Warum die Optimierung der Datenarchitektur wichtiger ist als das Upgrade von Erkennungsmodellen

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Sicherheitsverantwortliche konzentrieren sich oft auf die Verbesserung von Algorithmen, wenn AI-gestützte Detektionssysteme versagen. Der eigentliche Fehler liegt jedoch häufig in den Datenpipelines, wo fragmentierte Telemetrie und inkonsistente Schemas die Leistung beeinträchtigen. Um effektive Mustererkennung zu gewährleisten, ist es entscheidend, die Datenstruktur vor dem Algorithmus zu optimieren.

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