Die Leistung der KI hängt von der Qualität und der Vollständigkeit der Daten ab. Dennoch sind zwischen 80 und 90 % der Daten eines Unternehmens unstrukturiert. Sie sind in PDF-Dateien, Bildern, Textdateien und Audioformaten gespeichert, die von den meisten Pipelines nicht berücksichtigt werden. Die Unterstützung von Fivetran für die Replikation unstrukturierter Dateien ermöglicht die Einbindung dieser umfangreichen, ungenutzten Daten, wodurch multimodale, unternehmensweite Daten wirklich für KI bereit sind.

Seit über einem Jahrzehnt ist Fivetran das Rückgrat des modernen Data Movement und ermöglicht eine zuverlässige, automatisierte Replikation von strukturierten und halbstrukturierten Daten über mehr als 700 vorkonfigurierte Konnektoren. Nun dehnen wir diese unternehmensgerechte Automatisierung und Zuverlässigkeit auf unstrukturierte Daten aus und stellen sicher, dass keine Datenquelle ausgelassen wird – unabhängig von Format oder Herkunft.

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Warum unstrukturierte Daten für die Genauigkeit von KI, RAG und LLM wichtig sind

KI-Agenten, RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation) und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind auf kontextuelle Tiefe angewiesen, um präzise und zuverlässige Antworten zu generieren. Strukturierte Daten (Tabellen, Protokolle, Metriken) schaffen Klarheit. Unstrukturierte Daten wie Verträge, Gesprächsprotokolle, Handbücher, PDFs und andere Medien bieten jedoch Nuancen, Absichten und Bedeutungen.

Durch die Erschließung unstrukturierter Inhalte werden der Umfang und die Tiefe des für KI-Systeme zugänglichen Unternehmenswissens erheblich erweitert. Die Unterstützung unstrukturierter Daten durch Fivetran ist eine grundlegende Funktion, die sicherstellt, dass alle relevanten Signale sichtbar gemacht werden können, wodurch beide verbessert werden:

• Nützlichkeit: Mehr Anwendungsfälle werden möglich, wenn KI Zugang zu einem breiteren Wissensfundus hat.
• Genauigkeit und Vertrauen: Die Ergebnisse werden verbessert, wenn die Modelle Zugang zum ursprünglichen Quellkontext haben.

Integration von strukturierten und unstrukturierten Daten für multimodale KI

Mit dieser erweiterten Unterstützung für multimodale Datenquellen ist Fivetran die umfassendste multimodale Data Movement Platform, die es gibt:

• Strukturierte und halbstrukturierte Daten aus Datenbanken, SaaS-Anwendungen, APIs und Data Warehouses.
• Unstrukturierte Daten aus Dateispeichern wie SFTP, SharePoint, Google Drive und Box sowie aus Gesprächsprotokollen und Kundeninteraktionen.
• Nischen- und benutzerdefinierte Quellen über das Fivetran Connector SDK, die die Integration für spezielle Anwendungsfälle mit derselben Automatisierung und Governance wie Standardkonnektoren ermöglichen.

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Diese breite Unterstützung stellt sicher, dass KI-Initiativen in Unternehmen nicht durch Datensilos, Formatbeschränkungen oder einmalige Integrationen behindert werden. Jeder Datensatz – egal wie unklar oder unstrukturiert – wird Teil der Wissensbasis Ihrer KI.

Erfassung großer Mengen an unstrukturierten Daten für KI-Anwendungen

Die vollständig verwaltete Pipeline-Architektur von Fivetran ermöglicht es Teams, die Erfassung unstrukturierter Daten ohne manuelle Wartung zu operationalisieren. Eine wichtige Funktion ist die automatische Änderungserkennung und inkrementelle Aktualisierung, die wir durch die Speicherung der Metadaten, der Quell-URL und der Standortreferenz mithilfe eines Katalogs realisieren.

Mit dem rechtzeitigen Zugriff auf unstrukturierte Daten kann Ihr Team eine Vielzahl von wertvollen KI-Anwendungsfällen verfolgen, wie zum Beispiel:

• Interne Chatbots: Ein mit all Ihren Daten angereichertes LLM kann zur kompetentesten Instanz in Ihrem Unternehmen werden und es den Mitarbeitern ermöglichen, kostengünstig präzise Antworten zu erhalten, ohne Kollegen fragen zu müssen.
• Bereicherung von Machine-Learning-Projekten aller Art: Generative KI kann mit konventionellem Machine Learning kombiniert werden, um Aufgaben wie die Kennzeichnung oder Umwandlung von Daten zu automatisieren, quantitative Ergebnisse in qualitative Leitlinien umzuwandeln und vieles mehr.
• Technische Kopiloten: Durch die Ergänzung eines LLM mit Ihrer Codebasis können Sie die Produktivität Ihrer Ingenieure erheblich steigern, indem Sie Stil, Standards und Best Practices durchsetzen und das manuelle Schreiben von Boilerplate-Code überflüssig machen.
• Personalisierte Vertriebs- und Marketinginhalte: Unstrukturierte, qualitative Daten aus Interaktionen mit Interessenten und Kunden bieten die Möglichkeit, Ihre Vertriebs- und Marketingmaßnahmen auf bestimmte Zielgruppen zuzuschneiden.

Verbesserung der KI-Genauigkeit durch Integration unstrukturierter Daten mit Fivetran

Wenn Unternehmen RAG-Anwendungen, interne Copiloten und autonome Agenten entwickeln, wird deutlich: Die Zugänglichkeit von Daten bestimmt die Intelligenz. Die Unterstützung von Fivetran für die Replikation unstrukturierter Dateien beseitigt einen wesentlichen Schwachpunkt.

Ob es sich um ein Produkthandbuch handelt, das einen Support-Chatbot verbessert, ein Richtlinienhandbuch, das einen HR-Assistenten unterstützt, oder eine Fallakte, die einen juristischen KI-Berater optimiert – je vollständiger Ihre Datenbasis ist, desto leistungsfähiger wird Ihre KI.

Verbessern Sie Ihre KI mit unstrukturierten Daten und beschleunigen Sie die Entwicklung mit vorgefertigten Code-Vorlagen für beliebte KI-Anwendungsfälle.

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