Datenmanagement: Die unverzichtbare Grundlage für den Erfolg von KI
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KI ist ÜBERALL, und deshalb rennen Organisationen um die Implementierung von Lösungen für künstliche Intelligenz, um die vermeintlichen Vorteile zu nutzen, die sie bietet. Als Aktueller Branchenartikel Wie die Ergebnisse zeigen, spannen viele Unternehmen den Karren vor das Pferd – sie stürzen sich in etwas, ohne die Tiefe geprüft zu haben – welche Metapher auch immer Sie wollen – und verfolgen fortschrittliche KI-Initiativen, ohne zunächst eine angemessene Grundlage für das Datenmanagement zu schaffen.
Die Warnsignale sind eindeutig
Der Artikel zitiert alarmierende Statistiken aus zwei unabhängigen Studien, die bestätigen, was wir bei Solix unseren Kunden seit Jahren einschärfen. Laut diesen Studien geben 44 % der Finanzdienstleister zu, dass sie „Daten an zu vielen Orten oder zu viele Daten speichern“. Über 40 % der Unternehmen berichten, dass mehr als die Hälfte ihrer KI-Projekte scheitern oder unterdurchschnittliche Ergebnisse erzielen. Die Datenintegration wird dabei als größtes Hindernis für den KI-Erfolg genannt. Drei Viertel der Unternehmen beziehen Daten von über 500 verschiedenen Orten, während 80 % der Datentechnik-Ressourcen allein für die Wartung bestehender ETL-Pipelines verbraucht werden.
Diese Ergebnisse bestätigen unsere langjährige Botschaft: Ohne ordnungsgemäßes Datenmanagement sind KI-Initiativen zum Scheitern verurteilt oder scheitern gänzlich..
Die doppelte Notwendigkeit: Erfolg der KI und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Der Artikel bringt es treffend auf den Punkt: „Um die richtige Motivation zu finden, gibt es Zuckerbrot und Peitsche.“ KI-Innovationen stellen das Zuckerbrot dar – das enorme Potenzial. Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften stellt die Peitsche dar – die schwerwiegenden Folgen eines Scheiterns. Ich habe mich kürzlich mit einem Branchenexperten über KI unterhalten. Das Potenzial ist der Grund dafür, dass Unternehmen FOMO (Fear of Missing Out) gegenüber KI haben. Die Nachteile und Risiken, die KI mit sich bringt, führen dazu, dass Unternehmen FOMO (Fear of Missing Up) gegenüber KI haben.
Bei Solix haben wir unsere Lösungen unter Berücksichtigung beider Erfordernisse entwickelt und erkannt, dass Datenmanagement nicht länger optional ist – es ist sowohl für Innovation als auch für Compliance absolut notwendig.
Die Herausforderung unstrukturierter Daten: Ein ungenutztes Kapital für die KI
Der vielleicht bedeutendste, aber oft übersehene Aspekt des Datenmanagements ist die Herausforderung unstrukturierter Daten. Obwohl sie bis zu 80 % aller Unternehmensdaten ausmachen und jährlich um 55–65 % wachsen, bleiben unstrukturierte Daten in den meisten Unternehmen weitgehend unzugänglich und ungenutzt. Dazu gehören Texte in Berichten und PDFs, Tabellenkalkulationen, Bilder, Audiodateien und Videos – im Wesentlichen alle Daten, denen ein vordefiniertes Modell oder Schema fehlt.
Untersuchungen zeigen, dass 60 % der Unternehmensleiter angeben, dass mindestens die Hälfte der Daten ihres Unternehmens als „dunkel“ – unkontrolliert und unbekannt – gelten. Noch besorgniserregender ist, dass ein Drittel der Unternehmen diesen Anteil auf 75 % oder mehr schätzt. Diese „dunklen Daten“ stellen nicht nur verpasste Chancen dar, sondern bergen auch erhebliche Risiken in Bezug auf Compliance, Sicherheit und Betriebseffizienz.
Ohne ordnungsgemäße Klassifizierung und Verwaltung veralten unstrukturierte Daten und wurden meist bereits nach 18 Monaten nahezu inaktiv. Das Ergebnis sind riesige Mengen redundanter, obsoleter und trivialer Daten (ROT), die Speicher- und Verwaltungskosten verursachen und kaum Mehrwert bieten. Mit dem Vormarsch der KI hat sich diese Situation jedoch dramatisch verändert – diese vergessenen Datenbestände stellen nun einen potenziell wichtigen neuen Datensatz für bessere KI-Reaktionen dar.
Der Weg nach vorn: Daten für das KI-Zeitalter vorbereiten
Wir können der Schlussfolgerung des Artikels nur zustimmen: „Investitionen in das Datenmanagement sind unverzichtbar.“ Bei Solix unterstützen wir Unternehmen dabei, durch die richtige Klassifizierung, Governance und Vorbereitung die robusten Datengrundlagen zu schaffen, die für den Erfolg von KI erforderlich sind.
Der erste entscheidende Schritt besteht darin, Ihre Daten durch geeignete Klassifizierung und Governance KI-fähig zu machen. Durch Datenvereinheitlichungsstrategien und semantische KI-Schichtung können wir den Datenzugriff vereinfachen, Konsistenz und Genauigkeit verbessern sowie die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen steigern. Diese Ansätze schaffen eine einheitliche, geschäftsfreundliche Datenansicht, die die Genauigkeit verbessert, Illusionen einschränkt und unnötige Inferenzverarbeitung reduziert.
Die Unternehmen, die mit KI erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die diese grundlegende Realität erkennen und jetzt handeln. Die richtige Datenmanagement-Infrastruktur reduziert nicht nur regulatorische Risiken – sie schafft auch die Voraussetzungen für bahnbrechende Innovationen und Wettbewerbsvorteile, indem sie das volle Potenzial aller Unternehmensdaten freisetzt, insbesondere der riesigen Mengen unstrukturierter Informationen, die zu lange ungenutzt blieben.
Egal, ob Sie gerade erst mit KI beginnen oder Ihre Erfolgsquote bestehender Initiativen verbessern möchten, beginnen Sie mit der Evaluierung der Grundlagen Ihres Datenmanagements. Wie die Ergebnisse deutlich zeigen, können Sie diesen Schritt nicht überspringen.
Dieser Blogbeitrag bezieht sich auf Erkenntnisse aus einem Aktueller Branchenartikel Hervorhebung des kritischen Zusammenhangs zwischen Datenmanagement, KI-Erfolg und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
