Qualität der Daten bestimmt KI-Produktivität 4 Schritte, um Unternehmensdaten für KI zu optimieren

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Der Erfolg von KI im Unternehmen steht und fällt mit der Datenqualität. Mit Vereinheitlichung isolierter Datenbestände, Echtzeit-Synchronisierung, Metadaten-Kennzeichnung und Aufbau einer resilienten, hybriden Datenarchitektur können Unternehmen ihre heterogenen Datenlandschaften gezielt für skalierbare und zuverlässige KI-Anwendungen vorbereiten.

Bei der Planung von KI im Unternehmen ist es verlockend, direkt zu den Vorteilen zu springen. Automatisierte Erkenntnisse, betriebliche Effizienz und eine intelligentere Entscheidungsfindung sind die Ergebnisse, die Begeisterung wecken (und die Zustimmung des Unternehmens sowie die Genehmigung des Budgets sichern). Doch bei aller Faszination darf eine zentrale Wahrheit nicht aus dem Blick geraten: Die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen hängt maßgeblich von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab.

In Wirklichkeit führt der Weg zu skalierbarer, zuverlässiger KI direkt über die Datenarchitektur eines Unternehmens. Das bedeutet, dass die Vorbereitung der Daten (ihre Konsolidierung, Synchronisierung, Kennzeichnung und Verwaltung) nicht nur eine Position im IT-Budget ist. Es ist die Grundlage, das Fundament der gesamten KI-Strategie.

Warum müssen Unternehmen ihre Daten für KI vorbereiten?

Unternehmensdaten sind von Natur aus heterogen. Sie sind über Mainframes, Cloud-Anwendungen, Kernsysteme und Plattformen von Drittanbietern verstreut. Sie bewegen sich mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten, liegen in unterschiedlichen Formaten vor und es fehlt ihnen oft an der notwendigen Governance, um sie vertrauenswürdig zu machen. Und sie wachsen ständig, im Volumen als auch in der Komplexität.

Um KI-Tools zu betreiben, die Anomalien erkennen, Verhalten vorhersagen oder Erfahrungen personalisieren können, benötigt ein Unternehmen mehr als nur Datenzugriff. Es benötigt kontextbezogene, vernetzte und synchronisierte Daten, denen die Teams vertrauen und die KI-Modelle verstehen.

Die meisten Unternehmensumgebungen entstanden jedoch nicht mit Blick auf KI. Sie wurden nicht für eine solche nahtlose Interoperabilität zwischen jahrzehntealten Infrastrukturkomponenten und moderneren, Cloud-nativen Systemen konzipiert. Hier kommt die Datenaufbereitung ins Spiel. In vier Schritten können Unternehmen ihre Datenarchitektur für KI-Anwendungsfälle vorbereiten.

Schritt 1: Vereinheitlichung isolierter Daten

Bei der Vorbereitung der Unternehmensdaten für KI muss zunächst sichergestellt werden, dass alle erforderlichen Daten zugänglich sind. Daten sind häufig über das gesamte Unternehmen verteilt; daher besteht der erste Schritt darin, die Datenarchitektur über Mainframes, Cloud und verteilte Systeme hinweg zu verbinden, um den Zugriff zu zentralisieren.

KI und Cloud-Modernisierung gehen Hand in Hand

Sind die Daten bereit, kann KI loslegen

Wie dieser Prozess abläuft, hängt von der Infrastruktur des Unternehmens ab, sowohl jetzt als auch nach Abschluss des Projekts. Einige Unternehmen möchten alles genau dort belassen, wo es ist, und die Lücken überbrücken; andere möchten Daten migrieren, um diese Lücken vollständig zu schließen.

Unabhängig davon, für welche Methode sich ein Unternehmen entscheidet, ist das Ziel dasselbe: die Daten zusammenzuführen. Ohne diese Konsolidierung arbeiten KI-Modelle mit fragmentierten Perspektiven, was ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit beeinträchtigt.

Schritt 2: Daten in Echtzeit synchronisieren

Sobald Unternehmen ihre Daten integriert haben, müssen diese dauerhaft synchronisiert werden. Unterschiedliche Speicherorte folgen unterschiedlichen Verarbeitungsregeln. Während die Geschwindigkeit bei Cloud-Anwendungen oder Mainframe-Systemen selten ein Problem darstellt, liegen die Unterschiede eher in den Verarbeitungsmethoden.

Mainframes verwenden eher Batch-Verarbeitung und Datenduplizierung, um Daten in die Cloud zu übertragen, was zu hohen Latenzzeiten führen kann (also Warten auf einen vollständigen Batch, bevor eine Anfrage verarbeitet wird). Diese Methode kann die Datenverfügbarkeit verzögern und bei der Integration in Echtzeitsysteme zu Konsistenzproblemen führen.

Es fehlt an Wissen und Roadmaps

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Cloud-Anwendungen hingegen sind für die verteilte Datenverarbeitung ausgelegt, aber die Speicherorte für jede Anwendung können über die ganze Welt verteilt sein. Die Synchronisierung von Informationen zwischen Systemen an verschiedenen geografischen Standorten kann ebenfalls eine Quelle für hohe Latenzen sein.

Um hochwertige operative KI-Anwendungsfälle wie Anomalieerkennung, Betrugsprävention, Personalisierung und Berichterstellung zu unterstützen, ist eine Echtzeit-Synchronisierung unverzichtbar. Unternehmen müssen einen Weg finden, diese verschiedenen Verzögerungen und Verarbeitungsunterschiede auszugleichen, um eine saubere Datenbasis für KI-Anwendungsfälle zu gewährleisten.

Schritt 3: Metadaten zuordnen und kennzeichnen

Nachdem Daten konsolidiert und synchronisiert wurden, müssen Unternehmen ihnen im nächsten Schritt einen Kontext zuweisen. Hier kommen Metadaten ins Spiel. Metadaten verfolgen die Herkunft, Struktur, Eigentumsverhältnisse und Nutzungsregeln der Daten. Ohne sie können KI-Modelle Antworten generieren, die technisch korrekt, aber im Kontext falsch sind.

Beispielsweise könnte eine Anfrage für eine Kundenliste in Berlin eine Liste von Kunden mit validen Adressen in Berlin zurückgeben, selbst wenn diese Kunden in anderen Bundesländern tätig sind oder von dort aus Rechnungen stellen. Ohne Metadaten, mit denen sich Quellen zurückverfolgen und Absichten klären lassen, gibt es keine einfache Möglichkeit, die Genauigkeit der generierten Ausgabe zu überprüfen, was letztendlich das Vertrauen des Teams und die Nutzung des Modells untergräbt und eine KI-Strategie zunichte macht, bevor sie Nutzen zeigt.

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Durch das Zuordnen und Taggen von Metadaten werden Daten besser auffindbar, wiederverwendbar, nachvollziehbar und kontrollierbar. Außerdem spielen sie eine entscheidende Rolle dabei, KI-Systemen zu helfen, Daten korrekt zu interpretieren und zuverlässigere Vorhersagen und Ergebnisse zu generieren.

Einfach ausgedrückt unterstützt die Metadaten-Kennzeichnung sowohl die KI-Systeme, die die Arbeit erledigen, als auch die Menschen, die sich auf die Ergebnisse verlassen. Für Teams ermöglicht sie eine schnellere Datenermittlung und eine reibungslosere Compliance-Berichterstattung. Für KI-Modelle reduziert sie Unklarheiten und verbessert die Leistung, indem sie den Eingaben Struktur und Herkunft hinzufügt.

Schritt 4: Resilienz in die Datenarchitektur einbauen

Nachdem Unternehmen ihre Daten vorbereitet haben, besteht der nächste Schritt darin, die Architektur für den Einsatz in der Praxis vorzubereiten. Das bedeutet, dass sie auf Flexibilität, Resilienz und zukünftiges Wachstum ausgelegt sein sollte.

Eine resiliente Datenarchitektur unterstützt sowohl bestehende Hardware (wie Mainframes) als auch Software (wie Cloud-Dienste) durch eine Migrations- oder Hybridstrategie, sodass Unternehmen sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln und umgestalten können, ohne alles von Grund auf neu schreiben zu müssen.

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Dabei sollten Unternehmen langfristig denken: es wird wahrscheinlich eine Zeit geben, in der sich die betrieblichen, regulatorischen oder Bandbreitenanforderungen ändern und ein neues Tool integriert oder der Softwareanbieter gewechselt werden müssen. Daher ist eine Datenarchitektur-Grundlage wichtig, die ohne Unterbrechungen weiterlaufen kann. Hybride Architekturen, die Mainframe, On-Premise und Cloud umfassen, bieten die nötige Agilität, um sich anzupassen und zu wachsen, während geschäftskritische Datensysteme in Betrieb bleiben.

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