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Die digitale Transformation der Unternehmensprozesse führt zu einem stetigen Anstieg verfügbarer Daten. Zur effizienten Nutzung des in den Daten verborgenen Wissens streben Unternehmen den Einsatz maschineller Lernverfahren an. Die Datenqualität hat eine herausragende Bedeutung für die Anwendbarkeit maschineller Lernverfahren sowie die resultierende Güte der Ergebnisse. Dieser Beitrag präsentiert ein Modell zur Bewertung der Datenreife, das die Evaluierung der Erfolgs-chancen industrieller Datenanalyseprojekte ermöglicht und Hinweise auf erforderliche Schritte zur Verbesserung der Datenreife gibt.

zeitschrift für wirtschaftlichen fabrikbetrieb

Bewertungsmodell zur Analyse der Datenreife: Herleitung des Reifegrads der Datenqualität für die Anwendung maschineller Lernverfahren in der industriellen Produktion