Warum liefert KI manchmal falsche Ergebnisse, obwohl die Datenbasis korrekt scheint? In diesem Video tauchen wir tief in das Thema Context Gap ein und klären, warum Künstliche Intelligenz die Lücken in deiner Data Governance gnadenlos aufdeckt. Jasmin Simada erklärt, wie du deine Datenmodelle fit für die Ära der modernen Datenverarbeitung machst.

Jasmin Simada, Microsoft Data Platform MVP, erläutert eindrucksvoll die Evolution der Daten von einfachen Tabellen bis hin zu komplexen KI-Modellen. Während Dashboards in der Vergangenheit vor allem Probleme in der Datenqualität sichtbar gemacht haben, fungiert KI heute als zweiter Spiegel. Dieser zeigt uns deutlich, wo fachlicher Kontext und eindeutige Definitionen in Unternehmen fehlen.

Du lernst in dieser Session, warum ein semantisches Modell weit mehr ist als nur technischer Code. Es geht um die fachliche Bedeutung hinter den Zahlen: Was definiert einen aktiven Kunden? Wie wird Performance im Unternehmen wirklich gemessen? Ohne diese klaren Definitionen kann eine KI keine verlässlichen Antworten liefern, die zu richtigen Entscheidungen führen. Jasmin zeigt dir praxisnahe Wege auf, wie du deine Datenmodelle bereinigst, priorisierst und mit dem nötigen Business-Kontext anreicherst.

Besonders hilfreich sind die Tipps zur Automatisierung: Erfahre, wie du KI-Tools selbst nutzen kannst, um die mühsame Dokumentation deiner Messwerte und Tabellen zu unterstützen und so die Brücke zwischen IT und Fachbereich erfolgreich zu schlagen.

Chapters

0:00 Intro und Vorstellung von Jasmin Simada
2:45 Von Tabellen zu Dashboards: Daten richtig verstehen
5:30 Dashboards als Spiegel der Datenqualität
8:15 Die Bedeutung von Data Governance und Ownership
11:30 Semantische Modelle und die Wissenshierarchie
14:00 Warum KI ohne Kontext scheitert
17:45 Der Unterschied zwischen Information und echtem Wissen
21:00 Praxisbeispiele für die Context Gap im Unternehmen
24:30 Strategien zur Schließung der fachlichen Lücken
28:15 Dokumentation automatisieren mit KI-Hilfsmitteln
32:00 Neue Rollenverteilung zwischen IT und Fachbereich
35:30 Q&A: Die Risiken fehlender Semantik für Entscheider
38:32 Ende des Beitrags

Hast du bereits Erfahrungen mit KI in deinen Datenprojekten gesammelt? Schreib es uns in die Kommentare und vernetze dich mit uns für mehr Expertenwissen rund um Datenstrategien und Künstliche Intelligenz.

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