4 wesentliche Schritte zur Vorbereitung von Enterprise für KI

Bei der Planung von KI-Lösungen für Unternehmen liegt es nahe, sich direkt auf die positiven Aspekte zu konzentrieren – automatisierte Erkenntnisse, operative Effizienzsteigerungen und intelligentere Entscheidungsfindung. Diese Ergebnisse wecken Begeisterung (und sichern die Zustimmung des Unternehmens sowie die Budgetfreigabe). Doch diese vielversprechenden Ergebnisse können eine entscheidende Wahrheit verschleiern: KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird.

Der Weg zu skalierbarer, zuverlässiger KI führt direkt über Ihre Datenarchitektur. Das bedeutet, dass die Datenaufbereitung – Vereinheitlichung, Synchronisierung, Verschlagwortung und Verwaltung – nicht nur eine administrative IT-Aufgabe ist. Sie bildet die Grundlage: das Fundament Ihrer gesamten KI-Strategie.

Warum müssen Organisationen ihre Daten für KI vorbereiten?

Enterprise sind naturgemäß unübersichtlich. Sie sind über Mainframes, Cloud-Anwendungen, Altsysteme und Drittanbieterplattformen verstreut. Sie werden unterschiedlich schnell verarbeitet, liegen in verschiedenen Formaten vor und es fehlt ihnen oft an der notwendigen Governance, um Vertrauenswürdigkeit zu gewährleisten. Und sie wachsen stetig – sowohl im Umfang als auch in der Komplexität.

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

Die meisten Unternehmensumgebungen wurden jedoch nicht mit Blick auf KI konzipiert. Sie waren nicht für eine nahtlose Interoperabilität zwischen jahrzehntealten Infrastrukturkomponenten und modernen, Cloud-nativen Systemen ausgelegt. Hier kommt die Datenaufbereitung ins Spiel. So bereiten Sie Ihre Datenarchitektur für KI-Anwendungsfälle vor:

Schritt 1: Zusammenführung isolierter Daten

Bei der Vorbereitung von Organisationsdaten für KI ist der erste Schritt, den Zugriff auf alle benötigten Daten sicherzustellen. Da Daten häufig in Silos innerhalb der Organisation verteilt sind, besteht der erste Schritt darin, die Datenarchitektur über Mainframes, Cloud-Systeme und verteilte Systeme zu verbinden, um den Zugriff zu zentralisieren.

Wie dieser Prozess abläuft, hängt von Ihrer Infrastruktur ab, sowohl aktuell als auch nach Projektabschluss. Manche Organisationen möchten alles unverändert lassen und die Lücken lediglich überbrücken; andere bevorzugen eine Datenmigration, um diese Lücken vollständig zu schließen. Unabhängig von der gewählten Methode bleibt das Ziel dasselbe: Ihre Daten zusammenzuführen.

Ohne diese Vereinheitlichung arbeiten KI-Modelle mit fragmentierten Sichtweisen des Geschäfts, was ihre Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit beeinträchtigt.

Schritt 2: Daten in Echtzeit synchronisieren

Sobald Ihre Daten verbunden sind, müssen Sie sie synchron halten. Unterschiedliche Speicherorte folgen unterschiedlichen Verarbeitungsregeln. Während die Geschwindigkeit bei Cloud-Anwendungen oder Mainframe-Systemen selten ein Problem darstellt, liegen die Unterschiede meist in den Verarbeitungsmethoden.

Mainframes nutzen häufiger Stapelverarbeitung und Datenduplizierung, um Daten in die Cloud zu übertragen. Dies kann zu Latenzzeiten führen (z. B. durch Warten auf die vollständige Verarbeitung eines Stapels vor der Bearbeitung einer Anfrage). Diese Methode kann die Datenverfügbarkeit verzögern und bei der Integration in Echtzeitsysteme zu Konsistenzproblemen führen.

Cloud-Anwendungen hingegen sind für die verteilte Datenverarbeitung konzipiert, die Speicherorte der einzelnen Anwendungen können jedoch weltweit verteilt sein. Auch die physische Datenmigration (d. h. die Synchronisierung von Informationen zwischen Systemen an verschiedenen geografischen Standorten) kann zu Latenzzeiten führen.

Für anspruchsvolle operative KI-Anwendungsfälle wie Anomalieerkennung, Betrugsprävention, Personalisierung und Reporting ist die Echtzeitsynchronisierung unerlässlich. Unternehmen müssen Wege finden, diese verschiedenen Verzögerungen und Verarbeitungsunterschiede auszugleichen, um eine saubere Datenbasis für KI-Anwendungsfälle zu gewährleisten.

Schritt 3: Metadaten zuordnen und taggen

Nachdem Ihre Daten vereinheitlicht und synchronisiert sind, besteht der nächste Schritt darin, ihnen Kontext zu verleihen. Hier kommen Metadaten ins Spiel.

Metadaten erfassen Herkunft, Struktur, Eigentumsverhältnisse und Nutzungsregeln Ihrer Daten. Ohne sie können KI-Modelle zwar technisch korrekte, aber kontextuell falsche Antworten generieren. Beispielsweise könnte die Anfrage „Kundenliste in Texas abrufen“ eine Liste von Kunden mit texanischen Adressen liefern, selbst wenn diese Kunden in anderen Bundesstaaten tätig sind oder dort Rechnungen stellen. Ohne Metadaten, die die Quelle nachverfolgen und die Absicht klären, lässt sich die Genauigkeit der generierten Ergebnisse nicht ohne Weiteres überprüfen. Dies untergräbt letztendlich das Vertrauen Ihres Teams und verringert die Akzeptanz des Modells – und beendet Ihre KI-Strategie, bevor sie überhaupt richtig begonnen hat.

Durch die Kartierung und Verschlagwortung Ihrer Metadaten werden Daten besser auffindbar, wiederverwendbar, nachvollziehbar und kontrollierbar. Sie spielen außerdem eine entscheidende Rolle dabei, KI-Systemen zu helfen, Daten korrekt zu interpretieren und zuverlässigere Vorhersagen und Ergebnisse zu generieren.

Vereinfacht gesagt, unterstützt die Metadaten-Kennzeichnung sowohl die KI-Systeme, die die Arbeit erledigen, als auch die Anwender der Ergebnisse. Für Ihre Teams ermöglicht sie eine schnellere Datenfindung und ein reibungsloseres Compliance-Reporting. Für Ihre KI-Modelle reduziert sie Mehrdeutigkeiten und verbessert die Leistung, indem sie den Eingabedaten Struktur und Herkunft hinzufügt.

Schritt 4: Integrieren Sie Resilienz in Ihre Datenarchitektur

Nachdem die Daten aufbereitet wurden, geht es im nächsten Schritt darum, die Architektur für den realen Einsatz vorzubereiten. Das bedeutet, Flexibilität, Ausfallsicherheit und zukünftiges Wachstum zu berücksichtigen.

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

Denken Sie langfristig: Es ist wahrscheinlich, dass sich in Zukunft die Anforderungen an Betrieb, Regulierung oder Bandbreite ändern werden und Sie bereit sind, ein neues Tool zu integrieren oder den Softwareanbieter zu wechseln. Sie benötigen eine Datenarchitektur, die unterbrechungsfrei weiterläuft. Hybridarchitekturen – die Mainframe, On-Premise und Cloud umfassen – bieten die nötige Agilität, um sich anzupassen und zu wachsen, während geschäftskritische Datensysteme online bleiben.

Resilienz ist nicht nur ein Schutzmechanismus. Sie ermöglicht es Ihnen, mit Zuversicht Innovationen voranzutreiben.

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