Bei der Anwendung auf Tools zur Datenbereinigung und -transformation bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf die Verwendung fortschrittlicher Algorithmen und Techniken zur Automatisierung und Verbesserung des Prozesses der Bereinigung, Vorbereitung und Transformation von Daten für die Analyse und Modellierung. KI-gestützte Tools zur Datenbereinigung und -transformation nutzen maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und andere KI-Technologien, um verschiedene datenbezogene Aufgaben auszuführen, wie zum Beispiel:

Datenprofilierung und -ermittlung :KI-Algorithmen können große Datenmengen automatisch analysieren, um deren Eigenschaften, Muster, Datentypen und Beziehungen zu identifizieren. Diese Informationen helfen Datenanalysten, die Daten zu verstehen und fundierte Entscheidungen über deren Aufbereitung und Transformation zu treffen.

Datenbereinigung :KI-gestützte Tools können häufige Datenfehler und Inkonsistenzen wie fehlende Werte, Ausreißer, Duplikate und falsche Formatierungen erkennen und korrigieren. Sie können auch irrelevante oder beschädigte Daten identifizieren und entfernen und so die Qualität und Genauigkeit der für die Analyse verwendeten Daten sicherstellen.

Datentransformation :KI-Algorithmen können komplexe Datentransformationen wie Merkmalsextraktion, Merkmalsentwicklung, Normalisierung und Aggregation durchführen. Diese Transformationen helfen dabei, die Daten für die Analyse vorzubereiten, indem sie sie in ein geeignetes Format konvertieren und sie für die Modellierung relevanter und nützlicher machen.

Datenintegration :KI kann bei der Integration von Daten aus mehreren Quellen helfen, wie etwa relationalen Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Webdiensten und unstrukturierten Quellen wie sozialen Medien und IoT-Geräten. KI-Algorithmen können Daten aus verschiedenen Quellen automatisch abgleichen und zusammenführen, Konflikte lösen und die Datenkonsistenz sicherstellen.

Anomalieerkennung :KI-Techniken können anomale Datenpunkte oder Muster erkennen, die auf Betrug, Fehler oder Ausreißer hinweisen können. Dadurch können Datenanalysten potenzielle Probleme in den Daten erkennen und untersuchen und so deren Zuverlässigkeit und Genauigkeit verbessern.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) :Für unstrukturierte Textdaten können KI-gestützte Tools NLP-Techniken verwenden, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren, wie z. B. Stimmungsanalyse, Themenmodellierung und Erkennung benannter Entitäten. Dies ermöglicht die Integration und Analyse unstrukturierter Textdaten zusammen mit strukturierten Daten.

Durch die Automatisierung und Verbesserung von Datenbereinigungs- und Transformationsprozessen verbessert KI die Datenqualität, reduziert den manuellen Aufwand und beschleunigt die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen. Dadurch können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, ihre Abläufe optimieren und wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen.