KI-gestützte Datenarchitektur für Selbstbedienung

Eine Self-Service-Datenarchitektur mit KI kann Unternehmen dabei unterstützen, datengetriebene Entscheidungen effizienter und unabhängiger zu treffen. Ziel ist es, den Zugang zu Daten für Mitarbeitende ohne tiefgehende IT- oder Datenanalysekenntnisse zu erleichtern und die Geschwindigkeit, mit der datenbasierte Entscheidungen getroffen werden, zu erhöhen. Dabei kombiniert die Architektur Elemente aus Data Fabric und Data Mesh, um eine flexible und skalierbare Lösung zu ermöglichen.

Typische Fehler und deren Korrektur

Der erste häufige Fehler besteht darin, die Benutzererfahrung zu vernachlässigen. Viele Unternehmen neigen dazu, komplexe Datenarchitekturen zu entwickeln, in denen Benutzeroberflächen und Interaktionsmöglichkeiten nicht ausreichend berücksichtigt werden. Die Mitarbeitenden sind dann oft überfordert oder frustriert, was die Akzeptanz und Nutzung der Self-Service-Lösungen massiv einschränkt. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen in die Benutzertests investieren und iterative Verbesserungen basierend auf dem Feedback der Anwender vornehmen. Workshops zur Anforderungsermittlung können helfen, eine benutzerzentrierte Perspektive in die Entwicklung einzubringen.

Ein weiteres Problem ist das Fehlen klarer Datengovernance-Richtlinien. Ohne klar definierte Prozesse und Verantwortlichkeiten kann es zu Inkonsistenzen und Fehlern in der Datenverarbeitung kommen. Um diesem Fehler entgegenzuwirken, ist es wichtig, gleich zu Beginn der Implementierung einer Self-Service-Datenarchitektur Governance-Strukturen zu etablieren. Dazu gehören das Festlegen von Rollen, Verantwortungen und Regeln für den Datenzugriff und die Datenqualitätssicherung.

Schliesslich begehen Unternehmen oft den Fehler, die Integration von KI in die Datenarchitektur als isoliertes Projekt anzugehen. Dies führt zu Silos, die den Nutzen von KI erheblich einschränken. Unternehmen sollten stattdessen einen integrierten Ansatz verfolgen, bei dem KI-Funktionen nativ in die Self-Service-Datenplattform eingebunden sind, um eine unmittelbare und nahtlose Nutzung der KI-Analytik zu ermöglichen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In den kommenden zwei bis vier Wochen können Unternehmen die Grundlage für eine effektive Self-Service-Datenarchitektur schaffen:

1. Bedarfsanalyse und Planung (Tag 1–7): Beginnen Sie mit einer umfassenden Bedarfsanalyse innerhalb der Organisation, um die spezifischen Anforderungen und Benutzeranforderungen zu identifizieren. Erstellen Sie basierend auf den Ergebnissen einen Plan für die Implementierung der Datenarchitektur.
2. Erstellung eines Pilotprojekts (Tag 8–14): Entwickeln Sie ein kleines Pilotprojekt, das eine einzelne, gut definierte Geschäftsfrage adressiert. Nutzen Sie dabei agile Methoden, um schnell Feedback zu erhalten und Anpassungen vornehmen zu können.
3. Etablierung von Governance-Strukturen (Tag 15–21): Arbeiten Sie an der Entwicklung und Implementierung von Datengovernance-Richtlinien, die sicherstellen, dass Daten korrekt verarbeitet, gespeichert und genutzt werden. Schulungen zu diesen Richtlinien sollten für relevante Mitarbeitende angeboten werden.
4. Integration von KI-Funktionalitäten (Tag 22–30): Starten Sie mit der Integration grundlegender KI-Funktionen in die Datenarchitektur des Pilotprojekts. Achten Sie darauf, dass diese nahtlos mit den Self-Service-Fähigkeiten der Plattform harmonieren, und sammeln Sie kontinuierlich Feedback zur Optimierung.

Durch einen strukturierten und planvollen Ansatz können Unternehmen schrittweise eine Self-Service-Datenarchitektur aufbauen, die langfristig einen produktiven, sicheren und effizienten Zugang zu Daten ermöglicht.