Einheitliches Datensystem und Erkenntnissystem: Eine Plattform für sichere, kontrollierte KI

Heutige KI-Modelle sind hochleistungsfähig, neigen aber dennoch zu Fehlinterpretationen. Probabilistische KI-Modelle erfinden oft plausible Details, wenn die zugrundeliegenden Fakten und der Kontext fehlen. Die Lösung liegt in der Regel nicht in einem größeren Modell. Der eigentliche Schlüssel ist ein kontrolliertes Unternehmensgedächtnis, das als Grundlage für die Generierung unternehmensweiter Erkenntnisse durch Workflows dient.

Ein System für Datensätze unterstützt die Verwaltung des Unternehmensgedächtnisses, indem es eine maßgebliche Historie aus operativen Datenquellen, Datenspeichern, stillgelegten Anwendungen und Archiven pflegt. Es bewahrt diese Informationen unter Berücksichtigung von Herkunft, zeitlichem Kontext, Aufbewahrungsfristen, Maskierung und rechtlichen Aufbewahrungspflichten. Dieser Prozess wandelt die Unternehmenshistorie in richtlinienkonforme, versionierte Datenprodukte um, die als Grundlage für die Zusammenarbeit zwischen Datenproduzenten und -konsumenten dienen. Mit vertrauenswürdigen und nachvollziehbaren, bedarfsgerecht verfügbaren Daten kann ein System für Erkenntnisse analysieren, lernen und Maßnahmen ergreifen, während es gleichzeitig konform und reproduzierbar bleibt und nahtlos auf der Grundlage des Systems für Datensätze aufbaut.

Ein System von Erkenntnissen nutzt typischerweise operative Daten, um Fakten in handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln und Führungskräften so fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Allzu oft werden Daten aus operativen Data Marts oder Ad-hoc-Pipelines anstatt aus einem verwalteten Datenspeicher abgerufen. Dies mag zwar funktionieren, lässt dem Unternehmen aber definitiv das Potenzial, historische Daten für KI zu nutzen und Erkenntnisse auf einem kuratierten, verwalteten Datenspeicher zu gründen.

Ein modernes System für Erkenntnisse sollte idealerweise auf kontrollierten Datenprodukten mit klaren Verträgen und Service-Level-Objectives (SLOs) für Aktualität, Qualität und vollständige Datenherkunft basieren, die sowohl aktive als auch archivierte Datensätze umfassen. Verknüpft mit dem Datenverwaltungssystem muss das System für Erkenntnisse Organisationen die sichere Verwaltung von Daten aus Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft ermöglichen und gleichzeitig Compliance gewährleisten sowie eine nachvollziehbare und revisionssichere Plattform bereitstellen.

Der Datensatz-zu-Erkenntnisse-Kreislauf

Wenn ein Datenverwaltungssystem und ein System für Erkenntnisse synchron arbeiten, entsteht ein positiver Kreislauf. Die maßgebliche Unternehmenshistorie fließt als verwaltete, konforme und archivierte Datenprodukte weiter. Mithilfe des Systems für Erkenntnisse können diese Daten genutzt werden, um Modelle zu trainieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die auf dem Unternehmensgedächtnis basieren. Gleichzeitig werden Nutzungsmuster, Modellergebnisse und Feedback aus dem Unternehmen überwacht. Dies ermöglicht die Anreicherung von Arbeitsabläufen und führt zu Prozessoptimierung. Dieser Kreislauf reduziert die Reibungsverluste zwischen Fakten, Erkenntnissen und Entscheidungen und stellt sicher, dass Modelle und Kennzahlen stets mit der tatsächlichen Geschäftsentwicklung übereinstimmen.

Daten-zu-Erkenntnisse-Kreislauf: Entkoppelte Rechenleistung, einheitliche Governance

Die Trennung von Datensatz- und Erkenntnissystem kann zwar für die Verwaltung von SLAs, Leistung, Kosten und Risikoisolierung praktisch sein, die Nachteile sind jedoch erheblich. Richtlinienabweichungen, fehlerhafte Systeme DatenherkunftDoppelte Pipelines erhöhen häufig die Komplexität von Datenworkflows. Ein ausgewogener Ansatz wäre die entkoppelte Ausführung in Kombination mit einer einheitlichen Governance-Ebene. Indem Rechenleistung, Releases, Kadenz und Skalierung unabhängig voneinander gehalten und gleichzeitig Katalog, Richtliniendurchsetzung, Datenherkunft und Audits zentralisiert werden, lassen sich die Stärken beider Ansätze optimal nutzen und die Vorteile der Systemvereinheitlichung realisieren.

Gesteuerte Datenprodukte: Die Brücke zwischen Datensätzen und Erkenntnissen

Datenprodukte (Archiv-, Betriebs- und Analysedaten) bilden das Bindeglied zwischen Datensatzsystemen und Erkenntnissystemen. Sie bündeln Unternehmenshistorie und aktuelle Daten in einer sofort einsatzbereiten, richtlinienkonformen Komponente, die zeitkritisch (für Aufbewahrung und Löschung), reproduzierbar, kontrolliert und von Grund auf konform ist. Dies verbessert die Nutzbarkeit der Daten für das Erkenntnissystem.

Durch die Integration von Datensatz- und Erkenntnissystemen entsteht eine durchgängige Datenverbindung. Derselbe Datenkatalog, dieselbe Richtlinien-Engine und derselbe Datenherkunftsgraph können Archiv-, Betriebs- und Analysedatensätze verwalten und so die konsistente Anwendung von Zugriffskontrollen, Maskierung, Aufbewahrungs- und Löschrichtlinien sowohl bei der Veröffentlichung als auch bei der Nutzung gewährleisten. Dienste ohne Kopien sichern die Konsistenz über SQL-Abfragen, Dateien, APIs, Feature-Feeds und Vektorindizes hinweg, während Abrufprotokolle und Zitate transparentere und besser nachvollziehbare Anwendungsfälle für generative KI unterstützen.

Wie die Zusammenführung von Datensätzen und Erkenntnissen KI und Erkenntnisse verbessert?

Hier sind einige quantifizierbare Kennzahlen, die Datenteams dabei helfen, die besten Datenprodukte zu erstellen, um KI und Erkenntnisse zu verbessern:

• Höhere Modellqualität: Archivierte Daten liefern dem Modell eine konsistente Unternehmenshistorie, während aktive Datensätze aktuelle Signale bereitstellen. Dadurch kann die KI sowohl aus dem Gedächtnis als auch aus dem aktuellen Zustand lernen und so bessere Erkenntnisse gewinnen.
• Erklärbarkeit durch Design: Jede Vorhersage und jede Kennzahl lässt sich auf ein versioniertes Datenprodukt und dessen Quellen zurückführen. Genehmigungen und Audits werden beschleunigt, da die Nachweise nativ vorliegen.
• Sicherere generative KI: Die Abfrageprozesse indizieren ausschließlich genehmigte, versionierte Dokumente. Dank eines einheitlichen Kreislaufs von Datensätzen zu Erkenntnissen wird die Erstellung eines vertrauenswürdigen Datenprodukts für KI-basierte Implementierungen mit dem RAG-Modell vereinfacht. Der Zugriff wird während der Abfrage sichergestellt, und die Ergebnisse werden mit Zitaten und Abfrageprotokollen bereitgestellt, sodass Benutzer und Prüfer genau nachvollziehen können, welche Daten verwendet wurden.
• Konsequente Entscheidungen: KPI-Ebenen und semantische Modelle lesen Daten aus denselben verwalteten Produkten, die auch ML-Funktionen und Abrufindizes unterstützen, wodurch Dashboards, Prognosen und KI-Assistenten aufeinander abgestimmt bleiben.
• Geringere Kosten und Risiken: Zero-Copy-Verfahren und gestaffelte Speicherung reduzieren Datenredundanz. Eine einheitliche Richtlinienoberfläche verringert das Risiko und verkürzt die Reaktionszeit bei Sicherheitsvorfällen.

Wie sieht die Zusammenführung von Datensätzen und Erkenntnissen mit Solix aus?

Die Gemeinsame Datenplattform von Solix ist eine grundlegende Schicht, die Lösungen beherbergt, die zusammen ein einheitliches System von Datensätzen und ein System von Erkenntnissen für datengetriebene Unternehmen bereitstellen.

Solix Enterprise Archivierung

Außerbetriebsetzung von Anwendungen, Datenbankarchivierung, Dateiarchivierung und E-Mail-Archivierung Es wird ein umfassendes Datensystem geschaffen. Das historische Unternehmensgedächtnis bleibt erhalten, wobei Aufbewahrungsfristen, rechtliche Aufbewahrungspflichten, Herkunftsnachweise und Zugriffskontrollen intakt bleiben.

Solix Data Lake Plus

Verwaltet aktive Daten für Analysen und KI und wandelt kontrollierte historische Daten in nutzbare Datensätze, Dokumentensammlungen und KI-fähige Datenprodukte für Erkenntnisse um. Teams erstellen Dashboards, trainieren Modelle und führen Abfragen anhand genehmigter, versionierter Produkte durch, anstatt Ad-hoc-Extrakte zu verwenden.

Einheitliche Governance-Struktur

Richtlinien werden einmalig erstellt und vom Zeitpunkt der Datenerfassung bis zum Zugriff durchgesetzt. Herkunft, Qualität, Maskierung und Aufbewahrung werden mit den Daten übertragen, sodass dieselben Regeln gelten, unabhängig davon, ob es sich bei der Arbeitslast um ein Dashboard, ein Modell oder eine Abfrage handelt.

Abschließende Gedanken

Ein unzusammenhängendes System von Erkenntnissen kann zwar produktiv sein, bleibt aber anfällig, wenn es nicht durch ein strukturiertes Datensystem gespeist wird. Die Zusammenführung beider auf einer einzigen Plattform verwandelt Archive in eine Ressource für KI, Richtlinien in Code, der mit den Daten interagiert, und Erkenntnisse in nachvollziehbare Entscheidungen.

Mit Solix Enterprise Archivierung mit einem Solix Data Lake Plus Mit der Solix Common Data Platform erhalten Sie eine zentrale, verwaltete Dateninfrastruktur, die sowohl historische Daten als auch aktuelle Erkenntnisse umfasst. Erstellen Sie Archivdatenprodukte einmalig, nutzen Sie sie überall und behalten Sie die Nachvollziehbarkeit jeder Antwort.

Vereinbaren Sie eine Demo, um zu sehen, wie Solix Data Lake Plus, unterstützt durch Solix Enterprise Archiving auf SCDP, Ihnen ein einheitliches System für Datensätze und Erkenntnisse für sichere, kontrollierte KI bietet.