Wie KI die Daten- und Analyse-Governance verändert
Zusammenfassung
- KI verändert den Zweck der Data Governance nicht, sondern automatisiert die Ausführung sich wiederholender Aufgaben.
- Fachleute im Bereich Governance werden sich von der manuellen Dokumentation hin zur Überwachung und Validierung der Arbeit der KI verlagern.
- Metadaten von einer passiven Dokumentation zu einem aktiven Motor für Governance und die Durchsetzung von Richtlinien.
- Eine vertrauenswürdige KI basiert auf gut verwalteten Daten, weshalb präzise Metadaten eine lückenlose Datenherkunft für Modelle unerlässlich sind.
An guten Absichten hat es bei der Daten- und Analyse-Governance noch nie gemangelt.
Nur wenige Unternehmen würden bestreiten, wie wichtig vertrauenswürdige Daten, klare Zuständigkeiten, einheitliche Definitionen oder gut verwaltete Metadaten sind. Die meisten Führungskräfte sind sich bewusst, dass eine gute Governance von grundlegender Bedeutung für die Datenanalyse, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und – in zunehmendem Maße – auch für künstliche Intelligenz ist.
Die eigentliche Herausforderung lag schon immer in der Umsetzung. Der Alltag der Datenverwaltung besteht aus unzähligen kleinen Aufgaben: die Beschreibung von Datenbeständen, die Klassifizierung und Dokumentation Metadaten, die Zuweisung von Verantwortlichkeiten, die Festlegung von Richtlinien, die Qualitätsprüfung, der Datenaustausch sowie die Erleichterung der Auffindbarkeit und Nutzung von Daten. Diese Aktivitäten sind zwar unerlässlich, aber auch repetitiv, zeitaufwendig und mit zunehmendem Wachstum von Organisationen immer schwieriger zu skalieren. Die Verantwortlichkeiten im Bereich der Datenverwaltung müssen zwischen den fachlichen und technischen Teams koordiniert werden.
Bislang bestand die Herausforderung nie darin, zu wissen, was zu tun ist. Vielmehr ging es darum, die Zeit und die Ressourcen zu finden, um dies konsequent im Unternehmensmaßstab umzusetzen. Genau hier verändert die KI die Diskussion.
Die Unternehmensführung ändert sich nicht. Die Umsetzung schon.
Es wird häufig angenommen, dass KI Data Governance neu erfinden wird. Ich glaube nicht, dass dies der Fall ist.
Der Zweck der Governance bleibt genau derselbe: die Schaffung vertrauenswürdiger, gut verwalteter Daten, die Geschäftsentscheidungen zuverlässig unterstützen können.
Was sich ändert, ist die Art und Weise, wie wir dieses Ziel erreichen. Heute ermöglicht es die KI Unternehmen, viele sich wiederholende Governance-Aufgaben zu automatisieren, die in der Vergangenheit viel Zeit und Aufwand gekostet haben. Metadaten automatisch angereichert werden. Datenbestände lassen sich klassifizieren und organisieren. Richtlinien können einheitlich angewendet werden. Beziehungen zwischen Datenbeständen lassen sich in einem Umfang identifizieren, der mit manuellen Prozessen allein unrealistisch gewesen wäre.
Dadurch werden Menschen nicht aus der Governance verdrängt. Vielmehr verändert sich ihre Rolle. Anstatt ihre Zeit damit zu verbringen, Metadaten zu dokumentieren Metadaten Klassifizierungen zu pflegen, können sich Governance-Experten darauf konzentrieren, die von der KI geleistete Arbeit zu überprüfen, zu verbessern und zu überwachen. Ihr Fachwissen gewinnt noch mehr an Wert, da es dort zum Einsatz kommt, wo menschliches Urteilsvermögen am wichtigsten ist.
Von der passiven Dokumentation zur aktiven Steuerung
Die vielleicht größte Veränderung vollzieht sich gerade im Bereich Metadaten .
Jahrelang Metadaten in erster Linie als Dokumentation betrachtet. Sie beschrieben Unternehmensressourcen und halfen den Nutzern zu verstehen, welche Daten vorhanden waren und woher sie stammten.
KI verleiht Metadaten wesentlich aktivere Rolle. Anstatt Daten lediglich zu beschreiben, Metadaten nun Governance-Entscheidungen vorantreiben, die Durchsetzung von Richtlinien automatisieren, die Auffindbarkeit verbessern, die Datenverwaltung unterstützen und den Kontext bereitstellen, den sowohl Menschen als auch KI-Systeme benötigen, um effektiv zu arbeiten.
Mit anderen Worten: Metadaten Bedeutung. Diese Entwicklung hat Auswirkungen, die weit über Governance-Teams hinausreichen. Sie verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Informationen finden, wie sie Vertrauen aufbauen und letztendlich wie sie KI-Systeme entwickeln, die zuverlässig funktionieren.
KI benötigt regulierte Daten
Diese Entwicklung ist nicht nur für Fachleute im Bereich Governance von Bedeutung, sondern wird auch für die KI selbst zunehmend unverzichtbar. KI ist nicht mehr nur ein Werkzeug, das Governance-Teams unterstützt. Sie ist zu einem Nutzer von regulierten Daten geworden.
Große Sprachmodelle und KI-Agenten sind auf genaue Metadaten, einheitliche Geschäftsdefinitionen, eine vertrauenswürdige Herkunftsnachverfolgung und einen reichhaltigen Kontext angewiesen. Ohne diese Faktoren liefern sie unzuverlässige Antworten, inkonsistente Schlussfolgerungen und unnötige Fehlinterpretationen.
Eine gute Datenverwaltung wird daher zu einer Voraussetzung für vertrauenswürdige KI. Je besser eine Organisation ihre Daten verwaltet, desto besser können ihre KI-Systeme diese Daten verstehen, auswerten und nutzen.
Eine neue Rolle für die Daten- und Analyse-Governance
Wir bei Actian sind der Überzeugung, dass KI die Unternehmensführung ergänzen und nicht ersetzen sollte.
Aus diesem Grund entwickeln wir die Actian Data Intelligence-Plattform weiter, bei der KI dabei hilft, sich wiederholende Governance-Aufgaben zu automatisieren, während die Menschen weiterhin die volle Kontrolle über die Überwachung, die Richtlinien und Entscheidungsfindung behalten. Wir gehen davon aus, dass Governance künftig kontinuierlich statt periodisch erfolgen wird, Metadaten aktiv statt passiv Metadaten und dass KI Unternehmen dabei unterstützt, ihre Governance zu skalieren und gleichzeitig KI-fähige Daten unternehmensweit bereitzustellen.
Wir glauben, dass dies die Zukunft der Daten- und Analyse-Governance im Zeitalter der KI ist:
KI verändert nicht das Wesen von Data & Analytics Governance. Sie verändert vielmehr die Art und Weise, wie diese umgesetzt wird.
Sehen Sie sich das kurze Video an, um mehr über Data & Analytics Governance mit Agentic Fähigkeiten zu erfahren:
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