KI-gestützte Datenarchitektur im Self-Service

Datenarchitektur im Self-Service-Format durch den Einsatz von KI ermöglicht es KMU, ihre Daten effizienter zu verwalten und nutzbar zu machen. Diese Herangehensweise erlaubt Fachabteilungen, selbstständig auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren, ohne die IT-Abteilung konstant einbinden zu müssen. Kern der Self-Service-Datenarchitektur sind eine flexible Datenstruktur und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Datenverarbeitung und -analyse.

Typische Fehler bei der Self-Service-Datenarchitektur

Ein häufiger Fehler ist das unzureichende Daten-Governance-Modell. Wenn klare Richtlinien und Verantwortlichkeiten fehlen, kann dies zu unkontrollierter Datenverbreitung und -nutzung führen. Um dies zu vermeiden, sollten KMU klare Rollen und Verantwortlichkeiten definieren, wie auch Richtlinien zur Datenzugriffskontrolle und -qualität implementieren.

Ein weiterer Fehler ist die mangelnde Einbindung der Endnutzer bei der Auswahl und Implementierung der KI-Tools. Oft werden Entscheidungen ohne die Input und das Feedback derjenigen getroffen, die schliesslich täglich mit diesen Systemen arbeiten müssen. Ein Lösungsschritt wäre, bereits in der Planungsphase Workshops mit den künftigen Endnutzern zu veranstalten. Dies fördert die Akzeptanz und stellt sicher, dass die gewählten Tools den tatsächlichen Bedürfnissen entsprechen.

Ebenfalls problematisch ist die unzureichende Schulung der Nutzer. Selbst die besten Technologien sind nutzlos, wenn die Mitarbeiter nicht wissen, wie sie sie effektive einsetzen sollen. KMU sollten sicherstellen, dass regelmässige Schulungs- und Weiterbildungsmaßnahmen angeboten werden, um das Verständnis der Mitarbeitenden für die Tools und Technologien zu vertiefen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Erste Woche: Bestandsaufnahme und Planung

• Beginnen Sie mit einer detaillierten Analyse Ihrer aktuellen Datenarchitektur und -managementprozesse.
• Bestimmen Sie, welche Datenzugriffe für Zeiträume und Frequenzen erfolgen und identifizieren Sie Lücken in der Daten-Governance.
• Planen Sie Workshops zur Anforderungsanalyse mit allen relevanten Stakeholdern, einschliesslich der Endnutzer.

1. Zweite Woche: Governance-Strategie und Tool-Auswahl

• Definieren Sie, basierend auf den Erkenntnissen der Workshops, klare Governance-Richtlinien.
• Erstellen Sie eine Liste von KI-Tools, die sich für eine Self-Service-Datenarchitektur eignen und holen Sie dazu Angebote ein.
• Evaluieren Sie diese Tools gemeinsam mit einer kleinen Nutzergruppe, die die interne Akzeptanz des Systems bewerten kann.

1. Dritte Woche: Implementierung und Schulungsvorbereitung

• Beginnen Sie mit der schrittweisen Implementierung der neuen Datenarchitektur und der KI-Tools.
• Entwickeln Sie ein umfassendes Schulungskonzept, das sowohl in der Form von eLearning wie auch Präsenzseminaren umgesetzt werden kann.
• Planen Sie die ersten Schulungstermine und machen Sie diese für alle relevanten Mitarbeitenden zugänglich.

1. Vierte Woche: Erste Schulung und Feedback-Schleife

• Führen Sie die ersten Schulungen durch und holen Sie aktiv Feedback von den Teilnehmern ein.
• Überarbeiten Sie auf Basis dieser Rückmeldungen weitere Trainingsmaßnahmen, um den Einsatz der KI zu optimieren.
• Verfeinern Sie die Daten-Governance-Richtlinien, basierend auf den ersten Erfahrungen mit dem neuen System.

Mit diesem strukturierten Ansatz können KMU eine effektive Self-Service-Datenarchitektur etablieren, die sowohl den aktuellen Anforderungen gerecht wird als auch für zukünftige Entwicklungen gerüstet ist.