Datenarchitekuren für KMU mit KI optimieren — Data Fabric & Mesh
Die effiziente Nutzung von Daten stellt für Schweizer KMUs eine immer grössere Herausforderung dar. Eine Self-Service-Datenarchitektur, die durch Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt wird, kann hier Abhilfe schaffen. Sie ermöglicht es Mitarbeitenden, ohne tiefgehende technische Kenntnisse, auf relevante Daten schnell und effizient zuzugreifen. Der Einsatz einer solchen Architektur kann entscheidende Wettbewerbsvorteile schaffen, indem es datengestützte Entscheidungen fördert und die Reaktionsfähigkeit des Unternehmens erhöht.
Typische Fehler und deren Korrektur
Ein häufiger Fehler bei der Implementierung einer Self-Service-Datenarchitektur ist die mangelnde Einbindung der Endanwender in den Entwicklungsprozess. Oftmals wird die Architektur mehr aus technischer Sicht entwickelt, ohne die Bedürfnisse der tatsächlichen Nutzer ausreichend zu berücksichtigen. Eine Korrektur dieses Fehlers besteht darin, von Anfang an enge Zusammenarbeit zwischen IT-Abteilung und den verschiedenen Geschäftsbereichen zu fördern. Regelmässige Workshops und Feedbackschlaufen können sicherstellen, dass die entwickelten Lösungen praxisnah und benutzerfreundlich sind.
Ein weiterer verbreiteter Fehler ist die unzureichende Schulung der Anwender auf den Gebrauch der neuen Systeme. Dies kann dazu führen, dass Mitarbeitende aus Unsicherheit oder Unkenntnis die neuen Werkzeuge nicht nutzen oder sie nicht effizient einsetzen. Um dies zu vermeiden, sollten gezielte Schulungsmassnahmen integriert werden, die individuell auf die verschiedenen Nutzergruppen abgestimmt sind. Diese Schulungsmassnahmen sollten sowohl theoretische als auch praktische Anwendungsbeispiele umfassen.
Ein dritter Fehler ist der unstrukturierte Umgang mit Datenqualität. Oftmals werden die Datenbestände nicht ausreichend aufbereitet, was zu unzuverlässigen und fehlerhaften Analysen führt. Eine geschäftsorientierte Datenqualitätssicherung, die kontinuierlich gepflegt wird, ist hier von zentraler Bedeutung. Durch regelmässige Datenüberprüfung und -bereinigung kann die Integrität der Daten gewährleistet werden.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
In den ersten zwei Wochen sollte ein interdisziplinäres Team aus IT-Spezialisten und Vertretern der Geschäftsbereiche zusammengestellt werden. Diese Gruppe ist dafür verantwortlich, die Bedürfnisse der Endanwender zu identifizieren und Grundlagen für die Architektur zu erarbeiten. Eine gründliche Bestandsaufnahme der aktuellen Datenstrukturen und -quellen sollte ebenfalls in dieser Phase erfolgen.
In der dritten Woche sollten spezifische Anforderungskataloge erstellt werden, die sich an den identifizierten Bedürfnissen der Nutzer orientieren. Parallell dazu sollten erste Prototypen der Self-Service-Datenarchitektur entwickelt werden, die durch KI-Funktionen unterstützt werden können. Diese Prototypen sind mit den Anspruchsgruppen zu validieren, um sicherzustellen, dass die Funktionalitäten den Anforderungen entsprechen.
In der letzten Woche des Planungszeitraumes sollte eine initiale Schulung für die zukünftigen Nutzer der Self-Service-Lösung organisiert werden. Diese Schulung sollte die Einführung in die grundlegenden Funktionen umfassen und erste Rückmeldungen der Nutzer einholen, um weitere Optimierungsschritte einzuleiten.
Durch ein durchdachtes Vorgehen kann eine Self-Service-Datenarchitektur mit KI erfolgreich implementiert werden, die den spezifischen Anforderungen eines KMU gerecht wird und zugleich das Potential der Daten intelligent ausschöpft.