Keine Datenvergeudung mehr: Mit Data Governance eine zukunftssichere Strategie aufbauen
Heutzutage ist es schwer, ein Unternehmen zu finden, das nicht versucht, sich selbst zu verbessern und data-driven mit Advanced Analytics, AI oder Generative AI. Unternehmen aus allen Branchen versuchen händeringend, neue, aufstrebende Technologien in ihre Umgebungen zu integrieren, in der Hoffnung, das viel gepriesene Versprechen einer höheren Produktivität und verbesserter Fähigkeiten so schnell wie möglich zu erfüllen.
Die meisten Unternehmen stellen im Rahmen dieses Prozesses jedoch schnell fest, dass es viel schwieriger ist, ihre Datenbestände so zu organisieren, dass sie die Vorteile dieser Technologien voll ausschöpfen können. Die Gründe dafür sind vielfältig - von einer komplexen Mischung aus Datenformaten, Datensilos und Datenmanagement bis hin zur Ungewissheit, wie der Prozess, die Datenaufbereitung und -organisation am besten verwalten - und zusammengenommen werden diese Faktoren für viele Unternehmen schnell zu einem großen Stolperstein.
Laut einer aktuellen Umfrage von TECHnalysis Research unter IT-Entscheidern in über 1.000 US-Unternehmen, die mit GenAI arbeiten, ist die Datenaufbereitung und -integration eine der fünf größten Herausforderungen für Unternehmen. Interessanterweise gaben in einer ActianUmfrage unter 550 Fachleuten (70 % davon waren Direktoren oder höher) in 6 Ländern und 7 Branchen 79 % an, dass sie glauben, auf GenAI vorbereitet zu sein. Als Gartner jedoch die Verantwortlichen für die KI-Datenbereitschaft befragte, gaben nur 4 % an, dass sie bereit seien.
Ein weiteres Problem ist, dass die meisten Unternehmen keine organisierten Governance-Pläne für ihre Daten haben. Dieselbe Umfrage von TECHnalysis Research ergab, dass knapp 30 % der großen Unternehmen (1.000+ Mitarbeiter) und satte 64 % der mittleren Unternehmen (100-999 Mitarbeiter) keinerlei Governance-Pläne für ihre GenAI haben.
Ein Hauptproblem ist, dass viele Menschen nicht ganz verstehen, was Data Governance ist und warum sie wichtig ist. Hinzu kommt, dass selbst Unternehmen, die damit begonnen haben, Data Governance und -Verfahren zu entwickeln, nicht wissen, wie sie sicherstellen können, dass ihre Algorithmen und großen Sprachmodelle (LLMs) mit der richtigen Art von Daten gefüttert werden. Das Ergebnis ist, dass ein großer Prozentsatz der Unternehmen ihre kritischen Daten nicht so effektiv nutzt, wie es möglich wäre, und das wiederum führt in der Regel zu angepassten Modellen und Anwendungen, die nicht so effektiv oder produktiv sind, wie sie sein sollten. Laut Gartner werden bis 2027 60 % der Unternehmen den erwarteten Wert ihrer KI-Anwendungsfälle aufgrund uneinheitlicher ethischer Governance-Frameworks nicht realisieren können.
Um diese Probleme anzugehen, brauchen Unternehmen nicht nur eine breite Palette von Werkzeugen, um ihre Daten optimal zu organisieren, verwalten und für die Nutzung vorzubereiten, sondern auch einen Framework und eine Reihe von Leitlinien. Dadurch wird sichergestellt, dass die effektivsten Strategien und Verfahren für den Erwerb und die Nutzung von Daten vorhanden sind, um die Investitionsrentabilität bei der Einführung dieser neuen Technologien zu maximieren.
An dieser Stelle kommt ein Unternehmen wie Actian, eine Abteilung von HCL Software, ins Spiel. Actian bietet derzeit eine Reihe von Tools zur Organisation und Optimierung der Datenbestände eines Unternehmens für eine Vielzahl innovativer Technologien, einschließlich GenAI. Dies ist von entscheidender Bedeutung, denn wie viele Unternehmen bereits festgestellt haben, hängt die Qualität der von einer Anwendung erzeugten Ergebnisse in hohem Maße von der Qualität der Daten ab, auf denen das zugrunde liegende Modell trainiert wurde. Es ist ein klassischer Fall von "Garbage in, garbage out" - oder besser gesagt: Hochwertige Daten rein, effektive, wirkungsvolle und vertrauenswürdige Ergebnisse raus.
Actians Tool-Suite deckt alle Bereiche von der Datenorganisation bis hin zu Advanced Analytics ab und ist darauf ausgerichtet, große Datenmengen für die Aufnahme zu optimieren. Die Tools des Unternehmens haben einen starken Fokus auf Metadaten, die sich schnell als wesentlicher Bestandteil des Training erweisen. Je genauer und gründlicher die Daten eines Unternehmens mit Hilfe von Metadaten dokumentiert oder beschrieben werden können, desto effektiver kann ein Unternehmen diese Daten in seinem Training für verschiedene Anwendungen, einschließlich GenAI, nutzen. Außerdem können gut dokumentierte Daten dazu beitragen, Halluzinationen und andere irreführende Ergebnisse zu reduzieren, zu denen alle LLMs gelegentlich noch neigen.
Um sein Fähigkeiten diesen Bereichen zu erweitern, hat Actian kürzlich die Übernahme von Zeenea abgeschlossen, einem Unternehmen, das eine Data-Intelligence-Plattform entwickelt hat, deren Kernstück ein Datenkatalog. Datenkatalog Actian Data Intelligence-Plattform Datenkatalog Unternehmen Datenkatalog all ihre verschiedenen Datenbestände in einer einzigen Katalogstruktur zu organisieren, die Metadaten nutzt, Metadaten einen einzigen durchsuchbaren Lager Metadaten schaffen. Dies wiederum hilft Datennutzern innerhalb einer Organisation, die benötigten Informationen entweder über einfache textbasierte Suchen oder über einen visuellen Knowledge Graph zu finden. Der Knowledge Graph nutzt semantische Metadaten zahlreiche unabhängige Datenquellen miteinander zu verknüpfen und Kontext sowie leicht erkennbare visuelle Verbindungen zwischen diesen Datenbeständen bereitzustellen.
Die jüngste Erweiterung dieser Fähigkeiten ist der neue Actian Federated Datenkatalog des Unternehmens, der das Konzept der Datenkatalogisierung auf eine neue Ebene hebt, indem er die Fähigkeiten innerhalb einer Organisation integriert. Dieser föderierte Katalog nutzt einen domänenorientierten Datenmanagement , bei dem die Teams, die am besten mit den Daten vertraut sind, ihre eigenen Datenbestände, Berechtigungen und Governance in einem dedizierten Datenkatalog verwalten . Die Domänen können dann ihre wertvollsten Datenbestände in einem gemeinsam genutzten Enterprise Data Marketplace veröffentlichen, so dass sie als Produkte von allen Geschäftsfunktionen innerhalb des Unternehmens genutzt werden können. Durch die Verwendung derselben Prinzipien und Konzepte in den verschiedenen Bereichen erhalten Unternehmen eine dezentralisierte, aber konsistente Datenmanagement , die eine einfachere und effektivere Methode zur gemeinsamen Nutzung wichtiger Daten bietet. Am wichtigsten ist jedoch, dass sie dies auf eine Art und Weise tun, die eine konsistente Reihe von Governance-Prinzipien bietet und ihnen dabei hilft, potenzielle Probleme mit der Datenkonformität und anderen Vorschriften zu vermeiden.
Neben diesen Werkzeugen zur Datenaufbereitung und -organisation bietet Actian seinen Kunden auch eine getestete, ausgereifte Reihe von Data Governance und ein umfassendes Data Governance Framework um sicherzustellen, dass Best Practices während des gesamten Datenaufbereitungsprozesses genutzt werden können.
Actian's effektive Data Governance Framework bietet ein einfaches, aber umfassendes Paket von Richtlinien und Verfahren, die dazu beitragen können, dass Organisationen unterschiedlicher Art und mit unterschiedlichen Anforderungen das Beste aus ihren Datenbeständen herausholen können. Das Framework ist mehr als nur eine Liste von Regeln, die es zu befolgen gilt. Es enthält Vorschläge zur Organisationsstruktur, zu Fragen und Themen, die in Besprechungen angesprochen werden sollten, Strategien zur Umsetzung einiger der Schlüsselkonzepte und vieles mehr.
Das Framework soll auch dazu beitragen, die Zustimmung der wichtigsten Entscheidungsträger einer Organisation sicherzustellen - ein entscheidender Punkt, der für viele fortschrittliche Projekte entscheidend ist - und bietet darüber hinaus wichtige praktische Vorteile. So kann ein ordnungsgemäß befolgtes Framework Organisationen dabei helfen, alle regulatorischen und rechtlichen Anforderungen einzuhalten, data-driven Verzerrungen in den Ergebnissen zu vermeiden, den Verlust wichtiger geistiger Eigentumsrechte zu verhindern, potenzielle ethische Fragen zu klären und vieles mehr.
Es steht außer Frage, dass neue Technologien wie GenAI und die neuen Arten von Anwendungen, die diese Technologie ermöglicht, den Unternehmen ein erstaunliches neues Potenzial eröffnen, um ihre Produktivität zu steigern, ihren Konkurrenten voraus zu sein, ihr Ergebnis zu verbessern und wirklich "datengesteuert" zu werden. Gleichzeitig eröffnen sie, wie viele andere neue Technologien auch, das Potenzial für neue Arten von Risiken und Herausforderungen.
Daher müssen Unternehmen, die sich auf die neuen, spannenden Anwendungsmöglichkeiten von Daten wie GenAI stürzen wollen, sicher sein, dass sie für dieses Abenteuer gut gerüstet sind. Zusammengenommen Framework die Datenvorbereitungstools von Actian in Verbindung mit der Actian Data Intelligence-Plattform, Datenkatalog Federated Datenkatalog Framework Unternehmen dabei helfen, einen reibungslosen, strukturierten und umfassenden Datenvorbereitungsprozess zu gewährleisten. Angesichts der Bedeutung dieses Prozesses und seines entscheidenden Einflusses auf den letztendlichen Erfolg oder Misserfolg fortschrittlicher Dateninitiativen ist klar, dass dies ein Thema ist, mit dem sich Unternehmen aller Art und Größe jetzt intensiv auseinandersetzen müssen.
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