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Large Language Models (LLMs) bieten Potenzial für Effizienzsteigerungen durch Automatisierung, weisen jedoch eine Fehlerquote auf, die ihre Nutzung für präzise Aufgaben einschränkt. Der vorgestellte Ansatz kombiniert LLM-gestützte Automatisierung mit Validierungszyklen und Human-in-the-Loop, um Genauigkeit sicherzustellen. Am Beispiel der Datenmigration wird gezeigt, wie LLMs beim Mapping von Date..

Data Governance war schon immer ein wichtiges Thema, egal welche analytische Plattform oder Architektur genutzt wurde. Zu den Aufgaben der Data Governance zählt traditionell, sicherzustellen, dass Zugriffe auf Daten nur von für diese Daten Berechtigten in der für sie erlaubten Art erfolgen, dass Daten gefunden und interpretiert werden können und dass Daten verstanden werden können (wo kommen die D..

Wer mag schon Wandel …? Aber ist es nicht beeindruckend, egal, wie man dazu steht, wie rasant sich die Nutzung der Künstlichen Intelligenz in der Geschäftswelt entwickelt hat?

Large Language Models (LLMs) haben in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache erreicht. Durch ihre Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten und daraus sinnvolle Antworten zu generieren, haben sie die Art und Weise, wie wir mit Computern interagieren, revolutioniert. Aktuelle LLMs wie GPT-4 oder Gemini sind in der Lage, komplexe Aufgaben von d..

Dieses Jahr gab es einen ganz besonderen Anlass zum Feiern: 20 Jahre TDWI-Konferenz München. Hier soll an die Stationen dieser Erfolgsgeschichte erinnert werden. Angefangen hatte alles im Juni 2004 – noch ganz übersichtlich im Holiday Inn am Gasteig mit knapp 200 Teilnehmerinnen und Teilnehmern. Peter Chamoni als Vorsitzender des TDWI e.V. und Wayne W. Eckerson als Vertreter der amerikanischen Dac..