Datenstrategie

Frage	Beispielantwort
Welche spezifischen Datentypen sind für Ihre generativen KI-Workloads von entscheidender Bedeutung, und auf wie viel Prozent davon kann derzeit zugegriffen werden?	Kundenanrufprotokolle und Daten zu Produktrezensionen sind von entscheidender Bedeutung. Derzeit sind 85% dieser Datentypen für unsere generativen KI-Projekte zugänglich.
Wie stellen Sie die Qualität Ihrer Daten sicher und messen sie?	Wir haben Kennzahlen zur Datenqualität eingeführt, darunter Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität. Wir verwenden automatisierte Tools, um diese Kennzahlen regelmäßig zu bewerten, und verfügen über ein engagiertes Team für die Datenbereinigung und -anreicherung.
Wie viel Prozent Ihrer Daten entsprechen Ihren Qualitätsstandards für den Einsatz generativer KI?	Derzeit entsprechen 78% unserer Daten unseren Qualitätsstandards. Wir streben durch verbesserte Datenbereinigungsprozesse einen Wert von 95% innerhalb der nächsten 12 Monate an.
Wie planen Sie, bei Ihren Stakeholdern Vertrauen in die Datennutzung im Rahmen generativer KI aufzubauen?	Wir führen ein KI-Ethikgremium ein, das KI-Entscheidungen klar erklärt und vierteljährliche KI-Audits durchführt, um Transparenz und Fairness zu gewährleisten.
Wie umfassend ist Ihre Dokumentation in Bezug auf Datenquellen und Herkunft?	Wir führen einen detaillierten Datenkatalog, der Metadaten für alle unsere Datenquellen enthält, einschließlich Herkunft, Aktualisierungshäufigkeit und Nutzung. Wir verwenden Data Lineage-Tools, um zu verfolgen, wie Daten in unseren Systemen fließen und sich transformieren.
Wie stellen Sie die Vielfalt Ihrer Datensätze sicher, um Verzerrungen in KI-Modellen zu verhindern?	Wir beziehen aktiv Daten aus unterschiedlichen Bevölkerungsgruppen und überprüfen unsere Datensätze regelmäßig auf repräsentative Verzerrungen. Wir verwenden auch Techniken zur synthetischen Datengenerierung, um unterrepräsentierte Kategorien auszugleichen.
Wie hoch ist Ihre Datenaktualisierungsrate für kritische generative KI-Modelle, und wie bestimmen Sie diese Häufigkeit?	Kritische Modelle werden wöchentlich aktualisiert. Diese Häufigkeit wird anhand von Leistungskennzahlen für A/B-Tests bestimmt, und wir streben einen Rückgang von höchstens 2% zwischen den Aktualisierungen an.
Wie viele Versionen kritischer Datensätze verwalten Sie und für wie lange?	Wir verwalten die letzten fünf Versionen jedes kritischen Datensatzes mit einer Aufbewahrungsfrist von 18 Monaten für jede Version.
Wie viele funktionsübergreifende Teams sind an Ihren generativen KI-Initiativen beteiligt und haben Zugriff auf Ihre Daten?	Wir haben drei funktionsübergreifende Teams. Jedes Team besteht aus Datenwissenschaftlern, Fachexperten, Ethikern und Geschäftsanalysten.
Welche Richtlinien und Praktiken zur Datenverwaltung haben Sie eingeführt?	Wir haben einen funktionsübergreifenden Ausschuss für Datenverwaltung, der unsere Datenrichtlinien überwacht. Wir haben rollenbasierte Zugriffskontrollen, Datenklassifizierungssysteme und regelmäßige Audits eingeführt, um die Einhaltung unseres Governance-Frameworks sicherzustellen.
Welche Maßnahmen haben Sie getroffen, um den Datenschutz zu gewährleisten, die erforderlichen Einwilligungen einzuholen und die Vertraulichkeit zu wahren?	Wir haben einen umfassenden Datenschutzrahmen eingeführt, der auf die DSGVO und den CCPA abgestimmt ist. Dazu gehören die Einholung der ausdrücklichen Zustimmung zur Datennutzung, die Implementierung von Techniken zur Datenanonymisierung und regelmäßige Folgenabschätzungen für den Datenschutz.
Wie viel Prozent Ihrer KI-Schulungsdatensätze wurden im letzten Quartal auf Verzerrungen geprüft?	70% unserer KI-Trainingsdatensätze wurden im letzten Quartal auf Verzerrungen geprüft. Wir implementieren automatisierte Tools zur Erkennung von Verzerrungen, um vierteljährliche Audits zu 100% zu erreichen.
Wie hoch ist Ihre aktuelle Datenverarbeitungskapazität und wie viel benötigen Sie voraussichtlich für future generative KI-Workloads?	Unsere aktuelle Kapazität liegt TB/day. We project needing 30 TB/day innerhalb eines Jahres bei 10 und wir skalieren unsere Infrastruktur, um diesem Bedarf gerecht zu werden.
Was ist Ihre Strategie, um den Datenschutz mit den Datenanforderungen generativer KI-Modelle in Einklang zu bringen?	Wir implementieren fortschrittliche Anonymisierungstechniken und die Generierung synthetischer Daten. Unser Ziel ist es, unsere nutzbaren Daten für KI im nächsten Jahr um 40% zu erhöhen und gleichzeitig die Datenschutzrisiken um 60% zu reduzieren.
Wie viel Prozent Ihrer maschinellen Lerndatensätze (ML) sind korrekt gekennzeichnet, und wie hoch ist Ihre Zielgenauigkeitsrate?	Derzeit sind 85% unserer ML-Datensätze korrekt gekennzeichnet. Wir streben innerhalb des nächsten Quartals eine Genauigkeitsrate von 95% an, indem wir sowohl menschliche als auch automatisierte Kennzeichnungstechniken einsetzen.