Dieser Artikel untersucht die grundlegenden Prinzipien und Anwendungen der K\u00fcnstlichen Intelligenz und wie KI in ein Enterprise Data Warehouse<\/a> integriert werden kann. Dabei wird beleuchtet, wie sie zur Verbesserung des Designs und des Betriebs von Data Warehouses eingesetzt werden kann und gleichzeitig die Entwicklung anspruchsvollerer Data-Science<\/a>-Anwendungen wie Machine Learning oder Predictive Analytics erm\u00f6glicht.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“ el_class=“webinar-box“]\n Dieses Webinar befasst sich mit den wesentlichen Prinzipien der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) und ihrer transformativen Rolle im Data Warehousing. Wir untersuchen, wie KI und Machine Learning (ML) nicht nur den Aufbau und den Betrieb von Data Warehouses verbessern, sondern auch die darin gespeicherten riesigen Datenmengen nutzen, um leistungsstarke Anwendungen zu entwickeln, z. B. f\u00fcr Predictive Analytics. <\/p>\n Sie lernen die grundlegenden KI-Technologien kennen, die diese Fortschritte vorantreiben, und erfahren, wie sie sich mit Data Science und Machine Learning \u00fcberschneiden, um die Datenspeicherung zu optimieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und neue gesch\u00e4ftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Dieses Webinar bietet wertvolle Perspektiven f\u00fcr die Integration dieser Technologien in Ihre Data-Warehousing-Methoden.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][nectar_btn size=“jumbo“ open_new_tab=“true“ button_style=“regular“ button_color_2=“Extra-Color-1″ icon_family=“none“ el_class=“ctaBtn“ text=“Watch webinar recording“ url=“https:\/\/us02web.zoom.us\/webinar\/register\/WN_Ta7NMdZoT-ClprBfOjHT-A#\/registration“][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“] In this article:<\/p> K\u00fcnstliche Intelligenz<\/b> ist heute eher ein Oberbegriff und repr\u00e4sentiert ein breites Feld. Im Allgemeinen umfasst der Begriff KI Techniken, die es Computern erm\u00f6glichen<\/span>, menschliches Verhalten nachzuahmen<\/b>, sodass sie lernen, Sprache zu verstehen, Entscheidungen zu treffen, Muster zu erkennen und komplexe Probleme auf eine Weise zu l\u00f6sen, die der menschlichen Intelligenz \u00e4hnelt.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][image_with_animation image_url=“40224″ image_size=“medium“ animation_type=“entrance“ animation=“None“ animation_movement_type=“transform_y“ hover_animation=“none“ alignment=“center“ img_link_target=“_blank“ border_radius=“none“ box_shadow=“none“ image_loading=“lazy-load“ max_width=“100%“ max_width_mobile=“default“][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n Deep Learning nutzt viele Schichten, um komplexe Merkmale aus Rohdaten als Eingabe zu extrahieren, was in gewisser Weise die Funktionsweise des menschlichen Gehirns simuliert.<\/span><\/p>\n In dieser Hinsicht ist Deep Learning besonders leistungsf\u00e4hig bei der<\/span> Verarbeitung sehr gro\u00dfer Datenmengen<\/b>, um komplexe Muster zu erlernen und so die unterschiedlichsten Aufgaben zu l\u00f6sen. Bekannte Beispiele hierf\u00fcr sind Aufgaben wie die Bild- oder Spracherkennung, die heute jedes moderne Smartphone beherrscht.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n KI hat das Potenzial, die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen eines Data Warehouses zu bew\u00e4ltigen: Performance, Governance und Benutzerfreundlichkeit. Dies ist gelebte Data Intelligence, die die Art und Weise, wie Sie Ihre Daten abfragen, verwalten, steuern und visualisieren, revolutionieren wird.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n Dar\u00fcber hinaus kann KI auch die Entwickler selbst bei ihrer Arbeit unterst\u00fctzen, sodass sie schneller und effizienter arbeiten k\u00f6nnen. Entwickler k\u00f6nnen KI nutzen, um<\/span> Probleme <\/b>in ihrem Code schneller zu beheben, indem sie auf KI-basierte Codegenerierung und -analyse wie GitHub Copilot zur\u00fcckgreifen. Dieser vervollst\u00e4ndigt, refaktoriert und debuggt Code in Echtzeit direkt in der IDE.<\/span> <\/p>\n Auch das<\/span> Performance-Tuning<\/b> von Data-Warehouse-Workloads l\u00e4sst sich durch pr\u00e4diktive Optimierungen automatisieren, was erhebliche Kosten einsparen kann.<\/span><\/p>\n KI kann auch die Governance skalieren und automatisieren, indem sie<\/span> automatisiertes Tagging, eine l\u00fcckenlose Dokumentation<\/b> und die Suche in nat\u00fcrlicher Sprache \u00fcber alle Daten und Assets eines Unternehmens hinweg erm\u00f6glicht.<\/span><\/p>\n Dies reicht bis hin zu der M\u00f6glichkeit f\u00fcr Business-Anwender, nat\u00fcrliche Sprache zu nutzen, um mit Daten zu interagieren, Fragen zu stellen und Dashboards zu erstellen. Die M\u00f6glichkeiten sind nahezu unbegrenzt, und wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklung.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n Beispielsweise k\u00f6nnte ein Data Warehouse im Einzelhandel die jahrelange Historie von K\u00e4ufen, demografischen Daten und Produktinformationen speichern. Diese Daten k\u00f6nnen genutzt werden, um<\/span> KI-Modelle zu trainieren, die zuk\u00fcnftige Einkaufstrends vorhersagen<\/b> oder personalisierte Produktempfehlungen aussprechen.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n Hier sind einige Beispiele, wie diese Integration KI-gest\u00fctzten Analysen zugutekommen kann:<\/span><\/p>\n Die Integration von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) in das Data Warehousing steigert die Effizienz und Effektivit\u00e4t der Datenspeicherung, -verwaltung und -analyse erheblich. Durch den Einsatz von KI-Technologien k\u00f6nnen Unternehmen Prozesse zur Datenintegration, -bereinigung und -transformation automatisieren, was zu pr\u00e4ziseren und schnelleren Erkenntnissen f\u00fchrt. Dar\u00fcber hinaus sorgt die KI-gest\u00fctzte Optimierung von Design und Struktur des Data Warehouses f\u00fcr eine verbesserte Performance und Skalierbarkeit. Der Einsatz von KI im Data Warehousing rationalisiert nicht nur die Abl\u00e4ufe, sondern erm\u00f6glicht es Unternehmen auch, fortschrittliche Analysen wie Machine Learning und Predictive Analytics zu nutzen, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" [vc_row type=“in_container“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ scene_position=“center“ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ overflow=“visible“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ column_element_direction_desktop=“default“ column_element_spacing=“default“ desktop_text_alignment=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_backdrop_filter=“none“ column_shadow=“none“…<\/p>\n","protected":false},"author":92,"featured_media":59667,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3986,3949,3946],"tags":[],"class_list":["post-59666","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-anfaenger","category-data-warehouse","category-kunstliche-intelligenz"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\tKI im Data Warehousing: Prinzipien und Anwendungen<\/h2>\n
Grundlegende Prinzipien der KI<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=““ text_direction=“default“] Lassen Sie uns zun\u00e4chst den Begriff der K\u00fcnstlichen Intelligenz sowie andere Begriffe wie Machine Learning, Deep Learning oder Generative KI einordnen, um den Kontext zu verdeutlichen und zu kl\u00e4ren, was sich genau hinter diesen Begriffen verbirgt.<\/span><\/p>\n
Machine Learning (ML) als Teilbereich der KI<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]Machine Learning ist ein Teilbereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz und, auch wenn der Begriff weniger pr\u00e4sent sein mag, einer der wichtigsten. Machine Learning nutzt fortschrittliche Techniken<\/span> und Algorithmen, um Muster in gro\u00dfen Datenmengen zu erkennen<\/b>. Dies erm\u00f6glicht es Maschinen, autonom zu lernen und sich anzupassen, um auf Basis der Daten R\u00fcckschl\u00fcsse oder Vorhersagen zu treffen. Im Gegensatz zur traditionellen Programmierung, bei der Aufgaben auf der Grundlage klarer und definierter Anweisungen ausgef\u00fchrt werden, st\u00fctzt sich Machine Learning auf statistische Analysen von Eingabedaten, um Ergebnisse innerhalb eines erwarteten Bereichs auszugeben. Im Wesentlichen erm\u00f6glicht es Machine Learning Computern, aus Daten zu lernen und diese zu interpretieren,<\/span> ohne f\u00fcr jeden einzelnen Fall explizit programmiert<\/b> zu werden.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n
Deep Learning (DL) \u2013 Ein tieferer Einblick in ML<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]Deep Learning ist ein spezialisierter Teilbereich des Machine Learning und der KI und nutzt tiefe neuronale Netze, um tiefgehende Datenverarbeitungsaufgaben zur Erkennung komplexer Muster durchzuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n
Generative KI \u2013 Der kreative Aspekt des Deep Learning<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=““ text_direction=“default“] Generative KI ist ein Begriff, der in letzter Zeit vor allem durch ChatGPT sehr bekannt geworden ist. Generative KI ist ein Teilbereich des Deep Learning und umfasst Deep-Learning-Modelle, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Code oder sogar Videos auf Basis der Daten<\/span> generieren,<\/b> mit denen sie trainiert wurden. Sie sind in der Lage,<\/span> ohne explizite Anweisungen<\/b> neuartige Ergebnisse zu erzeugen, die die Trainingsdaten nicht direkt replizieren. Dies er\u00f6ffnet v\u00f6llig neue M\u00f6glichkeiten, wie beispielsweise die Erstellung langer Texte, komplexer Bilder oder sogar Musik.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n
Die Rolle der KI beim Aufbau von Data Warehouses<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]KI ver\u00e4ndert alles, auch das Data Warehousing.<\/b> Dabei kann sie dazu beitragen, die Effizienz und Effektivit\u00e4t Ihres Data Warehouses von Grund auf zu steigern. Vom Design und der Struktur bis hin zu den laufenden Datenmanagementprozessen gibt es viele M\u00f6glichkeiten, bei denen KI helfen kann.<\/span><\/p>\n
Verbesserung von Design und Struktur<\/span><\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]Die Architektur eines Data Warehouses ist von entscheidender Bedeutung, da sie eine effiziente Datenabfrage und Skalierbarkeit bei gleichbleibender Performance unterst\u00fctzen muss. Durch die Analyse von Nutzungs- und Abfragemustern k\u00f6nnen KI-Algorithmen optimale Datenmodelle und Indizierungsstrategien vorschlagen. Dies beschleunigt nicht nur den Abruf von Informationen, sondern sorgt auch f\u00fcr eine<\/span> agilere Datenhandhabung<\/b> bei der Skalierung oder der Integration neuer Datenquellen.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n
Automatisierung von Datenintegration, -bereinigung und -transformation<\/span><\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]Indem KI<\/span> Routineaufgaben \u00fcbernimmt,<\/b> k\u00f6nnen sich Data Engineers auf anspruchsvollere Aufgaben wie den Entwurf von Datenmodellen, das Trainieren von Machine-Learning-Algorithmen und die Erstellung von Datenvisualisierungen konzentrieren. Beispielsweise nutzt The Coca-Cola Company KI-gest\u00fctzte ETL-Tools, um Datenintegrationsaufgaben in ihrer gesamten globalen Lieferkette<\/a> zu automatisieren und so die Beschaffungs- und Einkaufsprozesse zu optimieren.<\/span> <\/p>\n
Nutzung eines Data Warehouse f\u00fcr KI-Anwendungen<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]Die Struktur eines Data Warehouses \u2013 ein strukturiertes und zentralisiertes Repository, das Daten aus mehreren Quellen innerhalb eines Unternehmens aggregiert \u2013 macht es zur<\/span> perfekten Grundlage f\u00fcr den Aufbau und das Trainieren von KI-Anwendungen.<\/b> KI-Modelle ben\u00f6tigen gro\u00dfe Mengen gut strukturierter und variabler Daten von hoher Qualit\u00e4t. Ein Data Warehouse bietet hierf\u00fcr die perfekte Basis, um unternehmenseigene KI-Modelle zu trainieren.<\/span><\/p>\n
Verbesserung der KI-F\u00e4higkeiten mit Data Vault<\/span><\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]Insbesondere Data Vault 2.0<\/a> schafft die optimalen Voraussetzungen f\u00fcr das Trainieren eigener KI-Modelle durch sein strukturiertes und zuverl\u00e4ssiges Daten-Framework. <\/span><\/p>\n
\n
Fazit<\/h2>\n