Daten vorbereiten für KI - ohne KI
Bevor Sie unstrukturierte Daten mit KI nutzen können, müssen Sie wissen, welche Daten vorhanden sind, wo sie liegen, wie relevant sie sind und ob sie sicher verwendet werden können. Aparavi schafft die Grundlage für diese Klarheit: ein durchsuchbares Dateninventar, nachvollziehbar aufgebaut - und Ihre Daten bleiben in Ihrer Umgebung.
Ihre Quelldaten bleiben an ihrem Speicherort, Ihre Produktivsysteme bleiben unverändert: Die Index-Datenbank liegt in Ihrem Rechenzentrum, die Discovery arbeitet read-only - Inhalte und Berechtigungen werden nicht verändert. Was exportiert wird, entscheiden Sie. Und der Leitsatz gilt vom ersten Schritt an: Aparavi liefert die Datenbasis, nicht die KI.
Viele Unternehmen investieren in KI - bevor die Datenbasis geklärt ist
Lizenzen und Infrastruktur allein machen Daten nicht nutzbar.
Entscheidend ist, was in der Datenlandschaft steckt - und was davon wirklich gebraucht wird.
„Wir können loslegen, weil wir investiert haben in…“
Transparenz und Kontrolle über die Datenbasis…
Der erste Schritt ist deshalb kein KI-Projekt, sondern eine strukturierte Bestandsaufnahme.
Die Fragen, die vor jedem KI-Projekt beantwortet sein sollten
Ein durchsuchbares Dateninventar statt Schätzungen - die Grundlage für genau diese Fragen.
Warum Aparavi?
Erst der reduzierte, relevante Datenbestand - dann gezielter KI-Einsatz.
Transparenz über die Datenlandschaft
Der Index führt die verfügbaren Metadaten zu Ort, Alter und Verantwortlichkeit zusammen - über SharePoint, S3, SMB und weitere Quellen.
Datenqualität sichtbar machen
Veraltete und redundante Dateien, ungeeignete Formate und unklare Verantwortlichkeiten regelbasiert identifizieren - bevor sie in teure Analysen laufen.
Auf das Relevante reduzieren
Den Datenbestand schrittweise auf relevante Informationen reduzieren - das kann Analyseaufwand, KI- und Infrastrukturkosten senken.
Kontrollierter KI-Einsatz
Erst deterministische, regelbasierte Verarbeitung - dann setzen Sie KI gezielt auf dem reduzierten Datenbestand ein, in Ihrer Umgebung und mit Ihrem Modell.
So funktioniert es - in sechs Schritten
Sechs Schritte zu einer reduzierten, kontrollierten Datenbasis für Ihre KI-Anwendungen.
Scan
Metadaten-Scan Ihrer Quellen - read-only, ohne Datenmigration.
Index & Inventar
Zentrale Index-Datenbank in Ihrem Rechenzentrum: ein durchsuchbares Inventar Ihrer Datenlandschaft.
Bewerten & Reduzieren
Veraltete, doppelte und ungeeignete Daten werden sichtbar gemacht und nach Ihren Regeln ausgeschlossen.
AI Collections bauen (in Entwicklung)
Pro Anwendungsfall werden die relevanten Daten zusammengestellt. Die Funktion ist in Vorbereitung und noch nicht produktionsreif.
Übergabe & Export
Export der ausgewählten Textinhalte an Ihr Zielsystem. Sie bleiben unabhängig in Ihrer Toolwahl: Aparavi liefert die Datenbasis, nicht die KI.
Kontinuierlich aktuell
Automatische Rescans aktualisieren den Index im vereinbarten Intervall - je nach Stufe monatlich oder wöchentlich.
Reduce to the max
Wir analysieren nicht alles, sondern identifizieren zuerst die Daten, die für den konkreten Anwendungsfall wirklich benötigt werden.
Bereits nach dem Metadaten-Scan werden veraltete, redundante und ungeeignete Daten von der weiteren Verarbeitung ausgeschlossen - zeit- und kostenintensive Analysen laufen nur noch auf der relevanten Datenmenge.
Weniger Daten können Analyseaufwand, KI- und Infrastrukturkosten senken. Die Kennzahlen dazu - ursprüngliche Datenmenge, Reduktionsquote, Verarbeitungsaufwand und Zeit bis zum ersten nutzbaren Ergebnis - erheben wir gemeinsam mit Ihnen.
Möglich ist eine um bis zu 95 % reduzierte Datenbasis, bevor KI sie sieht - projektabhängig, die tatsächliche Quote ermitteln wir gemeinsam mit Ihnen.
Der risikoarme Einstieg
Im Pilot / Discovery Scan erheben wir gemeinsam erste Kennzahlen zur Datenlandschaft, zur Datenqualität und zur möglichen Reduktionsquote.
Was Sie haben
Ein durchsuchbares Inventar: welche Daten existieren, wo sie liegen, wie alt sie sind, wer verantwortlich ist.
Was weg kann
Veraltete, doppelte und ungeeignete Dateien werden sichtbar - Sie entscheiden über Löschen, Archivieren oder den Ausschluss von der Weiterverarbeitung.
Was es bringt
Zahlen aus Ihrer Umgebung statt Schätzungen: Datenmenge, mögliche Reduktion, Aufwand.