Erreichen von Effizienz

Die Konzentration auf datengenerierende Prozesse innerhalb eines Unternehmens ist ein strategischer Ansatz bei der Entwicklung von Initiativen zum maschinellen Lernen. Dieser Schwerpunkt ist besonders wichtig, weil er die Initiativen auf die bestehenden Geschäftsabläufe abstimmt und leicht verfügbare Datenquellen nutzt. Durch die Nutzung von Daten, die bereits im Rahmen der normalen Geschäftsaktivitäten anfallen, können Unternehmen die Kosten für die Datenerfassung, -aufbereitung und -verarbeitung senken, die ein wesentlicher Bestandteil von Projekten zum maschinellen Lernen sind.

Warum führt vor diesem Hintergrund die Konzentration auf datengenerierende Prozesse zu kostengünstigeren Initiativen für maschinelles Lernen?