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Thomas Reiter hatte eigentlich keine Eile. Er hat drei Monate lang nach einem Kombi gesucht, Diesel, Automatik, unter 100000 Kilometer, und irgendwann im November 2024 hat er einen gefunden, bei einem kleinen Händler in Salzburg-Maxglan, ein paar hundert Meter von der Innsbrucker Bundesstraße entfernt. 2018er, dunkelgrau, 91000 auf dem Tacho, gepflegter Innenraum, zwei Vorbesitzer laut Zulassungsbescheinigung, Preis 14800 Euro. Reiter ist Elektriker, er braucht das Auto für die Arbeit, Werkzeug im Kofferraum, jeden Tag vierzig fünfzig Kilometer zwischen Salzburg und dem Flachgau, manchmal rüber nach Oberösterreich wenn ein Auftrag in Vöcklabruck oder Gmunden liegt. Er hat eine Probefahrt gemacht, alles normal, Motor sauber, Getriebe schaltet sauber, keine Geräusche. Hat unterschrieben und den Wagen mitgenommen.
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digna: Wie verbessert künstliche Intelligenz die Datenqualität in Unternehmen? Unternehmen aus verschiedenen Branchen sammeln und verarbeiten heutzutage deutlich mehr Daten als je zuvor. Diese Daten stellen eine Grundlage nicht nur für Berichte und Analysen, sondern auch für wichtige Entscheidungen dar. Warum ist die Datenqualität so wichtig? Wie verbessert künstliche Intelligenz die Datenqualität? Ein Praxisbeispiel aus Österreich: ITSV setzt auf KI-gestützte Datenqualität Vom österreichischen Start-up zum internationalen Technologietreiber Internationale Aufmerksamkeit für die Technologie von digna Fazit Daten in Unternehmen stammen oft aus verschiedenen Quellen. Sie müssen auch zwischen mehreren Systemen übertragen werden und jederzeit zuverlässig verfügbar sein. Kein Wunder also, dass Unternehmen nach neuen Möglichkeiten suchen, ihre Datenqualität besser zu überwachen. Zu den Unternehmen, die innovative Lösungen in diesem Bereich anbieten, gehört das österreichische Technologie-Startup digna. Warum ist die Datenqualität so wichtig? Es ist kein Zufall, dass Unternehmen immer mehr Wert auf die Datenqualität legen. Wenn die Informationen, die für Analysen und Prognosen genutzt werden, fehlerhaft sind, kann das zu falschen Schlussfolgerungen führen. Vollständige und aktuelle Daten ermöglichen es, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Hervorzuheben ist, dass eine gute Datenqualität nicht nur für das Management wichtig ist. Auch Fachabteilungen, die mit Kunden-, Finanz- oder Produktionsdaten arbeiten, sind auf korrekte Informationen angewiesen. Man muss sich darüber im Klaren sein, dass sogar kleine Fehler größere Auswirkungen haben können. Wie verbessert künstliche Intelligenz die Datenqualität? Bei kleinen Datenbeständen können fest definierte Regeln dabei helfen, die Qualität der Daten zu überwachen. Mit zunehmender Datenmenge wird dieser Prozess jedoch immer aufwendiger. Das Problem kann man mit künstlicher Intelligenz bewältigen, die viele neue Möglichkeiten eröffnet. KI kann Datenbestände analysieren, typische Muster erkennen und ungewöhnliche Veränderungen frühzeitig feststellen. Es geht dabei vor allem dabei um fehlende Datenlieferungen oder strukturelle Änderungen in Datenbanken. Bei großen Datenmengen können Sie auch auf eine Plattform für Datenqualität setzen. Als vielversprechendes Unternehmen in diesem Bereich hat sich das österreichische Technologie-Startup digna etabliert. Die digna-Plattform überwacht verschiedene Aspekte der Datenqualität und nutzt künstliche Intelligenz, um Auffälligkeiten automatisch zu identifizieren. Ein Praxisbeispiel aus Österreich: ITSV setzt auf KI-gestützte Datenqualität Wie groß das Potenzial moderner KI-Lösungen sein kann, zeigt die Success Story: IT-Services of Austrian Social Security. Die österreichische Organisation verwaltet große Datenmengen – zuverlässige Informationen sind für Analysen, Berichte und zahlreiche Geschäftsprozesse notwendig. Als digna seine Technologie erstmals vorstellte, wurde das Angebot zuerst mit Skepsis betrachtet. Im Laufe der Zeit zeigte sich jedoch, dass die Plattform wertvolle Erkenntnisse über die vorhandenen Daten liefern konnte. Bei ITSV hat digna rund 9.000 technische Datenqualitätsregeln ersetzt. In der Praxis bedeutet das, dass die Organisation nicht mehr aufwendig gepflegte Regelwerke verwalten muss. Stattdessen basiert sie auf KI-gestützten Verfahren – dadurch werden Auffälligkeiten und mögliche Probleme automatisch erkannt Vom österreichischen Start-up zum internationalen Technologietreiber Die Entwicklung von digna zeigt, wie stark das Interesse an modernen Lösungen für die Datenqualität und Data Observability in den letzten Jahren gewachsen ist. Zu den Kunden von digna zählen u.a. die IT-Services der österreichischen Sozialversicherung, Adamed Pharma S.A. aus Warschau sowie A1. Darüber hinaus testen derzeit weitere potenzielle Kunden die digna-Plattform im Rahmen von Pilotprojekten. Dies bestätigt, dass Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen nach neuen Möglichkeiten suchen, ihre Datenqualität effektiv zu überwachen. Hervorzuheben ist, dass digna durch die Austria Wirtschaftsservice (aws) und die Wirtschaftsagentur Wien unterstützt wurde. Ferner wird digna im Rahmen seiner internationalen Wachstums- und Expansionsaktivitäten von Advantage Austria gefördert. Internationale Aufmerksamkeit für die Technologie von digna Innovative Technologien werden nicht nur durch große Konzerne, sondern auch durch spezialisierte Start-ups entwickelt. Wichtig sind Fachveranstaltungen, auf denen Unternehmen ihre Lösungen im Bereich Datenmanagement vorstellen und Erfahrungen aus der Praxis austauschen können. Ein Beispiel dafür ist die Zusammenarbeit zwischen digna und ITSV. Gemeinsam mit ITSV präsentierte digna seine Technologie auf einer führenden europäischen Fachkonferenz in London. Dabei wurde erklärt, wie wie künstliche Intelligenz die Überwachung und Analyse von Datenbeständen unterstützen kann. Auch auf anderen Branchenveranstaltungen wurden die KI-Lösungen von digna präsentiert. Die Plattform digna war durch die ITSV-Erfolgsgeschichte auf der Big Data Minds Europe 2024 in Berlin vertreten. Dort berichtete Vojkan Radak, Data Warehouse Product Manager bei der ITSV, über die Herausforderungen im Umgang mit großen Datenmengen und stellte vor, wie KI-gestützte Verfahren Probleme im Bereich Data Observability und Datenqualität automatisch erkennen können. Fazit Die Bedeutung der Datenqualität nimmt derzeit immer weiter zu. Künstliche Intelligenz kann jedoch dabei helfen, nicht nur Probleme in diesem Bereich frühzeitig zu erkennen, sondern auch Überwachungsprozesse zu automatisieren. 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