Mit kontrollierten Daten eine intelligentere KI entwickeln
Aktivieren Sie jeden KI-Agenten und jeden Use Case mit zuverlässigen, kontextbezogenen und produktionsbereiten Daten im Unternehmensmaßstab.
Warum es auf agentenfähige Daten ankommt
der Unternehmen verfügen nicht über geeignete Verfahren zum Datenmanagement für KI oder sind sich nicht sicher, ob sie solche haben
Gartner, Februar 20251
der Führungskräfte nannten mangelndes Vertrauen als eine der größten Herausforderungen bei der Wertschöpfung durch KI
PWC, Juli 20252
der Führungskräfte gaben an, dass die Einführung von KI in ihrem Unternehmen schneller voranschreiten würde, wenn sie über eine leistungsfähigere Dateninfrastruktur verfügten
EY, Dezember 20243
Von KI-fähig zu KI-aktiviert
KI scheitert nicht am Modell. Sie scheitert an schlechten Daten. Deshalb kommen so viele KI-Initiativen ins Stocken, bevor sie den beabsichtigten Nutzen erzielen, und deshalb verlieren die Stakeholder in den Unternehmen das Vertrauen in KI-gestützte Ergebnisse.
Um KI wirklich effektiv zu nutzen, ist ein kontinuierlicher Datenfluss erforderlich, der produktionsbereit ist und folgende Eigenschaften aufweist:
- Präzise und mit guter Beobachtbarkeit. Qualitätsprobleme werden frühzeitig erkannt und schnell behoben.
- Kontextualisiert. Jeder Datenpunkt wird mit geschäftlicher Bedeutung und Zusammenhängen angereichert.
- Gesteuert durch Design. Richtlinien, Herkunftsnachweise und Zugriffskontrollen sind in die Workflows eingebettet.
- Agentenfähig. Die Daten werden den KI-Assistenten in einem Format bereitgestellt, das sie verstehen und auf das sie reagieren können.
Wichtigste Anforderungen für die Produktionsreife
Stellen Sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in allen Systemen sicher. Wenden Sie Governance-Regeln automatisch und zuverlässig an, um eine schnelle KI-Entwicklung zu ermöglichen, ohne das Risiko von Verstößen einzugehen.
Verpacken Sie wichtige Datensätze in Datenprodukte, die durch Verträge definiert sind, welche Nutzung, Qualitätsstandards, SLAs und Zugriffsrichtlinien festlegen. Beschleunigen Sie KI-Initiativen mit wiederverwendbaren Daten.
Überwachen Sie Unternehmensdaten in Echtzeit, damit nur validierte Daten in KI-Workflows gelangen. Nutzen Sie die Anomalieerkennung, um Probleme frühzeitig zu erkennen und so fehlerhafte Empfehlungen und Ergebnisse zu vermeiden.
Verfolgen Sie jeden einzelnen Datensatz, der in einen KI-Agenten oder ein KI-Modell einfließt, und beobachten Sie, wie sich die Daten im Laufe der Zeit verändern. Erleichtern Sie die Durchführung von Audits und erklären Sie, wie eine KI-gesteuerte Entscheidung getroffen wurde.
Nutzen Sie einen Wissensgraphen und ein Unternehmensglossar, um KI-Agenten einen umfassenden semantischen Kontext zu bieten. Ermöglichen Sie es den Agenten, Zusammenhänge zu verstehen, damit ihre Antworten der tatsächlichen Arbeitsweise Ihres Unternehmens entsprechen.
Schließen Sie die letzte Lücke zwischen KI-fähigen Daten und KI-gestützten Erfahrungen, indem Sie Ihren auf einem Wissensgraphen basierenden Datenkatalog direkt mit KI-Tools wie Claude und ChatGPT verbinden.
Versorgen Sie KI-Modelle und -Agenten mit semantischen Informationen, um zuverlässigere und vertrauenswürdigere Ergebnisse zu erzielen. Ein Glossar und eine semantische Ebene bereichern Datensätze um Definitionen, Beziehungen und geschäftlichen Kontext.
Actian: Ihr Partner für produktionsbereite Daten
Die Actian Data Intelligence-Plattform versorgt KI-Systeme und -Agenten mit hochwertigen Daten für zuverlässige Ergebnisse, ohne dabei zusätzliche Risiken oder Komplexität zu verursachen. Basierend auf einem föderierten Wissensgraphen bietet sie automatisierte Datenherkunftsverfolgung und kontinuierliche Qualitätsüberwachung.
Dies unterstützt KI-Initiativen, sodass Sie sicher und schnell skalieren können.
Die Plattform bietet:
Wissensgraphenbasierter Datenkatalog
Nutzen Sie die Vorteile eines föderierten Wissensgraphen, eines Geschäftsglossars und einer semantischen Ebene, die es KI-Agenten ermöglichen, nicht nur Schemata, sondern auch Bedeutungen zu verstehen – für Erkenntnisse, die den aktuellen Stand Ihres Unternehmens widerspiegeln.
Zuverlässige Datenprodukte
Verfolgen Sie bei Datenprodukten einen vertragsorientierten Ansatz, der festlegt, wie KI-Agenten Daten sicher nutzen können. Verwenden Sie umfassende Verträge, in denen Nutzungsparameter und Qualitätsgarantien festgelegt sind.
Datenherkunft und Governance
Sorgen Sie für eine regelkonforme KI durch graphbasierte Nachverfolgung der Datenherkunft und automatisierte Governance. Sehen Sie genau, welche Daten in Ihre KI-Systeme einfließen, woher sie stammen und wie sie sich im Laufe der Zeit verändern.
KI-gestützte Beobachtbarkeit
Führen Sie eine umfassende Datenüberwachung und Erkennung von Anomalien über moderne Datenstacks hinweg durch – ohne Stichproben oder unvorhersehbare Cloud-Kosten. Stellen Sie mithilfe zuverlässiger Daten sicher, dass Ihre agentenbasierten KI-Anwendungen reibungslos funktionieren.
Automatisierte Durchsetzung von Compliance-Vorschriften
Sorgen Sie dafür, dass KI-Projekte jederzeit für Audits bereit sind, indem Sie Governance-Richtlinien direkt in die Datenpipelines einbetten. Stellen Sie sicher, dass jeder Datensatz, der in die Modelle eingespeist wird, die gesetzlichen und internen Compliance-Standards kennt.
MCP-Server für agentenbasierte KI
Verbinden Sie KI-Assistenten und -Tools direkt mit kontrollierten, hochwertigen Daten. Ermöglichen Sie es KI-Assistenten, Ihren Datenkatalog abzufragen, Geschäftsterminologie zu verstehen und Datenbeziehungen abzubilden.
Nutzen Sie KI sicher und in großem Maßstab
Datenblatt anfordernProduktionsbereite Daten in der Praxis
Was wir an der Plattform schätzen, ist ihre Flexibilität und die Art und Weise, wie die Teams die Nutzer in das Verwalten der Produkt-Roadmap einbeziehen, sowie eine sehr aktive Nutzergemeinschaft, in der bewährte Verfahren ausgetauscht werden. Auf der technologischen Seite sind es vor allem die Kompatibilität mit allen Cloud-Lösungen – in unserem Fall insbesondere mit AWS – sowie die Flexibilität des Metamodells, das es uns ermöglicht, eigene Eigenschaften zu definieren, die optimal auf unseren Kontext zugeschnitten sind.
1. Gartner, "Lack of KI-bereit Data Puts AI Projects at Risk", Februar 2025.
2 PWC, "Midyear update: 2025 AI predictions", Juli 2025.
3. EY, "EY research: Artificial intelligence investments set to remain strong in 2025, but senior leaders recognize emerging risks", Dezember 2024.