Data Fabric als Schlüssel zur KI-Innovation — Data Fabric & Mesh
Data Fabric zur KI-Integration
Unternehmen, die künstliche Intelligenz (KI) effektiv einsetzen wollen, stehen vor der Herausforderung, ihre Dateninfrastruktur den Anforderungen moderner Technologien anzupassen. Eine Data Fabric bietet eine übergreifende Datenarchitektur, die Integration und Verfügbarkeit von Daten verbessert und dadurch die Nutzung von KI-Anwendungen optimiert. Durch den Einsatz einer Data Fabric können Unternehmen einen holistischen und umfassenden Ansatz zur Datennutzung sicherstellen, was den Weg für erfolgreiche KI-Projekte ebnet.
Typische Fehler bei der Nutzung von Data Fabric zur KI-Integration
Ein häufiger Fehler besteht darin, die Data Fabric-Technologie ohne klare Strategie zu implementieren. Unternehmen übersehen oft, dass die Einführung von Data Fabric mehr als nur eine technische Integration erfordert. Ohne eine fundierte Strategie, die Datenquellen, Geschäftsziele und den Einsatz von KI umfasst, bleibt der Nutzen beschränkt. Der notwendige Schritt zur Korrektur besteht darin, eine detaillierte Planung durchzuführen, die sowohl technische als auch geschäftliche Anforderungen berücksichtigt.
Ein weiterer häufiger Fehler ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Selbst die fortschrittlichste Data Fabric kann mit unvollständigen oder ungenauen Daten keine optimale Leistung bieten. Um dies zu korrigieren, sollte ein Unternehmen klare Datenqualitätsstandards definieren und konsequent umsetzen. Hierzu gehören Verfahren zur Datenbereinigung und kontinuierlichen Überwachung der Datenqualität als integraler Bestandteil der IT-Infrastruktur.
Schliesslich ist die mangelnde Schulung des Personals ein entscheidendes Hindernis. Der erfolgreiche Einsatz von KI-Anwendungen erfordert nicht nur die technische Infrastruktur, sondern auch die entsprechenden Fähigkeiten im Umgang mit diesen Technologien. Unternehmen sollten daher gezielt in Schulungen und Weiterbildungen investieren, um sicherzustellen, dass ihre Mitarbeiter die Data Fabric und KI-Strategien effektiv nutzen können.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Zu Beginn der ersten Woche sollte eine umfassende Bestandsaufnahme der bestehenden Dateninfrastruktur und der verfügbaren Datenquellen durchgeführt werden. Ziel ist es, einen Überblick über den aktuellen Stand zu erhalten und erste Schwachstellen zu identifizieren. Hierbei sollten alle relevanten Abteilungen eingebunden werden, um ein objektives Bild zu erhalten.
In der zweiten Woche sollten klare Ziele für die Data Fabric-Einführung definiert werden. Diese Ziele müssen mit den übergeordneten Unternehmenszielen und den geplanten KI-Initiativen abgestimmt werden. Klare Zieldefinitionen helfen, messbare Ergebnisse zu erzielen und den Fortschritt zu dokumentieren.
Ab der dritten Woche sollte ein konkreter Implementierungsplan erstellt werden. Dieser Plan sollte den zeitlichen Ablauf, die Zuweisung von Verantwortlichkeiten und notwendige Schulungsmassnahmen beinhalten. Parallel dazu sollten erste Schritte zur Verbesserung der Datenqualität unternommen werden, etwa durch automatisierte Datenüberprüfungen und -bereinigungen.
Bei konsequenter Umsetzung dieser Schritte kann die Data Fabric innerhalb kurzer Zeit die Integration und Nutzung von KI in einem Unternehmen erheblich verbessern. Dies fördert nicht nur die technologische Innovation, sondern kann auch massgeblich zur Erreichung der Geschäftsziele beitragen.