{"id":5183,"date":"2019-06-19T13:01:00","date_gmt":"2019-06-19T12:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nexoya.com\/?post_type=blog_posts&p=5183"},"modified":"2021-01-12T11:33:07","modified_gmt":"2021-01-12T10:33:07","slug":"erfahren-sie-wie-sie-ihre-daten-mit-5-einfachen-schritten-fuer-die-ki-vorbereiten-koennen","status":"publish","type":"blog_posts","link":"https:\/\/www.nexoya.com\/de\/blog\/erfahren-sie-wie-sie-ihre-daten-mit-5-einfachen-schritten-fuer-die-ki-vorbereiten-koennen\/","title":{"rendered":"Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten mit 5 einfachen Schritten f\u00fcr die KI vorbereiten k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"\n

In den vorherigen Artikeln haben wir dar\u00fcber gesprochen, wie sich k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) auf das Marketing auswirkt und wie Sie Ihre Strategie in Richtung KI- und datengesteuerter Ans\u00e4tze \u00e4ndern k\u00f6nnen. Heute wollen wir einen Blick auf die Voraussetzungen von KI werfen. Wobei es sich um Ihre Daten handelt. Wir sprechen dar\u00fcber, wie man die richtigen Daten sammelt und diese f\u00fcr den tats\u00e4chlichen Aufbau eines KI-Modells vorbereitet. Mehr Informationen zu den Vorteilen von k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) im Marketing, finden Sie in unserem Blog Artikel<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Es ist bekannt, dass die Verf\u00fcgbarkeit guter Daten unerl\u00e4sslich ist, um das volle Potenzial der k\u00fcnstlichen Intelligenz auszusch\u00f6pfen. Aber was bedeutet das f\u00fcr Ihre Daten? Und wie m\u00fcssen Sie Ihre Daten aufbereiten? Wie k\u00f6nnen Sie sicherstellen, dass Sie \u00fcber die richtigen Daten verf\u00fcgen, um KI anwenden zu k\u00f6nnen?<\/p>\n\n\n\n

In diesem Artikel m\u00f6chten wir einige Einblicke geben, wie k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) tats\u00e4chlich mit Daten arbeitet und was Sie als Marketingspezialist sicherstellen m\u00fcssen, um KI erfolgreich anwenden zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n\n\n

5 einfache Schritte, um Ihre Daten f\u00fcr die k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) vorzubereiten<\/h3>\n\n\n\n

1. Stellen Sie sicher, dass die Daten gespeichert sind.<\/h4>\n\n\n\n

Alle Daten sollten zu jeder Zeit abgespeichert werden. Denken Sie dabei nicht nur an Ihr Online-CRM, sondern alle Marketing Tools. Insbesondere Kennzahlen (engl. KPIs) und deren historische Daten sind wichtig f\u00fcr die weitere Datenverarbeitung und die sp\u00e4tere Analyse.<\/p>\n\n\n\n

2. Stellen Sie sicher, dass Daten f\u00fcr den Export zur Verf\u00fcgung stehen.<\/h4>\n\n\n\n

Sorgen Sie daf\u00fcr, dass jedes Online-Tool, welches Sie verwenden, es Ihnen erm\u00f6glicht, die Daten zu exportieren, um bei Bedarf Ihre eigenen k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)-Modelle damit zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n

3. Vermeiden Sie Inkonsistenz.<\/h4>\n\n\n\n

Achten Sie darauf, dass Sie keine \u00fcberlappenden Tools oder Technologien verwenden. Daher sollten Sie nur ein CRM f\u00fcr die Analyse Ihrer Website und nur eine Applikation zur Versendung von Newsletters verwenden etc.<\/p>\n\n\n\n

4. Streben Sie eine hohe Datenqualit\u00e4t an.<\/h4>\n\n\n\n

Die Sicherstellung einer hohen Datenqualit\u00e4t auf allen Ebenen erm\u00f6glicht es Ihnen, Ihre k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)-Modelle einfacher zu erstellen und erm\u00f6glicht bessere Resultate. Das hei\u00dft, vermeiden Sie z. B. Double-Tracking oder stellen Sie sicher, dass Ihre UTM-Codes sauber und leicht zu unterscheiden sind.<\/p>\n\n\n\n

5. Sammeln Sie historische Daten.<\/h4>\n\n\n\n

Mit zu wenig Datenpunkten wird es nicht m\u00f6glich sein, gute k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)-Modelle f\u00fcr Ihr Unternehmen zu entwickeln. Sie m\u00fcssen also sicherstellen, dass Sie \u00fcber gen\u00fcgend Daten verf\u00fcgen und diese fr\u00fchzeitig speichern. Je mehr Historie Ihre KPIs haben, desto mehr Informationen k\u00f6nnen daraus gelesen werden. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Daten regelm\u00e4ssig exportieren und abspeichern, um gen\u00fcgend historische Daten zur Verf\u00fcgung zu haben.<\/p>\n\n\n\n

Als n\u00e4chsten Schritt wollen wir eine Ebene tiefer gehen und \u00fcber den Prozess des Aufbaus und der Entwicklung eines k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)-Modells sprechen.<\/p>\n\n\n\n

Datenaufbereitung f\u00fcr Ihr k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)-Marketing-Modell<\/h3>\n\n\n\n

Ein signifikanter Teil des gesamten Aufwands f\u00fcr die Erstellung eines KI-Modells liegt in der Vorbereitung der Daten. Wir nennen diesen Teil des Prozesses vorerst „Data Engineering“. In den meisten F\u00e4llen ist das \u201cData Engineering\u201d f\u00fcr bis zu 80 % des Gesamtaufwandes verantwortlich. Wir haben eine Grafik erstellt, die Ihnen den gesamten Prozess aufzeigt:<\/p>\n\n\n\n

\"Process<\/figure>\n\n\n\n

Um den Gesamtprozess besser verst\u00e4ndlich zu machen, teilen wir diesen in „Data Engineering“ (in der Literatur auch Datenaufbereitung genannt) und „Model Creation“ auf. In diesem Abschnitt sprechen wir haupts\u00e4chlich \u00fcber Data Engineering und was ben\u00f6tigt wird, bevor wir tats\u00e4chlich ein k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)-Modell entwickeln k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Anbei ein \u00dcberblick \u00fcber die verschiedenen Prozessschritte und wie diese im Marketing angewendet werden k\u00f6nnten:<\/p>\n\n\n\n

Data Engineering<\/h4>\n\n\n\n

Wie bereits erw\u00e4hnt, werden in der Regel 80 % der Zeit f\u00fcr den Aufbau eines k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)-Modells im „Data Engineering“ verwendet. Besonders wenn Sie stark fragmentierte oder unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen haben, wird dies enorm aufwendig. Im Marketing verf\u00fcgen die meisten unserer Kunden \u00fcber viele verschiedene Marketinginstrumente und -quellen. Dadurch werden die nachfolgenden Schritte umso wichtiger.<\/p>\n\n\n\n

Daten Sammeln & Exportieren<\/h4>\n\n\n\n

Zuerst; bevor wir mit Daten arbeiten k\u00f6nnen, ben\u00f6tigen wir Daten. Klingt einfach, oder?<\/p>\n\n\n\n

Nun, meistens ist es nicht so einfach und es kann schwierig, komplex und teuer sein die Daten effizient zu exportieren. Nehmen wir das folgende Beispiel f\u00fcr einen oft gesehenen Martech-Stack unserer Kunden:<\/p>\n\n\n\n

\"Icons<\/figure>\n\n\n\n

Jedes dieser Tools hat relevante Daten, z. B. KPIs, Berichte usw. Daten, die Sie sich ansehen und zur Hand haben m\u00f6chten und welche auch f\u00fcr das Modell wichtig werden. Mit der Durchf\u00fchrung integrierter Marketingkampagnen werden etliche dieser Kan\u00e4le ber\u00fchrt und liefern in jedem der Tools wichtige Daten. Die Erhebung und Extraktion von Daten im digitalen Marketing ist eigentlich schwieriger, als man denkt. Weil viele Anbieter keine sehr einfache und saubere M\u00f6glichkeit bieten, die Daten zu exportieren. Darauf werden wir im n\u00e4chsten Artikel<\/a> n\u00e4her eingehen. Sie k\u00f6nnen diesen Schritt manuell durchf\u00fchren, indem Sie Daten von jedem Anbieter exportieren, oder automatisierte Schnittstellen, sogenannte „APIs“, von jedem der Anbieter verwenden.<\/p>\n\n\n\n

Bereinigung<\/h4>\n\n\n\n

Wenn Sie alle Daten gesammelt haben k\u00f6nnen Sie nun mit der Bereinigung der Daten beginnen. Die Bereinigung ist sehr wichtig, um sicherzugehen, dass Sie die Daten zum Trainieren Ihres Modells verwenden k\u00f6nnen. In diesem Schritt \u00fcberpr\u00fcfen Sie beispielsweise, ob Ihnen Daten fehlen oder falsche Daten vorliegen und was Sie dagegen tun k\u00f6nnen. Dieser Schritt ist wieder sehr wichtig, bevor Sie beginnen ein k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)-Modell zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n

Transformation und Normalisierung<\/h4>\n\n\n\n

In diesem Schritt beginnen Sie, alle Zahlen zu betrachten, die gleich oder \u00e4hnlich aussehen. Dies wird Ihr k\u00fcnstliche Intelligenz (KI)-Modell schneller und besser machen. Als Beispiel haben Sie vielleicht Umsatzzahlen, die sehr hoch sind, aber Anmeldungen auf Ihrer Zielseite, die sehr niedrig sind (numerisch). In diesem Schritt verwenden Sie Logarithmen, um sie zu normieren und dem Modell den Vergleich zu erleichtern. (D.h. siehe Mathematische Funktionen, Logarithmus<\/a>).<\/p>\n\n\n\n

Feature selection und Extraction<\/h4>\n\n\n\n

Am Ende des Data Engineering steht die Feature-Auswahl. Jetzt entscheiden Sie, welche Daten oder wir k\u00f6nnen auch sagen, welche „Spalte“ eigentlich wichtig f\u00fcr das Problem ist, das Sie l\u00f6sen wollen und welche Daten Sie wirklich verwenden k\u00f6nnen. Wenn Sie nur 10 Datenpunkte f\u00fcr eine bestimmte Spalte haben, hilft das nicht wirklich und verhindert ein gutes Modell aufstellen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Wir hoffen, Ihnen hat dieser kleine Einblick in Data Engineering f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) im Marketing gefallen. Im n\u00e4chsten Teil unseres Blogs werden wir \u00fcber die Modellerstellung<\/a> sprechen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In diesem Kapitel wollen wir einen Blick in die Voraussetzungen von KI werfen – Ihre Daten. Wir sprechen dar\u00fcber, wie man die richtigen Daten sammelt und sie f\u00fcr den tats\u00e4chlichen Aufbau eines KI-Modells vorbereitet.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":4871,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"blog_category":[55],"class_list":["post-5183","blog_posts","type-blog_posts","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog_category-pradiktive-analytik"],"acf":[],"yoast_head":"\nErfahren Sie, wie Sie Ihre Daten mit 5 einfachen Schritten f\u00fcr die KI vorbereiten k\u00f6nnen - Nexoya<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Erhalten Sie eine kurze Einf\u00fchrung und eine 5 Schritt Anleitung f\u00fcr die Datenaufbereitung f\u00fcr die Verwendung von k\u00fcnstliche Intelligenz.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.nexoya.com\/de\/blog\/erfahren-sie-wie-sie-ihre-daten-mit-5-einfachen-schritten-fuer-die-ki-vorbereiten-koennen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten mit 5 einfachen Schritten f\u00fcr die KI vorbereiten k\u00f6nnen\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Erhalten Sie eine kurze Einf\u00fchrung und eine 5 Schritt Anleitung f\u00fcr die Datenaufbereitung f\u00fcr die Verwendung von k\u00fcnstliche Intelligenz.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.nexoya.com\/de\/blog\/erfahren-sie-wie-sie-ihre-daten-mit-5-einfachen-schritten-fuer-die-ki-vorbereiten-koennen\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Nexoya\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/nexoyacom\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2021-01-12T10:33:07+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/data-preparation-for-ai-1920x1080-1.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1120\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"480\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@nexoyacom\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"5 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.nexoya.com\/de\/blog\/erfahren-sie-wie-sie-ihre-daten-mit-5-einfachen-schritten-fuer-die-ki-vorbereiten-koennen\/\",\"url\":\"https:\/\/www.nexoya.com\/de\/blog\/erfahren-sie-wie-sie-ihre-daten-mit-5-einfachen-schritten-fuer-die-ki-vorbereiten-koennen\/\",\"name\":\"Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten mit 5 einfachen Schritten f\u00fcr die KI vorbereiten k\u00f6nnen - 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