Drei Wege, wie KI das Datenmanagement revolutioniert

Erinnern Sie sich an das Märchen von den „Drei kleinen Schweinchen“ und dem großen bösen Wolf? Der Wolf pustet und pustet und bläst mit Leichtigkeit die Häuser aus Stroh und Stöcken um. Aber das Haus aus Ziegelsteinen steht fest und rettet die Schweine vor der Gefahr.

Es überrascht nicht, dass Führungskräfte in Unternehmen feststellen, dass ihr Datenfundament so wackelig ist wie Strohhalme oder Stöcke. Solche schwachen Strukturen haben sehr reale negative Auswirkungen auf die Fähigkeit von Unternehmen, die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) in großem Umfang zu nutzen.

Ein typisches Beispiel: Obwohl Führungskräfte anerkennen, dass robuste Datenstrategien für die Ausschöpfung des vollen Potenzials von KI unerlässlich sind, nutzen nur 16 % der im Rahmen des generativen KI-Berichts von HFS und Genpact befragten Führungskräfte von Unternehmen eigene Daten für KI-Initiativen.
Diese schwachen Zahlen sind ein Symptom für die grundlegenden Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, darunter:

• Unverbundene Anwendungen aus veralteten Systemen, was zu verstreuten Datenquellen führt
• Das Fehlen einer einzigen Informationsquelle macht es für Teams aus verschiedenen Abteilungen schwierig, vertrauenswürdige Daten zu finden.
• Schlechte Datenqualität behindert die Entscheidungsfindung und führt zu unzuverlässigen Erkenntnissen
• Datensilos führen zu Reibungsverlusten und Ineffizienzen zwischen Teams und Funktionen

Die gute Nachricht ist, dass wir dieses Bild ändern können. Indem sie klein anfangen und gezielte KI-Lösungen einsetzen, die einen greifbaren Wert darstellen, können Unternehmen Vertrauen und Dynamik für eine breitere KI-Implementierung in großem Maßstab aufbauen. Hier sind drei Schritte, die Ihnen den Einstieg erleichtern:

In unserer Gen-AI-Studie gaben 42 % der IT-Führungskräfte an, dass fehlende Datenqualität oder eine unklare Datenstrategie die Haupthemmnisse für den effektiven Einsatz von Generativer KI sind."

Gute Daten bilden die Grundlage für eine starke KI. Sie sollten vollständig, genau, relevant, konsistent und leicht zugänglich sein. Fehlende Metadaten, Duplikate oder andere Qualitätsmängel können Sie sich nicht leisten.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI die Datenqualität steigern kann:

• Datenkataloge erweitern: KI kann unstrukturierte Daten wie Bilder oder Grafiken analysieren, um Produktdetails zu verbessern, die Vollständigkeit von Katalogen zu erhöhen und die Durchsuchbarkeit zu optimieren.
• Datensätze bereinigen: KI und maschinelles Lernen können Attribute standardisieren und fehlende Felder vorhersagen, um Datensätze zu vervollständigen und Informationslücken zu schließen.
• Anomalien erkennen: KI kann Duplikate identifizieren und entfernen, Ausreißer erkennen sowie Trends analysieren, um die Datenqualität und Integrität zu verbessern.Eine solide Datenbasis ist der Schlüssel für den Erfolg von KI-gestützten Systemen.

Effektive KI-Daten-Governance beginnt mit dem Verständnis der Herkunft der Daten. Daher ist die Datenherkunft von entscheidender Bedeutung.

Wesentlich für dieses Ziel: ein technischer Katalog und ein gut strukturierter Datenwörterbuch, der klarstellt, was die Daten darstellen und welchen Wert sie liefern können.

KI kann die Datenherkunft unterstützen durch:

• Ursachenanalyse: KI kann schnell die genaue Quelle von Datenfehlern identifizieren – etwa bei fehlerhaften Integrationsprozessen oder falschen Dateneingaben – und hilft so, Probleme schneller nachzuvollziehen, wenn Daten fehlerhaft sind.
• Erhöhte Auffindbarkeit: Während sich Daten innerhalb und außerhalb von Technologiestacks bewegen, kann KI deren Bewegung in Echtzeit nachverfolgen und hilft Unternehmen, den gesamten Lebenszyklus der Daten zu verstehen.
• Stärkung der Compliance: KI-Datenherkunftstools können die erforderliche Dokumentation für die Einhaltung von Vorschriften wie Datenhoheit und anderen Gesetzen erstellen und wertvolle Ressourcen im Personalbereich sparen.

Die Datenarchitektur bestimmt, wie Teams Informationen verwalten und speichern.

Organisationen haben seit einiger Zeit Schwierigkeiten, eine zentrale Plattform zu schaffen, in die alle Daten fließen, während sie versuchen, föderierte oder verteilte Datenquellen zu integrieren. Die Alternative bestand darin, auf Punkt-zu-Punkt-Lösungen zurückzugreifen, die zu Aufblähungen und den Ineffizienzen von isolierten Systemen führen.

KI kann den Datenteams helfen, diese Herausforderungen zu umgehen, indem sie ein Wissensgraphen erstellt, der Datenquellen integriert und die KI-Datenverarbeitung optimiert. Als wesentlicher Bestandteil einer intelligenten Datenplattform ermöglicht der Wissensgraph den Nutzern den Zugriff auf Anwendungsfall-Empfehlungen und wertvolle Einblicke durch Abfragen der KI in natürlicher Sprache.

KI kann die Datenarchitektur optimieren durch:

• Erstellung von Wissensgraphen: KI kann disparate Datenquellen miteinander verbinden, was eine nahtlose Integration und den Zugriff ermöglicht.
• Lieferung von Anwendungsfall-Empfehlungen: Die intelligente Datenplattform kann Einblicke geben, wie Daten für verschiedene geschäftliche Anforderungen am besten genutzt werden können.
• Ermöglichung von Abfragen in natürlicher Sprache: Nutzer können wertvolle Einblicke leicht abrufen, ohne tiefgehende technische Expertise zu benötigen

Ein Beispiel hierfür ist Genpacts PowerMe, das es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten zu entdecken, nachzuvollziehen und zu vertrauen, indem es die Datenqualität verbessert, die Herkunft verfolgt und ein intelligentes Datenkatalog liefert.

Mit der zunehmenden Verbreitung von Anwendungsfällen für generative KI – die sowohl die Datenqualität verbessern als auch den Zugang zu Erkenntnissen demokratisieren – können Unternehmen aus der Geschichte der „Drei kleinen Schweinchen“ lernen. Durch die Einführung maßgeschneiderter Lösungen zur Bewältigung spezifischer Datenherausforderungen können sie eine solide, stabile Grundlage für das KI-Datenmanagement schaffen, die wie Ziegelstein die sich wandelnden Datenanforderungen standhält. Diese starke Basis ebnet nicht nur den Weg, um KI effektiv zu skalieren, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, das volle transformative Potenzial von KI auszuschöpfen.