Warum sind KI-optimierte Daten der Schlüssel zum Erfolg?

Eine optimale Datenstrategie ist der Erfolgsfaktor für die Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) und generativer KI (GenAI).

Überblick

• Unternehmen stehen vor Hürden wie unzureichender Datenqualität, Unzugänglichkeit von Daten, komplexer Datenintegration und regulatorischen Anforderungen.
• Sechs Schlüsselfaktoren für KI-fähige Daten sind entscheidend für erfolgreiche KI- und GenAI-Anwendungen.
• Datenplattformen wie Databricks mit einer offenen Lakehouse-Architektur und Tools wie der Unity-Katalog unterstützen die Governance und Integration von Daten.

Die schnelle Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und generativer KI (GenAI) bringt zahlreiche Herausforderungen mit sich. Viele davon sind nicht neu, treten jedoch stärker in den Fokus, da Unternehmen den Wert ihrer Daten optimieren wollen.

Herausforderungen bei der Einführung von KI und GenAI

Wichtige Themen wie Datenqualität, Zugänglichkeit von Daten, Transparenz, Plattformskalierbarkeit, verschiedene Datenformate und regulatorische Vorgaben stellen erhebliche Hindernisse dar. Beispielsweise könnte eine Finanzinstitution, die KI-basierte Prognosemodelle entwickelt, aufgrund mangelhafter Datenqualität, geringer Datenintegration und schlechter Datenarchitektur Verzögerungen erfahren. Diese Probleme führen häufig zu ungenauen Prognosen, erhöhten Kosten und verpassten Marktchancen.

Zudem erfordert die steigende Menge unstrukturierter Daten leistungsfähige Werkzeuge zur Datenanalyse und Verarbeitung. Fragmentierte und inkonsistente Stammdaten behindern letztendlich die Fähigkeit einer Organisation, das volle Potenzial einer KI auszuschöpfen, hemmen Innovation und erschweren eine schnelle Reaktion auf Marktentwicklungen. Die Effektivität von KI- und GenAI-Lösungen hängt maßgeblich von der Qualität, Aktualität und Zugänglichkeit der bereitgestellten Daten ab.

Was bedeutet es, KI-optimierte Daten zu haben?

Aber was bedeutet es, dass die Daten KI-bereit sind? Die folgenden sechs Säulen können als die wichtigsten Merkmale KI-fähiger Daten bezeichnet werden:

Die Bedeutung von optimierten Daten für GenAI-Anwendungsfälle

Die wirkungsvollsten GenAI-Anwendungsfälle sind nur möglich, wenn die Merkmale KI-bereiter Daten erfüllt sind. Dies bildet dann eine solide Grundlage, damit Teams ihre KI- und GenAI-Lösungen schnell entwickeln, testen und bereitstellen können.

Folgende sechs Faktoren müssen berücksichtigt werden, um die Daten KI-fähig zu machen:

1. Datenstrategie: klare Konzepte und Prozesse zur effizienten Nutzung und schnellen Bereitstellung von Daten für KI und GenAI
2. Datenverwaltung: ermöglicht es Data Scientists und AI/ML Engineers, Datenquellen schnell zu entdecken, zu erkunden und regulatorische Vorgaben einzuhalten
3. Master-Data-Management (Stammdatenmanagement): zentralisierte, konsistente Kerndatenquellen, um verlässliche KI-Ergebnisse zu gewährleisten und Datenredundanzen zu vermeiden
4. Datenqualität: Sicherstellung hochwertiger, validierter und kuratierter Daten zur Verbesserung der Genauigkeit von KI- und GenAI-Modellen; Steigerung der Effizienz durch automatisierte Prozesse zur Datenbereinigung und -validierung
5. Skalierbare Datenarchitektur: flexible, skalierbare Struktur, die sowohl kleine Prototypen als auch große produktive Lösungen unterstützt, wobei cloudbasierte Speicher- und Verarbeitungsplattformen eine entscheidende Rolle spielen
6. Datensicherheit und Konformität: Sicherstellung von Datenintegrität und -sicherheit, um Risiken durch unpräzise oder ungesicherte Daten zu minimieren; essenzielle Maßnahmen: Verschlüsselung und rollenbasierte Zugriffskontrollen

Praktische Umsetzung mit Modern-Data-Plattformen

Moderne Datenmanagement-Tools spielen eine zentrale Rolle bei der Umsetzung einer KI-bereiten Datenstrategie. Ein herausragendes Beispiel ist Databricks mit seiner offenen Lakehouse-Architektur. Databricks ermöglicht eine nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, skalierbare Datenarchitekturen, Echtzeit-Datenverarbeitung sowie eine umfassende Datenanalyse.