datenverwaltungsaufgaben verwendet. Data Lakes werden häufig für Data Science, und Data Analytics verwendet.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Lakehouse

Ein Data Lakehouse ist ein Datenverwaltungssystem, das die Vorteile eines Data Warehouse und eines Data Lakes kombiniert. Es ermöglicht Organisationen, Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Streaming-Daten, zu speichern und zu verwalten. Data Lakehouses ermöglichen es Organisationen, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, um schneller bessere Entscheidungen treffen zu können. Ein Data Lakehouse bietet auch im Vergleich zu traditionellen Data Warehouses erweiterte Sicherheits-, Datenverwaltungs- und Skalierbarkeitsfunktionen. Des Weiteren bietet ein Data Lakehouse eine einheitliche Plattform, um auf Daten aus mehreren Quellen und in mehreren Formaten zuzugreifenund sie zu speichern und zu analysieren.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Management

Data Management ist der Prozess der Überwachung, Organisation und Pflege von Daten und Informationssystemen, um deren Genauigkeit, Sicherheit und Zugänglichkeit zu gewährleisten. Es beinhaltet die Entwicklung und Umsetzung von Prozessen, Verfahren und Technologien zur Speicherung, Schutz und Abruf von Daten. Dazu gehört die Verwaltung der Dateninfrastruktur, Datenverarbeitung, Datensicherheit und Data Governance.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Mesh

Data Mesh ist ein Softwarearchitekturmuster, das das Teilen von Daten über mehrere Domänen und Dienste verbessert. Es ist eine Möglichkeit, mehrere Dienste, Systeme und Anwendungen zu verbinden, um ein Mesh-Netzwerk des Datenaustauschs zu erstellen. Des Weiteren kann ein Data Mesh dazu beitragen, eine einheitlichere Datenfreigabe-Infrastruktur zu schaffen und Diensten ermöglichen, Daten einfacher zu erhalten und auszutauschen. Ein Data Mesh basiert auf den Prinzipien verteilter Systeme, die darauf ausgelegt sind, widerstandsfähig, selbstheilend und skalierbar zu sein. Folglich ermöglicht ein Data Mesh es Diensten, Daten auf sichere und zuverlässige Weise zu teilen, ohne dass eine zentralisierte Kontrolle erforderlich ist. Dies hilft, Komplexität zu reduzieren, die Leistung zu verbessern und die Sicherheit zu erhöhen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Ops / ML Ops

Data Ops und ML Ops sind Praktiken, die Organisationen dabei helfen, Daten- und Machine Learning (ML)-Pipelines und -Modelle zu operationalisieren. Data Ops konzentriert sich auf die Verwaltung von Daten, z. B. darauf, dass diese effizient und sicher gespeichert und verarbeitet werden. ML Ops hingegen konzentriert sich auf die Operationalisierung von ML-Pipelines und -Modellen, z. B. darauf, dass diese korrekt bereitgestellt und überwacht werden und dass sie schnell und einfach aktualisiert werden können. Mit Data Ops und ML Ops können Organisationen sicherstellen, dass ihre Daten- und ML-Pipelines und -Modelle reibungslos und effizient laufen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Platform

Der Begriff Data Platform/Datenplattform beschreibt eine End-to-End-Architektur zum Sammeln, Verwalten und Analysieren von Daten zu beschreiben. Eine solche Plattform besteht normalerweise aus einer Kombination aus Hardware, Software und Diensten, die es Benutzern ermöglichen, Daten zu erfassen, zu speichern, zu verwalten, zu analysieren und zu visualisieren. Datenplattformen können verwendet werden, um Anwendungen zu erstellen, die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu unterstützen und Einblicke in Kunden- und Geschäftsoperationen zu ermöglichen. Beliebte Datenplattformlösungen sind das Apache Hadoop-Ökosystem, Apache Spark und Microsoft Azure.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Protection

Data Protection bezieht sich auf den Schutz personenbezogener Daten vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch oder Verlust. Es umfasst Maßnahmen und Richtlinien, die sicherstellen, dass Daten gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen gesammelt, verarbeitet und gespeichert werden. Data Protection zielt darauf ab, die Privatsphäre und die Rechte von Einzelpersonen zu wahren, indem es Organisationen dazu verpflichtet, angemessene Sicherheitsvorkehrungen zu treffen und transparente Informationspraktiken zu implementieren. Dieses Thema gewinnt an Bedeutung angesichts der zunehmenden Digitalisierung und des wachsenden Bewusstseins für den Schutz persönlicher Informationen in einer vernetzten Welt.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Science

Data Science ist ein Fachgebiet, das Statistik, Informatik und Mathematik sowie Datenanalyse und maschinelles Lernen kombiniert. Das Ziel von Data Science ist, bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen, indem auf Basis von strukturierten und unstrukturierten Daten Muster, Trends und Einsichten gewonnen werden, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Dazu werden wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme angewendet.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Strategy

Eine Datenstrategie bezieht sich auf die Planung und Umsetzung eines strukturierten Ansatzes zur Verwaltung, Nutzung und Analyse von Daten in einem Unternehmen oder einer Organisation. Sie umfasst die Festlegung von Zielen, Richtlinien und Prozessen, um den Wert der vorhandenen Daten zu maximieren, ihre Qualität sicherzustellen und ihre Sicherheit zu gewährleisten. Eine effektive Datenstrategie ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Innovationen voranzutreiben und Wettbewerbsvorteile zu erzielen, indem sie Daten als strategische Ressource nutzen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Vault

Data Vault ist eine Datenmodellierungstechnik, die zum Speichern und Verwalten großer Datenmengen verwendet wird. Sie ist so konzipiert, dass es große Datenmengen in einer strukturierten, konsistenten und sicheren Weise speichern kann. Das Data-Vault-Modell basiert auf einer Hub-and-Spoke-Architektur, welche ein Ansatz ist, der Daten in einem zentralen Hub organisiert und mit mehreren Speichen (spokes) verbindet. Dies ermöglicht ein effizientes Speichern und Abrufen von Daten aus mehreren Quellen. Zusätzlich ermöglicht es auch, dass die Daten leicht über mehrere Systeme geteilt und aktualisiert werden können. Data Vault wird in vielen Branchen eingesetzt, darunter Banken, Gesundheitsunternehmen und Regierungsbehörden.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Virtualization

Data Virtualization ist eine Datenintegrationstechnik, die Informationen aus mehreren Datenquellen kombiniert und als eine einzige virtuelle Datenschicht darstellt. . Mit Data Virtualization können Organisationen effizient auf Daten aus unterschiedlichen Systemen zugreifen, ohnedie Daten zu verschieben oder zu duplizieren. Dadurch werden die Zugriffszeiten auf Daten verbessert und die mit der Datenintegration verbundenen Kosten reduziert. Data Virtualization ermöglicht es Organisationen auch, von Echtzeitdaten zu profitieren und Predictive Analytics Modelle zu erstellen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Warehouse

Ein Data Warehouse ist ein zentraler Speicherplatz, der zum Speichern und Analysieren großer Datenmengen aus mehreren Quellen verwendet wird. Diese Daten werden dann verwendet, um Geschäftsentscheidungen zu treffen und Einblicke in die Leistung des Unternehmens zu erhalten. Data Warehouses enthalten in der Regel Daten aus einer Vielzahl von Quellen, wie z.B. operativen Systeme, externen Quellen und internen Quellen. Diese Daten werden dann kombiniert und analysiert, um Einblicke zu gewinnen. Data Warehouses werden oft für Data-Mining und Business-Intelligence-Anwendungen verwendet.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Data Quality & Integrity

Data Quality & Integrity bezieht sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten. Es umfasst Maßnahmen zur Sicherstellung der Richtigkeit und Zuverlässigkeit von Daten, um sicherzustellen, dass sie für Entscheidungsfindung und Analysen verwendet werden können. Data Quality beinhaltet die Überprüfung von Daten auf Fehler, Duplikate oder Inkonsistenzen, während Data Integrity die Gewährleistung der Unversehrtheit und Vertraulichkeit von Daten betrifft. Durch die Aufrechterhaltung hoher Datenqualität und -integrität können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und vermeiden potenzielle Risiken oder Schäden durch fehlerhafte oder unzuverlässige Daten.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Delta Lake

Delta Lake ist eine Open-Source-Speicherschicht für Data Lakes, die darauf abzielt, die Datenqualität zu verbessern und die Zuverlässigkeit zu erhöhen. Es verwendet Technologien wie ACID-Transaktionen, Daten-Versionierung und Audit-Verlauf, um das Vertrauen der Data Engineers und Data Scientists in die Daten zu stärken. Des Weiteren wird durch seinen Einsatz Data Engineers ermöglicht, leicht große Data Lakes zu erstellen und zu verwalten.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Explainable AI

Der Begriff Erklärbare Künstliche Intelligenz (Explainable AI bzw. XAI) beschreibt Methoden, die uns Menschen Erklärungen für Entscheidungen und Vorhersagen liefern, die von KI-Modellen getroffen werden. Dadurch wird das Vertrauen in die Modelle gestärkt, die Transparenz wird verbessert und Verantwortlichkeiten werden klarer. Dabei verwenden XAI-Systeme verschiedene Techniken wie Visualisierungen, Regelsätze und Konzepte aus der Spieltheorie, um die Vorhersagen der KI-Modelle zu erklären.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Foundation Models

Fundamentalmodelle, auch als Basismodelle bezeichnet, sind große maschinelle Lernmodelle, die auf umfangreichen Datensätzen mit Hilfe von self-supervised oder semi-supervised learning trainiert werden. Sie können für eine Vielzahl von nachgelagerten Aufgaben angepasst werden und sind daher ein entscheidender Bestandteil bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI)-Systemen. Der Begriff "Fundamentalmodelle" wurde vom Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence's Center for Research on Foundation Models (CRFM) geprägt. Fundamentalmodelle haben eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung verschiedener KI-Systeme gespielt, darunter Chatbots und andere KI-Anwendungen für Benutzer. Diese Modelle haben die Art und Weise, wie KI-Systeme entwickelt werden, revolutioniert, indem sie einen vielseitigen Ausgangspunkt bieten, der für spezifische Aufgaben feinabgestimmt werden kann. Die Anpassungsfähigkeit von Fundamentalmodellen hat die Entwicklung von KI-Technologien in verschiedenen Bereichen erheblich beschleunigt.

 

Generative AI

Unter dem Begriff „Generative AI“ fasst man KI Modelle zusammen, die in der Lage sind neue Daten zu generieren. Im Wesentlichen wird generative KI für die Erstellung neuer Text, Bild oder Video verwendet und spezifisch dafür trainiert.

Generative KI basiert auf Fundamentmodellen, die vordefinierte Aufgaben ausführen. Eine Besonderheit, die für den Einsatz dieser Art von KI spricht, ist die hervorragende Eignung für breit angelegte Use Cases. Darunter die Ausführung von Zusammenfassungen, Fragen-/Antworten-Sessions, Klassifizierung und mehr. Mit nur minimalem Training können Fundamentmodelle an ausgewählte Anwendungsfälle mit sehr wenigen Beispieldaten angepasst werden. Was deren thematische Randtoleranz erhöht und damit deren Einsatzszenarien flexibler gestaltet.

 

Internet of Things

Das Internet der Dinge (IoT) ist ein Netzwerk physischer Objekte ("Dinge"), die mit Software, Sensoren und anderen Technologien ausgestattet sind, um Daten mit anderen Geräten und Systemen über das Internet auszutauschen. Dies ermöglicht eine Steuerung über große Distanzen und eine direktere Integration zwischen der physischen Welt und computerbasierten Systemen. In der Folge können Effizienz, Genauigkeit und wirtschaftlicher Nutzen gesteigert werden. Beispiele für IoT-Anwendungen sind eine vernetzte Hausautomatisierung, vernetzte Autos, Smart Cities und maschinelle Fertigungsprozesse in Fabriken.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Machine Learning

Machine Learning ist Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), die Computern - durch Zugriff und Nutzung von Daten - die Fähigkeit verleiht zu lernen, ohne explizit dafür programmiert werden zu müssen. Beim Machine Learning lernt ein Algorithmus anhand von ihm bereitgestellten Beispieldaten, in denen er Muster und Zusammenhänge sucht und diese in einem Modell festhält. Mithilfe eines solchen Modells können dann Vorhersagen für neue und unbekannte Beispiele erzeugt werden. Das primäre Ziel ist es, den Computern ohne menschliches Eingreifen oder Hilfe automatisches Lernen zu ermöglichen und entsprechend zu handeln.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Matillion

Matillion ETL ist ein cloudbasiertes Datenintegrationswerkzeug, mit dem Organisationen Datentransformationen schnell entwickeln und umsetzen können. Es ist so konzipiert, dass es an Cloud-Datenspeicher wie Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake angebunden werden kann, um Daten in einem Bruchteil der Zeit und Kosten traditioneller ETL-Tools zu erfassen, zu bereinigen, zu transformieren und zu laden. Matillion ETL bietet eine graphische Oberfläche zur Erstellung von Datenpipelines und eine Visualisierung von Quell- und Zieldaten. Des Weiteren unterstützt es Skriptsprachen wie SQL und Python, um benutzerdefinierte Transformationen zu schreiben und bietet erweiterte Funktionen wie Data Profiling und Data Lineage, um Data Governance zu verbessern.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Self Service BI

Self-Service-BI (Business Intelligence) ist eine Art von Business Intelligence, die es Benutzern ermöglicht, auf Unternehmensdaten ohne die Hilfe von IT oder Datenanalysten zuzugreifen. Es bietet den Benutzern die Möglichkeit, Daten schnell zu analysieren und Berichte und Dashboards zu erstellen, die Einblick in die Organisation geben. Diese Art von BI wird immer beliebter, da Organisationen nach Möglichkeiten suchen, ihre Daten besser für Entscheidungen zu nutzen. Heutzutage sind Self-Service-BI-Tools oft cloudbasiert und bieten eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es den Benutzern ermöglicht, in die Daten einzutauchen, um Trends und Korrelationen zu entdecken.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Snowflake

Snowflake ist eine cloudbasierte Datenplattform, die es Benutzern ermöglicht, Daten zu speichern und zu analysieren. Es ist eine vollständig verwaltete und sichere Datenbanklösung, die schnellen Zugriff auf große Datensätze bietet. Es ist dafür konzipiert große Datenmengen zu speichern und abzufragen, und bietet Funktionen wie Multi-Cluster-Architektur, Data Virtualization und sicheren Datenaustausch sowie Datenkomprimierung, Datenverschlüsselung, Datenreplikation und Machine Learning.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Stream Processing

Stream-Processing stellt die Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Datenverarbeitung von großen Datenmengen dar, die in einem Stream kontinuierlich gesammelt, analysiert und transformiert werden, was schnellere Entscheidungen, schnellere Reaktionszeiten und besseren Kundenservice ermöglicht. Stream-Processing kann für maschinelles Lernen zur Anomalie-Erkennung, zur Vorhersageanalyse und in Empfehlungssystemen genutzt werden. Dabei können die Daten für das Stream-Processing aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, IoT-Geräten und anderen verbundenen Systemen stammen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

360 Grad Customer Database

Eine 360-Grad-Kundendatenbank ist eine umfassende Kundendatenbank, die Informationen über Kunden aus allen Blickwinkeln enthält. Diese Art von Datenbank enthält eine breite Palette von Datenpunkten, wie z.B. demografischen Informationen, Kontaktdaten, Kaufhistorie, Web-Interaktionen und Online-Engagement. Damit wird es Unternehmen ermöglicht, ein umfassenderes Bild ihrer Kunden zu erstellen, um ihre Dienstleistungen stärker zu personalisieren und ihre Marketingbemühungen effektiver zu gestalten. Zusätzlich kann es dabei unterstützen, Trends zu erkennen und Strategien zur Stärkung der Kundenbindung zu erstellen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Power BI

Power BI ist eine Business-Intelligence- und Analyseplattform, die von Microsoft entwickelt wird. Es bietet die Möglichkeit Daten zu analysieren, interaktive Dashboards zu erstellen und Berichte zu teilen. Des Weiteren kann Power BI verwendet werden, um auf Daten aus verschiedenen Datenquellen, wie Excel-Tabellen, Datenbanken und Cloud-Diensten zuzugreifen und anschließend zu analysieren. Zusätzlich kann es zur Visualisierungen von Diagrammen, Tabellen und Karten genutzt werden, um die Erkenntnisse aus den Daten darzustellen.
(Quelle: https://beta.openai.com)

 

Python

Python ist eine interpretierte, high-level Programmiersprache, die  hohen Wert auf klares Programmieren und Code-Lesbarkeit legt. Python verfügt über ein dynamisches Typensystem, eine automatische Speicherverwaltung, unterstützt mehrere Programmierparadigmen und liefert eine umfassende Standardbibliothek. Des Weiteren stehen viele Bibliotheken für Data Science zur Verfügung, die bspw. zur Datenverarbeitung und zur Erstellung von Machine-Learning-Modellen verwendet werden können. Zusätzlich von Vorteil ist, dass Python für viele Betriebssysteme verfügbar ist, sodass Python-Code auf einer Vielzahl von Systemen ausgeführt werden kann.
(Quelle: https://beta.openai.com)