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Observability for AI Innovation – Adoption Trends, Requirements and Best Practices [EN]
Diese Studie untersucht die Triebkräfte für die Einführung von Observability-Prozessen und -Tools, Hindernisse, Herausforderungen und bewährte Verfahren für den Erfolg.
In dieser Studie werden folgende Fragen untersucht
- Wie ist der aktuelle Stand von Observability?
- Wie können die Herausforderungen von Data Observability gemeistert werden?
- Data Observability Tools: Sind die Prioritäten falsch gesetzt?
- Die nächste Welle - wird GenAI das Blatt wenden?
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„BARC Surveys geben mir einen praktischen Überblick darüber, was es auf dem Markt gibt und was man im Alltag über Data, BI und Analytics sonst nicht mitbekommt.“
Pietro Grammatico, Director Service Management BI, Vorwerk
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Da künstliche Intelligenz (KI) die Risiken und Vorteile von Analytik erhöht, erkennen Unternehmen die Notwendigkeit transparenter und zuverlässiger Inputs und Outputs. Umso wichtiger ist es zu verstehen, warum, wo und wie Anwender Observability implementieren.
In dieser BARC-Studie werden drei verschiedene Disziplinen von Observability untersucht: Datenqualität, Datenpipeline und KI/ML-Modell. In allen Fällen bezieht sich Observability auf die Messung, Überwachung und Optimierung dieser Elemente.
Für die Studie wurden 264 Daten- und KI-Stakeholder aus verschiedenen Branchen in einer weltweiten Online-Umfrage befragt, die zwischen November 2024 und Januar 2025 durchgeführt wurde.
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