Data Fabric & Mesh: Data Fabric zur KI-Integration nutzen

Data Fabric als Fundament für die KI-Integration

Die Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen stellt häufig eine immense Herausforderung dar, insbesondere wenn die Dateninfrastruktur unzureichend ist. Data Fabric bietet dabei eine vielversprechende Lösung, um die Integration von KI zu optimieren. Durch eine flexible und skalierbare Architektur kann Data Fabric heterogene Datenquellen verbinden und den Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten sicherstellen. Hier liegt der Schlüssel: Eine gut strukturierte Data Fabric ist essenziell, um KI-Modelle effizient zu trainieren und zu implementieren.

Typische Fehler bei der KI-Integration

Ein häufiger Fehler ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Unternehmen unterschätzen oft den Aufwand, der nötig ist, um Daten zu bereinigen und konsistent zu machen. Da KI-Modelle auf verlässliche Daten angewiesen sind, führt mangelnde Sorgfalt in diesem Bereich oft zu ungenauen Ergebnissen. Die Lösung besteht darin, mit einer initialen Phase zur Datensäuberung zu beginnen. Investieren Sie in Data-Governance-Strategien und setzen Sie Automatisierungstools ein, um die Datenqualität kontinuierlich zu überwachen.

Ein weiteres Problemfeld ist die unzureichende Datenintegration. Daten befinden sich oft in Silos und sind für KI-Modelle schwer zugänglich. Data Fabric kann hier Abhilfe schaffen, indem es verschiedene Datenquellen wie Datenbanken, Cloud-Dienste und On-Premises-Systeme integriert. Vermeiden Sie den Fehler, diesen Prozess zu unterschätzen. Implementieren Sie einen verbindlichen Integrationsplan, der Datenanbindung und -verteilung optimiert.

Schliesslich ist die Überschätzung der technischen Infrastruktur eine oft gesehene Herausforderung. Viele Unternehmen übersehen die notwendigen Ressourcen, die für die Unterstützung einer Data Fabric erforderlich sind, und sind im Nachhinein mit Leistungsproblemen konfrontiert. Vor der Implementierung sollten Organisationen eine gründliche Analyse der aktuellen und künftigen Infrastruktur durchzuführen, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen gewachsen ist.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Dateninventur durchführen: Beginnen Sie in der ersten Woche mit einem umfassenden Überblick über die bestehenden Datenressourcen. Identifizieren Sie alle Datenquellen und bewerten Sie deren Qualität. Notieren Sie, welche Daten für KI-Pilotprojekte besonders wichtig sind.
2. Pilot-Data-Governance-Prozess etablieren: Entwickeln Sie in der zweiten Woche eine Strategie zur Sicherstellung der Datenqualität. Implementieren Sie Pilotprojekte, um Datenbereinigungstools zu testen und Mechanismen zur Überwachung der Datenintegrität einzuführen.
3. Data-Integration-Workflow gestalten: Erstellen Sie parallel zur Dateninventur in der dritten Woche einen Plan für die Integration unterschiedlicher Datensilos. Die Erstellung eines Prototyps zur Visualisierung der Datenbewegung kann helfen, Schwachstellen frühzeitig zu identifizieren.
4. Infrastruktur überprüfen und anpassen: Widmen Sie sich in der letzten Woche der technischen Infrastruktur. Evaluieren Sie die erforderlichen Hardware- und Software-Anpassungen, um die Data Fabric effizient unterstützen zu können.

Indem diese Schritte fokussiert und strukturiert umgesetzt werden, bereitet ein Unternehmen den optimalen Boden für eine erfolgreiche KI-Integration mittels einer robusten Data Fabric.