Ihre Datenstrategie und Ihre KI-Strategie sind nun ein und dasselbe

Wenn Sie Ihre Datenstrategie und Ihre KI-Strategie als zwei getrennte Initiativen betrachten, übersehen Sie eine entscheidende Tatsache: Die Leistungsfähigkeit von KI hängt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Die Modelle mögen zwar für Schlagzeilen sorgen, doch letztlich bestimmen die Daten das Ergebnis.

Führende Unternehmen betrachten KI nicht mehr als eigenständiges Technologieprojekt. Sie vereinen ihre Daten- und KI-Strategien zu einer einheitlichen Grundlage für zuverlässige Daten und vertrauenswürdige KI-Ergebnisse.

KI-Systeme arbeiten nicht isolation. Sie sind auf die Qualität, Struktur und den Kontext der Daten angewiesen, die sie verarbeiten. Wenn Sie KI-Agenten, Copiloten und agentische KI implementieren, verschwindet die Kluft zwischen Datenstrategie und KI-Strategie praktisch.

KI ist nur so zuverlässig wie die Daten, auf denen sie basiert

Viele Unternehmen haben bereits festgestellt, dass die Entwicklung von KI-Anwendungen einfacher ist als deren Vertrauenswürdigkeit sicherzustellen, insbesondere im Unternehmensmaßstab. Zwar sind große Sprachmodelle und Maschinelles Lernen weit verbreitet, doch der Einsatz von KI in realen Geschäftsabläufen erfordert etwas weitaus Schwierigeres: zuverlässige, kontrollierte, leicht zugängliche und kontextbezogene Daten.

Eine Studie von Gartner unterstreicht diese Herausforderung. Bis 2026 werden mehr als 60 % der KI-Projekte aufgegeben, wenn sie nicht durch KI-fähige Daten gestützt werden. Mit anderen Worten: Das Problem sind nicht die Modelle, sondern die Daten.

Wenn man KI-Systeme übereilt mit fragmentierten Datenumgebungen verknüpft, entstehen bekannte Probleme:

• Uneinheitliche Geschäftsdefinitionen in den verschiedenen Abteilungen.
• Fehlende Abstammungslinie, wodurch die Herkunft der Daten unklar ist.
• Mangelnde Transparenz bei Problemen mit der Datenqualität.
• Statische Datenkataloge, denen der operative Kontext fehlt.
• Unklare Zuständigkeiten hinsichtlich Eigentumsverhältnissen und Unternehmensführung.

Wenn diese Datenprobleme nicht gelöst werden, besteht die Gefahr, dass KI-Systeme ungenaue Ergebnisse, unzuverlässige Prognosen oder Entscheidungen liefern, denen Führungskräfte einfach nicht vertrauen können.

4 für KIFähigkeiten Datenmanagement Fähigkeiten

Herkömmliche Datenstrategien sind auf Analysen und Berichterstellung ausgerichtet. Mit Data Warehouses, Dashboards und BI-Tools können Sie historische Daten analysieren und Erkenntnisse gewinnen.

KI bringt neue Anforderungen mit sich. Anstatt Daten lediglich zu analysieren, verarbeiten KI-Systeme diese aktiv, werten sie aus und reagieren in Echtzeit darauf. Das bedeutet, dass Sie sicherstellen müssen, dass Ihre Daten nicht nur zugänglich, sondern auch vertrauenswürdig und nachvollziehbar sind.

Dies erfordert einen umfassenderen Ansatz für Datenmanagement diese vier Fähigkeiten umfasst:

1. Datenanalyse und Erschließung. Ihre Teams müssen wissen, welche Daten im gesamten Unternehmen vorhanden sind, in welcher Beziehung sie zu anderen Ressourcen stehen und welche Datensätze für den Einsatz von KI geeignet sind. Diese Daten müssen zudem leicht auffindbar und zugänglich sein.
2. Datenqualität und Beobachtbarkeit. Sie benötigen eine kontinuierliche Überwachung von Datenpipelines und Assets, um Probleme wie Schema-Drift, Aktualitätslücken oder fehlende Werte zu erkennen, bevor sie sich auf nachgelagerte Systeme auswirken. Beobachtbarkeit mehr leisten als nur Warnmeldungen zu senden. Sie sollte Probleme proaktiv identifizieren und beheben.
3. Governance von Grund auf. Richtlinien, die sich mit Datenzugriff, Eigentumsrechten und Compliance befassen, müssen eingebettet in das Datenökosystem eingebettet werden. Dies trägt dazu bei, dass KI-Systeme innerhalb vertrauenswürdiger Grenzen operieren.
4. Operativer Kontext. KI-Systeme benötigen Echtzeit-Informationen über die Zuverlässigkeit, Herkunft und Abhängigkeiten von Daten, um genaue Ergebnisse zu liefern. Sie benötigen zudem Datenkontext, einschließlich klarer geschäftlicher Definitionen und Nutzungsrichtlinien, damit KI-Agenten und -Modelle Daten korrekt interpretieren können.

Diese Fähigkeiten Daten von einer statischen Ressource in einen operativen Wert, den KI-Systeme sicher nutzen können.

Die zunehmende Bedeutung der Datenzuverlässigkeit als Anforderung an die KI

Eine wesentliche Veränderung im Zusammenhang mit KI ist die zunehmende Bedeutung der Datenzuverlässigkeit. Oftmals bleiben Datenprobleme verborgen, bis sie sich auf Dashboards, Automatisierungsprozesse oder geschäftliche Entscheidungen auswirken.

Wenn ein Problem auftritt, verbringen Teams oft Stunden damit, herauszufinden, was sich geändert hat, welche Pipelines betroffen sind und wie weitreichend die Auswirkungen sein könnten. Dieses reaktive Modell ist mit KI-Systemen, die kontinuierlich und automatisch arbeiten, nicht vereinbar. Wenn Ihre KI auf Datensätze von schlechter Qualität zurückgreift, steigt das Risiko rapide an.

Aus diesem Grund umfassen moderne Datenstrategien zunehmend Beobachtbarkeit automatisierte Überwachung. Diese Fähigkeiten Ihren Teams, Anomalien frühzeitig zu erkennen, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datenbeständen zu verstehen und Probleme zu beheben, bevor sie sich auf nachgelagerte Bereiche wie Analysen, Anwendungen oder KI-Systeme auswirken.

Vertrauenswürdige KI erfordert zuverlässige Daten, und diese Zuverlässigkeit muss kontinuierlich überprüft werden.

KI fördert die Zusammenarbeit zwischen Daten- und Geschäftsteams

Künstliche Intelligenz verändert die Debatte darüber, wem die Daten Ihres Unternehmens gehören. Was früher in erster Linie ein technisches Anliegen der IT-Abteilung war, ist heute eine strategische Priorität für Führungskräfte. Da KI-Systeme Entscheidungen, Automatisierungsprozesse und Kundeninteraktionen beeinflussen, sind die Qualität und die Zuverlässigkeit von Daten zu geschäftskritischen Themen geworden.

Wenn ein KI-System aufgrund fehlerhafter Daten unzuverlässige Erkenntnisse oder falsche Empfehlungen liefert, hat dies schnell Auswirkungen auf die Unternehmensleitung, den operativen Betrieb und die Kunden. Das bedeutet, dass Data Governance, Datenqualität und Datenverantwortung nicht mehr als rein technische Belange betrachtet werden dürfen.

Unternehmen, die bei der Einführung von KI eine Vorreiterrolle einnehmen, legen in der Regel großen Wert darauf, ein gemeinsames Verständnis von Daten über Teams und Abteilungen hinweg zu schaffen. Geschäftsanwender, Analysten, Ingenieure und Datenproduktmanager benötigen alle Einblick in denselben Datenkontext: Wie vertrauenswürdig sind die Daten, wie werden sie genutzt und welche Risiken bestehen möglicherweise?

Wenn alle auf derselben zuverlässigen Datenbasis arbeiten, werden KI-Systeme wesentlich effektiver.

Vom KI-Experiment zum KI-Betrieb

Viele Unternehmen befinden sich bei der Einführung von KI noch in der Testphase. Pilotprojekte und Prototypen zeigen, was möglich ist, doch ihre Umsetzung im großen Maßstab erfordert operative Disziplin.

Diese Disziplin geht auf die Data Layer zurück. Unternehmen, die KI erfolgreich in die Praxis umsetzen, konzentrieren sich auf drei zentrale Säulen:

• Entdecken Sie die richtigen Daten im gesamten Unternehmen.
• Vertrauen darauf, dass die Daten korrekt, geregelt und zuverlässig sind.
• Aktivieren die Daten sicher in Analysen, Anwendungen, KI und agentenbasierten Workflows.

Wenn diese Elemente zusammenwirken, entwickelt sich die KI von vereinzelten Experimenten zu einer zuverlässigen Unternehmenskompetenz.

Führungskräfte fragen oft, wie sie eine KI-Strategie entwickeln sollen. Die Antwort beginnt bei den Daten. KI-Modelle werden sich zwar weiterentwickeln und verbessern, doch kein Algorithmus und kein Modell kann fragmentierte, schlecht verwaltete oder unzuverlässige Daten ausgleichen.

Um mit KI erfolgreich zu sein, müssen Sie eine einfache, aber entscheidende Veränderung erkennen: Ihre Datenstrategie ist nicht mehr von Ihrer KI-Strategie zu trennen. Sie sind mittlerweile ein und dasselbe.

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Über den Autor

Über Dee Radh

Als Senior Director of Product Marketing leitet Dee Radh das Produktmarketing bei Actian. Zuvor hatte sie leitende PMM-Positionen bei Talend und Formstack inne. Dee hat 100% ihrer Karriere damit verbracht, Technologieprodukte auf den Markt zu bringen. Ihre Expertise liegt in der Entwicklung strategischer Erzählungen und einer differenzierten Positionierung für eine effektive GTM. Neben einem Postgraduierten-Diplom der Universität von Toronto hat Dee Zertifizierungen des Pragmatic Institute, der Product Marketing Alliance und von Reforge erworben. Dee arbeitet von Toronto, Kanada aus.