Das Wissensmanagement in Unternehmen erfährt durch künstliche Intelligenz (KI) eine bemerkenswerte Transformation. Daten bilden das Fundament für ein intelligentes Wissensmanagementsystem, doch bevor sie von KI-Tools genutzt werden können, müssen sie sorgfältig aufbereitet werden. In diesem Beitrag geben wir Ihnen einen einfachen Überblick darüber, wie Daten aus verschiedenen Quellen angebunden, transformiert, eingebettet und schließlich gespeichert werden, um eine effiziente Abfrage zu ermöglichen.
Datenquellen anbinden
Jedes Wissensmanagementsystem beginnt mit der Anbindung an Datenquellen. Dabei können unterschiedlichste Formate und Kanäle zum Einsatz kommen, von sozialen Medien bis hin zu firmeninternen Dokumenten. Diese Vielfalt macht es notwendig, eine robuste und flexible Datenanbindung zu etablieren, die eine reibungslose Integration ermöglicht.
Daten laden
Sobald die Quellen angebunden sind, folgt der Prozess des Datenladens. Dabei werden die Daten aus ihren Ursprungssystemen extrahiert. Diese Phase ist entscheidend, da hier bereits erste Filterungen und Vorbereitungen für die folgenden Schritte stattfinden.
Daten transformieren
Die Transformation der Daten ist der nächste kritische Schritt. Hier werden die geladenen Daten bereinigt, strukturiert und für die Analyse vorbereitet. Dies kann das Bereinigen von Duplikaten, das Konvertieren von Formaten oder das Anreichern mit zusätzlichen Informationen umfassen.
Daten einbetten
Durch das Einbetten von Daten in ein für die KI verständliches Format werden diese für maschinelles Lernen und weiterführende Analysen zugänglich gemacht. Oft geschieht dies durch die Umwandlung in Vektoren, welche die semantische Bedeutung der Daten repräsentieren.
Daten lagern
Die transformierten und für die Verarbeitung vorbereiteten Daten müssen in einem Datenlager gespeichert werden. Hier kommen oft Datenbanken zum Einsatz, die für schnelle Abfragen und große Datenmengen optimiert sind.
Daten abfragen
Der letzte Schritt im Prozess ist die Abfrage der Daten. Nutzer können über spezielle Schnittstellen auf die aufbereiteten Informationen zugreifen und diese für ihre Zwecke nutzen, sei es für Berichte, Analysen oder als Grundlage für automatisierte Entscheidungsfindungen.