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Warum verhindert „Dark Data“ AI-Readiness?
Es ist kein Geheimnis, dass Daten entscheidend für den Erfolg von KI-Tools in Unternehmen sind. Oder etwa doch?
Marie Götzl
Aug 28, 2024
Effektives Datenmanagement als Schlüssel
Gartner, das renommierte Institut für Marktforschung, nennt es „Dark Data“. Unstrukturierte Daten – sie sind der Albtraum eines jeden Datenanalysten. Dabei machen sie im Schnitt mehr als 80 Prozent der Daten eines Unternehmens aus. Warum sind diese Daten “dunkel”?? Sie liegen in Datensilos und verstreuten Systemen oder ihre Existenz ist gänzlich unbekannt. Mit der Zeit wird es immer schwieriger, solche Daten aufzufinden und nutzbar zu machen. Dann sind sie verschollen – und Potenziale zur Nutzung der wertvollen Unternehmensressource bleiben Chancen statt Realität.
Aber nicht nur die bloße Kombination unterschiedlicher Datenquellen bleibt unausgeschöpft, sondern auch die Implementierung von KI-Tools, die auf Basis dieser Daten weitere Auswertungen und Vorhersagen automatisieren könnten. Das ist auch einem großen Teil der Führungskräfte weltweit klar: Die Mehrheit der befragten Entscheider (Report von MIT Technology Review Insights „AI readiness for C-suite leaders“) weiß, dass das Skalieren von KI-Anwendungsfällen eine hohe und kritische Priorität für ihren Unternehmenswert hat.
"Viele Unternehmen sind nicht darauf vorbereitet, die Kapazitäten von KI auszuschöpfen. Es fehlt eine grundlegende Datenstrategie, die klare Prioritäten setzt. Entscheidend hierbei ist es, „Dark Data“ für KI- und Analyse-Anwendungen wieder sichtbar zu machen."
DATA ANALYST, MEDIALINE GROUP
Philipp Herkenhoff
Unsichtbares sichtbar machen
Jira, eine von Atlassian entwickelte Projektmanagement-Software, bietet eine Vielzahl von Funktionen, die PMOs bei der Bewältigung ihrer Herausforderungen unterstützen können:
Das Konzept von modernen Datenarchitekturen hilft im Kampf gegen „Dark Data“; eine gute Datenstrategie richtet sich daran aus. Diese Architekturen kann man sich als dynamische Systeme vorstellen, die Technologien und Prozesse kombinieren, um …
…Daten effizient zu erfassen,
…Daten zu verwalten,
… Daten zu analysieren.
Natürlich unterscheiden sich die konkreten Komponenten eines Daten-Frameworks jeweils nach den spezifischen Anforderungen und Zielen eines Unternehmens. Dennoch lassen sich einige zentrale Bausteine identifizieren.
Grundsätzlich setzt sich eine zeitgemäße Datenarchitektur aus den folgenden Komponenten zusammen:
1. Datenerfassung
Diese umfasst Methoden zur Extraktion und Übertragung von Daten in ein zentrales Repository. Es gibt drei Hauptansätze: Custom-Code-Lösungen, No/Low-Code-Lösungen, As-a-Service-Lösungen.
2. Datenspeicherung und -transformation
Die Speicherung und Transformation der erhobenen Daten erfolgt meist in Cloud-basierten Data Warehouses oder Data Lakehouses. Diese bieten eine skalierbare und kosteneffiziente Basisinfrastruktur. Nach der Speicherung werden die Rohdaten in ein nutzbares Format transformiert, um die Grundlage für die weitere Analyse und Visualisierung zu schaffen.
3. Datenanalyse
Bereitstellung hochwertiger Daten für Business Intelligence-Tools, die in Dashboards visualisiert werden, um Einblicke in unterschiedliche Geschäftsbereiche zu gewähren.
4. Datenaktivierung
Angereicherte Daten werden direkt in operative Systeme (z. B. CRM oder Werbe-Tools) integriert, um automatische Aktionen wie z.B. Optimierungen von Conversion Rates zu ermöglichen.
5. Data Governance und Security
Datenqualität und -sicherheit sind zentrale Aspekte der Data Governance. Tools zur Überwachung der Datenqualität sorgen für zuverlässige Daten, indem sie Probleme frühzeitig erkennen und beheben. Zusätzlich gewährleisten Sicherheitsmaßnahmen und Data Governance-Richtlinien die Einhaltung gesetzlicher und interner Vorschriften.
6. Kontinuierliche Überwachung der Datenqualität
Die Überwachung der Datenqualität stellt sicher, dass Daten korrekt und zuverlässig sind. Monitoring-Tools bieten Einblicke in Datenprobleme und deren Ursachen, wie zum Beispiel fehlerhafte Datenpipelines oder ungenaue Berichte, und unterstützen somit eine kontinuierliche Optimierung der Datenprozesse.
7. Data Orchestration
Data Orchestration sorgt für die nahtlose Koordination aller Datenprozesse und Komponenten einer Datenarchitektur. Sie stellt sicher, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit an den richtigen Ort gelangen und erleichtert das Management komplexer Daten-Workflows. Dies ermöglicht eine optimierte Nutzung von Daten für Geschäftsentscheidungen und Prozessoptimierungen.
Modern Data Architecture + Visible Data = AI-Readiness
Was ist zu tun, um wirklich AI-ready zu werden? Auf Managementebene sollten Sie die Entscheidung treffen, „Dark Data“ in „Visible Data“ zu überführen. Ungenutzte und unstrukturierten Daten, die oft in Silos und verstreuten Systemen versteckt sind, stellen ein erhebliches Hindernis dar, wenn es um die AI-Readiness geht. Nur eine moderne Datenarchitektur, die effiziente Datenerfassung, -speicherung, -analyse und -aktivierung integriert, kann die Grundlage für datengetriebene Innovationen legen.
So lassen sich KI-Potenziale für automatisierte Auswertungen und Vorhersagen von konsolidierten Unternehmensdaten vollständig realisieren. Stellen Sie zeitnah die Weichen für einen nachhaltigen Erfolg in einer datengetriebenen Welt!
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