Data Governance von unten nach oben: Wie KI-Agenten das Definitionsproblem lösen können

Das verborgene Problem hinter KI für Daten

Die Entwicklung von KI-Agenten, die abfragen präzise abfragen können, ist nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch ein Problem des Wissensmanagements. Damit unsere Agenten zuverlässig funktionieren, müssen sie Ihren geschäftlichen Kontext verstehen. Wie definiert Ihr Unternehmen den Begriff „Kundenabwanderung“? Was macht einen „aktiven Kunden“ aus? Wenn Sie von „Quartalsumsatz“ sprechen, auf welche Geschäftsquartale beziehen Sie sich dabei?‍

Diese Definitionen bilden die Grundlage für die Arbeitsweise Ihres Unternehmens. In den meisten Organisationen ist dieses wichtige Wissen jedoch verstreut, uneinheitlich und überraschend schwer zu erfassen.‍

Der traditionelle Ansatz: Top-down und gescheitert

Bislang bestand die gängige Lösung darin, Datenverwalter einzustellen, Datenverwalter als Bindeglied zwischen den Fachabteilungen und den Datenteams fungieren. Ihre Aufgabe ist es:

• Befragen Sie die geschäftlichen Entscheidungsträger aus verschiedenen Abteilungen.
• Erfassen und dokumentieren Sie, wie die einzelnen Teams zentrale Kennzahlen definieren.
• Erstellen Sie zentrale Definitionen, die jeder nutzen kann.
• Passen Sie diese Definitionen an die geschäftlichen Entwicklungen an.

Dieser Top-down-Ansatz ist theoretisch sinnvoll. In der Praxis ist er jedoch oft ein Albtraum.

Der Prozess ist linear und nicht skalierbar. Ein Datenverwalter kann nur eine begrenzte Anzahl von Personen befragen, an einer begrenzten Anzahl von Besprechungen teilnehmen und eine begrenzte Anzahl von Definitionen dokumentieren. Wenn Organisationen wachsen und sich verändern, wird es unmöglich, Schritt zu halten.

Wissen bleibt im Silo. Selbst bei bester Absicht bleibt wichtiges Geschäftswissen in den Köpfen der Mitarbeiter eingeschlossen. Das Vertriebsteam weiß zwar, wie man den Customer Lifetime Value berechnet, doch dieses Wissen findet möglicherweise nie Eingang in das offizielle Datenwörterbuch.

Definitionen veralten. Das Geschäftsumfeld entwickelt sich schneller als die Dokumentation. Bis eine Definition den Genehmigungsprozess durchlaufen hat, hat sich die geschäftliche Realität möglicherweise bereits verändert.‍

Ein besserer Weg: Bottom-up Data Governance

Bei der Entwicklung von KI-Agenten bei Actian stießen wir auf einen Ansatz, den wir für besser halten: Data Governance.‍

So funktioniert es in der Praxis:

Stellen Sie sich vor, ein Nutzer unseren KI-Agenten: „Können Sie mir etwas über die Kundenabwanderung im letzten Quartal sagen?“

Wenn der Mitarbeiter keine klare Definition des Begriffs „Abwanderung“ für dieses Unternehmen hat, stellt er, anstatt Vermutungen anzustellen oder zu scheitern, eine Folgefrage: „Wie definieren Sie Abwanderung? Sind das Kunden, die seit 90 Tagen nichts mehr gekauft haben, oder Kunden, die ihr Abonnement offiziell gekündigt haben?“

Der Nutzer folgende Definition: „Als Churn gilt jeder Kunde, der in den letzten 6 Monaten keinen Kauf getätigt hat.“

Nun geschieht etwas Beeindruckendes:

• Das Wissen ist erfasst – Der Agent kann nun die abfragen dieser Definition ausführen.
• Der Kontext bleibt erhalten – Diese Definition wird gespeichert und mit Angaben dazu versehen, wer sie wann bereitgestellt hat.
• ‍Die Kontrolle bleibt gewahrt – Das Datenteam kann diese Definition prüfen, genehmigen oder überarbeiten.
• ‍Das Wissen wird weitergegeben – Der Nächste, der nach der Abwanderungsrate fragt, profitiert von diesem Wissen.

Warum das alles verändert

Dieser Ansatz kehrt das traditionelle Modell um:

Anstatt Arbeitsabläufe zu unterbrechen, um Definitionen zu erarbeiten, ergeben sich diese aus der tatsächlichen Arbeit. Die Geschäftsanwender werden nicht in separate Besprechungen einbezogen, um Kennzahlen zu definieren – sie legen diese fest, während sie Antworten auf ihre Fragen erhalten.

Die Erfassung von Wissen erfolgt nun kontinuierlich und nicht mehr nur in regelmäßigen Abständen. Jede Interaktion bietet die Gelegenheit, etwas Neues darüber zu erfahren, wie das Unternehmen tatsächlich funktioniert.

Definitionen bleiben aktuell. Wenn sich die Geschäftslogik ändert, wird dies sofort in den nächsten abfragen berücksichtigt – und nicht erst Monate später bei der nächsten Governance-Prüfung.

Das Datenteam behält die Kontrolle. Während Definitionen von der Basis aus erfasst werden, laufen die Genehmigung und Standardisierung weiterhin über die entsprechenden Governance-Kanäle.

Das große Ganze

Was wir entdeckt haben, geht über die bloße Verbesserung der Intelligenz von KI-Agenten hinaus. Data Governance einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise Data Governance , wie Unternehmen verwalten wertvollstes Kapital verwalten können: das institutionelle Wissen.‍

Data Governance eingebettet den täglichen Arbeitsablauf eingebettet . Fachanwender bringen ihr Fachwissen ganz selbstverständlich ein, Datenteams sorgen für Kontrolle und Beständigkeit, und alle profitieren von einem umfassenderen und genaueren Verständnis dessen, was die Daten tatsächlich aussagen.

Das bedeutet nicht, dass Datenverwalter formelle Governance-Prozesse überflüssig werden. Vielmehr werden sie dadurch effektiver, da sie auf aktuellem, praxisnahen Wissen aufbauen, anstatt zu versuchen, Informationen durch künstliche Prozesse zu gewinnen.

Blick in die Zukunft

Wir stehen mit diesem Ansatz noch ganz am Anfang, aber das Potenzial ist offensichtlich. Wenn KI-Agenten im Rahmen ihres normalen Betriebs Geschäftswissen erfassen können, entsteht ein positiver Kreislauf: Bessere Definitionen führen zu genaueren Erkenntnissen, die Vertrauen schaffen, was wiederum die Nutzung fördert und so noch mehr Wissen erfasst.‍

Das Ergebnis ist ein besseres organisationales Lernen. Und in einer Welt, in der sich die Geschäftswelt schneller entwickelt, als die traditionelle Unternehmensführung mithalten kann, ist das vielleicht genau das, was wir brauchen.

Wir bei Actian entwickeln KI-Agenten, die nicht nur abfragen Daten abfragen , sondern Ihr Geschäft verstehen lernen. Wenn Sie wissen möchten, wie Data Governance ein Bottom-up-Ansatz Data Governance in Ihrem Unternehmen umsetzen Data Governance , würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.

Über den Autor

Über Actian Germany GmbH

Actian ermöglicht es Unternehmen, Daten in großem Umfang sicher verwalten zu steuern. Unternehmen vertrauen auf Datenmanagement Data-Intelligence-Lösungen von Actian, um komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Die auf Flexibilität ausgelegten Lösungen von Actian lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises, Cloud und Hybridumgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, den Daten- und KI-Geschäftsbereich von HCL Software, unter actian.com.