Effiziente KI-Integration durch Data Fabric — Data Fabric & Mesh

Data Fabric bietet KMU eine vielversprechende Möglichkeit, KI-Integration effizient und flexibel zu gestalten. Das Konzept zielt darauf ab, Datenquellen über eine vereinheitlichte Architektur zu verknüpfen, wodurch KI-Anwendungen nahtlos auf benötigte Daten zugreifen können. So wird der Datenfluss optimiert und die Datenanalyse automatisiert, was letztlich zu besseren Entscheidungen beiträgt.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Fragmentierte Datenlandschaft: Ein häufiger Fehler besteht darin, Datenquellen isoliert zu behandeln und eine übermässig komplexe Struktur zu schaffen. Dies führt zu reduzierter Effizienz und erhöhten Fehlerquellen. Korrektur: Implementierung einer zentralen Datenplattform, die alle Quellen verbindet und standardisiert. Eine gründliche Bestandsaufnahme aller Datenquellen und deren Harmonisierung durch ein sinnvolles Metadatenmanagement ist hierbei essenziell.
2. Fehlende Interoperabilität: Oft wird die Interoperabilität nicht ausreichend berücksichtigt, was zu Hindernissen bei der Integration von KI-Modellen führt. Systeme, die nicht miteinander kommunizieren können, bremsen die Leistungsfähigkeit der KI aus. Korrektur: Einsatz von APIs und offenen Standards um sicherzustellen, dass Daten nahtlos zwischen Systemen fliessen können. Regelmässige Tests und Updates der Schnittstellen sind notwendig, um die Interoperabilität langfristig aufrechtzuerhalten.
3. Unzureichende Skalierbarkeit: Viele Unternehmen unterschätzen die Datenmengen, die durch KI-Anwendungen erzeugt und verarbeitet werden müssen. Eine nicht skalierbare Infrastruktur kann die Leistung erheblich beeinträchtigen. Korrektur: Nutzung cloudbasierter Lösungen, die eine flexible Skalierung ermöglichen. Eine genaue Bedarfsanalyse hilft, die notwendigen Kapazitäten zu planen und Einbrüche zu vermeiden.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

• Tag 1–7: Analyse der aktuellen Datenlandschaft. Führen Sie eine umfassende Bestandsaufnahme der vorhandenen Datenquellen durch und identifizieren Sie kritische Engpässe und Inkonsistenzen.
• Tag 8–14: Entwerfen Sie ein Konzept für die Datenintegration. Erarbeiten Sie mithilfe von IT-Spezialisten einen Plan zur Harmonisierung der Datenquellen. Beginnen Sie die Implementierung von API-Verbindungen und testen Sie den Datenaustausch zwischen Systemen.
• Tag 15–21: Aufbau einer skalierbaren Infrastruktur. Detaillieren Sie die Anforderungen für eine cloudbasierte Lösung und nehmen Sie gegebenenfalls Kontakt mit Anbietern für Cloud-Dienste auf, die in Ihrer Branche erprobt sind. Beginnen Sie mit der Installation und der Anpassung der cloudbasierten Umgebung.
• Tag 22–30: Schulung und Implementierung. Schulen Sie relevante Mitarbeiter hinsichtlich der neuen Prozesse und Systeme. Starten Sie Pilotprojekte, um die Effizienz der neuen Data-Fabric-Architektur zu testen und erste KI-Integrationen vorzunehmen. Sammeln Sie Feedback und passen Sie den Ansatz bei Bedarf an.

Eine solide Data-Fabric-Strategie kann das volle Potenzial der KI-Integration entfalten und ist somit für KMU ein entscheidender Schritt in Richtung einer datengetriebenen Zukunft.