Datenredundanz

Was bedeutet Datenredundanz?

In der Welt der Künstlichen Intelligenz begegnet man oft dem Begriff Datenredundanz. Einfach ausgedrückt beschreibt Datenredundanz das Vorhandensein von doppelter oder mehrfacher Information in einem Datensatz. Diese zusätzlichen Daten verursachen keinen Mehrwert, sondern nehmen lediglich Speicherplatz in Anspruch und können die Effizienz von KI-Systemen beeinträchtigen.

Wie entsteht Datenredundanz?

Die Redundanz von Daten tritt auf, wenn dieselben Daten mehrmals erfasst und gespeichert werden. In einem KI-System kann dies passieren, wenn zum Beispiel Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden und diese Einträge identische Informationen enthalten. Daher ist es wichtig, effektive Methoden zur Reduzierung der Datenredundanz anzuwenden.

Warum ist Datenredundanz ein Problem?

Die Herausforderung durch Datenredundanz liegt in der Effizienzminderung der Datenverarbeitung. Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, Datenverarbeitung und -analyse zu automatisieren und zu beschleunigen. Wenn jedoch redundante Daten vorhanden sind, muss das KI-System diese überflüssigen Daten durchsuchen und verarbeiten, was Zeit kostet und die Performanz mindert.

Wie verhindert man Datenredundanz?

Es gibt verschiedene Methoden, um Datenredundanz zu vermeiden. Eine davon ist das sogenannte Datenbereinigung, auch Data Cleaning genannt. Dabei werden doppelte oder ähnliche Daten erkannt und entfernt, bevor sie für die Künstliche Intelligenz verwendet werden. Ein weiterer Ansatz ist die Durchführung einer sorgfältigen Datenintegration. Dabei werden Daten aus unterschiedlichen Quellen so zusammengeführt, dass es zu keiner Redundanz kommt.