Data Fabric als Schlüssel zur KI-Integration

Integration von Künstlicher Intelligenz durch Data Fabric

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Geschäftsprozesse stellt für viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) eine grosse Herausforderung dar. Data Fabric kann hier eine Lösung bieten, indem es hilft, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und für KI-Modelle zugänglich zu machen. Dies ermöglicht es Firmen, Konsistenz und Transparenz ihrer Daten sicherzustellen und die Grundlage für datengestützte Entscheidungen zu schaffen.

Typische Fehler bei der Data Fabric Implementierung

Fehler 1: Unzureichendes Verständnis der Datenquellen

Ein häufiger Fehler bei der Einführung von Data Fabric ist eine mangelhafte Analyse und Überprüfung der vorhandenen Datenquellen. Unternehmen versuchen oft, alle Daten auf einmal zu integrieren, ohne die Qualität und Relevanz der Informationen zu prüfen. Dies kann zu einer Überlastung der Infrastruktur und zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Um dies zu vermeiden, sollten KMU zunächst eine gründliche Bestandsaufnahme ihrer Datenquellen durchführen und diese auf Qualität und Nutzen bewerten.

Fehler 2: Fehlende Daten-Governance-Strukturen

Die Einführung von Data Fabric ohne klare Richtlinien und Prozesse im Bereich der Daten-Governance kann zu Inkonsistenzen und Sicherheitsrisiken führen. Ohne ein strukturiertes Management kann die Kontrolle über die Datennutzung und -sicherheit schnell verloren gehen. Um dies zu korrigieren, sollten KMU klare Governance-Richtlinien etablieren, die Zugriffsrechte, Datenqualität und Datenschutz klar regeln.

Fehler 3: Vernachlässigung der Benutzerfreundlichkeit

Ein weiterer oft gemachter Fehler ist die Vernachlässigung der Benutzerfreundlichkeit der Datenplattform. Komplexe Benutzeroberflächen und fehlende Schulungen können dazu führen, dass die Mitarbeitenden die Plattform nicht effizient nutzen können. Eine intuitive Benutzeroberfläche und eine gezielte Schulung der Mitarbeitenden sind essenziell, um die Akzeptanz und den effektiven Gebrauch der Data-Fabric-Lösung sicherzustellen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenbestandsaufnahme und Bewertung: Führen Sie eine umfangreiche Bestätigung Ihrer bestehenden Datenquellen durch. Identifizieren Sie relevante und qualitativ hochwertige Daten, die für Ihre KI-Anwendungen optimiert werden können.
2. Entwicklung von Daten-Governance-Richtlinien: Erarbeiten Sie in Zusammenarbeit mit Ihrem Data-Management-Team ein Set von Governance-Richtlinien. Diese sollten alle Aspekte der Datennutzung, -zugangsrechte und Sicherheitsprotokolle abdecken.
3. Technische Infrastruktur optimieren: Stellen Sie sicher, dass Ihre technische Infrastruktur auf die Anforderung der Data Fabric angepasst ist. Dies umfasst Skalen, Speicherlösungen und Netzwerkkapazitäten.
4. Schulungen für Mitarbeitende planen und durchführen: Ermöglichen Sie Ihren Mitarbeitenden den Zugang zu Schulungen zur effektiven Nutzung der Data Fabric. Legen Sie dabei besonderen Wert auf Benutzerfreundlichkeit und praktische Anwendungen im Arbeitsalltag.
5. Pilotprojekt initiieren: Wählen Sie ein spezifisches Projekt aus, um die Data-Fabric-Integration zu testen. Dies könnte die Optimierung eines bestehenden Prozesses oder die Einführung eines neuen KI-basierten Services sein. Beobachten und dokumentieren Sie die Verbesserungen und Herausforderungen.

Durch diese gezielten Schritte kann Ihr Unternehmen die Chancen einer erfolgreichen Integration von KI durch Data Fabric maximieren und somit langfristig Datennutzung und Entscheidungsprozesse optimieren.