Warum verhindert „Dark Data“ AI-Readiness?

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. 

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:  

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!