Von Silos zu Self-Service: Data Governance in der KI-Ära

Während Unternehmen verstärkt auf KI setzen, entdecken viele eine unangenehme Wahrheit: Ihr größtes Hindernis ist nicht die Technologie. Es ist ihre Data Governance .

Gartner prognostiziert, dass 60 % der Unternehmen ihre Ziele verfehlen werden, weil ihre Governance-Rahmenbedingungen nicht mithalten können.

im Silo , Ad-hoc-Qualitätspraktiken und reaktive Compliance-Bemühungen entstehen Engpässe, die Innovationen behindern und Data Governance effektive Data Governance einschränken. Die Zukunft erfordert einen anderen Ansatz: Daten werden als Produkt behandelt, KI-gestützte Data Governance eingebettet Datenprozesseeingebettet , einschließlich Self-Service , und dezentrale Teams werden durch aktive Metadaten intelligente Automatisierung gestärkt.

Von Datensilos zu Datenprodukten: Warum der Wandel dringend notwendig ist

Herkömmliche Data Governance wurden nicht für die heutige Realität entwickelt. Unternehmen arbeiten mit Hunderten, manchmal sogar Tausenden von Datenquellen: Cloud , Lakehouses, SaaS-Anwendungen, On-Premises und KI-Modelle koexistieren in weitläufigen Ökosystemen.

Ohne ein modernes Konzept für die Verwaltung und Steuerung von Daten entstehen immer mehr Silos. Governance wird reaktiv – d. h. nach dem Auftreten von Problemen erzwungen – statt proaktiv zu sein. Und KI-Initiativen geraten ins Stocken, wenn Teams nicht in der Lage sind, vertrauenswürdige, hochwertige Daten so schnell zu finden, wie es das Unternehmen verlangt.

Die Behandlung von Daten als Produkt bietet einen Weg nach vorn. Anstatt Daten rein als im Silo, domänenspezifische Ressource zu verwalten, gehen Unternehmen dazu über, interne und externe Verbraucher mit wertvollen und vertrauenswürdigen Datenprodukten zu versorgen. Jedes Datenprodukt hat einen Eigentümer und klare Erwartungen hinsichtlich Qualität, Sicherheit und Compliance.

Dieser Ansatz verbindet Governance direkt mit den Geschäftsergebnissen. Unternehmen profitieren von genaueren Analysen, präziseren KI-Modellen und Entscheidungsfindung schnelleren, sichereren Entscheidungsfindung.

Ermöglichung einer bereichsbezogenen Governance: Verteilt, nicht fragmentiert

Um diese Zukunft zu erreichen, muss das traditionelle Governance-Modell überdacht werden. Zentralisierte Governance-Teams allein können mit dem Umfang, der Vielfalt und der Geschwindigkeit der Datenerstellung nicht Schritt halten. Ebenso wenig können vollständig dezentralisierte Modelle, bei denen jeder Bereich seine eigenen Standards ohne Abstimmung festlegt, Schritt halten.

Die Lösung ist eine föderierte Governance, ein Modell, bei dem die Verantwortung auf Bereichsteams verteilt ist, aber durch ein gemeinsames Framework Richtlinien, Standards und Kontrollen koordiniert wird.

In einem föderalen Modell:

• Domain-Teams sind für ihre Datenprodukte verantwortlich, von der Dokumentation über die Qualitätssicherung bis hin zur Zugriffsverwaltung.
• Zentrale Führungsgremien legen unternehmensweite Leitlinien fest, überwachen die Einhaltung dieser Leitlinien und ermöglichen die domänenübergreifende Zusammenarbeit.
• Datenintelligenzplattformen dienen als Bindeglied und sorgen für Transparenz, Automatisierung und Kontext im gesamten Unternehmen.

Dieses Gleichgewicht zwischen Autonomie und Abstimmung stellt sicher, dass Data Governance KI-gestützte Data Governance eines Unternehmens mit dem Unternehmen Data Governance , ohne zu einem Innovationshemmnis zu werden.

Der Aufstieg der aktiven Metadaten und der intelligenten Automatisierung

Aktive Metadaten der Treibstoff, der moderne Governance antreibt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenkatalogen und Metadaten , die oft statisch und im Silo sind, Metadaten aktive Metadaten dynamisch, werden kontinuierlich aktualisiert und in Geschäftsprozesse operationalisiert.

Durch die Erschließung aktiver Metadaten können Organisationen:

• Erfassen Sie automatisch Abstammungslinien, Qualitätsmetriken und Nutzungsmuster über verschiedene Systeme hinweg.
• Datenverträge zwischen Produzenten und Verbrauchern durchsetzen, um gemeinsame Erwartungen sicherzustellen.
• Aktivieren Sie intelligente Zugriffskontrollen basierend auf Datenempfindlichkeit, Nutzer und gesetzlichen Anforderungen.
• Erkennen Sie proaktiv Anomalien, Schemaänderungen und Richtlinienverstöße, bevor sie nachgelagerte Probleme verursachen.

Wenn Governance-Prozesse durch automatisierte Metadaten in Echtzeit unterstützt werden, verlangsamen sie das Geschäft nicht mehr. Sie beschleunigen es.

Einbettung von Governance in den Arbeitsalltag

Das ultimative Ziel moderner Regierungsführung besteht darin, hochwertige Datenprodukte leicht auffindbar, verständlich und nutzbar zu machen, ohne dass die Nutzer bürokratische Hürden überwinden müssen.

Das bedeutet, dass die Governance in die Self-Service eingebettet werden muss:

• Unternehmensdatenmarktplätze, auf denen Benutzer Datenprodukte mit klaren SLAs und Nutzungsrichtlinien durchsuchen, anfordern und darauf zugreifen können.
• Geschäftsglossare, die Datenbegriffe über verschiedene Bereiche hinweg standardisieren und einheitlich definieren.
• Interaktive Visualisierungen der Datenherkunft, die Daten von ihrer Quelle über jede Transformationsstufe in der Pipeline hinweg nachverfolgen.
• Automatisierte Datenzugriffs-Workflows, die detaillierte Sicherheitskontrollen durchsetzen und gleichzeitig die Compliance gewährleisten.

In diesem Modell wird die Governance zu einem Ermöglicher und nicht zu einem Hindernis für data-driven Arbeit.

Beobachtbarkeit: Kontinuierliches Vertrauen ermöglichen

Beobachtbarkeit ist ein wesentlicher Bestandteil einesFramework sie die Qualität, Integrität und Transparenz der Daten gewährleistet, die KI-Modelle antreiben. Durch die Integration Beobachtbarkeit reduzieren Unternehmen die Ausfallraten von KI, beschleunigenErkenntnis und liefern zuverlässige Daten für KI-Modelle.

Data Observability verbessert die Datenintelligenz und hilft dabei:

• Sicherstellen, dass hochwertige Daten für KI-Modelle verwendet werden Training durch kontinuierliche Überwachung der Datenpipelines und schnelle Erkennung von Anomalien, Fehlern oder Verzerrungen, bevor diese sich auf die KI-Ergebnisse auswirken.
• Sorgen Sie für Transparenz und Rückverfolgbarkeit von Datenflüssen und -transformationen, die für den Aufbau von Vertrauen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Nachweisbarkeit der Verantwortlichkeit in KI-Systemen unerlässlich sind.
• Reduzieren Sie Modellverzerrungen durch die Überwachung von Datenmustern und Datenherkunft. Beobachtbarkeit von Daten Beobachtbarkeit , potenzielle Verzerrungen in Datensätzen und Modellergebnissen zu identifizieren und zu beheben. Dies ist entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Systeme fair und ethisch sind und keine Diskriminierung perpetuieren.
• Verbessern Sie die Erklärbarkeit von Modellen, indem Sie das Verhalten von KI-Modellen leichter verständlich und erklärbar machen und Einblicke in die Daten geben, die die Modellvorhersagen beeinflussen.

Die Grundlagen der Beobachtbarkeit: Was sollte in einem KI Data Governance Framework enthalten sein?

Wie Beobachtbarkeit wesentliche Vorteile? Die Grundlage eines starkenFramework umfasstFramework diese fünf Kernkomponenten:

1. Überwachung der Datenqualität

Kontinuierliche Überwachung von Aktualität, Vollständigkeit, Genauigkeit und anderen Qualitätsaspekten, unterstützt durch automatisierte Regeln und Anomalie . So wird sichergestellt, dass Probleme frühzeitig erkannt werden.

2. Überwachung von Pipelines und Arbeitsabläufen

Die Überwachung der Arbeitsleistung, der Datenmengen, der Schemaänderungen und der Pipeline-Ausfälle liefert Frühwarnsignale, wenn Transformationen oder Abhängigkeiten an irgendeinem Punkt im Datenlebenszyklus unterbrochen werden.

3. Datenherkunft und Metadaten

End-to-End-Linie in Verbindung mit umfangreichen Metadaten wichtige Kontextinformationen zum Verständnis von Datenflüssen, Abhängigkeiten und den Ursachen von Problemen.

4. Protokoll- und Ereignisüberwachung

Zentralisierte Protokolle und Ereignisströme aus Datenplattformen und Orchestrierung ermöglichen es Ingenieuren, Betriebsanomalien zu untersuchen und unerwartetes Verhalten nachzuverfolgen.

5. Alarmierung und Vorfallmanagement

Umsetzbare Warnmeldungen, klare Eskalationspfade und integrierte Vorfall-Workflows sorgen für eine schnellere Wiederherstellung und kontinuierliche Verbesserung im gesamten Datenökosystem.

Bauen für die Zukunft: Anpassungsfähigkeit ist der Schlüssel

Das Tempo des technologischen Wandels - insbesondere in den Bereichen KI, Maschinelles Lernen und Dateninfrastruktur - zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Auch das regulatorische Umfeld entwickelt sich rasant weiter, von GDPR über CCPA bis hin zu neuen KI-spezifischen Rechtsvorschriften.

Um die Nase vorn zu haben, müssen Unternehmen Governance-Frameworks mit Data-Intelligence-Tools aufbauen, die von vornherein flexibel sind:

• Flexible Fähigkeiten zur Anpassung von Governance-Modellen an sich ändernde Geschäftsanforderungen.
• Offene Architekturen, die neue und ältere Systeme nahtlos miteinander verbinden.
• Skalierbare Automatisierung zur Bewältigung wachsender Datenmengen ohne Personalaufstockung.
• Funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Governance-, Engineering-, Sicherheits- und Geschäftsteams.

Indem sie die Anpassungsfähigkeit in den Kern ihrer Governance-Strategie einbauen, können Unternehmen ihre Investitionen zukunftssicher machen und Innovationen über Jahre hinweg unterstützen.

Die Actian Data Intelligence Platform macht Governance zu einem Wettbewerbsvorteil

Data Governance nicht mehr nur darum, Mindestanforderungen an die Compliance zu erfüllen. Es geht darum, den Geschäftswert zu steigern und eine data-driven aufzubauen. Unternehmen, die Daten als Produkt behandeln, Domänen mit Eigenverantwortung ausstatten und Metadaten ihren Ökosystemen aktivieren, werden das Tempo für KI-gesteuerte Innovationen vorgeben.

Diejenigen, die sich auf veraltete, zentralisierte Modelle verlassen, werden mit langsamen Entscheidungsfindung, steigenden Risiken und sinkendem Vertrauen zu kämpfen haben. Die Zukunft wird von Unternehmen geprägt sein, die einbetten in die Struktur der Datenerstellung, -weitergabe und -nutzung einbetten und so vertrauenswürdige Daten in einen echten Geschäftsvorteil verwandeln.

Die Actian Data Intelligence Platform hilft Unternehmen dabei, ihre Data Governance zu transformieren und zu automatisieren. Dank der federierten Wissensgraph-Technologie können Unternehmen ihre Daten demokratisieren, sich auf deren Genauigkeit verlassen und sie in nutzbare Produkte umwandeln. Vereinbaren Sie noch heute einen Termin für eine individuelle Vorführung, um zu erfahren, wie innovative Data Governance .

Über den Autor

Über Nick Johnson

Nick Johnson ist Senior Product Marketing Manager bei Actian und verantwortlich für den Markterfolg von HCL Informix und Actian Zen. Nick Johnson hat sich in seiner Laufbahn der Gestaltung überzeugender Botschaften und Strategien für Datenbanken verschrieben und verfügt über einen reichen Erfahrungsschatz aus seiner Arbeit bei führenden Technologieunternehmen wie Neo4j, Microsoft und SAS.