Gelernte Indexstrukturen sind ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Sie beschreiben eine moderne Methode, wie große Datenmengen schneller und effizienter durchsucht werden können, indem Künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um sogenannte „Daten-Indizes“ zu optimieren.
Traditionell wurden Indexstrukturen — das sind spezielle Datenbanken-Regeln zur schnellen Suche — von Experten programmiert. Bei gelernten Indexstrukturen übernimmt das eine Künstliche Intelligenz, die aus vorhandenen Daten lernt und dann selbstständig bessere Wege findet, Daten abzulegen und wiederzufinden.
Ein praktisches Beispiel: In einem Unternehmen werden Millionen von Kundendaten gespeichert. Suchen Sie zum Beispiel nach allen Käufern, die im letzten Monat über 500 Euro ausgegeben haben, kann die Suche lange dauern. Nutzt das Unternehmen aber gelernte Indexstrukturen, kann die Künstliche Intelligenz typische Suchmuster erkennen und die Daten so organisieren, dass die Suche viel schneller funktioniert.
Gelernte Indexstrukturen helfen also, große Datenbanken effizienter zu machen – besonders dort, wo viele Informationen blitzschnell gebraucht werden. Das ist ein wichtiger Baustein moderner, datengetriebener Unternehmen.
Deutsch 
English (UK)