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title: "Daten smart verwalten: KI-Plattformen für nahtlose Prozesse"
description: KI-Plattformen revolutionieren, wie Modelle für maschinelles Lernen entwickelt, trainiert und eingesetzt werden. Hier erfahren Sie, wie Sie sie einsetzen
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[WIIT - Magazine](https://magazine.wiit.cloud/de)

# [Daten smart verwalten: KI-Plattformen für nahtlose Prozesse](https://magazine.wiit.cloud/de/ki-plattformen-fuer-nahtlose-prozesse)

 Geschrieben von [WIIT](https://magazine.wiit.cloud/de/author/wiit) | Feb. 17, 2025

Für die Verarbeitung großer Mengen an unstrukturierten Informationen, die für [automatisierte](https://magazine.wiit.cloud/de/automatisierung-in-der-cloud-0?hsLang=de) und **datengesteuerte Prozesse unerlässlich** sind, nutzen Unternehmen KI-Plattformen. Diese bieten die nötige **Infrastruktur und die Algorithmen für maschinelles Lernen**.

Die Plattformen richten sich an viele Nutzer und ermöglichen es ihnen, KI für Informationsauswertung, Automatisierungen und intelligente Anwendungen zu nutzen. KI-Plattformen bieten Lösungen für die **Herausforderungen der Digitalisierung** in verschiedenen Branchen, z. B. Fintechs.

 

## **KI-Plattformen und ihre Möglichkeiten**

KI-Plattformen automatisieren die Datenerfassung und **passen sich der Entwicklung der zu verwaltenden Informationen** an, indem sie Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden. Sie nutzen fortschrittliche Datenverwaltungstechniken wie automatische Klassifizierung und intelligente Speicherung, um Prozesse zu optimieren.

Sobald die Daten erfasst sind, nutzen KI-Plattformen [**Datenmanagementtechniken**](https://magazine.wiit.cloud/de/datensouveranitat-wie-lassen-sich-compliance-und-betriebliche-anforderungen-vereinbaren?hsLang=de). Durch die Nutzung der[**Cloud**](https://magazine.wiit.cloud/de/cloud-security-leitfaden?hsLang=de), kann die KI Ressourcen auf der **Grundlage von Nutzungsmustern dynamisch zuweisen,** um Effizienz und Skalierbarkeit zu gewährleisten und Analysen zur Vorhersage des Speicherbedarfs zu ermöglichen. **Engpässe und** [**Datenverluste**](https://magazine.wiit.cloud/de/ruf-des-unternehmens-mit-business-continuity-schutzen?hsLang=de) **werden so vermieden** und die Leistung der IT maximiert.

**Die Analyse großer Datenmengen ist das Herzstück** einer KI-Plattform. Mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung und maschineller Bildverarbeitung unterstützt KI Unternehmen dabei, strukturierte und unstrukturierte Daten zu analysieren und immer **genauere Prognosemodelle** zu erstellen.

 

## **Die maximale Entfaltung von Datensätzen**

Doch wie **verwaltet man Datensätze und wählt den passenden Ansatz**, der am besten zu den Eigenschaften der Algorithmen passt?

Bei großen, oft **unstrukturierten Datenmengen** eignen sich **Data Lakes**: Es handelt sich um Architekturen, die von den Algorithmen leicht navigiert werden können.

Der Diskurs ändert sich, wenn **Large Language Models** eingeführt werden. Dabei handelt es sich um vortrainierte generative Algorithmen, die in der Lage sind, natürliche Sprache zu verstehen und kohärent zu reagieren. In diesem Fall sind **RAG-Datenbanken (Retrieval-Augmented Generation)** ein viel besser geeignetes Instrument zur Organisation der Daten.

 

## **Warum präzise Daten für KI entscheidend sind**

Die Sauberkeit der Daten ist für das Training von maschinellen Lernsystemen das A und O. Denn mehr Müll und Rauschen erhöhen das **Risiko, dass der Algorithmus diese Fehler in die Analyseergebnisse überträgt**. Generative Algorithmen können Anwender zu großen Fehlern verleiten.

Man muss wissen, wie man den richtigen Ansatz zur Datenqualität wählt, ohne die **Verarbeitungsgeschwindigkeit zu beeinträchtigen**. **Vektordatenbanken** und **Objektspeicherarchitekturen** erleben eine "zweite Jugend", wenn sie nahe an der Datenquelle angesiedelt sind.

**Wie kann man sich in diesem Szenario sicher und agil bewegen?** Cloud-Anbieter können hier wertvolle Verbündete sein. Sie bieten alle notwendigen Technologien, um **Ad-hoc-Lösungen** mit vorgefertigten Anwendungen zu erstellen. Diese werden in ihren eigenen Rechenzentren oder vor Ort beim Kunden installiert, um alle KI-Tools zu integrieren und auszubalancieren.

 

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